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文章目录SVD和EVD基本概念具体计算中的关系SVD和EVD基本概念奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）和特征值分解（EigenvalueDecomposition

1.前言本文仅适合作为理解蒙特卡洛树搜索的最后一篇文章，原理我懒得写，完全没看过的自己先看其他博文，只写代码实现。2.伪代码图相信大家都看过这张图很多次了，但就是看不懂，本文将严格按照这张流程图，进行实现。先解释一下几个难理解的点：s表示状态，v表示节点s(v):与节点v相关的状态a(v):产生v节点的动作A(s):状态s的可执行动作N(v):访问过v的次数Q(v):总共的对于v的仿真reward

去除由于对焦，运动等造成的模糊图像，所以在构建数据集的时候考虑用opencv对清晰的图片进行处理获得模糊的图片从而进行训练。1)运动模糊图像一般来说，运动模糊的图像都是朝同一方向运动的，那么就可以利用cv2.filter2D函数。importnumpyasnpdefmotion_blur(image,degree=10,angle=20):image=np.array(image)#这里生成任意角

title:LeetCodeNo.152categories:OJLeetCodetags:ProgramingLeetCodeOJLeetCode第152题—乘积最大子数组自己代码的开源仓库:clickhere欢迎Star和Fork题目描述给你一个整数数组nums，请你找出数组中乘积最大的连续子数组（该子数组中至少包含一个数字），并返回该子数组所对应的乘积。示例1:输入:[2,3,-2,4]输出

今天向大家推荐一个开源项目，这个是python实现的一个VoIP的终端模拟器。看着就是一个非常好的通信测试软件。python实现，可以批量化（部分模拟sipp功能）实现通信压力测试，满足一定的需求。

经典算法-粒子群算法的python实现粒子群算法的思想源于对鸟群觅食行为的研究，鸟群通过集体的信息共享使群体找到最优的目的地。设想这样一个场景：鸟群在森林中随机搜索食物，它们想要找到食物量最多的位置。

前言最近注意到了NumSharp，想学习一下，最好的学习方式就是去实践，因此从github上找了一个用python实现的简单线性回归代码，然后基于NumSharp用C#进行了改写。

python实现#Defi

移除元素文章目录代码随想录算法训练营第一天|704.二分查找、27.移除元素1数组理论基础（基于面试）1.1面试问题针对Python1.2面试问题针对C++2LeetCode704.二分查找2.1二分查找的实现2.2Python

defupload_file(host,api,filepath,**kwargs):url=host+apiquerystring={"app_id":"10000","region":"en","lang":"zh-cn"}headers={}file_name=filepath.split("/")[-1]data={"version":1,"need_check":False,"opera

框架简介选用python3语言，使用库requests、unittest、HTMLTestRunner实现。测试用到的接口参数的数据是写在代码中的，没有用EXCEL（尝试过，当有几十个参数时看着太头疼）。这是根据工作中实际的接口测试项目，自己摸索一段时间后写的，不通用，比较简单。API接口项目实现的接口是提供给第三方调用的。介绍一下API接口的调用，申请到app_key和app_secret，请求

统计出文章重复词语是进行文本分析的重要一步，从词频能够概要的分析文章内容。本文将讲述如何用python3.6版本实现英文文章词频的统计，通过本文也可以对python字典的操作有一定的认识。实现思路：1.输入文章2.建立用于词频计算的空字典3.对文本的每一行计算词频4.从字典中获取数据对到列表中5.对列表中的数据交换位置，并排序6.输出结果注意事项：1.该代码只能实现英文文章的词频统计，因为中文文章

一.字符串转时间戳方法一：datetimefromdatetimeimportdatetimestr_time='2022-08-0617:12:35'int(datetime.strptime(str_time,"%Y-%m-%d%H:%M:%S").timestamp())#datetime.strptime()将对应格式的字符串转换成datetime日期格式：datetime.datetim

CNN-Transformer分类模型2.2设置参数，训练模型3模型评估3.1准确率、精确率、召回率、F1Score3.2十分类混淆矩阵：代码、数据如下：往期精彩内容：电能质量扰动信号数据介绍与分类-Python

python数据分析-数据表读写到pandas经典算法-遗传算法的python实现经典算法-遗传算法的一个简单例子大模型查询工具助手之股票免费查询接口Falcon构建轻量级的RESTAPI服务决策引擎-

一）链表概述（二）结点结构（二）链表结构三、利用JavaScript实现链表（一）创建LinkedList.js（二）创建LinkedList.html（三）浏览LinkedList.html四、利用Python

但是有些不支持中文，有些安装复杂，所以决定用Python实现。主要参考官网，通过官网的例子，讲一下WordCloud的制作。WordCloud是一种很好的展现数据的方式，网上也有不少小工具和在线网页。

importosimportfitzdefcovert2pic(file_path,zoom,png_path):doc=fitz.open(file_path)total=doc.page_countforpginrange(total):page=doc[pg]zoom=int(zoom)#值越大，分辨率越高，文件越清晰rotate=int(0)trans=fitz.Matrix(zoom/1

importos,timefromdocximportDocumentfromdocxcompose.composerimportComposer#获取要处理的文件夹路径folder_path=r"C:\Users\Thinkpad\Desktop\wordoutput"datanames=os.listdir(folder_path)list_wordoutname=[]foriindatana

隐马尔可夫模型（HMM）是一种统计模型，用于描述观测序列和隐藏状态序列之间的概率关系。它通常用于生成观测值的底层系统或过程未知或隐藏的情况，因此它被称为“隐马尔可夫模型”。它用于根据生成数据的潜在隐藏过程来预测未来的观察结果或对序列进行分类。HMM由两种类型的变量组成：隐藏状态和观测值。隐藏状态是生成观测数据的基础变量，但它们不是直接可观测的。观测值是被测量和观测的变量。隐藏状态和观测值之间的关系

上一节介绍了利用python实现的原始卷积版本性能很差的原因，不知道各位同学有尝试的么？这一节介绍下如何对卷积的乘累加进行一次优化：我们利用np.dot来进行优化。

众所周知word/WPS中的邮件合并功能可以根据word模板从excel表格中读取数据，进而生成不同的文件，但是邮件合并也有其缺陷，那就是每次合并数据都需操作插入合并域，如果经常需要根据数据生成固定模板word文件，那么就显得很麻烦利用程序固定数据替换模式，需要生成文件时可以一键操作就极为方便工具：python解释器，xlrd包（Excel数据读取），docx-mailmerge包（邮件合并包）d

目录制作邮件合并模板VBA实现邮件合并举例之前写过的一篇使用《python实现word邮件合并》，本文为vba实现方法制作邮件合并模板域名可以使用中文，最终完成的word模板，wps操作步骤类似VBA实现邮件合并在

一、逻辑回归理论：关注代码上线HypothesisFunction（假设函数）：1.0/(1+exp(-inX))CostFunction（代价函数）：通过梯度下降法，求最小值。weights(系数矩阵)=weights+alpha（固定值）*dataMatrix（特征指标）*error（真实值-预测值）二、运行效果第一组：第二组：第三组：三、python代码实现-梯度上升importmatplo

关于ROC曲线的概念，详见ROC/AUC曲线学习及Python实现_pythonauc曲线_Joker007的博客-CSDN博客本文主要介绍绘制ROC曲线的python实现。

这篇博客将介绍如何使用Python实现PR曲线和ROC曲线，并提供相应的示例代码。在介绍PR曲线之前，我们需要先了解几个概念。这里为了更加形象深刻地理解我们采用识别汉堡的样例。