#encoding=utf8 class MQueue: def __init__(self): self.data = [] def get(self): if self.data.__len__()>0: return self.data.pop() else: return None def put(self, item): if not self.isExist(item): self.data.insert(0, item) def remove(self, obj, attr='na

写在前面:本实验用到的图片均来自google图片,侵删! 实验介绍 用python手写一个简单bp神经网络,实现人脸的性别识别.由于本人的机器配置比较差,所以无法使用网上很红的人脸大数据数据集(如lfw数据集等等),所以我从google图片下载了一些中国明星的照片来作为本次实验的数据集. 训练数据集:5位中国的男明星(每个明星10张),6位中国的女明星(每个明星10张). 测试数据集:6张女生,6张男生 实验环境 win10 python3.5+opencv+dlib+PIL 说明:上面涉及到的

贴一发自己写的手写队列-.. #include <stdio.h> #include <iostream> #include <string.h> #include <math.h> #include <stdlib.h> #include <queue> #include <set> #include <stack> #include <algorithm> using namespace std

一,手写队列. struct queue { ; ,rear=,a[maxn]; void push(int x) { a[++rear]=x; } void pop() { first++; } int front() { return a[first]; } int empty() { :; } }q; 如图所示,是我的手写队列. 二,stl中普通队列的使用. 1,基本操作 push(x) 将x压入队列的末端 pop() 弹出队列的第一个元素(队顶元素),注意此函数并不返回任何值 front

手写队列: package dataStucture2.stackandqueue; import com.lt.datastructure.MaxHeap.Queue; import dataStucture2.array.MyDynamicArray; /** * 基于Java动态数组手写一个队列 * * * @param <E> */ public class MyArrayQueue<E> implements Queue<E> { // 基于数组 privat

题目链接:id=3984">http://poj.org/problem? id=3984 这个本来是个模板题,可是老师要去不能用STL里的queue,得自己手写解决.ORZ....看别人的博客学习.新技能get... #include<iostream> #include<string> #include<cstdio> #include<cstring> #include<queue> #include<map>

在上一篇博文中,我们对KNN算法思想及流程有了初步的了解,KNN是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,也就是说对于每个样本数据,需要和训练集中的所有数据进行欧氏距离计算.这里简述KNN算法的特点: 优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定 缺点:计算复杂度高,空间复杂度高 适用数据范围:数值型和标称型(具有有穷多个不同值,值之间无序)    knn算法代码: #-*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import operatorimport

写在开头:这个实验和matlab手写神经网络实现识别手写数字一样. 实验说明 一直想自己写一个神经网络来实现手写数字的识别,而不是套用别人的框架.恰巧前几天,有幸从同学那拿到5000张已经贴好标签的手写数字图片,于是我就尝试用matlab写一个网络. 实验数据:5000张手写数字图片(.jpg),图片命名为1.jpg,2.jpg-5000.jpg.还有一个放着标签的excel文件. 数据处理:前4000张作为训练样本,后1000张作为测试样本. 图片处理:用matlab的imread()函数读取

想没想过,自己写一个redis客户端,是不是很难呢? 其实,并不是特别难. 首先,要知道redis服务端用的通信协议,建议直接去官网看,博客啥的其实也是从官网摘抄的,或者从其他博客抄的(忽略). 协议说明中文官网地址: http://www.redis.cn/topics/protocol.html   redis通信协议 列出主要的点,便于对于下面程序的理解. Redis在TCP端口6379(默认端口,在配置可以修改)上监听到来的连接,在客户端与服务器端之间传输的每个Redis命令或者数据都以

单向链表: class error(Exception): def __init__(self,msg): super(error,self).__init__() self.msg=msg def __str__(self): return self.msg class Node: def __init__(self,ele): self.ele=ele self.next=None class mylist: def __init__(self,ele=None): self.index=0

迷宫问题 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 31428 Accepted: 18000 Description 定义一个二维数组: int maze[5][5] = { 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, }; 它表示一个迷宫,其中的1表示墙壁,0表示可以走的路,只能横着走或竖着走,不能斜着走,要求编

实验设备与软件环境 硬件环境:内存ddr3 4G及以上的x86架构主机一部 系统环境:windows 软件环境:Anaconda2(64位),python3.5,jupyter 内核版本:window10.0 实验内容和原理 (1)实验内容: 使用k近邻算法改进约会网站的配对效果.海伦使用约会网址寻找适合自己的约会对象,约会网站会推荐不同的人选.她将曾经交往过的的人总结为三种类型:不喜欢的人.魅力一般的人.极具魅力的人.尽管发现了这些规律,但依然无法将约会网站提供的人归入恰当的分类.使用KNN算

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说

这是sproto系列文章的第三篇,可以参考前面的<为sproto添加python绑定>.<为python-sproto添加map支持>. sproto是云风设计的序列化协议,用于高效的打包解包游戏协议数据.有点类似Google推出的protobuf,但是比protobuf要快.结构上有点类似cap'n Proto,但是没有打算直接使用其作为内存组织结构,因此少了数据对齐的部分.目前使用场景主要是在游戏客户端和服务器端的RPC协议上. sproto比较有趣的一点,是可以自描述,用sp

在上一篇博客[教你如何使用Java手写一个基于数组的队列]中已经介绍了队列,以及Java语言中对队列的实现,对队列不是很了解的可以我上一篇文章.那么,现在就直接进入主题吧. 这篇博客主要讲解的是如何使用单链表实现一个简单版的队列.单向链表队列是属于非循环队列,同时队列的长度是不受限制的,也就是说添加数据的速度比拉取数据的速度快时,队列的长度是无限增长的.单链队列其本质就是一个链表,只不过是在获取或添加数据的时候跟普通的链表有所区别,队列在获取数据的同时也将该节点删除,并且每次获取数据都是从表头获

通过: 手写数字识别  ----卷积神经网络模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 手写数字识别  ----Softmax回归模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 运行程序后得的四个文件,再通过手写的图片判断识别概率 代码: import numpy as np import tensorflow as tf from flask import Flask, jsonify, render_template, request import numpy a

# 手写数字识别 ----卷积神经网络模型 import os import tensorflow as tf #部分注释来源于 # http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6052541.html from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) '''获取程序集'''

# 手写数字识别 ----Softmax回归模型 # regression import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) # 获取数据 mnist是一个轻量级的类,其中以Numpy数组的形式中存储着训练集.验证集.测试集. #

自己实现阻塞队列的话可以采用Object下的wait和notify方法,也可以使用Lock锁提供的Condition来实现,本文就是自己手撸的一个简单的阻塞队列,部分借鉴了JDK的源码.Ps:最近看面经的时候发现字节跳动的面试官特别喜欢让面试者手写阻塞队列,希望本文能对大家有帮助.个人手撸如有错误还请批评指正. public class AxinBlockQueue { //队列容器 private List<Integer> container = new ArrayList<>

我想大部分程序员的第一个程序应该都是“hello world”,在深度学习领域,这个“hello world”程序就是手写字体识别程序. 这次我们详细的分析下手写字体识别程序,从而可以对深度学习建立一个基本的概念. 1.初始化权重和偏置矩阵,构建神经网络的架构 import numpy as np class network(): def __init__(self, sizes): self.num_layers = len(sizes) self.sizes = sizes self.bia