python算法

1,socket的使用 基于TCP的socket的使用 TCP是有链接，面向流的，客户端和服务端一旦连接，不在断开的时候是不会断的 简单使用 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 # @time : 2019/6/13 19:36 4 # @Author : aolishuai 5 # @File : 服务端 6 7 import socket 8 9 #创建一个socket对象 10 server = socket.socket()#创建一个手机 11 12 ip_port = ('192.168.1.9',8001)#创建一张电话卡 13 14 server.bind(ip_port)#插上电话卡 15 16 #监听IP地址和端口 17 server.listen()#开机,listen(10)后面可以有10人等待，超过10人，直接让超过的人数去掉 18 19 20 print(1111) 21 #等待客户端的连接 22 conn, addr =server.accept() 23 #接收消息 24 from_client_msg=conn.recv(1024)#单位大小为B，1KB=1024B 25 #消息字符转换并打印 26 print(from_client_msg.decode('utf-8')) 27

版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （ Creative Commons ） 在这篇文章中，我将介绍用于Latent Dirichlet Allocation（LDA）的lda Python包的安装和基本用法。我不会在这篇文章中介绍该方法的理论基础。然而，这个模型的主要参考，Blei etal 2003可以在线免费获得，我认为将语料库（文档集）中的文档分配给基于单词矢量的潜在（隐藏）主题的主要思想是相当容易理解的而这个例子（来自lda）将有助于巩固我们对LDA模型的理解。那么，让我们开始...... 安装lda 在之前的帖子中，我介绍了使用 pip virtualenwrapper 安装Python包，请参阅帖子了解更多详细信息： 在Ubuntu 14.04上安装Python包 在Ubuntu 14.04上的virtualenv和virtualenvwrapper 简而言之，我将提到两种方法： 方法1 ： 我将以用户身份安装lda $ pip install --user lda 这也将安装所需的 pbr 包。现在我将 在一个设置中提供lda，其中包含我之前安装的所有其他软件包（再次参见上文）。使用此方法，您应该在安装后得到类似的内容： $ pip show lda --- 名称：lda 版本：0.3.2 位置：/home

有很多人在问小编，为什么人工智能学习要用Python？运行速度慢不好之类的，今天就让小编谈谈自己的感受 先来说说前景 随着“大数据”“云计算”“人工智能”等等科技的兴起，IT行业在今后三到五年将会迎来一个高速发展期。这也就意味着会出现大量的人才缺口，尤其是具有综合能力的高端IT人才将会成为各大企业争抢的重点对象。而人工智能可谓是个从业时间越长就越挣钱的领域。程序员在30岁以后往往都会遇到开发瓶颈期，人工智能是个不错的调整方向。 小编认为未来将只有两种公司，一种是有人工智能的公司，一种是不赚钱的公司，何去何从，应早有打算。 如今程序员转人工智能的优势就在于具备行业基础，既然不敢直接了当转去别的行业，为何不奋勇向前，继续IT之路?对于还没有毕业或者刚刚毕业的大学生，恰好也是在最好的时机，新青年可以很快接受、理解新事物，学习能力也更强，既年轻又有兴趣那是最好不过了。中国人工智能行业正处于一个创新发展时期，对人才的需求也在同步急剧增长。 当你确定好转人工智能时，问题就来了，你不知道该如何入手，你去网站收集各大网站的免费教学视频，书籍推荐买了许多本，真正看完的三分之一不到，既学不会又浪费时间，想自学的人比比皆是，但是真正靠自学成AI高技术人才的寥寥无几。 如果你想要系统地学习人工智能，那么推荐你去看床长人工智能教程。非常棒的大神之作，教程不仅通俗易懂，而且很风趣幽默。点击 这里 可以查看教程

本代码参考自： https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python#%E4%B8%80%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92 首先，线性回归公式：y = X*W +b 其中X是m行n列的数据集，m代表样本的个数，n代表每个样本的数据维度。则W是n行1列的数据，b是m行1列的数据，y也是。 损失函数采用MSE，采用梯度下降法进行训练 1 .加载数据集并进行读取 def load_csvdata(filename,split,dataType): #加载数据集 return np.loadtxt(filename,delimiter = split,dtype = dataType) def read_data(): #读取数据集 data = load_csvdata("data.txt",split=",",dataType=np.float64) print(data.shape) X = data[:,0:-1] #取data的前两列 y = data[:,-1] #取data的最后一列作为标签 return X,y 2 . 对数据进行标准化 def feature_normalization(X): X_norm = np.array(X) mu = np.zeros((1,X.shape

有很多人在问小编，为什么人工智能学习要用Python？运行速度慢不好之类的，今天就让小编谈谈自己的感受 先来说说前景 随着“大数据”“云计算”“人工智能”等等科技的兴起，IT行业在今后三到五年将会迎来一个高速发展期。这也就意味着会出现大量的人才缺口，尤其是具有综合能力的高端IT人才将会成为各大企业争抢的重点对象。而人工智能可谓是个从业时间越长就越挣钱的领域。程序员在30岁以后往往都会遇到开发瓶颈期，人工智能是个不错的调整方向。 小编认为未来将只有两种公司，一种是有人工智能的公司，一种是不赚钱的公司，何去何从，应早有打算。 如今程序员转人工智能的优势就在于具备行业基础，既然不敢直接了当转去别的行业，为何不奋勇向前，继续IT之路?对于还没有毕业或者刚刚毕业的大学生，恰好也是在最好的时机，新青年可以很快接受、理解新事物，学习能力也更强，既年轻又有兴趣那是最好不过了。中国人工智能行业正处于一个创新发展时期，对人才的需求也在同步急剧增长。 当你确定好转人工智能时，问题就来了，你不知道该如何入手，你去网站收集各大网站的免费教学视频，书籍推荐买了许多本，真正看完的三分之一不到，既学不会又浪费时间，想自学的人比比皆是，但是真正靠自学成AI高技术人才的寥寥无几。 如果你想要系统地学习人工智能，那么推荐你去看床长人工智能教程。非常棒的大神之作，教程不仅通俗易懂，而且很风趣幽默。点击 这里 可以查看教程

Task5 【二叉树】 实现一个二叉查找树，并且支持插入、删除、查找操作 实现查找二叉查找树中某个节点的后继、前驱节点 实现二叉树前、中、后序以及按层遍历 【堆】 实现一个小顶堆、大顶堆、优先级队列 实现堆排序 利用优先级队列合并 K 个有序数组 求一组动态数据集合的最大 Top K 二叉查找树(内部函数已实现BFS与三种DFS算法)： class Node ( object ) : def __init__ ( self , value ) : self . value = value self . lchild = None self . rchild = None class BinarySearchTree ( object ) : def __init__ ( self , value ) : self . root = Node ( value ) def find ( self , value , node , parent , nodetype ) : if node is None : return False , node , parent , nodetype elif node . value == value : return True , node , parent , nodetype elif node . value < value :

附Java/C/C++/机器学习/算法与数据结构/前端/安卓/Python/程序员必读书籍书单大全： 书单导航页（点击 右侧 极客侠栈 即可打开个人博客）： 极客侠栈 ① 【Java】学习之路吐血整理技术书从入门到进阶最全50+本（珍藏版) ② 【算法数据结构+acm】从入门到进阶吐血整理书单50+本（珍藏版) ③ 【数据库】从入门到进阶必读18本技术书籍网盘吐血整理网盘(珍藏版) ④ 【Web前端】从HTML到JS到AJAX到HTTP从框架到全栈帮你走更少弯路(珍藏版) ⑤ 【python】书最全已整理好（从入门到进阶）(珍藏版) ⑥ 【机器学习】+python整理技术书（从入门到进阶已经整理好）（珍藏版） ⑦ 【C语言】推荐书籍从入门到进阶带你走上大牛之路（珍藏版） ⑧ 【安卓】入门到进阶推荐书籍整理pdf书单整理（珍藏版） ⑨ 【架构师】之路史诗级必读书单吐血整理四个维度系列80+本书(珍藏版) ⑩ 【C++】吐血整理推荐书单从入门到进阶成神之路100+本(珍藏) 【ios】IOS书单从入门到进阶吐血整理(珍藏版) ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

#用于取其中一个值 name = ['yang','wen','yi'] ##正方向取wen,也就是从左到右 pritn(name[1]) ##正方向取wen,也就是从右到左 print(name[-2]) #用于取多个值 name = ['yang','wen','yi'] #取其中的yang wen print(name[0:2]) #和字符串类似顾头不顾尾 print(name[0:-1]) print(name[-3:-1]) print(name[:2]) #这两个是上面基础上精简的 print(name[:-1]) #用于长度3 name = ['yang','wen','yi'] print(len(name)) #用于判断有误值在里面 name = ['yang','wen','yi'] print('wennnn' in name) #False print('wen' in name) #True #只加在最后 name = ['yang','wen','yi'] print(name.append(22)) #None print(name) #['yang', 'wen', 'yi', 222] name = ['yang','wen','yi'] #删除wen del name[1] name = ['yang','wen','yi'] for i in

第1章 Python服务端工程师面试指导-课程导学篇 Python服务端工程师面试指导-课程导学篇 第2章 面试流程介绍 介绍Python 服务端面试的流程、技术栈、技能要求、简历书写和自我介绍、行为面试题目的回答要点。 第3章 Python语言基础考察点 介绍面试常考的 Python 语言基础，包括高级语法、Python2/3差异、函数、异常处理机制、性能剖析和优化、单元测试等内容，攻克Python语言基础考点。 第4章 Python算法与数据结构考察点 算法和数据结构是面试重点，本章介绍了面试中常见的 Python 内置的算法和数据结构，常考的高级排序算法，常考的数据结构包括链表、二叉树、栈、队列、堆、字符串等，每个数据结构均以 leetcode 面试真题讲解。 第5章 编程范式考察点 本章介绍了Python 面向对象编程的常考点，类的创建和使用，常见的设计模式装饰器模式和单例模式，以及Python 函数式编程的面试重点内容。 第6章 操作系统考察点 章介绍了常考的 Linux 命令，线程和进程的区别和 Python 多线程与多进程，操作系统的内存管理和 Python 的垃圾回收机制。 第7章 网络编程考察点 本章介绍了常考的网络协议包括 TCP/UDP/HTTP，socket 网络编程、Python 常见并发网络库。 第8章 数据库考察点 本章介绍了关系型数据库Mysql

这里要注意的是//向下取整，下次循环时，如果大于查找的数字，start+1。 并且，只能向下取整，如果向上取整。 那么，在比较第一个数时，start = 0 。end = 1。mid = 1。就会进入死循环了。 切记切记。 import math a_list = [2, 5, 23, 45, 67, 89, 90, 123, 234, 345, 567, 7890, 12132] guess_no = 67 answer = -1 start, end = 0, len(a_list) while end - start > 1: mid = (end + start) // 2 print(start, end, mid, a_list[mid]) if a_list[mid] == guess_no: answer = guess_no break elif a_list[mid] < guess_no: start = mid + 1 else: end = mid else: if a_list[start] == guess_no: answer = guess_no print('find it') print(answer) # ==================上面为书，下面为自己================= answer = -1 start, end