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冒泡排序是这样的,假如我当前有一个数组[x1,x2,x3,...,xn],这n个数是无序的,那么我要对该数组进行排序的话,假如要将该数组进行升序,我每一次都能从前往后(或从后往前)确定一个元素xi的具体位置,排在元素xi之前的元素都要比它小,它之后的元素都比它大
目录一、引言:二、问题分析:三、例题应用——一般算术表达式转换成后缀式(1)、栈的基本操作函数的定义(2)主函数(3)运行结果(四)、完整代码(五)、总结一、引言:花了一天的时间,用代码实现了这个功能,过程很痛苦,出现了很多错误,可能我比较菜,调试了一天才调试出来。俗话说:出现错误才是提升自我的开始。如果没有出现错误,那就永远发现不了问题,只有通过出现问题,分析问题,解决问题,才能有所收获,有所提
引言:这篇文章的末尾有完整的实现代码,前面还是先进行分步实现,即我们探讨一下为什么要这样做,以及我们应该怎么样一步一步的实现循环队列。目录一、队列的概念二、队的基本操作三、对于队的操作,了解若干个规则四、对队列的基本操作进行实现(1)、队的初始化(2)、判断队是否为空(3)、求队列的长度(4)、入队操作(5)、出队操作(6)、求队首元素(7)、主函数(8)、运行结果(9)、完整代码总结一、队列的概
sorted()函数,key=lambda的使用
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当我们读取一幅图像的时候,一般为二值图像、灰度图像、彩色图像。二值图像就是组成图像的像素非黑即白,只有两种取值,在double类型中0代表黑,1代表白。uint8的话则是0代表黑,255代表白,如果图像的像素不仅有两种颜色组成,还有白色和黑色的之间的灰色,即把白色和黑色之间分成若干段,每段代表的灰度都不同,这时表现出来的图像就是灰度图像。彩色图像则是色彩上给人的冲击是不一样,比如rgb彩色图像,由
统计学习方法或机器学习中对二分类问题的评价指标,精确率和召回率以及F1值的通俗理解,大白话解读。
np.random.rand()、np.random.randn()、np.random.randint()、np.random.uniform()函数的区别和用法,他们返回值都是怎么样的?本篇文章通过代码带你理解它们各自的作用。
该程序实现深度学习神经网络中的线性回归模型,线性回归是神经网络中的基础,虽然一般的神经网络没有线性的,但是他们包括的内容是大同小异的。
一些关于决策树的知识,包括信息熵,信息增益,增益率,基尼系数的概念
