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简说Python推荐来源：俊红的数据分析之路 作者：张俊红 我的2020总结，戳图片，留言抽大奖 大家好，我是老表～ 一、统计知识 01|随机事件： 1、概念 随机事件是在随机试验中，可能出现也可能不出现，而在大量重复试验中具有某种规律性的事件叫做随机事件(简称事件)。随机事件通常用大写英文字母A、B、C等表示。随机试验中的每一个可能出现的试验结果称为这个试验的一个样本点，记作ωi。全体样本点组成的集合称为这个试验的样本空间，记作Ω．即Ω={ω1，ω2，…，ωn，…} 随机事件中的事件形式可能由各种形式，比如{"正面","反面"}，{"优","良","差"}。 2、条件概率 P(
算法
当前，深度学习模型的规模越来越大，例如谷歌的BERT模型、OpenAI的GPT系列模型等；深度学习算法在不断优化，例如计算机视觉领域，图像分类的准确率显著提升；深度学习的应用领域在不断拓展，在医疗、金融等领域也得到了广泛应用。因此，从事深度学习相关工作，需要不断学习和巩固基础知识，提升业务实践能力，持续关注新技术和新方法，并不断拓展知识面。 BERT模型（左） GPT系列模型（右） 一年前，我们重磅推出了一本深度学习领域的“学霸笔记”——《深度学习高手笔记 卷1：基础算法》（简称卷1），读者纷纷表示这本书知识全面，读完之后受益匪浅，并且疯狂催促我们出版后续的书。 现在，它来了！《深度学习高手笔记 卷2：经典应用》 ▼点击下方，即可购书 同样的作者，更全面的内容，有了这本笔记，你就可以了解到近10年来深度学习在各个领域的进展，学会如何应用不用方向、不同领域的算法；有了这本笔记，你就可以在深度学习领域少走弯路，更快地掌握深度学习技术的精髓。让我们一起跟随这本书，深入探索深度学习的奥秘，成为真正的算法大神吧！ Part.
算法
来源：量子位萧箫 发自 凹非寺 阅读文本大概需要 5 分钟 本文经AI新媒体量子位（ID：QbitAI）授权转载，转载请联系出处 萧箫 发自 凹非寺 手机拍照不够爽，带个单反又太重？ 试试做个树莓派复古相机，还能自己编写处理算法的那种—— 成本不到700元。 没错，颜值很高，拍出来的照片也能打： 你也可以快速上手做一个。 如何制作一个树莓派复古相机 目前，这部相机的代码、硬件清单、STL文件（用于3D打印）和电路图都已经开源。 首先是硬件部分。 这部复古相机的硬件清单如下： 树莓派Zero W（搭配microSD卡）、树莓派高清镜头模组、16mm 1000万像素长焦镜头、2.2英寸TFT显示屏、TP4056微型USB电池充电器、MT3608、2000mAh锂电池、电源开关、快门键、杜邦线、3D打印相机外壳、黑色皮革贴片（选用）
算法
验证地址： # JS快速排序 ```javascript /**快速排序 */ function quickSort(nums) { function dfs(nums, begin_index, end_index) { if(begin_index >= end_index){ return; } //选取一个pivot let pivot = nums[begin_index]; let left = begin_index; let right = end_index; let kongbai = begin_index; while (left < right) { while ((nums[right] >= pivot)) { right--; } if
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简说Python推荐作者：千与千寻，北京大学硕士，CSDN优质博主 来源：AI学习经历分享 One old watch, like brief python 创作背景 “飞雪连天射白鹿，笑书神侠倚碧鸳”，相信很多90后知道这副对联的含义，这是武侠小说作家金庸先生的作品合集，说实话在所有的作品中我最喜欢的是倚天屠龙记和天龙八部，应该说基本都喜欢，但是这两部中的爱恨情仇最为突出，倚天屠龙记中周芷若和赵敏，张无忌，再到天龙八部中的乔峰。 说起来武侠小说中的武林高手是真的帅！现在的电影制作技术越来越高超了，武术特效做的效果的做的真的很酷炫。最为酷炫的一个是残影特效，说到残影特效，我们直接上效果！ 以上是天龙八部中的灵鹫宫宫主虚竹与鸠摩智进行比武时的武功展示，看得出来残影效果真的给人一种感觉武功深不可测的感觉，那种这种酷炫的残影效果是怎么实现的呢？今天就让我们使用百度开源的深度学习框架飞桨来实现这样的视频残影效果。 在实践历程中我们使用了Paddle框架所集成的Paddlehub的深度学习模型库，Paddlehub中包含了很多的深度学习的预训练模
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作者：Jason Gu 链接：https://www.zhihu.com/question/24169940/answer/26952728 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 训练集有多大？ 如果你的训练集很小，高偏差/低方差的分类器（如朴素贝叶斯）比低偏差/高方差的分类器（如K近邻或Logistic回归）更有优势，因为后者容易过拟合。但是随着训练集的增大，高偏差的分类器并不能训练出非常准确的模型，所以低偏差/高方差的分类器会胜出（它们有更小的渐近误差）。你也可以从生成模型与鉴别模型的区别来考虑它们。 某些分类器的优势 **朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)** 超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型（如Logistic回归）收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。如果你想做类似半监督学习，或者是既要模型简单又要性能好，NB值得尝试。
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在红黑树的实现中，处理删除操作是一个复杂的过程，特别是当涉及到删除黑色节点时。红黑树的删除操作需要保持树的平衡和性质（即每条路径上的黑色节点数量相同）。以下是对红黑树删除操作的详细解释，特别是针对删除黑色节点的情况。 删除操作概述 删除节点：首先找到并删除目标节点。 重新平衡：如果删除的节点是红色，则不需要调整树的结构。但如果删除的是黑色节点，则需要进行重新平衡，以保持红黑树的性质。 重新平衡步骤 当删除一个黑色节点时，可能会导致树失去平衡，因为删除黑色节点会减少一条路径上的黑色节点数量。红黑树的重新平衡操作包括以下几种情况： 兄弟节点是红色： 将父节点和兄弟节点颜色互换。 对父节点进行左旋或右旋。 更新旋转后的新兄弟节点为黑色。 兄弟节点是黑色，且两个子节点都是黑色： 将兄弟节点设为红色。 如果父节点也是黑色，则继续向上调整。 如果父节点是红色，则将父节点设为黑色并结束调整。 兄弟节点是黑色，且有一个红色的左（右）子节点： 将父节点和兄弟节点颜色互换。 对兄弟节点进行右旋或左旋。 将旋转后的新兄弟节点设为黑色，并对新兄弟节点的另一个子节点进行左旋或右旋。
你提供的代码示例展示了两种常见的哈希表实现方法：拉链法（Separate Chaining）和线性探测法（Linear Probing）。每种方法都有其优缺点，适用于不同的场景。 拉链法（Separate Chaining） 拉链法通过将每个散列值对应的位置存储一个链表来解决冲突。这种方法的优点是简单且实现灵活，可以使用任何数据结构来存储冲突的键值对。以下是拉链法的主要特点： 优点： 简单且实现灵活。 不会像线性探测那样导致同类哈希的聚集。 缺点： 需要额外的空间来存储链表。 代码示例（使用拉链法）： namespace StructScript { /// <summary> /// 哈希表的查找算法主要分为两步： /// 第一步是用哈希函数将键转换为数组的一个索引，理想情况下不同的键都能转换为不同的索引值，但是实际上会有多个键哈希到到相同索引值上。 /// 因此，第二步就是处理碰撞冲突的过程。这里有两种处理碰撞冲突的方法：separate chaining（拉链法）和linear probing（线性探测法）。 /// 拉
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简说Python推荐来源：俊红的数据分析之路 作者：张俊红 我的2020总结，戳图片，留言抽大奖 大家好，我是老表～ 01|背景： 我们在日常生活中经常会遇到一些选择需要去做一些选择，比如我们在找工作的时候每个人都希望能找到一个好的工作，但是公司那么多，工作种类那么多，什么样的工作才能算是好工作，这个时候就需要我们对众多的工作去做一个判断。 最常用的一种方法就是制定几个可以衡量工作好坏的指标，比如公司所处的行业是什么、应聘的岗位是什么、投资人是谁、薪酬待遇怎么样等等。评判一个工作好坏的指标有很多个，但是每一个指标对工作好坏这一结果的决策能力是不一样的，为了更好的对每一个指标的决策能力做出判断，我们引入一个可以量化信息决策能力的概念，这个概念就是信息熵。 信息熵是用来度量（量化）信息的，一条信息的信息量与其不确定性有着直接的联系，当我们需要了解清楚一件不确定的事情的时候，我们就需要了解大量的信息。 02|概念： 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可
Python 介绍 Python 是一种 高级 的、解释型 的、通用 的编程语言。其设计哲学强调代码的可读性，使用显著的缩进。Python 是 动态类型 和 垃圾收集 的。 基本语法 设置 Python 环境并开始基础知识。 变量 变量用于存储在计算机程序中引用和操作的信息。它们还提供了一种使用描述性名称标记数据的方式，以便读者和我们自己更清晰地理解我们的程序。将变量视为包含信息的容器很有帮助。它们的唯一目的是在内存中标记和存储数据。然后可以在整个程序中使用这些数据。 文章链接： 示例 x = 5 y = 6 sum_result = x + y print(sum_result) # 打印 x + y 的和 条件语句 Python 中的条件语句根据特定条件是否为真或为假执行不同的操作。条件语句由
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简说Python推荐作者：牧小熊，华中农业大学，Datawhale原创作者 来源：Datawhale One old watch, like brief python 前言 最近爬取了武汉地铁线路的信息，通过调用高德地图的api 获得各个站点的进度和纬度信息，使用Dijkstra算法对路径进行规划。 1.数据爬取 首先是需要获得武汉各个地铁的地铁站信息，通过爬虫爬取武汉各个地铁站点的信息，并存储到xlsx文件中 武汉地铁线路图，2021最新武汉地铁线路图，武汉地铁地图-武汉本地宝wh.bendibao.com 方法：requests、BeautifulSoup、pandas import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def spyder(): #获得武汉的地铁信息 url='http://wh.bendibao.com/
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数据分析是处理和解释数据以发现有用信息和洞察的过程。其中，分类算法是数据分析领域的一个重要组成部分，它用于将数据分为不同的类别或组。 本文将介绍分类算法的基本概念和进阶技巧，以及如何在Python中应用这些算法，包括示例代码和实际案例。 一、分类算法入门 1. 什么是分类算法？ 分类算法是一种监督学习方法，用于将数据分为不同的类别或组。它是数据分析中的重要工具，可用于解决各种问题，如垃圾邮件检测、疾病诊断、图像识别等。分类算法的目标是从已知类别的训练数据中学习规律，然后将这些规律应用于新数据的分类。 2. 常见的分类算法 在数据分析中，有许多不同的分类算法可供选择，每个算法都有其特点和适用场景。 以下是一些常见的分类算法： * 决策树（Decision Trees） ：基于树状结构的模型，通过对数据的特征进行逐步划分来进行分类。 * 随机森林（Random Forest） ：是一种集成学习方法，通过多个决策树的组合来提高分类的准确性。 * 支持向量机（Support Vector Machine，SVM） ：一种二分类模型，通过构建超平面来实现数据分类。 *