简单来说，QuadArt算法 尽管程序QuadArt占用了181行代码，但用于生成QuadArt的实际递归算法只能在8行中描述 class QuadArt: ......调试缓慢的QuadArt生成 最初使用Python Wand模块实现了整个QuadArt程序，该模块使用了ImageMagick。这个库精美地渲染圆圈。...使用基于四叉树的递归算法，知道递归深度1最多可运行4次，深度2最多运行16次，依此类推。因此考虑到这个想法，实现了对算法的补充，以在程序执行时在终端中显示加载条。...：在中显示圆圈wand。...Quadtree Photo Stylizer的方法，以及如何实现它，或者启发并创建自己的算法来设置照片风格。
Python 算法基础篇：堆和优先队列的实现与应用 引言 堆和优先队列是常用的数据结构，它们在算法和程序设计中有着广泛的应用。本篇博客将重点介绍堆和优先队列的原理、实现以及它们在不同场景下的应用。...2.2 堆的应用 堆在算法和程序设计中有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景： 2.2.1 优先队列的实现 优先队列是一种特殊的队列，其中每个元素都有一个关联的优先级。...优先队列中的元素按照优先级顺序进行插入和删除操作，而不是按照插入顺序。 通过使用堆来实现优先队列，可以在插入和删除操作时保持队列的顺序性，使得优先队列的操作效率更高。...在算法执行过程中，需要不断从优先队列中弹出最小距离的节点，并更新其相邻节点的距离值。...我们通过 Python 代码演示了堆和优先队列的实现，并展示了它们在不同场景下的应用。希望本篇博客能够帮助你理解堆和优先队列的基本概念、实现和应用，以及它们在算法和程序设计中的重要性。
流就是流动的数据，一切数据传输都是流，无论在平台内部还是平台之间。但有时候我们需要将一个整体数据拆分成若干小块（chunk），在流动的时候对每一小块进行处理，就需要使用流api了。 比如流媒体技术。...但是我们今天来手写一个新的流类型：段落流。 在计算机世界中，一行就是一个段落，一个段落就是一行，一个段落chunk就是一个不包含换行符的字符串。...科普： 在文本中拖拽有3种行为：直接按住拖拽是以单个字符为单位选中文本；双击并按住拖拽会以单词为单位进行选择；单机三次并按住拖拽会议一行为单位进行选择。...nodejs标准库内置的readline模块就是一个可以从可读流中逐行读取的接口。...通过这种算法，段落流每次都能从外存文件中读取一行，最重要的是，消耗的内存完全不受文件大小的影响。
JVM之对象在堆中的流转 对象优先在 Eden 区分配：大多数情况下，对象在新生代 Eden 区分配，当 Eden 区空间不够时，发起 Minor GC。...大对象直接进入老年代：大对象是指需要连续内存空间的对象，最典型的大对象是那种很长的字符串以及数组。经常出现大对象会提前触发垃圾收集以获取足够的连续空间分配给大对象。...-XX:PretenureSizeThreshold，大于此值的对象直接在老年代分配，避免在 Eden 区和 Survivor 区之间的大量内存复制。...长期存活的对象终将进入老年代：为对象定义年龄计数器，对象在 Eden 出生并经过 Minor GC 依然存活，将移动到 Survivor 中，年龄就增加 1 岁，增加到一定年龄则移动到老年代中。...空间分配担保 （1）在发生 Minor GC 之前，虚拟机先检查老年代最大可用的连续空间是否大于新生代所有对象总空间，如果条件成立的话，那么 Minor GC 可以确认是安全的； （2）如果不成立的话，
堆和栈是计算机程序设计中非常重要的数据结构，操作系统和数据库均有非常广泛的应用，掌握好这两种数据结构可以高效地解决很多工程问题。今天分享一下在极客专栏学到的堆的实现和工程应用，希望对你有所启发。...删除堆顶元素后，将数组最后一个元素放在堆顶位置，然后从上到下进行堆化，这样就可以确保在删除的过程中仍然是一棵完全二叉树。...建堆的时间复杂度为 O(n)，排序过程的时间复杂度为 O(nlogn)，堆排序不是稳定的排序算法，因为在排序的过程中存在将堆的最后一个元素跟堆顶元素交换的操作，可能改变原始相对顺序。...队列最大的特性就是先进先出。不过，在优先级队列中，数据的出队顺序不是先进先出，而是按照优先级来，优先级最高的，最先出队。如何实现一个优先级队列呢？方法有很多，但是用堆来实现是最直接、最高效的。...相同数据经过哈希算法得到的哈希值是一样的。我们可以利用哈希算法的这个特点，将 10 亿条搜索关键词先通过哈希算法分片到 10 个文件中。
撇开专业知识不谈，仅就英语的层面来说翻译成分裂点也是可以的，因为将从该点分裂出左孩子或右孩子结点) 从零开始在Python中实现决策树算法 决策树是一个强大的预测方法，非常受欢迎。...在本教程中，您将了解如何使用Python从头开始实现分类回归树算法(Classification And Regression Tree algorithm)。...[How-To-Implement-The-Decision-Tree-Algorithm-From-Scratch-In-Python.jpg] 从零开始在Python中实现来自Scratch的决策树算法...(算法的)实现，以避免不必要的分割。...评论 在本教程中，您了解了如何从零开始使用Python实现决策树算法。 具体来说，你学到了： 如何选择和评估训练数据集中的分割点。 如何从多次分割中递归地构建决策树。
github地址：https://github.com/fengzhizi715/RxCache 堆外内存(off-heap memory) 对象可以存储在 堆内存、堆外内存、磁盘缓存甚至是分布式缓存。...在 Java 中，与堆外内存相对的是堆内存。堆内存遵守 JVM 的内存管理机制，而堆外内存不受到此限制，它由操作系统进行管理。 ?...JVM的内存管理以及堆外内存.jpg 堆外内存和堆内存有明显的区别，或者说有相反的应用场景。...堆外内存更适合： 存储生命周期长的对象 可以在进程间可以共享，减少 JVM 间的对象复制，使得 JVM 的分割部署更容易实现。 本地缓存，减少磁盘缓存或者分布式缓存的响应时间。...RxCache 中的封装。
阅读更多 MD5算法在JavaScript中的实现 http://forum.cdmcs.com/viewtopic.php?
半夜睡不着，逛逛论坛，发现有小白请教问题，主要是问在Python中实现COMET技术。...在Python中实现COMET（服务器推送）技术可以通过多种方式实现，其中使用WebSocket或者长轮询（long-polling）是比较常见的方法。...在实际应用中，我们经常需要在浏览器和服务器之间建立一条长连接，以便服务器能够在数据发生变化时立即将数据推送到浏览器。...在 Python 中，实现 COMET 技术有两种主要方法，分别使用 Stackless 和 Cometd+Twisted。...由于相关文档非常少，很难找到 Python COMET 技术在生产环境中的应用案例。2、解决方案对于 COMET 技术在 Python 中的实现，最常用的方法是使用 Twisted 和 Cometd。
K-means算法简介 K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于数据的聚类，只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中，相同簇中的数据相似度较高，不同簇中数据相似度较低...适当选择c个类的初始中心； 在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c个中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类； 利用均值等方法更新该类的中心值； 对于所有的c个聚类中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新后...，即你想聚成几类 init: 初始簇中心的获取方法 n_init: 获取初始簇中心的更迭次数，为了弥补初始质心的影响，算法默认会初始10个质心，实现算法，然后返回最好的结果。...，如果是True 会把整个距离矩阵都放到内存中，auto 会默认在数据样本大于featurs*samples 的数量大于12e6 的时候False,False 时核心实现的方法是利用Cpython 来实现的...bool 在scikit-learn 很多接口中都会有这个参数的，就是是否对输入数据继续copy 操作，以便不修改用户的输入数据。这个要理解Python 的内存机制才会比较清楚。
如果找到该项，则返回其索引；否则，可以返回null或你认为在数组中不存在的任何其他值。 下面是在Python中执行线性查找算法的基本步骤： 1.在数组的第一个索引（索引0）处查找输入项。...试运行线性查找算法 在Python中实现线性查找算法之前，让我们试着通过一个示例逐步了解线性查找算法的逻辑。 假设有一个整数列表，想在该列表中查找整数15。...在Python中实现线性查找算法 由于线性查找算法的逻辑非常简单，因此在Python中实现线性查找算法也同样简单。我们创建了一个for循环，该循环遍历输入数组。...图1 下面是线性查找算法的函数实现。以下脚本中的函数lin_search()接受输入数组和要查找的项作为其参数。 在该函数内部，for循环遍历输入数组的所有项。...显然，线性查找算法并不是查找元素在列表中位置的最有效方法，但学习如何编程线性查找的逻辑在Python或任何其他编程语言中仍然是一项有用的技能。
当然要利用下metaclass做手脚啦 class Final(type): def __new__(cls, name, bases, classdi...
一.堆的概念及结构 1.概念 如果有一个关键码的集合K = { ， ， ，…， }，把它的所有元素按完全二叉树的顺序存储方式存储在一个一维数组中，并满足： = 且 >...将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。 2.堆的性质： A.堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值； B.堆总是一棵完全二叉树。...其实堆是一种二叉树，通常我们都是用数据表实现，也就是说堆的底层是数组，数组中的小标表示二叉树的节点，所以在实现堆之前，我们有必要了解完全二叉树中节点之间的关系。...} C.删除 Heappop 向下调整 AdjustDown 1.删除的话，我们是要删除堆顶的数据，因为删除堆尾的数据并没有什么实际意义，删除就是让size--，但是堆顶数据的下标是0，所以在删除前应先交换堆顶和堆尾的数据...D.堆的判空 Heapempty 堆顶数据 Heaptop 堆的大小 Heapsize 这些接口的实现都非常简单，博主就不在这里讲述了，可以参考后面的源码。
推荐系统相比于搜索系统，不需要提供明确需求，便可以为每个用户实现个性化推荐结果，让每个用户更便捷地获取信息。它是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。...2.相似度算法 实现协同过滤算法的第一个重要步骤就是计算用户之间的相似度。...3.预测算法 实现协同过滤算法的第二个重要步骤就是预测用户未评价物品的偏好，基于物品的协同过滤预测是用对用户u已打分的物品的分数进行加权求和，权值为各个物品与物品i的相似度，然后对所有物品相似度的和求平均...4.实例 以推荐课程为例，部分数据如下： 基于用户的协同过滤给俞俊、刘斯推荐三门课程，运行结果如下： python代码 基于用户和基于物品都有： 5.Item-CF和User-CF...而且计算量会相对较少 (2) 如果item数量远远大于user数量, 则采用User-CF效果会更好, 原因同上 (3) 在实际生产环境中, 有可能因为用户无登陆
笔者邀请您，先思考： 1逻辑回归算法怎么理解？ 2 如何用Python平台做逻辑回归？ logistic回归是一种机器学习分类算法，用于预测分类因变量的概率。...在逻辑回归中，因变量是一个二进制变量，包含编码为1（是，成功等）或0（不，失败等）的数据。 换句话说，逻辑回归模型基于X的函数预测P（Y = 1）。...在执行呼叫之前不知道持续时间，也就是说，在呼叫结束之后，y显然是已知的。...因此，此输入仅应包括在基准目的中，如果打算采用现实的预测模型，则应将其丢弃 campaign：此广告系列期间和此客户端执行的联系人数量（数字，包括最后一次联系） pdays：从上一个广告系列上次联系客户端之后经过的天数...在逻辑回归模型中，将所有自变量编码为虚拟变量使得容易地解释和计算odds比，并且增加系数的稳定性和显着性。
记录一下AES加解密在python中的使用 研究AES之前先了解下常用的md5加密，既。然谈到md5，就必须要知道python3中digest()和hexdigest()区别。...hash.digest() 返回摘要，作为二进制数据字符串值 hash.hexdigest() 返回摘要，作为十六进制数据字符串值 # hashlib是涉及安全散列和消息摘要，提供多个不同的加密算法接口...先说一下我踩得坑，我的版本是python3.7.9，之所以在引入的时候加了个备注# pycryptodome，是因为使用过程中我发现有的python环境需要装pycryptodome这个包，但引用AES...pkcs5padding和pkcs7padding的区别 pkcs5padding和pkcs7padding都是用来填充数据的一种模式。在ECB中，数据是分块加密的。...因为AES并没有64位的块, 如果采用PKCS5, 那么实质上就是采用PKCS7 python实现 安装所需要的包 pip install pycryptodome python代码 # -*- coding
参考链接： Python中的置换和组合 （1）FIFO算法总是选择在内存驻留时间最长的一页将其淘汰。FIFO算法认为调入内存的页不再被可能性要比其他页大，因而选择最先调入内存的页换出。 ...（2）LRU算法基本思想：当需要淘汰某一页时，选择离当前时间最近的一段时间内最久没有使用过的页先淘汰。 （3）OPT算法基本思想：在访问串中将来再也不出现的或是在离当前最远的位置上出现的页。 ...主要算法实现代码部分在Onqueding（） Code: // 置换算法Dlg.cpp : implementation file // #include "stdafx.h..." #include "置换算法.h" #include "置换算法Dlg.h" #ifdef _DEBUG #define new DEBUG_NEW #undef...[stay]=visit[i]; //最长的被置换 } else /
在本教程中，你将使用奇异值分解（SVD）实现基于模型的CF和通过计算余弦相似实现基于内存的CF。 我们将使用MovieLens数据集，它是在实现和测试推荐引擎时所使用的最常见的数据集之一。...基于内存的算法事很容易实现并产生合理的预测质量的。 基于内存的CF的缺点是，它不能扩展到真实世界的场景，并且没有解决众所周知的冷启动问题，也就是当新用户或新产品进入系统时。...标准的协同过滤方法在这样的设置下表现不佳。在接下来的教程中，你将深入研究这一问题。...-2 译文链接：https://github.com/ictar/pythondocument/blob/master/Science%20and%20Data%20Analysis/在Python...中实现你自己的推荐系统.md
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如果rgb值是16以内的，以16进制显示的话会是1位数，而同样这个在16进制颜色码中也没有，所以最后一行的意思就是一位数的话在开头补0。...第二行是将第一行得到的数组转化为DataFrame对象并存储在tmp变量中，以便第三行的处理。 第三行是利用DataFrame中的applymap将r值转化为16进制。...这里就是在本方法也就是方法3中调用方法2。唯一的区别就是有没有返回值。 我们这样在方法3中调用方法2然后方法2中调用方法1。这样在对象外的时候我们就只用对象实例化并调用方法3即可实现功能。...第三行、第四行就是调用openpyxl.load_workbook打开我们在方法1中新建的工作簿中的test工作表 五到七行两个循环嵌套很容易懂就是利用循环遍历每个工作表 第八行的代码可能可以简化...到此这篇关于利用python在excel中画图的实现方法的文章就介绍到这了,更多相关python excel画图内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn
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