1.python实现importtimeimportosfromdatetimeimportdatetimeimportrequestsheaders={"Accept":"application/json

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30360最近我们被客户要求撰写关于网络购物用户行为的研究报告，包括一些图形和统计输出。随着网络的迅速发展，依托于网络的购物作为一种新型的消费方式，在全国乃至全球范围内飞速发展电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告。项目计划使用数据挖掘的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三

在Python中，有许多库可以用来实现数据可视化和图形用户界面(GUI)。以下是一些常见的库：Matplotlib：这是Python中非常流行的数据可视化库。它提供了各种绘图函数和工具，可以用来创建静态、动态和交互式的图形。Seaborn：Seaborn是基于Matplotlib的库，它提供了更高级的接口，用于创建具有吸引力的统计图形。Plotly：Plotly是一个交互式图形库，可以创建动态、交

下面是一个简单的基于K-Means聚类的点云背景分离的Python代码示例，使用的是scikit-learn库：importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.preprocessingi

《[含文档+PPT+源码等]精品基于Python实现的教学网站设计与实现》该项目含有源码、文档、PPT、配套开发软件、软件安装教程、项目发布教程！

k-means聚类一、算法原理1、介绍2、算法步骤二、代码1、机器学习生成`kmeans`聚类2、点云学习生成聚类三、结果1、原点云2、机器学习生成`kmeans`聚类3、点云学习生成聚类四、相关链接一

目录圆与微积分导数与微分导数的含义数学定义常用函数微分常用微分法则Python实现圆与微积分公元前2500年，古希腊数学家阿基米德通过一种名为“逼近法”的技巧来估算圆的面积。

引言Beamsearch是一种动态规划算法，能够极大的减少搜索空间，增加搜索效率，并且其误差在可接受范围内，常被用于SequencetoSequence模型，CTC解码等应用中时间复杂度对于T×NT\timesNT×N的时间序列，如果我们要遍历所有可能能，则其所需的时间复杂度为O(N+N2+N3+...+NT)\mathcal{O}(N+N^2+N^3+...+N^T)O(N+N2+N3+...+

效果图展示1.导入所需的模块：fromseleniumimportwebdriverimporttimefromselenium.webdriver.common.byimportByimportrequestsimportparsel这段代码导入了所需的模块。selenium用于控制浏览器，time用于处理时间，requests用于发送HTTP请求，parsel用于解析HTML或XML数据。2.

约翰·何顿·康威发明的“生命游戏”（GameofLife）。“生命游戏”是一种零玩家游戏，展示了一种基于简单规则的细胞自动机。游戏在一个无限的二维网格上进行，每个格子代表一个“细胞”，它可能“死”状态。游戏规则如下：1.如果一个细胞周围有3个细胞为生（一个细胞周围共有8个细胞），则该细胞为生（即该细胞若原先为死，则转为生，若原先为生，则保持不变）。2.如果一个细胞周围有2个细胞为生，则该细胞的生死

解题思路使用标准的二分查找，确定中间元素作为root节点的值然后左边的就是左子树，右边的就是右子树递归处理左右两边即可108.将有序数组转换为二叉搜索树代码#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode(object):#def__init__(self,x):#self.val=x#self.left=None#self.right=NoneclassS

利用python实现多元线性回归#-------机器学习--------1、简单一元线性回归importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([

纯Python实现线性回归#-*-coding:utf-8-*-importpandasaspdimportstatsmodels.formula.apiassmffrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D

前言不知道大家还记不记得计数排序在计数排序中，需要根据最大值和最小值创建一个列表，如果最大值和最小值的差很大，即使需要排序的数据并不是很多，那么就会照成不必要的浪费，因为不管需要排序的数有多少，都需要创建一个长度为(最大值-最小值+1)的列表桶排序的由来鉴于上面这一点，我们可以进行分块排序，每一块用一个列表来表示(每一个列表都用来存放对应区间的数)，将这个列表看成是一个桶(这也是为什么叫桶排序)，

如果在对给定的一些数据进行排序的时候，给定的被排序的数据存在某种特征的时候，我们就可以利用这种特征，设计出相应的排序算法，以达到加快排序速度的目的。而假设要排序的数组的每个元素的取值在一个区间0,1之间随机分布，那么就可以利用桶排序来加快排序速度。因为我们知道所有元素都处于区间0,1，于是就可以把该区间平均分成10块：添加图片注释，不超过140字（可选）如果假设当前要排序的数组元素是如下：添加图片

混合高斯模型（MixturesofGaussians）和EM算法image.pngKmeans与EM算法E步是确定隐含类别变量CM步更新其他参数u(质心)来时J(平方误差)最小化隐含类别变量指定方法比较特殊

文章目录引言回归与分类的区别线性回归简单线性回归原理及推导python实现算法多元线性回归原理及推导python实现算法手工实现多元线性回归算法sklearn实现多元线性回归算法引言回归与分类的区别区分回归与分类其实很简单

本文主要运用Python进行简单的线性回归，首先是介绍了线性回归的基本理论，然后是运用一些网络爬虫数据进行回归分析。12一、线性回归的理论1)线性回归的基本概念线性回归是一种有监督的学习算法，它介绍的自变量的和因变量的之间的线性的相关关系，分为一元线性回归和多元的线性回归。一元线性回归是一个自变量和一个因变量间的回归，可以看成是多远线性回归的特例。线性回归可以用来预测和分类，从回归方程可以看出自变

线性回归原理：在一堆散点中xiyi，拟合出一个函数使其离所有点最近目标函数：y=w1x+w0误差函数：MSE（均方误差）L（w1,w0）=Σ（yi-y）^2优化方法：梯度下降，autograd，反向传播，优化公式，进行更新公式更新：wt+1=wt-dL/dwt*δ乘积的意义：将梯度乘以学习率，得到的结果是参数更新的大小。如果梯度较大，乘以一个较小的学习率可以使参数更新的幅度减小，保持在一个合理的范

下面是python实现的半角全角的相互转换功能。全角与半角全角指一个字符占用两个标准字符位置的状态。半角即一个字符占用一个标准字符的位置。全角占两个字节，半角占一个字节。

本文实例讲解了Python实现全角半角转换的方法，相信对于大家的Python学习能够起到一定的参考借鉴价值。

车牌号码识别是一个图像识别任务，可以使用Python实现。首先，需要获取车牌图像数据，然后使用图像处理技术对图像进行预处理，以确保图像的质量和清晰度。

首先需要准备训练数据集、设计神经网络模型、训练模型以及最后的验证码识别。代码很简单，但需要慢慢研读，这个是卷积神经网络，运行时间比较长，可以自己调节参数。importosos.environ["PATH"]+=os.pathsep+'C:/ProgramFiles(x86)/Graphviz2.38/bin/'importstring,randomfromcaptcha.imageimportIm

简介多项式朴素贝叶斯也是多用于文本处理，其原理和计算的流程和伯努利朴素贝叶斯基本一致，唯一的区别在于单词的计数方式，由《伯努利朴素贝叶斯》一文可知，在文本处理的环节中，我们将单词是否出现在词组作为特征，但在多项式朴素贝叶斯中，我们将单词在词组中出现的次数作为特征，因此只需要更改文中setOfWords2Vec的函数即可，变成如下方式：defbagOfWords2VecMN(vocabList,in

Python实现EMV指标计算：股票技术分析的利器系列（2）介绍算法解释：核心代码：rolling函数介绍完整代码：一定要看介绍先看看官方介绍：EMV(简易波动指标）用法1.EMV由下往上穿越0轴时，视为中期买进信号

指定某两点之间求最短路classDijkstra:def__init__(self,graph,start,goal):self.graph=graph#邻接表self.start=start#起点self.goal=goal#终点self.temporary={}#temporary节点集合self.permanent={}#permanent节点集合self.temporary[start]=

#包importcv2ascvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportPIL%matplotlibinlinefromcollectionsimportCounterdefcalculate_perc(k_cluster):width=300palette=np.zeros((50,width,3),np.uint8)n_pixels=le

简介信息检索小组项目，队友已同意上传用spider爬拉钩网站排序文档基于tfidf和cosine相似性从搜索历史和用户标记的相关和不相关的结果中学习IDE规则方法，优化结果基于Tkinter的UI标准登录模块主搜索窗口与页面切换这里我只放出我贡献相关的部分，原文为英文，懒得翻译就机翻一下，文末给出文件链接正文数据处理搜索引擎我们遵循基本的管道，并实现了排名搜索引擎与一些经典的算法，我们已经研究过。

项目简介编程语言：Python3界面实现：Pyside2（通过QTDesigner设计）基于TCP网络编程项目概略图：实现功能（1）客户端通过服务器访问数据库，进行登录注册（2）群发功能（默认是群发，所有在线用户可见）（3）私发功能（需要选定用户，发送消息为私发）（4）上线通知（已经在线用户收到其上线通知，刚上线用户收到欢迎语，并实时修改当前在线用户列表和在线人数）（5）下线通知（用户下线后通知在

简介在STL几何模型处理的过程中，经常需要判断一个点是否在模型的内部。网上给出的资料主要是使用C++vtk的，而pythonvtk的很少。本文给出了一段精简版的python代码，实现判断任意坐标点在STL几何模型的内部或外部。代码首先定义三个函数importvtkdefcreate_enclosed_points(path):#读取STL文件reader=vtk.vtkSTLReader()rea

原理  当K-means聚类的k值不被指定时，可以通过手肘法来估计聚类数量。  在聚类的过程中，随着聚类数的增大，样本划分会变得更加精细，每个类别的聚合程度更高，那么误差平方和（SSE）会逐渐变小，误差平方和即该类重心与其内部成员位置距离的平方和。SSE是手肘法的核心指标，其公式为：SSE=∑i=1k∑p∈C∣p−mi∣2SSE=\sum_{i=1}^{k}\sum_{p\inC}|p-m_i|^

前言大三上学期的程序设计实训大作业，挑了其中一个我认为最简单的的《图书管理系统》来写。用python写是因为py有自带的GUI，即tkinter模块，对初次接触GUI的新手会比较友好。编译器我用的是Pycharm,你需要检查你的编译器是否带了tkinter模块和pymysql模块，没有的话需要下载安装，具体方法可以百度，很简单。界面很丑，凑合看哦！如果你没有了解过tkinter，建议先去知乎，cs

话不多说，直接上代码：str1=float(input('请输入您的身高（单位：米）：'))#input默认转化为字符串型用float转化为浮点型str2=float(input('请输入您的体重（单位：千克）：'))BMI=str2/str1**2#BMI=体重除以身高的平方msg='''--------BMI---------您的身高是：%f#%f对应以浮点数输出%s以字符串输出%d以整数输出

深度学习之手写数字识别1、安装库各位小伙伴们，大家好，今天就让我们一起来看一下使用python实现深度学习中的手写数字识别，首先咱们需要安装几个库文件，numpy库、matplotlib库和tensorflow

参考博客：【自动驾驶】PID实现轨迹跟踪|python实现|C++实现【C++matplotlib画图Linux】【无人车系统（一）：运动学模型及其线性化】1运动学模型及其线性化无人车运动学模型：vvv

还将学到使用Python实现标准协议的经验。主要任务是开发一个简单的邮件客户端，将邮件发送给任意收件人。客户端将需要连接到邮件服务器，使用SMTP协议与邮件服务器进行对话，并向邮件服务器发送电子邮件。

算法讲解粒子群见链接粒子群算法求解无约束优化问题源码实现粒子群算法求解带约束优化问题源码实现复杂约束求解方法优化算法求解复杂约束问题策略（以粒子群算法为例讲解求解复杂约束问题的多种策略）多目标优化NSGA2讲解nsga2多目标优化之核心知识点（快速非支配排序、拥挤距离、精英选择策略）详解（python

参考：https://blog.csdn.net/m0_38097087/article/details/79818348http://yarpiz.com/59/ypea121-mopsoCoelloCAC,PulidoGT,LechugaMS.Handlingmultipleobjectiveswithparticleswarmoptimization[J].IEEETransactionso

简介:随着技术的不断进步，微电子行业始终追求在保持性能的同时降低功率消耗。全加器作为数字电路中的基本元素，其功率优化显得尤为关键。本文将详细介绍如何使用一种称为多目标粒子群优化（MOPSO）的进化算法，重新调整晶体管的大小，以优化全加器中的功率。此外，我们还将提供Python代码实现，供读者参考和使用。具体的项目实现过程，我们已经准备了一个完整的项目文件，您可以下载以获取更多细节。1.多目标粒子群

那我今天的分享，就是通过python实现批量将pdf转换成word，做成一个桌面小工具。

Referto只需2行代码，轻松将PDF转换成WordIntroduce:要用Python实现PDF转Word，需要通过python内的PYMuPDF库提取PDF文件中的数据然后采用python-docx

实验要求使用标准输入输出（cmd界面）完成一个支持以下功能的计算器程序：支持加、减、乘、除、乘方、开方、整除、求余等算术运算；支持括号，多重括号可统一使用（）小括号，也可以使用{}等三种括号混合，任选一种策略；支持用户多次计算，直到用于输入”exit“，”quit“，”Q“等命令退出程序；支持历史计算过程的显示（即可以查看历史记录）；支持程序说明帮助，如输入help命令给出使用方法和注意事项；支持

1.2kmeans1.2.1基本原理K-means是一种常见的聚类算法，也叫k均值或k平均。通过迭代的方式，每次迭代都将数据集中的各个点划分到

以下是使用Python实现的代码示例：pythonfromcollectionsimportdequedefreverse_string(s):#创建双端队列dq=deque(

等式问题描述有n个变量和m个“相等”或“不相等”的约束条件，请你判定是否存在一种赋值方案满足所有m个约束条件。输入格式第一行一个整数T，表示数据组数。接下来会有T组数据，对于每组数据：第一行是两个整数n,m，表示变量个数和约束条件的个数。接下来m行，每行三个整数a,b,e，表示第a个变量和第b个变量的关系：若e=0则表示第a个变量不等于第b个变量；若e=1则表示第a个变量等于第b个变量输出格式输出

基于python实现OCR的五种方法1.pytesseract1.1简介1.2安装部署1.3应用举例2.PaddleOCR2.1简介2.2安装部署2.3应用举例3.easyocr3.1简介3.2安装部署

在本文中我们首先用python实现DDB的最基本的API，包括table有关的API，和table本身的API。DDB作为Non-

paramiko是一个Python实现的SSHv2协议库，可以用于进行SSH连接、文件传输等任务。

前言最近在刷算法题，想要整理一下做个总结，发现每道题都要复制粘贴题目和解法实在太浪费时间了。本着解放劳动力的思维研究了下LeetCode爬虫，把题目和代码爬取自动生成Markdown文档。我已经把项目提交到了github上了，欢迎大家star、fork。在这里贴的代码为了方便理解，在源码上做了些改动。模拟登陆LeetCdoe页面分析要做一个爬虫，先得了解页面逻辑。如果有现成的接口可以直接调用，获取

1.Pythonhttps://github.com/TheAlgorithms/PythonStar14125用Python实现的所有算法，不过创建者表示这些仅用于演示目的。