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LeetCode每日一题——864. 获取所有钥匙的最短路径

给定一个二维网格 grid ,其中:'.' 代表一个空房间'#' 代表一堵'@' 是起点小写字母代表钥匙大写字母代表锁我们从起点开始出发,一次移动是指向四个基本方向之一行走一个单位空间。我们不能在网格外面行走,也无法穿过一堵墙。如果途经一个钥匙,我们就把它捡起来。除非我们手里有对应的钥匙,否则无法通过锁。假设 k 为 钥匙/锁 的个数,且满足 1

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#leetcode#算法#职场和发展 +2
算法理论——位运算详解(&、|、^、~、>>、<<)

文章目录一、位运算概述二、位运算概览三、位运算符详解1、按位与运算符(&)2、按位或运算符(|)3、异或运算符(^)4、取反运算符 (~)5、左移运算符(<<)6、右移运算符(>>)7、复合赋值运算符一、位运算概述从现代计算机中所有的数据二进制的形式存储在设备中。即 0、1 两种状态,计算机对二进制数据进行的运算(+、-、*、/)都是叫位运算,即将符号位共同参与运算

#算法#宽度优先#深度优先 +1
Scrapyd——Scrapy爬虫部署神器

首先本篇文章是基于Scrapy技术,大家都已经很清楚Scrapy爬虫项目的强大之处,但是在使用这项技术时会遇到很多其本身无法解决的问题;如:想要在服务器上部署Scrapy或者在Django项目中整合Scrapy爬虫等问题,由此可以引出一个Scrapy项目部署工具——Scrapydscrapyd是一个用于部署和运行scrapy爬虫的程序,它允许你通过JSON API来部署爬虫项目和控制爬虫运行,sc

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#scrapy#爬虫#python +1
机器学习中的过拟合与欠拟合

线性回归的损失函数用最小二乘法,等价于当预测值与真实值的误差满足正态分布时的极大似然估计;岭回归的损失函数,是最小二乘法+L2范数,等价于当预测值与真实值的误差满足正态分布,且权重值也满足正态分布(先验分布)时的最大后验估计;LASSO的损失函数,是最小二乘法+L1 范数,等价于等价于当预测值与真实值的误差满足正态分布,且且权重值满足拉普拉斯分布(先验分布)时的最大后验估计

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#机器学习#人工智能#深度学习 +1
聚类分析②——k-means

目录概念基本流程缺点scikit-learn中的实现概念KMeans 算法通过把样本分离成 n 个具有相同方差的类的方式来聚集数据,最小化称为 惯量(inertia) 或 簇内平方和(within-cluster sum-of-squares)的标准(criterion)。该算法需要指定簇的数量。它可以很好地扩展到大量样本(large number of samples),并已经被广泛应用于许多不

#聚类#kmeans#机器学习
天池学习赛——基于Apriori算法的商品频繁项集与关联规则的挖掘

赛题以购物篮分析为背景,要求选手对品牌的历史订单数据,挖掘频繁项集与关联规则。通过这道赛题,鼓励学习者利用订单数据,为企业提供销售策略,产品关联组合,为企业提升销量的同时,也为消费者提供更适合的商品推荐。数据源:order.csv,product.csv,customer.csv,date.csv ,分别为订单表,产品表,客户表,日期表现在需要你使用关联分析(比如Apriori算法) 挖掘订单中的

#算法#python#阿里云 +1
有监督学习方法之线性回归

目录一、线性回归的原理二、线性回归的损失和优化原理三、 实例——波士顿房价预测四、拓展-关于优化方法GD、SGD、SAG五、 总结一、线性回归的原理1.1 线性回归使用场景房价预测销售额度预测金融:贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子1.2什么是线性回归线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析

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#线性回归#机器学习#算法 +2
Python基础——强制类型转换及字符串

强制类型转换:根据程序需要,人为改变数据类型的方式称为强制数据类型转换(显式转换)。1. int() 将其他类型转换为整型基本语法如下:class int(x, base=10)其中,x代表字符串或数字;base则是进制数,默认值为十进制。(1) 浮点类型转换后,会舍去小数部分。(2) 布尔值转换后,True为1,False为0。(3) 字符串转换,仅纯整型字符串可以转换(浮点型或带有其他字符都不

#python
从零使用GAN(生成对抗网络)进行图像生成

基于Pytorch使用生成对抗网络完成笑脸图片生成任务

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#生成对抗网络#深度学习#python
到底了