我们可以准备一个n∗n的二维矩阵,只填充矩阵上半个三角形,而填充顺序从每行的第一列开始,每次都往右上角方向填充元素,即矩阵行坐标递减,列坐标递增,而填充的数字依次增加就行了。
本文将介绍两种算法设计技巧:贪心算法与回溯算法,并用TypeScript将其实现,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
SpringMVC主要是通过前端控制器controller中的注解来完成请求处理的。前段请求从web.xml中servlet的配置开始,根据servlet拦截的url-parttern,来进行请求转发控制。
本题要求将给定的N个正整数按非递增的顺序,填入“螺旋矩阵”。所谓“螺旋矩阵”,是指从左上角第1个格子开始,按顺时针螺旋方向填充。要求矩阵的规模为m行n列,满足条件:m*n等于N;m>=n;且m-n取所有可能值中的最小值。
SpringMVC主要是通过前端控制器controller中的注解来完成请求处理的。 前段请求从web.xml中servlet的配置开始,根据servlet拦截的url-parttern,来进行请求转发控制。
本题要求将给定的 N 个正整数按非递增的顺序,填入“螺旋矩阵”。所谓“螺旋矩阵”,是指从左上角第 1 个格子开始,按顺时针螺旋方向填充。要求矩阵的规模为 m 行 n 列,满足条件:m×n 等于 N;m≥n;且 m−n 取所有可能值中的最小值。
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。是在学习机器学习、深度学习之前应该掌握的一个非常基本且实用的Python库。
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通常,矩阵的大部分值都是零,因此在矩阵中,将数值为0的元素的数目远远大于非0的元素的数目,并且非0元素分布无规律时,称为稀疏矩阵;反之,则称为稠密矩阵。
原题链接:https://www.patest.cn/contests/pat-b-practise/1050
它由1开始的自然数依次排列成的一个矩阵上三角形、环形或对角线等的走法,输入文件由一行或多行构成,每行由一个正整数N组成(N不大于100)。在程序设计时需要运用到while循环行数,还有函数调用,以及要运用数学公式来实现蛇形矩阵算法的设计。
原题链接 描述:输入两个整数 n 和 m,输出一个 n 行 m 列的矩阵,将数字 1 到 n×m 按照回字蛇形填充至矩阵中。
最近在学习列表,在这里卡住了很久,主要是课后习题太多,而且难度也不小。像我看的这本《Python语言程序设计》--梁勇著,列表和多维列表两章课后习题就有93道之多。我的天!但是题目出的非常棒,许多题目都具有相似性。这倒不是说这些题目类似,而是它们都会用到某一个特定的函数,或者会用到某一个特定的算法。这里我要整理一下常见的列表操作和容易犯错的地方。
此题找规律即可,每一项都是其横纵坐标分别减一后,对应2的次方得到的。在这里求2的次方采用常用的位移操作。
卷积神经网络特别适合处理像图片、视频、音频、语言文字等,这些与相互位置有一定关系的数据。
输入两个整数n和m,输出一个n行m列的矩阵,将数字 1 到 n*m 按照回字蛇形填充至矩阵中。
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python 的一些主要软件包(如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow)都以 NumPy 作为其架构的基础部分。除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)之外,使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。
linux系统中,利用grep打印匹配的上下几行 如果在只是想匹配模式的上下几行,grep可以实现。 //搜索inputfile中满足parttern的内容的行号 grep -n ‘parttern’ inputfile 查看某文件inputfile指定行号(90)后的内容 $grep -5 ‘parttern’ inputfile //打印匹配行的前后5行 $grep -C 5 ‘parttern’ inputfile //打印匹配行的前后5行 $grep -A 5 ‘parttern’
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如何快速创建强大的可视化探索性数据分析,这对于现在的商业社会来说,变得至关重要。今天我们就来,谈一谈如何使用python来进行数据的可视化!
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分(例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow)。除了数据切片和数据切块的功能之外,掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试和处理复杂用例时更具优势。
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分(例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow)。除了数据切片和数据切块的功能之外,掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试 和 处理 复杂用例时更具优势。
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分(例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow)。
在本文中,将介绍NumPy的主要用法,以及它如何呈现不同类型的数据(表格,图像,文本等),这些经Numpy处理后的数据将成为机器学习模型的输入。
3 x 3 的幻方是一个填充有从 1 到 9 的不同数字的 3 x 3 矩阵,其中每行,每列以及两条对角线上的各数之和都相等。
翻译自Jay Alammar的一篇文章。 Translated from an article by Jay Alammar
在实际开发中,我们需要从文件中读取数据,并进行处理。在numpy中,提供了一系列函数从文件中读取内容并生成矩阵,常用的函数有以下两个
在本文中,我们将通过 Python 代码和逻辑来设计一款您在智能手机上经常玩的 2048 游戏。如果您对游戏不熟悉,强烈建议您先玩一下游戏,以便了解游戏的基本功能。
题目汇总 以下链接均为我博客内对应博文,有解题思路和代码,不定时更新补充。 目前范围:Leetcode前150题 BFS广度优先题目 Word Ladder/Word Ladder II/单词接龙/单词接龙 II 难 给定一个起始字符串和一个目标字符串,现在将起始字符串按照特定的变换规则转换为目标字符串,求最少要进行多少次转换。转换规则为每次只能改变字符串中的一个字符,且每次转换后的字符串都要在给定的字符串集合中。 给定一个起始字符串和一个目标字符串,现在将起始字符串按照特定的变换规则转换为目标
说明: 稀疏矩阵是机器学习中经常遇到的一种矩阵形式,特别是当矩阵行列比较多的时候,本着“节约”原则,必须要对其进行压缩。本节即演示一种常用的压缩方法,并说明其他压缩方式。
要求使用指针,结合new方法,动态创建一个二维数组,并求出该矩阵的最小值和最大值,可以使用数组下标法。
推荐系统是指能够预测用户未来偏好项目(item)并推荐最优先项目的系统。现代社会之所以需要推荐系统,是由于互联网的普及,人们有太多的选择可供使用。过去,人们习惯于在实体店里购物,而在实体店里商品是有限
CSR(Compressed Sparse Row Storage Format)是一种非常有效的稀疏矩阵的存储方法,它按行将稀疏矩阵存储在一个一维实型数组中,另外需要建立2个整形一维数组,一个整形数
题目链接 题目大意: 给出一个字符串(由26个大写字母组成),询问这个字符串中,是否相同的字母都连在一起。
1.ApacheAccessLog 解析下列数据 194.237.142.21 - - [18/Sep/2013:06:49:18 +0000] "GET /wp-content/uploads/2013/07/rstudio-git3.png HTTP/1.1" 304 0 "-" "Mozilla/4.0 (compatible;)" 183.49.46.228 - - [18/Sep/2013:06:49:23 +0000] "-" 400 0 "-" "-" 163.177.71.12 - - [1
DFS 回溯法,先判断组成三连对和组成顺子需要的次数,递归深度 k 就是次数。对于对子和单张的可以直接通过枚举数需要打多少次。可以在组成三连对和顺子的时候增加剪枝操作加快运算:如果构不成三连对或者顺子,则不用进行回溯。
Rickest Ricky 对Twitter内容做了一系列的文本分析处理,并把内容整理成博文发布到:https://medium.com/@rickykim78。本文是对他此项目第11部分的部分内容翻译,主要是通过CNN和word2vec进行文本分析,完整内容及代码可以在github上找到:https://github.com/tthustla/twitter_sentiment_analysis_part11/blob/ master/Capstone_part11.ipynb
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