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Python 向人工智能方向发展的技能树

有不少同学学习 Python 的原因是对人工智能感兴趣，有志于从事相关行业。今天我们来聊聊这个方向所需要的一些技能。这里我们主要谈论的是编程技能。...如果你打算采用 Python 作为主要开发语言（这也是目前人工智能领域的主流），那么 Python 的开发基础是必须得掌握的，这是一切基于 Python 开发的根基。...一维的 Series，二维的 DataFrame 和三维的 Panel 是其主要的数据结构。...而在此之后，你就需要根据自己的具体方向，选择更专业的工具包进行研究和应用。...Python 是人工智能开发的重要工具，编程是此方向的必备技能。但并不是掌握 Python 就掌握了人工智能。人工智能的核心就是机器学习（Machine Learning）和深度学习。

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如何理解红黑树_位置与方向的初步了解

为了继续保持红黑树的性质，可以通过对结点进行重新着色，以及对树进行相关的旋转操作，即通过修改树中某些结点的颜色及指针结构，来达到对红黑树进行插入或删除结点等操作后继续保持它的性质或平衡的目的。...如果要在二叉查找树中插入一个结点，首先要查找到结点要插入的位置，然后进行插入。...与此同时，又分为父结点是祖父结点的左孩子还是右孩子，根据对称性，我们只要解开一个方向就可以了。...“我们删除的节点的方法与常规二叉搜索树中删除节点的方法是一样的，如果被删除的节点不是有双非空子女，则直接删除这个节点，用它的唯一子节点顶替它的位置，如果它的子节点分是空节点，那就用空节点顶替它的位置，如果它的双子全为非空...其实也比较容易，我们可以选择左儿子中的最大元素或者右儿子中的最小元素放到待删除节点的位置，就可以保证结构的不变。当然，你要记得调整子树，毕竟又出现了节点删除。

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OpenCV中如何获得物体的主要方向

，如何获得上面工件的主要方向 ?...主要思路： 1.分别获得每个工件的轮廓； 2.处理每个轮廓，采用pca(主成分分析）方法，获得所有轮廓点的集合的中点，主要方向等信息； 3.绘图并返回结果。...注：PCA相关函数请查看 https://docs.opencv.org/master/d3/d8d/classcv11PCA.html 代码略解：1.读入图片，寻找轮廓； //读入图像，转换为灰度 Mat...getOrientation(contours[i], img); } 3.单独处理每个轮廓，分析其主要方向，绘制结果 //获得构建的主要方向 double getOrientation....y; } //执行PCA分析 PCA pca_analysis(data_pts, Mat(), CV_PCA_DATA_AS_ROW); //获得最主要分量，在本例中，

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js 中树的搜索

适用场景树的深度有限：适用于树的深度较浅或中等的情况。优先代码可读性：当代码的简洁性和可读性优先于极限性能时。...，适用于非常深的树。...适用场景处理深度较大的树：当树的深度可能导致递归方法栈溢出时。性能要求较高：在对性能有较高要求的情况下，迭代方法可能更为合适。...代码复杂度：与迭代 DFS 类似，BFS 的代码相对递归稍显复杂。适用场景需要最短路径或离根最近的节点：例如，在某些算法中，需要找到离根节点最近的满足条件的节点。避免递归的调用栈限制。...性能优化和特殊需求如果在性能敏感的应用中，或者需要频繁查找，可以考虑构建一个哈希表（key 到节点的映射），以实现常数时间复杂度的查找。不过，这需要额外的内存和在树更新时维护映射表。

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二叉树中的奇偶树问题

奇偶树 - 力扣（LeetCode）二·思路汇总： 1.二叉树层序遍历： 1.1题目介绍：解答这道题，其实首先可以说是和leetcode上的另一道题相关，即二叉树的层序遍历： leetcode链接：...(&q, root);//先放入树的根节点 int row=0;//树的层数 int count=0;//每层树的节点的个数 *returnColumnSizes = (int*...：下面于是就想着可以在放入内部嵌套的vector 的过程中来判断是否符合。...偶奇：如果是第一个先直接插入，但是也要有个比较v中的数据要小于要插入的才插入，否则也直接false。...同理奇偶也是如此：如果是第一个先直接插入，但是也要有个比较v中的数据要大要插入的才插入，否则也直接false。

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索引中的b树索引

1.索引如果没有特别指明类型,一般是说b树索引,b树索引使用b树数据结构存储数据,实际上很多存储引擎使用的是b+树,每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针,从而方便叶子节点的范围遍历 2.底层的存储引擎也可能使用不同的存储结构...,比如NDB集群存储引擎使用了T树,InnoDB使用的是B+树 3.MyISAM使用前缀压缩技术使得索引更小,InnoDB按照原数据格式进行存储,MyISAM通过数据的物理位置引用被索引的行,InnoDB...根据主键引用被索引的行 4.b树意味着所有的值是按照顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相同 5.b树索引能够加快访问数据的速度,存储引擎不需要再进行全表扫描来获取需要的数据,取而代之的是从索引的根节点开始进行搜索...,根节点的槽中存放了指向子节点的指针,存储引擎根据这些指针向下层查找.通过比较节点页的值和要查找的值可以找到合适的指针进入下层子节点.树的深度和表的大小直接相关 6.叶子节点比较特别,他们的指针指向的是被索引的数据...,可以用于查询中的order by操作,如果可以按照某种方式查到值,那么也可以按这种方式排序

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图解Redis中的Radix树

Radix树是从哪里来的呢？是从Trie树来的。我们先来简单的了解一下Trie长啥样。 Trie树 Trie Tree，字典树。...所以为了真正的了解Radix树，我们需要知道机器是怎么读取Radix树的。计算机对于Radix树的处理是以bit（或二进制数字）来读取的。一次被对比r个bit，2的r次方是radix树的基数。...value值也是存储在data中 uint32_t iscompr:1; //是否做了前缀压缩 uint32_t size:29; //该节点存储的字符个数...场景四：在abcd之后插入abABC abcABC在abcd中只找到了ab这个前缀，即i < len(abcABC)，j < len(abcd)。...总结 1、Redis用到了Radix树来存储key，Redis Stream中的key也用到了Radix树。 2、Radix树是压缩版的Trie树。

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Workerman中的注册树模式

注册树模式是把对象挂到一个类的属性数组里，下次直接在这个数组里面取，保持全局唯一，一般在项目入口初始化的时候有用到。在workerman中一开始的就是个注册树模式的运用，下面是对他的模拟 <?...var_dump($worker); } } } new Worker(); new Worker(); Worker::runAll(); 在Worker的构造函数中...，把当前new的对象挂到了Worker类的静态变量属性数组里，在下次使用的时候直接在那个数组里取 ?

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图片分类在有害昆虫识别方向中的应用

本文介绍了图片分类在有害昆虫识别方向中的应用，来源于代码医生工作室对外输出的分析报告。文中的内容主要体现了AI任务在图片分类领域的工作过程，以及分析方式。...该报告所使用的相关技术及源码都已经在以下书籍中公开。（文章所对应的技术点，见第5部分） ? 昆虫种类可以按照不同的粒度（按科、属、类）进行划分。...例如，天牛科中包含了刺虎天牛属，刺虎天牛属中又包含了赤红刺虎天牛、福贡刺虎天牛等类别。本文的报告实现使用AI技术对昆虫的属分类进行识别。具体如下。...被移除的图片统一放在same文件包中。最终得到有效图片3183张。...相当于它们的身材都1—30cm之间。所以这种问题靠比例尺也解决不了。 ? 4.3 样本的要求（1）从上面的可视化结果能看出来，模型对图片中的水印无影响。（2）在实际情况中。

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大前端开发中的“树” (下)

中树的结构和 Web 中的非常相似。...本节尝试会它们进行一些类比，同时也会展示 Flutter 中的树实际是如何运行的。...，我们暂且使用这个概念叙述，后文再探讨 Flutter 中具体的树组织形式。...在 Web 的语境下它就相当于 DOM 树，在Android 和 iOS 的语境中它覆盖了 View 中 layout 和 paint 流程。...5.2.3 小结 Flutter 中各个组件构成一整棵树的整体，通过组件间的协同来完成视图的绘制。

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从B+树到LSM树，及LSM树在HBase中的应用

本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。回顾B+树为什么在RDBMS中我们需要B+树（或者广义地说，索引）？一句话：减少寻道时间。...下图示出最简单的有2个结构的LSM树。 ? 在LSM树中，最低一级也是最小的C0树位于内存里，而更高级的C1、C2...树都位于磁盘里。...数据会先写入内存中的C0树，当它的大小达到一定阈值之后，C0树中的全部或部分数据就会刷入磁盘中的C1树，如下图所示。 ? 由于内存的读写速率都比外存要快非常多，因此数据写入C0树的效率很高。...HBase中的LSM树我们已经了解了HBase的读写流程与MemStore的作用。MemStore作为列族级别的写入和读取缓存，它就是HBase中LSM树的C0层。...HFile就是LSM树中的高层实现。

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从B+树到LSM树，及LSM树在HBase中的应用

本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。回顾B+树为什么在RDBMS中我们需要B+树（或者广义地说，索引）？一句话：减少寻道时间。...数据会先写入内存中的C0树，当它的大小达到一定阈值之后，C0树中的全部或部分数据就会刷入磁盘中的C1树，如下图所示。由于内存的读写速率都比外存要快非常多，因此数据写入C0树的效率很高。...不过，它的tradeoff就是牺牲了一部分读性能，因为读取时需要将内存中的数据和磁盘中的数据合并。总体上来讲这种tradeoff还是值得的，因为：可以先读取内存中C0树的缓存数据。...HBase中的LSM树在之前的学习中，我们已经了解HBase的读写流程与MemStore的作用。MemStore作为列族级别的写入和读取缓存，它就是HBase中LSM树的C0层。...HFile就是LSM树中的高层实现。

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将 UWP 中 CommandBar 的展开方向改为向下展开

将 UWP 中 CommandBar 的展开方向改为向下展开发布于 2018-10-05 19:37 更新于...本文将解释 CommandBar 的展开方向逻辑，并且提供多种方法来解决它展开方向的问题。 ---- 为什么我们需要更改 CommandBar 的展开方向？...▲ Page.TopAppBar 中的 CommandBar 看！现在 CommandBar 向下展开了。这就是我们的解决方案之一。不过，觉得怪怪的是不是？...在我们一开始的例子中，我们需要留出标题栏的高度，而标题栏高度为 32，所以使用 Minimal 模式时，我们的展开方向自然因为顶部空间不足而向下展开。...▲ 使用样式更改的展开方向究竟应该如何修改 CommandBar 的展开方向在多数情况下，我想我们并没有特别强烈的需求一定要让 CommandBar 在顶部依然有空间的情况下展开方向向下。

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大前端开发中的“树” (上)

令牌化：浏览器根据 HTML 规定的各种令牌，如：“”、“” 等，将字符转成一个个的令牌，每个令牌也代表着 DOM 树中的一个节点。...DOM 构建：标记之间通常以嵌套关系存在，所以我们在创建对象的时候，需要将其链接在一个树数据结构内，从而记录标记中定义的父项-子项关系：html 对象是 body 对象的父项，body 是 paragraph...深度遍历对比示意图 [2] 三、Android 中的树本节尝试类比 Android 视图系统中，与 Web 语境下的 DOM 树、CSSOM 树和渲染树相类似的概念。...从外形上看，布局资源类似于 HTML (及 React JSX) 中，与 DOM 树 (及 Virtual DOM 树) 对等的页面布局描述方式。...由此可见，View、ViewGroup 及它们构成的视图树直接决定了渲染过程和结果。View 与 ViewGroup 之间构成的树形层级关系和渲染描述，可以大致类比渲染树在 Web 渲染中的角色。

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Apache Spark中的决策树

dzone.com/articles/decision-trees-in-apache-spark 译者微博：@从流域到海域译者博客：blog.csdn.blog/solo95 Apache Spark中的决策树...(分割节点(Splitting node)，仅就离散数学中的树的概念而言，就是指分支节点，下面的翻译为了强调"分支"有时会翻译成分支结点，译者注) 为了抵达终端结点或者说获得结果，该过程从根节点开始。...Apache Spark中的决策树 Apache Spark中没有决策树的实现可能听起来很奇怪。然而从技术上来说是有的。...在Apache Spark中，您可以找到一个随机森林算法的实现，该算法实现可以由用户指定树的数量。因此，Apache Spark使用一棵树来调用随机森林。...在Apache Spark中，决策树是在特征空间上执行递归二进制分割的贪婪算法。树给每个最底部（即叶子结点）分区预测了相同的标签。

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Oracle 中的树查询和 connect by

Oracle 中的树查询和 connect by 使用 connect by 和 start with 来建立类似于树的报表并不难，只要遵循以下基本原则即可：使用 connect by 时各子句的顺序应为...： select from where start with connect by order by prior 使报表的顺序为从根到叶（如果 prior 列是父辈）或从叶到根（如果 prior 列是后代...where 子句可以从树中排除个体，但不排除它们的子孙（或者祖先，如果 prior 列是后代）。...connect by 中的条件（尤其是不等于）消除个体和它所有的子孙（或祖先，依赖于怎样跟踪树）。 connect by 不能与 where 子句中的表连接在一起使用。下面是几个例子 1....排除个体，但不排除它们的子孙 SELECT n_parendid, n_name, (LEVEL - 1), n_id FROM navigation WHERE n_parendid IS NOT NULL

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教你理解图像学习中的方向梯度直方图（Histogram Of Gradient）

而且好的特征应该能够区分纽扣和其它圆形的东西的区别。方向梯度直方图(HOG)中，梯度的方向分布被用作特征。...左边：x轴的梯度绝对值中间：y轴的梯度绝对值右边：梯度幅值从上面的图像中可以看到x轴方向的梯度主要凸显了垂直方向的线条，y轴方向的梯度凸显了水平方向的梯度，梯度幅值凸显了像素值有剧烈变化的地方。...右边的梯度方向矩阵中可以看到角度是0-180度，不是0-360度，这种被称之为"无符号"梯度("unsigned" gradients)，因为一个梯度和它的负数是用同一个数字表示的，也就是说一个梯度的箭头以及它旋转...8*8网格直方图这里，在我们的表示中，Y轴是0度(从上往下)。你可以看到有很多值分布在0,180的bin里面，这其实也就是说明这个网格中的梯度方向很多都是要么朝上，要么朝下。...可视化HOG 通常HOG特征描述子是画出8*8网格中9*1归一化的直方图，见下图。你可以发现直方图的主要方向捕捉了这个人的外形，特别是躯干和腿。 ? visualizing_histogram

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决策树5：剪枝与sklearn中的决策树

0x02 预剪枝 2.1 概念预剪枝是指在决策树生成过程中，对每个节点在划分前先进行估计，若当前节点的划分不能带来决策树泛化性能的提升，则停止划分并将当前节点标记为叶节点。...那么所谓的“决策树泛化性能”如何来判定呢？这就可以使用性能评估中的留出法，即预留一部分数据用作“验证集”以进行性能评估。...但后剪枝过程是在构建完全决策树之后进行的，并且要自底向上的对树中的所有非叶结点进行逐一考察，因此其训练时间开销要比未剪枝决策树和预剪枝决策树都大得多。...后剪枝的确是在sklearn中做不到的。我们看一下具体的例子。...max_depth：决策树最大深，可选参数，默认是None。这个参数是这是树的层数的。层数的概念就是，比如在贷款的例子中，决策树的层数是2层。

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二叉树中序遍历_二叉树的中序序列

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。二叉树是一种重要的数据结构，对二叉树的遍历也很重要。这里简单介绍三种二叉树中序遍历的方法。...二叉树的中序遍历就是首先遍历左子树，然后访问当前节点，最后遍历右子树。...对于下面的二叉树，中序遍历结果如下：结果：[5,10,6,15,2] 直观来看，二叉树的中序遍历就是将节点投影到一条水平的坐标上。如图： 1、递归法这是思路最简单的方法，容易想到并且容易实现。...从根节点开始找二叉树的最左节点，将走过的节点保存在一个栈中，找到最左节点后访问，对于每个节点来说，它都是以自己为根的子树的根节点，访问完之后就可以转到右儿子上了。...这说明当前节点的左子树遍历完毕，访问当前节点后，还原二叉树，将当前节点指向后继节点：结果：[5,10] （5）重复上述过程，直到c指向整棵二叉树的最右节点：左儿子为空，进行访问，c转到右儿子。

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C#中的表达式树

在面向对象的程序设计中，接口是一种重要的语言特性。在 C# 中，接口（interface）是一种特殊的类型，它定义了一个类或结构体应该支持的一组方法、属性和事件。...接口提供了一种可扩展和松散耦合的方式来定义程序设计的契约，常用于实现多态和组件化开发。本文将从架构师的角度深入分析 C# 中的接口类型和使用场景，并以 C# 代码实例来说明。...表达式树的定义和结构在C#中，表达式树是一个对象模型，用于表示某个表达式的结构。它由表达式树节点（Expression Tree Node）组成，每个节点代表了一个操作或表达式的一部分。...表达式树节点的类型取决于其所代表的操作或表达式的类型，例如常量、变量、函数调用、二元运算等2.创建表达式树可以使用表达式树来创建代表特定操作的表达式树节点。...C#中有广泛的应用，特别是在LINQ提供器、动态查询和ORM框架中。

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