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冒泡算法大揭秘：教你用Python轻松排序数据 * 冒泡排序是一种简单但低效的排序算法,它通过多次遍历要排序的元素,依次比较相邻的两个元素,如果它们的顺序不正确就交换它们,直到没有再需要交换的元素为止.冒泡排序的特点是每一轮排序都会将当前未排序部分中最大（或最小）的元素移动到正确的位置. 下面是冒泡排序的示例过程： - 假设我们有一个包含6个元素的数组 [5, 3, 8, 2, 1, 4] 进行升序排序. 第一轮排序： • 比较第1和第2个元素： 3 < 5,保持原序 • 比较第2和第3个元素： 3 < 8,保持原序 • 比较第3和第4个元素： 2 < 8,保持原序 • 比较第4和第5个元素： 1 < 8,保持原序 • 比较第5和第6个元素： 4 < 8,保持原序 数组变为 [3, 5, 2,
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基于yolov5算法的安全帽头盔检测|Pytorch开发+源码+模型 本期给大家打开的是YOLOv5在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用。 完整代码下载地址： 可视化界面演示： 💥💥💥新增可视化界面上线啦！！！！来一波演示！！！ 演示 指标 yolov5s 为基础训练，epoch = 50 分类PRmAP0.5总体0.8840.8990.888人体0.8460.8930.877头0.8890.8830.871安全帽0.9170.9210.917 对应的权重文件：，提取码: b981 yolov5m 为基础训练，epoch = 100 分类PRmAP0.5总体0.8860.9150.901人体0.8440.9060.887头0.90.9110.9安全帽0.9130.9290.916
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一、引言 在当今这个数字化的世界中，数据的安全性变得越来越重要。密码是保护个人和企业数据的关键，然而，如何安全地存储和验证密码却是一个持续的挑战。bcrypt是一种解决这个问题的优秀加密算法，它结合了密码哈希函数和加密算法，使得密码验证过程既安全又高效。 二、bcrypt原理 bcrypt是一种基于哈希函数的加密算法，它使用一个密码和一个盐值作为输入，生成一个固定长度的密码哈希值。这个哈希值在每次密码输入时都会重新生成，而且会随着盐值的改变而改变。bcrypt的盐值是一个随机生成的字符串，与密码一起用于哈希函数中，使得相同的密码在每次加密时都会生成不同的哈希值。 bcrypt的另一个重要特点是它使用了一个加密算法来混淆密码哈希值。这个加密算法使用一个密钥和一个初始化向量（IV）来加密密码和盐值。加密后的数据被存储在数据库中，用于后续的密码验证。 bcrypt的加密过程可以分为以下几个步骤： 1. 生成盐值：bcrypt使用一个随机数生成器生成一个随机的盐值。这个盐值是一个随机的字符串，用于与密码一起生成哈希值。 2. 混合盐值和密码：将密码和盐值混合在一起，然后使用一
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本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。 系统程序文件列表 开题报告内容 研究背景 随着互联网技术的飞速发展，音乐产业迎来了数字化和个性化的双重变革。音乐平台上的音乐资源日益丰富，用户面临的选择也随之增多。然而，如何在海量音乐中快速找到符合个人口味的歌曲，成为了用户的一大难题。传统的音乐推荐方式，如热门榜单、新歌推荐等，虽然在一定程度上满足了用户的听歌需求，但缺乏个性化和精准性。因此，开发一个基于协同过滤算法的个性化音乐推荐系统，利用用户的听歌历史、偏好等信息，为用户提供量身定制的音乐推荐，成为提升用户体验、增强用户黏性的关键。 意义 基于协同过滤算法的个性化音乐推荐系统的开发，对于推动音乐产业的智能化、提升用户体验具有重要意义。该系统能够深入挖掘用户的听歌偏好，根据用户的个人特点和历史行为，为用户推荐符合其口味的音乐，从而满足用户的个性化需求。同时，该系统还能提高音乐平台的用户活跃度和留存率，促进音乐作品的传播和推广，为音乐产业的可持续发展提供有力支持。此外，该系统的成功开发还能为其他领域的个性化推荐系统提供
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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
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昨晚逛GitHub，无意中看到一位阿里大佬（https://github.com/halfrost）的算法刷题笔记，感觉发现了宝藏！有些小伙伴可能已经发现了，但咱这里还是忍不住安利一波，怕有些小伙伴没有看到。 关于算法刷题的困惑和疑问也经常听朋友们提及。这份笔记里面共包含作者刷LeetCode算法题后整理的数百道题，每道题均附有详细题解过程。很多人表示刷数据结构和算法题效率不高，甚是痛苦。有了这个笔记的总结，对校招和社招的算法刷题帮助之大不言而喻，果断收藏了。 需要刷题笔记PDF文档的小伙伴可以直接长按扫码关注下方二维码，回复 「笔记」 自取： ????长按上方二维码 2 秒 回复「笔记」即可获取资料 资料二Python面经 最近很多小伙伴找我要一些Python基础/框架资料及面试题，于是我翻箱倒柜，把这份字节跳动大牛总结的Python面经总结找出来，免费共享给大家！ 据说有小伙伴靠这份笔记顺利进入TMD华为等大厂，所以一定要好好学习这份资料！ 资料介绍 这份资料非常全面且详细，从Python基础到Python进阶高级面试题，Django、Flask等Web框
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基本的编程概念 ——算法（Algorithm）详解 算法是编程和计算机科学中的一个核心概念，它定义了解决特定问题的一系列步骤。以下是对算法的详细解释： 定义 * 算法：是解决特定问题的明确和有限的步骤集合，这些步骤遵循一定的顺序，以实现特定的计算任务。 特性 1. 输入：一个算法有0个或多个输入。 2. 输出：一个算法至少产生一个输出。 3. 明确性：算法的每个步骤都必须清晰、明确，没有歧义。 4. 有限性：算法必须在执行有限步骤后终止。 5. 可行性：算法描述的操作必须可以通过已经实现的基本运算执行。 类型 * 排序算法：如快速排序、归并排序，用于将一系列元素按特定顺序排列。 * 搜索算法：如二分搜索、线性搜索，用于在数据结构中查找特定元素。 * 图算法：如Dijkstra算法、A*搜索算法，用于在图结构中找到路径或解决问题。 * 动态规划算法：通过将复杂问题分解为更简单的子问题来解决优化问题。 * 递归算法：通过函数自己调用自己来解决问题。 复杂度 * 时间复杂度：
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👇我的小册 45章教程:() ,原价299，限时特价2杯咖啡，满100人涨10元。 作者：hustcc 链接： https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorit 排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。 排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括： 关于时间复杂度 1. 平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序：直接插入、直接选择和冒泡排序。 2. 线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和归并排序； 3. O(n1+
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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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著名计算机科学家 Niklaus Wirth 曾说过：程序＝数据结构＋算法。数据结构是程序的骨架，而算法则是程序的灵魂。二者缺一不可，相辅相成。 数据结构提供了存储和组织数据的框架。算法则定义了在这个框架内如何操作数据以实现特定的功能。没有良好的数据结构，算法可能无法高效运行；而没有算法，数据结构也无法发挥其应有的作用。因此，程序设计不仅仅是编写代码，更重要的是设计合适的数据结构和算法来解决实际问题。 算法涉及的知识复杂、抽象且内容庞大，这也难怪有些算法名著动不动都是几百页起的大部头。内容有难度，而且坚持学习下去也需要一定的勇气。 如果有一本书可以将算法里的重点难点拆解并用图的方式展示给你，内容就像小说一样，让你看完一页还想继续往下看，这样的书，是不是所有算法学习困难者的心之所想。 《算法图解》就是这样一本书，它用最朴实的语言讲明白了数组、栈、图、基础数据结构等算法基础知识。算法部分更是图示步骤、原理解析超级详细。很多算法例子都是根据示例场景进行的，比如地图最短路径，大数据分析，AI 等。举例的同时还会为大家分析算法的执行效率。 这本不可多得，深受读者喜爱的好书如今销量已经
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《python机器学习从入门到高级》分类算法：（上） 引言 我们在之前的文章已经介绍了机器学习的一些基础概念，当拿到一个数据之后如何处理、如何评估一个模型、以及如何对模型调参等。接下来，我们正式开始学习如何实现机器学习的一些算法。 回归和分类是机器学习的两大最基本的问题，对于分类算法的详细理论部分。 本文主要从python代码的角度来实现分类算法。 # 导入相关库 import sklearn import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 🌳1. 数据准备 下面我们以mnist数据集为例进行演示，这是一组由美国人口普查局的高中生和雇员手写的70000个数字图像。每个图像都用数字表示。也是分类问题非常经典的一个数据集 # 导入mnist数据集 from sklearn.datasets import fetch_openml mnist = fetch_openml('mnist_784', version=