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卷积和快速傅里叶变换(FFT)的实现

发表于 2018-08-22 | 更新于 2019-04-14 | 分类于 python
卷积运算卷积可以说是图像处理中最基本的操作。线性滤波通过不同的卷积核,可以产生很多不同的效果。假如有一个要处理的二维图像,通过二维的滤波矩阵(卷积核),对于图像的每一个像素点,计算它的领域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积,然后累加,作为该像素位置的值。关于图像卷积和滤波的一些知识点可以参考这篇博客。 ...
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HDU 1005 Number Sequence(矩阵乘法+快速幂)

发表于 2018-08-02 | 分类于 算法
Problem Description A number sequence is defined as follows:f(1) = 1, f(2) = 1, f(n) = (A f(n - 1) + B f(n - 2)) mod 7.Given A, B, and n, you are to ...
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LeetCode 706:Design HashMap 实现一个简单的哈希映射

发表于 2018-07-30 | 分类于 LeetCode
题目描述:Design a HashMap without using any built-in hash table libraries. To be specific, your design should include these functions: put(key, value): I ...
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Python中JSON的基本使用

发表于 2018-07-22 | 分类于 Python
JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码,它主要提供了四个方法: dumps、dump、loads、load。 dump和dumpsdump和dumps对python对象进 ...
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Hexo版本升级和Next主题升级之坑

发表于 2018-07-17 | 更新于 2019-04-14 | 分类于 hexo
缘起差不多用了一年hexo的3.2.0版本,next主题版本也用的5.0的,本来用的好好的,但是最近访问其他人的博客,发现访问速度比我的提升了不止一点点,遂决定折腾一番。 过程Hexo版本升级Hexo版本升级可以通过npm实现,相关命令如下:先全局升级hexo-cli:-g表示全局升级。hexo本身 ...
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Python爬虫学习(二)使用Selenium和PyQuery爬取网页

发表于 2018-07-15 | 更新于 2019-04-13 | 分类于 爬虫
1.概述:使用Selenium模拟浏览器访问网页,利用PyQuery库解析获取到的网页,然后将获取到的信息保存到MongoDB数据库中,这里以淘宝为例,提取商品的信息。 2.准备工作:安装MongoDB现在最新版是4.0,直接去官网下载,然后一直默认安装就可以用了。具体安装过程可以参考下面的两篇博客 ...
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Python爬虫学习(一)使用Requests和正则表达式爬取简单网页

发表于 2018-06-29 | 更新于 2019-04-14 | 分类于 爬虫
1.概述使用Requests库和正则表达式爬取猫眼电影TOP100中的电影信息,包括电影名称、主演、上映时间、评分、图片等信息。然后将获取的信息保存到文本文件。 2.网页分析要爬取的网页为猫眼电影TOP100(http://maoyan.com/board/4),网页页面如下所示:看一下页面的显示规 ...
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机器学习实战笔记(四)Logistic回归

发表于 2018-05-28 | 更新于 2019-04-14 | 分类于 机器学习
Logistic回归假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(这条直线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称作回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想就是:根据现有的数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类。 Logistic回归的特点 优点:计算代价不高,易于理解和实现。缺点: ...
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机器学习实战笔记(三)朴素贝叶斯

发表于 2018-05-22 | 更新于 2019-04-14 | 分类于 机器学习
朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯决策理论的分类方法。我们用p1(x,y)表示数据点(x,y)属于类别1的概率,用p2(x,y)表示数据点(x,y)属于类别2的概率,那么对于一个新数据点(x,y),可以用下面的规则来判断它的类别: 如果 p1(x,y) > p2(x,y),那么类别为1。 ...
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机器学习实战笔记(二)决策树

发表于 2018-05-04 | 更新于 2019-04-14 | 分类于 机器学习
决策树决策树是一种十分常用的分类方法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy=系统的凌乱程度,使用算法ID3,C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。分类决 ...
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