LeetCode刷题——动态规划（python语言）一、动态规划二、刷题2.1 最大子数组和给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。子数组 是数组中的一个连续部分。示例 1：输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]输出：6解释：连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6 。示例 2：输入：nums

一、实验目的用OpenCV编写一个程序能检测出给定图像中的人脸，并能给人脸添加一些装饰特效，比如给人脸加上戴眼镜或带口罩或戴帽子等装饰物。二、实验要求1、用OpenCV编写一个程序能检测出给定图像中的人脸，并能给人脸添加一些装饰特效，比如给人脸加上戴眼镜或带口罩或戴帽子等装饰物，要求首先能检测出图像中的人脸，进而给人脸的一些部位添加装饰特效，并要求添加的装饰物位置准确，大小合适。2、认真撰写实验报

机器学习（西瓜书+南瓜书）第一、二章总结（python代码实现）

推荐系统基础算法之协同过滤算法一、 算法简介1.1 算法概述1.2 算法核心和步骤二、基于用户的协同过滤算法（User-Based）2.1 相似度及预测值的计算2.1.1 相似度计算2.1.2 预测值的计算2.2 通过例子理解2.3 演算手稿2.4 python代码实现三、基于物品的协同过滤算法（Item-Based）3.1 算法流程：3.2 实例3.2.1 构建用户—>物品的倒排3.2.2

一、实验目的用OpenCV编写一个车辆计数程序，强化对课堂讲授内容如图像腐蚀、轮廓提取、边缘检测、视频读写等知识的深入理解和灵活应用。二、实验要求1、用OpenCV编写一个车辆计数程序，对一段视频里道路上的来往车辆进行计数统计，要求避免同一车辆重复统计，并尽量避免漏检、错检；2、认真撰写实验报告，要求说明实验原理，对实验过程叙述清楚，关键代码给出注释，对实验结果给出合理解释，实验分析部分则需要指出

贝叶斯个性化排序（BPR）一、问题导入在很多推荐场景中，我们都是基于现有的用户和商品之间的一些数据，得到用户对所有商品的评分，选择高分的商品推荐给用户，这是矩阵分解之类算法的做法，使用起来也很有效。但是在有些推荐场景中，我们是为了在千万级别的商品中推荐个位数的商品给用户，此时，我们更关心的是用户来说，哪些极少数商品在用户心中有更高的优先级，也就是排序更靠前。也就是说，我们需要一个排序算法，这个算法

自然语言处理基础算法—分词算法最近在学自然语言处理，这是第一个上机实验自然语言处理的分词算法，也是自然语言处理比较入门的算法。和大家分享一下。首先，自然语言处理，英文是(Nature Language Process)，简称“NLP"。是人工智能发展的的热门方向，也是和人交互最为相关的人工智能的应用方向。因为是和人打交道，那么需要以人的交流方式–语言来进行交互。下面给大家介绍NLP里面最基础的算法

模式匹配与背景减除一、理论分析二、代码分析2.1 模式匹配2.2 背景减除一、理论分析模式匹配简单来说就是我想在一副地图上找到一个我已知地名的位置，更通俗来叔也就是查地图。这其中也包括需要查找时具有一定的变通性，比如我想在一个图里找到狗狗的位置，那么无论这只狗狗的动作和表情与待查找的不一致，也需要精准的匹配。而对于简单的模式匹配来说很难实现，以为它仅仅会计算不同特征之间的相似度，很难变通。但是我们

入门机器学习（西瓜书+南瓜书）决策树总结（python代码实现）一、决策树理论分析1.1 通俗理解决策树是一种非常经典的机器学习算法，通俗理解的话我们可以举一个例子，比如现在别人要找你借钱，那么按照首先是不是要判断你和他的关系如何?如果关系不好，我就直接拒绝他。如果关系很好，我就直接借给他了，那么如果关系一般，我要判断一下他是男是女？如果是男生，那么就不借，如果是女生，我要继续考虑她的人品好不好？