下面是一段python代码,它使用Goodrich and Tamassia这本书中的二进制递归来查找元素列表的总和。
def binary_sum(S, start, stop):
"""Return the sum of the numbers in implicit slice S[start:stop]."""
if start >= stop: # zero elements in slice
return 0
elif
这是我的DFS代码片段,在python中使用了out递归:
def DFS(graph,start,end):
explored=[]
queue=[[start]]
if start == end:
return "done"
while queue:
path=queue.pop()
node=path[-1]
if node not in explored:
neighbours=graph[node]
for neighbour in neighbours:
new_path=
我正在尝试制作人脸识别安全系统。
我在Python中使用了Open CV。
我只能从视频中检测人脸,并将它们存储在本地硬盘中。
但是我想用compare来识别像这样的人
while faces in my databse:
if face="xyz":
face is right
if face is right:
person is xyz
这就是我要找的。
全,
我是一个中等水平的python开发人员,拥有Web技术硕士学位,虽然我认为自己是一个不错的程序员,但我总是遇到与算法复杂性相关的问题。
有人推荐一本好书来解释如何导出算法的O符号,以及可以使用哪些复杂算法的常见解决方案?
我目前正在阅读“Bob大叔的”The Clean Coder: A Code of better for Professional Programmers“(顺便说一句,我强烈推荐这本书),他在书中用了一章的篇幅解释了如何每周在工作之外花费20个小时来提高你的技能是成为一名更好的程序员的唯一途径。所以我想我应该从算法复杂性开始,然后转移到大表和闭包。
这是我的python程序,也是练习6.4的答案。 #!/usr/bin/env python3
"""
Exercise 6.4.
A number, a, is a power of b if it is divisible by b and a/b is a power of b.
Write a function called is_power that takes parameters a and b and returns
True if a is a power of b.
Note: you will have to think about the b
作为一个编程练习,我试图用Python解决一个益智游戏。为此,我使用了一个递归算法,我认为它是一个深度优先搜索实现。我的问题是,当达到最大递归限制时,我会得到一个运行时错误,而我还没有想出如何解决这个问题。
我看过关于游戏和算法的不同的帖子,但是我不想在这种情况下对它进行重新编码,我希望能对我所写的东西有一些有帮助的见解。这是我的代码的一个伪简化版本。
# Keep track of paths that I have found for given states.
best_paths = dict()
def find_path(state, previous_states = set
我正在研究一组PL/Python存储过程。我使用的是PostgreSQL 9.3 (从apt.postgresql.org安装)和Python2.7解释器;运行在Ubuntu13.04上。
该错误发生在一个大型操作的中间(创建一个物化视图,该视图使用的数据来自超过30万行的源表,并使用PL/Python存储过程计算某些字段)。
我得到的错误输出是:
ERROR: could not convert SPI error to Python exception
CONTEXT: PL/Python function "get_first_level_parent"
******
我想在构建sklearn.tree时拍摄一些变量的快照,但很难让它正常工作。
例如,在下面的代码行后面。
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
X, y = load_iris(return_X_y=True)
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X, y) <-- tree builder recursively build the tree
但是,该部分的确切实现是在Cython (速度)中完成的。通常,我会使用pdb之类的工具
我想在酒瓶中显示嵌套的注释。我使用MongoDb,我的文档结构如下所示:
{"_id":16,"content":"This is first answer.","discussion_id":1,
"posted":{"$date":"2017-10-26T19:19:05.174Z"}}
{"_id":17,"content":"This is second answer.","discussion_id":1,
&
我在Django中使用Heroku,在API中使用Piston。
我们从普通的亚马逊EC2迁移到了Heroku。一切正常(网站的每个方面),除了一些API调用。
当我运行API调用来获取用户拥有的对象(树)的列表时,我得到了以下内容:
RuntimeError at /api/tree.json
maximum recursion depth exceeded while calling a Python object
有人知道为什么会这样吗?提前感谢,如果有任何提示/建议,我将非常感谢!
我有一个无向图,完全图,并希望将它转换成一个有向无圈图,在每个节点之间有一个(单向)路径。为了开始,我想添加随机边和停止一旦所有节点连接。需要研究的是一个算法(使用Python,但任何语言都可以)。
因此,例如,这个图不再被进一步连接:
A ---- B A ---> B
\ / => /
\ / v
C C
,但在这种情况下,所有无向边都会变成有向边。
A ---- B A ---> B
\
是否有可能通过使用python代码改变matlab和jupyter笔记本中相同数据集的准确性?
对于相同的数据集,首先在matlab中应用,决策树法的准确率为96%,然后使用python代码将相同的数据集应用到jupyter笔记本中,通过k次交叉验证,C4.5 (决策树)的准确率为53%。
我不明白对于相同的数据集和相同的方法获得不同的准确性的问题在哪里。
我在python代码中的过程如下所示:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import tree
from sklearn.model_selection import
我想尝试用Python学习深度学习。对于一个有用的场景,我想到的第一件事就是重复检查。
假设您有一个包含姓名、地址、电话和电子邮件的customer表,并希望插入新客户。例如:
In Table:
Max Test,Teststreet 5, 00642 / 58458,info@max.de
To Insert:
Max Test, NULL, (+49)0064258458, test@max.de
这应该被识别为重复的条目。
已经有这个用例的教程了吗?或者,深度学习有可能实现吗?
我想做一种路径发现。然后,我使用FIFO队列从一个单元格分配一个距离号,如果他们的邻居有一个默认号码,就递归地为他们的邻居分配一个距离号。
在较小的空间上,它工作得很好,但我不明白为什么在更高的空间(100x100)上尝试时它会抛出一个StackOverflowError。
我的职位类只是(X,Y)的一个元组。
有人知道怎么回事吗?我在想,我的LinkedList会浏览整个空间并停止它。
public class Main {
public static int[][] cells; //[Y][X]
public static LinkedList<Position&