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6-5、Python 数据类型-字典、集合
字典字典介绍Python的字典数据类型是基于hash散列算法实现的，采用键值对(key:value)的形式，根据key的值计算value的地址，具有非常快的查取和插入速度。
48920编辑于 2023-11-10 - 来自专栏Python
6-5、Python 数据类型-字典
字典 字典介绍 Python的字典数据类型是基于hash散列算法实现的，采用键值对(key:value)的形式，根据key的值计算value的地址，具有非常快的查取和插入速度。
45030编辑于 2023-11-10 - 来自专栏全栈开发那些事
6-5 链式表操作集 (20分)
Position Find( List L, ElementType X )：返回线性表中首次出现X的位置。若找不到则返回ERROR；
41650编辑于 2023-02-27 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 6-5 梯度下降的向量化和数据标准化
线性回归中梯度下降法的向量化 前几个小节实现梯度下降法的时候是通过for循环方式，前面也提到过for循环的方式效率低下，因此如果想要提高效率的话只需要将其转换成向量化的方式，借助Numpy模块的优势提高算法的效率 总而言之，根源就是数据规模不同，其实前面在kNN算法中也提到过由于数据特征的量纲不同，导致计算数据点之间距离的时候，各个特征所贡献的距离权重不同，因此引入了数据归一化。
1.6K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏毕业设计
分布式电商系统的设计与实现⑦-2
具体测试用例分析如下表6-5所示：表 6-5 前台用户注册登录测试用例分析表测试主题测试步骤预期结果实际结果用户注册（1）点击注册，用户输入手机号以及验证码。 用户注册均能正常执行符合预期结果用户登录（1）点击账户登录，用户正确输入用户名密码完成登录 （2）点击手机验证登录，用户正确输入手机号以及收到的验证码完成注册账户名密码登录和短信登录均能正常执行符合预期结果用户登录界面如下图6- 5所示：图 6-5 用户登录界面1.1.2 搜索商品相关功能测试用户搜索商品，当用户输入字符串，这里能够自动补齐关键词，并且点击关键词并能搜索出相应的商品。
41010编辑于 2024-06-23 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题6-5 使用函数验证哥德巴赫猜想
习题6-5 使用函数验证哥德巴赫猜想 本题要求实现一个判断素数的简单函数，并利用该函数验证哥德巴赫猜想：任何一个不小于6的偶数均可表示为两个奇素数之和。素数就是只能被1和自身整除的正整数。
1.8K20发布于 2020-09-15 - 来自专栏OpenFPGA
SystemVerilog-决策语句-case语句
例6-5显示了一个4选1的多路复用器。在本例中，四个case表达式具有唯一的、不重叠的值。综合器将识别到两个case表达式不可能同时为真，并自动删除case项的优先级编码。 图6-5显示了综合器如何实现case语句。 示例6-5：使用case语句对4选1多路复用器建模 //`begin_keywords "1800-2012" // use SystemVerilog-2012 keywords module mux4to1 = b; 2'b10: y = c; 2'b11: y = d; endcase end endmodule: mux4to1 //`end_keywords 图6- 5：示例6-5的综合结果：综合4选1多路复用器的case语句 例6-5中的case项是互斥的，这意味着其中两个case项不可能同时成立。
5.2K21编辑于 2022-11-14 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
机器学习(5) -- 模型评估与选择
机器学习诊断是一种测试法，能够深入了解某种算法到底是否有用。这通常也能够告诉我们，要想改进一种算法的效果，什么样的尝试才是有意义的，从而节省时间，减少不必要的尝试。 具体来说 假设我们得出了一个学习算法，而这个算法并没有表现地如期望那么好，我们应该判断此时的学习算法是正处于高偏差的问题还是高方差的问题。 与多项式次数与误差类似，我们可以画出λ与误差的函数关系，如图6-5所示 ? 图6-5 λ与误差的关系 6.5 学习曲线(Learning Curves) 有时我们需要检查学习算法运行是否一切正常，或者希望改进算法的表现或效果，那么学习曲线(Learning Curves)就是一种很好的工具 并且，我们可以使用学习曲线来判断某一个学习算法是否处于偏差，方差问题或是二者皆有。下面我们就来介绍学习曲线。 学习曲线和图6-5类似，它们的区别在于学习曲线是以训练集的大小m为横坐标。
1K50发布于 2018-04-04 - 来自专栏木又AI帮
【leetcode刷题】2019/3/7 T13-买卖股票的最佳时机
如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 注意你不能在买入股票前卖出股票。 比如，对于数组[4, 2, 3, 1, 5 , 6]，计算2-4, 3-4, 1-4, 5-4, 6-4, 3-2, 1-2, 5-2, …, 6-1, 6-5，最终得到最大值6-1=5 那么问题来了， 那么我们可以用一个变量min0来存储当前位置股票最低价，这样，当前最多赚钱max(0, 当前价-min0) 该算法的时间复杂度为O(n) 【代码】 python版本 class Solution(object
50510发布于 2019-07-18 - 来自专栏【计网】Cisco
操作系统 | 源码分析
操作系统实验之源码分析 1.1 实验目的 通过阅读源代码，分析研究linux的进程调度策略和算法 1.2 实验内容 完成操作系统的源码分析 1.3 实验步骤 实验步骤： 1.在网站下载linux-2.4.22 7.对实时进程和多CPU的支持如图6-10. 8.评价linux的调度策略，提出改进意见如图6-11. 1.4 实验过程 图6-1 图6-2 图6-3 图6-4 图6-
39410编辑于 2024-02-20 - 来自专栏高渡号外
Python入门（6）
下面例6-4直接显示出迭代过程中拿到的每一个字符，例6-5通过对索引的遍历，循环显示序列的索引和索引对应的值。 # 例：6-5 a = "abcde" for index in range(len(a)): print(index,a[index]) else: print("索引结束！") PS：例6-5中用到了两个内置函数，解释如下 （1）、len()是python的一个内置函数，用于获取某序列对象的长度。 此外，for循环，也可以遍历序列的索引，例6-5。
79220发布于 2020-09-22 - 来自专栏机器学习与自然语言处理
Stanford机器学习笔记-6. 学习模型的评估和选择
机器学习诊断是一种测试法，能够深入了解某种算法到底是否有用。这通常也能够告诉我们，要想改进一种算法的效果，什么样的尝试才是有意义的，从而节省时间，减少不必要的尝试。 具体来说 假设我们得出了一个学习算法，而这个算法并没有表现地如期望那么好，我们应该判断此时的学习算法是正处于高偏差的问题还是高方差的问题。 与多项式次数与误差类似，我们可以画出λ与误差的函数关系，如图6-5所示 ? 图6-5 λ与误差的关系 6.5 学习曲线(Learning Curves) 有时我们需要检查学习算法运行是否一切正常，或者希望改进算法的表现或效果，那么学习曲线(Learning Curves)就是一种很好的工具 并且，我们可以使用学习曲线来判断某一个学习算法是否处于偏差，方差问题或是二者皆有。下面我们就来介绍学习曲线。 学习曲线和图6-5类似，它们的区别在于学习曲线是以训练集的大小m为横坐标。
1.2K90发布于 2018-03-13 - 来自专栏技术分享
【算法】----BF算法&KMP算法
我们今天所讨论的两个算法就是有关该过程的算法。 事实上，对于检索，无非就是两个字符串的匹配过程，模式串是你想要匹配的串，主串是你搜索所在串。 BF算法和KMP算法是较为著名的模式匹配算法，接下来作出详细介绍。 BF算法 BF算法(Brute-Force)也称为暴力算法，其核心原理是逐个比较文本串和模式串的字符，如果匹配失败，则通过向右移动模式串的位置，再次进行比较。 在实际情况下，BF算法的效率并不高，特别是当文本串T和模式串P的长度很大时。对于较长的文本串和模式串，BF算法的时间复杂度可能会导致性能问题。 答案就是KMP算法。 KMP算法 KMP算法的核心思想是利用模式串自身的特点来加速匹配过程，避免重复匹配。
58210编辑于 2024-06-18 深入理解动态规划算法 | 凑硬币
动态规划(Dynamic Programming)算法是计算机科学科学领域中最重要也是最常用的一个算法，巧妙的利用它可以解决很多复杂的问题，而且该算法也频繁的出现在各大互联网公司的面试中，因此掌握它是十分必要的 但该算法对于初学者来说理解并掌握并非易事，本系列教程将带领大家一起来学习该算法，通过经典的案列介绍和问题分析以及python代码实现，帮助大家彻底理解动态规划。 1. , 1+f(10-3), 1+f(10-5)} f(8) = min{1+f(8-1), 1+f(8-3), 1+f(8-5)} f(6) = min{1+f(6-1), 1+f(6-3), 1+f(6- 步骤3：算法实现。 在了解问题的解决思路后，可以选择任何一门熟悉的编程语言去实现，如c,java等。 结语 如果不了解算法思想，不了解分析问题的思路和方法，即使精通任何一门编程语言也无济于事，因为无从下手，这也是公众号一直强调的分享算法思想，帮助大家彻底理解算法。
1K40发布于 2019-07-27深入理解动态规划算法 - 凑硬币
欢迎点击「算法与编程之美」↑关注我们！ 本文首发于微信公众号："算法与编程之美"，欢迎关注，及时了解更多此系列文章。 动态规划(Dynamic Programming)算法是计算机科学科学领域中最重要也是最常用的一个算法，巧妙的利用它可以解决很多复杂的问题，而且该算法也频繁的出现在各大互联网公司的面试中，因此掌握它是十分必要的 , 1+f(10-3), 1+f(10-5)} f(8) = min{1+f(8-1), 1+f(8-3), 1+f(8-5)} f(6) = min{1+f(6-1), 1+f(6-3), 1+f(6- 后面将持续分享深入理解计算机领域经典算法的文章，欢迎持续关注。 如果您对某些算法有困惑，欢迎下方留言，我们将第一时间为大家提供博客阐述算法思想。 拓展阅读： 深入理解遗传算法(一) 深入理解遗传算法(二) 从1到100求和学算法思维（一） 从1到100求和学算法思维（二） 从1到100求和学算法思维（三） 从1到100求和学算法思维（四）
98840发布于 2019-07-17- 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】xgboost算法
小编邀请您，先思考： 1 XGBoost和GDBT算法有什么差异？ XGBoost的全称是 eXtremeGradient Boosting，2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库，作者为华盛顿大学研究机器学习的大牛——陈天奇。 xgboost问世后，因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注，并在各种算法大赛上大放光彩。 ? 具体算法如下： 输入：训练集 ? 输出：提升树 步骤： （1）初始化 （2） 对m=1,2,3……M a）计算残差 ?
2K90发布于 2018-03-27 - 来自专栏Super 前端
算法--分治算法
本文链接：https://ligang.blog.csdn.net/article/details/83866378 分治算法 分而治之，把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题 经典递归案例： 示例： 归并排序 详见：javascript排序算法 示例： 二分查找法（二分法） 二分查找也称折半查找，其要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。
89531发布于 2019-08-15 - 来自专栏半生瓜のblog
【算法】查找算法
查找算法 查找的定义 查找:又称检索或查询，是指在查找表中找出满足一定条件的结点或记录对应的操作。 查找效率:查找算法中的基本运算是通过记录的关键字与给定值进行比较，所以查找的效率通常取决于比较所花的时间，而时间取决于比较的次数。通常以关键字与给定值进行比较的记录个数的平均值来计算。 数组是特殊的块索引（一个块一个元素）： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xDbRyWBM-1635489015712)(查找算法.assets/image- [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6LawbrgF-1635489015715)(查找算法.assets/image-20211028180620292.png )] 分块查找的算法分两步进行，首先确定所查找的节点属于哪一块，即在索引表中查找其所在的块，然后在块内查找待查询的数据。
1K20编辑于 2023-05-13 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【算法】PCA算法
小编邀请您，先思考： 1 PCA算法的原理是什么？ 2 PCA算法有什么应用？
2K40发布于 2018-04-18 - 来自专栏用代码征服天下
算法——排序算法
基本思想：现在有一个数组arr= {12,35,99,18,76}，需要将其从小到大排序
1K10编辑于 2022-05-09
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