分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征: 1) 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决 2) 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即该问题具有最优子结构性质. 3) 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解: 4) 该问题所分解出的各个子问题是相互独立的,即子问题之间不包含公共的子子问题. 第一条特征是绝大多数问题都可以满足的,因为问题的计算复杂性一般是随着问题规模的增加而增加: 第二条特征是应用分治法的前提它也是大多数问题可以满足的,此特征反映了递归思想的应用:. 第三条

用Python写一个SQLBuilder.Java版能够从 http://www.java2s.com/Code/Java/Database-SQL-JDBC/SQLBuilder.htm 看到. 附上代码: 演示样例代码(一): class SQLDirector: @classmethod def buildSQL(cls, builder): sql = "" sql += builder.getCommand() sql += builder.getTable() sql +=

本教程包括 62 个基础样例,12 个核心样例,26 个习惯用法.如果觉得还不错,欢迎转发.留言. 一. Python 基础 62 例 1 十转二 将十进制转换为二进制: >>> bin() '0b1010' 2 十转八 十进制转换为八进制: >>> oct() '0o11' 3 十转十六 十进制转换为十六进制: >>> hex() '0xf' 4 字符串转字节 字符串转换为字节类型 >>> s = "apple"

老猿Python博文目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 老猿Python博客地址 PyQt编程实战:通过eventFilter监视QScrollArea的widget()的Paint消息画出scrollAreaWidgetContents的范围矩形 PyQt(Python+Qt)入门学习:Model/View开发实战–使用QTableView展示Excel文件内容 PyQt(Python+Qt)实战:使用QCamera.QtMultimedia等实现摄像头拍照 Python学习

这是最底层的, 嘿嘿,我 还是习惯搞个框架来实现急需要的功能... 这个东东玩得很有意思的.. 服务器端的代码: import simplejson import socket import sys import base64 import hashlib import time HOST = '127.0.0.1' PORT = 9000 MAGIC_STRING = '258EAFA5-E914-47DA-95CA-C5AB0DC85B11' HANDSHAKE_STRING = "HTTP

一个简单的consistent hashing的样例,非常easy理解. 首先有一个设备类,定义了机器名和ip: public class Cache { public String name; public String ipAddress; } 然后是基本的实现: public class Shard<T> { //hash 算法并非保证绝对的平衡,假设 cache 较少的话,对象并不能被均匀的映射到 cache 上, //所以添加虚拟节点 private TreeMap<Long,

/*********************************************************************  * Author  : Samson  * Date    : 06/25/2014  * Test platform:  *              Mint 15  *              GNU bash, version 4.2.45  * *************************************************

函数式线程写起来比较简单,但是功能没有threading那么高级,先来个函数式编程样例: #!/usr/bin/python #coding: utf-8 #————————————————————————函数式线程———————————————————————————————————————— #QQ496631085 小和 XiaoHe import _thread import time def print_time(threadName,delay): count = 0 while c

欢迎转载,转载请注明原文地址:http://blog.csdn.net/majianfei1023/article/details/46781581 linux编译boost的链接:http://blog.csdn.net/majianfei1023/article/details/46761029 昨天编译安装好boost,今天准备使用boost.python写个python调用c++代码的样例,结果踩了非常多坑. 首先贴上代码: 1.student.cpp,一个普通的c++类 #includ

上一篇 我们学习了简单的 Python TCP Socket 编程,通过分别写服务端和client的代码了解主要的 Python Socket 编程模型.本文再通过一个样例来加强一下对 Socket 编程的理解. 聊天室程序需求 我们要实现的是简单的聊天室的样例,就是同意多个人同一时候一起聊天.每一个人发送的消息全部人都能接收到,类似于 QQ 群的功能,而不是点对点的 QQ 好友之间的聊天.例如以下图: 图来自:http://www.ibm.com/developerworks/linux/tu

openssl简单介绍 openssl是一个功能丰富且自包括的开源安全工具箱.它提供的主要功能有:SSL协议实现(包括SSLv2.SSLv3和TLSv1).大量软算法(对称/非对称/摘要).大数运算.非对称算法密钥生成.ASN.1编解码库.证书请求(PKCS10)编解码.数字证书编解码.CRL编解码.OCSP协议.数字证书验证.PKCS7标准实现和PKCS12个人数字证书格式实现等功能. openssl採用C语言作为开发语言,这使得它具有优秀的跨平台性能.openssl支持Linux.UNIX.

1. What is Tornado Tornado是一个轻量级但高性能的Python web框架,与还有一个流行的Python web框架Django相比.tornado不提供操作数据库的ORM接口及严格的MVC开发模式,但能够提供主要的web server功能.故它是轻量级的:它借助non-blocking and event-driven的I/O模型(epoll或kqueue)实现了一套异步网络库,故它是高性能的. Tornado的轻量级+高性能特性使得它特别适用于提供web api的场合

knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一种经典的分类算法. 注意,不是聚类算法.所以这样的分类算法必定包含了训练过程. 然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种懒惰算法.它并不是 像其它的分类算法先通过训练建立分类模型.,而是一种被动的分类 过程.它是边測试边训练建立分类模型. 算法的一般描写叙述步骤例如以下: 1.首先计算每一个測试样本点到其它每一个点的距离. 这个距离能够是欧氏距离,余弦距离等. 2. 然后取出距离小于设定的距离阈值的点. 这些点即为依

博主欢迎转载,但请给出本文链接,我尊重你,你尊重我,谢谢~http://www.cnblogs.com/chenxiwenruo/p/8660814.html特别不喜欢那些随便转载别人的原创文章又不给出链接的所以不准偷偷复制博主的博客噢~~ 1. 自定义排序 第一题是第一行给出n(1<=n<=100),表示下面有n行,每行A(0<=A<24)和B(0<=B<60),表示定的闹钟为AhBmin. 接下来给定X,表示小明从起床到教室需要X分钟,最后一行给出A(0<=A

转载地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20436642word_cloud/examples at master · amueller/word_cloud · GitHub 上面是官方样例.这一篇里的大部分尝试都基于这些样例进行修改.前提是你已经完成了安装,依照上一篇修改了 FONT_PATH . 还记得 http://zhuanlan.zhihu.com/666666/20432734 里提到的中文分词方法吧,这次我们就不再赘述对文本的预处理了.有所不同的是,在

socket样例 一:只能一个客户端发送一个信息. 客户端 # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'shisanjun' import socket sock=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)#声明socket对象 sock.connect(("127.0.0.1",9696))#链接服务器端 sock.send("中国我爱你aaaabbbb".encode("

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 定义函数转化变量类型. def _int64_feature(value): return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) def _bytes_feature(value): return tf.

今天晚自习机房刷题,有一道题最终WA掉两组,极其不爽,晚上回家补完作业欣然搞定它,特意来写篇博文来记录下 (最想吐槽的是这个叫做分治的分类,里面的题目真的需要分治吗...) 先来说下分治法 分治法的设计思想是:将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破,分而治之. 分治策略是:对于一个规模为n的问题,若该问题可以容易地解决(比如说规模n较小)则直接解决,否则将其分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题形式相同,递归地解这些子问题,然后将各子问题的解合并

前言:                                                                                                                                   由于业务需求,最近部门开始全员学习机器学习,为了进一步更加透彻得了解机器学习和深度学习,开始学习tensorflow.众所周知,tensorflow是Google分布式机器学习框架,不仅本身集成好了很多机器学习算法的接口,也为机器学

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 以下TensorFlow程序完成了从图像片段截取,到图像大小调整再到图像翻转及色彩调整的整个图像预处理过程. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: figure_

关联规则 -- 简介 关联规则挖掘是一种基于规则的机器学习算法,该算法可以在大数据库中发现感兴趣的关系.它的目的是利用一些度量指标来分辨数据库中存在的强规则.也即是说关联规则挖掘是用于知识发现,而非预测,所以是属于无监督的机器学习方法.        Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集. 关联规则的一般步骤:              1.找到频繁集:              2.在频繁集中通过可信度筛选获得