文章目录160.相交链表（链表）232.用栈实现队列69.x的平方根（二分法）215.数组中的第K个最大元素（快排）347.前K个高频元素（桶排序）378.有序矩阵中第K小的元素（排序）1051.高度检查器（排序）17.电话号码的字母组合（递归）241.为运算表达式设计优先级（分治）455.分发饼干（贪心）160.相交链表（链表）把两个链表连起来，不断遍历，相等停下！classSolution(object):defgetIntersectionNode(
系统 2019-09-27 17:49:15 2010
代码来源：《Python神经网络编程》手写数据集下载地址:1.训练数据集2.测试数据集摘要本文代码主要讲解基于Python的简单神经网络构建用于识别手写数据集，类模块具有通用性，在分析清楚问题后可以加以改动，运用于其他方面。代码importnumpy#scipy.specialforthesigmoidfunctionexpit()importscipy.specialimportmatplotlib.pyplotasplt#neuralnetworkcl
系统 2019-09-27 17:49:14 2010
最近我必须执行一项从一个需要登录的网站上爬取一些网页的操作。它没有我想象中那么简单，因此我决定为它写一个辅助教程。在本教程中，我们将从我们的bitbucket账户中爬取一个项目列表。教程中的代码可以从我的Github中找到。我们将会按照以下步骤进行：提取登录需要的详细信息执行站点登录爬取所需要的数据在本教程中，我使用了以下包（可以在requirements.txt中找到）：requestslxml#步骤一：研究该网站打开登录页面进入以下页面“bitbuck
系统 2019-09-27 17:47:27 2010
一、AdaBoost算法原理上一偏博客总结过，集成学习基于弱学习器之间是否依赖分为Boosting和Bagging两类,Adaboost就是Boosting中的典型代表。其核心思想是针对同一个训练集训练不同的学习器，然后将这些弱学习器集合起来，构造一个更强的最终学习算法AdaBoost是英文"AdaptiveBoosting"（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：基于每一个分类器的误差率，来更新所有样本的权重，前一个分类器被错误分类的样本的权值会增大，而正
系统 2019-09-27 17:46:50 2010
什么是生成器？可以理解为一种数据类型，这种数据自动实现了迭代器协议（其他数据类型需要调用自己内置的_iter_方法），所以生成器就是可迭代对象python提供生成器的两种表现形式：1.生成器函数：常规函数的定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次从它离开的地方继续执行。**函数里有yiled，执行函数就是一个生成器，不管yield位置在哪。采集函数创建生成器时，如
系统 2019-09-27 17:46:40 2010
FTP一般流程FTP对应PASV和PORT两种访问方式，分别为被动和主动，是针对FTP服务器端进行区分的，正常传输过程中21号端口用于指令传输，数据传输端口使用其他端口。PASV：由客户端发起数据传输请求，服务器端返回并携带数据端口，并且服务器端开始监听此端口等待数据，为被动模式；PORT：客户端监听端口并向服务器端发起请求，服务器端主动连接此端口进行数据传输，为主动模式。其中TYPE分两种模式，I对应二进制模式、A对应ASCII模式；PASV为客户端发送
系统 2019-09-27 17:46:25 2010
1.查找图像中出现的人脸代码示例：#导入face_recognition模块importface_recognition#将jpg文件加载到numpy数组中image=face_recognition.load_image_file(“your_file.jpg”)#查找图片中人脸（上下左右）的位置，图像中可能有多个人脸#face_locations的值类似[(135，536，198，474),()]Face_locations=face_recognit
系统 2019-09-27 17:38:24 2010
Python字典是另一种可变容器模型(无序)，且可存储任意类型对象，如字符串、数字、元组等其他容器模型。本文章主要介绍Python中字典(Dict)的详解操作方法,包含创建、访问、删除、其它操作等,需要的朋友可以参考下。字典由键和对应值成对组成。字典也被称作关联数组或哈希表。基本语法如下：1.创建字典>>>dict={'ob1':'computer','ob2':'mouse','ob3':'printer'}技巧：字典中包含列表：dict={'yangr
系统 2019-09-27 17:38:21 2010
选择了脚本语言就要忍受其速度，这句话在某种程度上说明了python作为脚本的一个不足之处，那就是执行效率和性能不够理想，特别是在performance较差的机器上，因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率。如何进行Python性能优化，是本文探讨的主要问题。本文会涉及常见的代码优化方法，性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容，希望可以给Python开发人员一定的参考。代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的
系统 2019-09-27 17:38:10 2010
在crnn训练的时候需要用到lmdb格式的数据集，下面是python生成lmdb个是数据集的代码，注意一定要在linux系统下，否则会读入图像的时候出问题，可能遇到的问题都在代码里面注释了，看代码即可。#-*-coding:utf-8-*-importosimportlmdb#先pipinstall这个模块哦importcv2importglobimportnumpyasnpdefcheckImageIsValid(imageBin):ifimageBin
系统 2019-09-27 17:32:50 2010
