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7-6 连续因子
7-6 连续因子 题目 7-6 连续因子 (20 分) 一个正整数 N 的因子中可能存在若干连续的数字。例如 630 可以分解为 3×5×6×7，其中 5、6、7 就是 3 个连续的数字。
18110编辑于 2025-01-21 - 来自专栏刷题笔记
7-6 A-B
点这里 7-6 A-B 本题要求你计算A−B。不过麻烦的是，A和B都是字符串 —— 即从字符串A中把字符串B所包含的字符全删掉，剩下的字符组成的就是字符串A−B。
61220发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-6 列车调度 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/98481886 7-6 列车调度 (25 分) 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 7-6 列车调度 (25 分) - mumu - CSDN博客 这个问题分析起来挺简单的。我想的是整一个数组，比前面大的小，就把大的换成这个小的，比前面的大就存到下一个。
1K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-6 出生年 (15 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99697104 7-6 出生年 (15 分) ?
87230发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-6 部分排序 (15 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473028 7-6 部分排序 (15 分) 对于一组数据，我们可以只对原先处在中间位置的那些元素进行排序
97920发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-6 统计字符出现次数 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/97867095 7-6 统计字符出现次数 (20 分) 本题要求编写程序，统计并输出某给定字符在给定字符串中出现的次数
4.2K30发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-6 整除光棍
7-6 整除光棍 这里所谓的“光棍”，并不是指单身汪啦~ 说的是全部由1组成的数字，比如1、11、111、1111等。传说任何一个光棍都能被一个不以5结尾的奇数整除。
42910发布于 2020-06-23 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-6 scikit-learn中的PCA
上面就是使用KNN算法进行分类的流程，测试集上的f1准确率大致可以到98%。接下来，引入PCA对数据进行降维后KNN算法的分类效果如何。 ? 从两个角度来看： 时间上，不对数据进行处理的KNN算法分类时间为6.98ms，而使用PCA将64维的数据降到2维的数据后进行KNN算法分类的时间为2.99ms，这得益于数据特征维度的大幅降低，当然这也是降维的一个非常重要的意义 ，对于非常高维的数据来说，降维到低维空间之后，将大大节省计算的时间； 分类精度上，使不使用PCA降维对于分类精度来说影响巨大，不使用PCA降维KNN分类精度可以轻松到达98%左右，但是将数据从64维降到 2维后的分类精度为60%左右，差距非常大。
1K30发布于 2019-11-13 - 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-6 求最大公约数 (40point(s))
求两个整数的最大公约数。 输入格式: 输入两个整数，以空格分隔。 输出格式: 输出最大公约数。 输入样例: 9 18 输出样例: 9 # include # include int gys(int a,int b){ if(a<b){ int temp=a; a=b; b=temp; } while(b!=0){ int i=a%b; a=b; b=i; } return a; } int main(){ int a,b; scanf("%d %d",&a,&b
76230发布于 2021-09-16 - 来自专栏刷题笔记
【PAT520 钻石争霸赛】7-6 随机输一次 (20分)
现要求你编写一个控制赢面的程序，根据对方的出招，给出对应的赢招。但是！为了不让对方意识到你在控制结果，你需要隔 K 次输一次，其中 K 是系统设定的随机数。
44110发布于 2020-06-23 - 来自专栏云微的一点分享
数据结构与算法题目集（中文）7-6 列出连通集 (25分)题解
给定一个有N个顶点和E条边的无向图，请用DFS和BFS分别列出其所有的连通集。假设顶点从0到N−1编号。进行搜索时，假设我们总是从编号最小的顶点出发，按编号递增的顺序访问邻接点。
24230编辑于 2023-02-11 - 来自专栏马拉松程序员的专栏
数据分类：新闻信息自动分类
综合评估下来，我们选择上面8个分类作为数据集。 这三个文件将为后面的模型训练提供基础，在制作分类器的时候，只需要将它们加载到内存中即可。 5.制作通用分类器 到现在为止，文本分类的前期已经准备完成了，下面就是训练模型并且制作分类器。 为了方便比较各个分类算法之前的性能差异，所以现在我们制作一个通用的分类器，接收分类算法、训练集数据、测试集数据，如果当前分类算法从未训练过模型，那么先进行模型训练，并将训练完成的模型持久化保存，方便下次使用 6.评估和验证模型 “万事俱备，只欠东风”，分类器已经完成，现在需要将模型训练出来，就可以进行自动化的分类了。 为了对比多个不同分类算法的性能差异，这里我们选择了4个分类算法进行训练，分别是朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林和支持向量机算法。
68920编辑于 2023-09-21 - 来自专栏浮躁的喧嚣
协议与分类--24：分类（Category）
分类 Category也称为分类、类目、类别等，Category可以在不修改原来类的基础上，为这个类补充一些方法 Category的格式 @interface Person (SS) -(void )eat; @end Category的运用 在开发中，类的实现文件特别大，难于管理与维护，因此经常使用分类机制把类的实现代码划分成易于管理的小块，以便单独检视 #import <Foundation/ takeVacationFromWork; - (void)gotoTheCinema; - (void)gotoSportGame; @end 实现文件里，所有的方法都写在一个类，内容太多，所以我们可根据其不同功能分成多个分类 )person; - (void)removePerson:(Person *)person; - (BOOL)isFriendWithPerson:(Person *)person; @end 如果分类中有和原类中同名的方法 ，程序只会调用分类里的方法，如果多个分类中都有和原类中同名的方法，程序只会由编译器决定，编译器最后一个执行的方法来响应 @interface Person : NSObject @property (nonatomic
34010编辑于 2023-11-22 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
np.diff函数
np.array([1, 6, 7, 8, 12]) diff_x1 = np.diff(a) print("diff_x1",diff_x1) # diff_x1 [5 1 1 4] # [6-1,7- diff_x3 \n",diff_x3) # diff_x3 # [[[ 5]] [6-1] # # [[ 1]] [8-7] # # [[-11]] [1-12] # # [[ 1]] [7-
87610发布于 2020-08-14 - 来自专栏全栈程序员必看
xgboost分类算法_python分类统计
今天我们一起来学习一下如何用Python来实现XGBoost分类，这个是一个监督学习的过程，首先我们需要导入两个Python库： import xgboost as xgb from sklearn.metrics import accuracy_score 这里的accuracy_score是用来计算分类的正确率的。 我们这个分类是通过蘑菇的若干属性来判断蘑菇是否有毒的分类，这个数据集中有126个属性，我们来看看数据集，我把数据集放到网盘上分享给大家：训练和测试数据集，密码：w8td。 打开数据集可以发现这其实是一组组的向量，我们来看一组数据集的截图： 首先第一列表示标签列，是每一组数据的正确分类，1表示蘑菇是有毒的，0表示蘑菇无毒的。 以上就是我们用Python实现的xgboost分类模型的过程，希望对各位朋友有所帮助，本人能力有限，文中如有纰漏之处，还望各位朋友多多指教，如有转载，也请标明出处，谢谢。
1.3K30编辑于 2022-09-27 - 来自专栏计算机魔术师
【机器学习】Logistic 分类回归算法 （二元分类 & 多元分类）
该文章收录专栏 ✨— 机器学习 —✨ 【机器学习】logistics分类 一、线性回归能用于分类吗？ y=0 代价函数图像 四、 代价函数与梯度下降 4.1 线性回归与logistic回归的梯度下降规则 五、高级优化算法 六、多元分类：一对多 一、线性回归能用于分类吗？ 例如将天气分类，下雨，晴天等、我们可以将这些用数字0，1，2表达，以上这些都是多类别分类 与二分类图像不同(右图） 首先，我们将该数据集划分为三类 我们要做的就是将这数据集转换为三个独立的二元分类问题 我们可以得到一个决策边界 同理，将其他两类样本如上创建伪数据集，以及对应的拟合分类器，进行一个标准的逻辑回归分类器，得到对应边界 总而言之，我们拟合出了三个分类器 h_\theta^ （最可信）的那个分类器，就是我们要的类别。
2.3K10编辑于 2022-09-30 - 来自专栏全栈程序员必看
VCL 控件分类_验证控件的分类
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5.7K10编辑于 2022-11-09 - 来自专栏互联网大杂烩
分类问题数据挖掘之分类模型
---- ---- 聚类分析 聚类分析是一种无监督的分类方法，即不预先指定类别。 根据分类对象不同，聚类分析可以分为样本聚类（Q型）和变量聚类（R型）。 样本聚类针对观测样本进行分类，而变量聚类则是试图找出彼此独立且有代表性的自变量，而又不丢失大部分信息。变量聚类是一种降维的方法。 并且距离分类准则和距离计算方法都有多种，可以依据具体情形选择。 ---- 模糊聚类分析 采用模糊数学语言对事物按一定的要求进行描述和分类的数学方法称为模糊聚类分析。 ---- ---- 神经网络分类方法 神经网络分类算法的重点是构造阈值逻辑单元。一个阈值逻辑单元是一个对象，可以输入一组加权系数的量，对它们进行求和。如果这个和达到或者超过了某个阈值，则输出一个量。
1.3K20发布于 2018-08-22 - 来自专栏生如夏花绚烂
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71130编辑于 2022-09-14 - 来自专栏浮躁的喧嚣
协议与分类--25：分类加前缀
创建分类时，必须给分类的名称加上开发者专用的前缀 创建分类的方法时，必须给方法名称加上开发者专用的前缀 参考 Effective+Objective-C 2.0 编写高质量iOS与OS X代码的52个有效方法
16410编辑于 2023-11-22
腾讯云开发者
