pannyvan

python数据持久存储：pickle模块的基本使用

摘要：经常遇到在Python程序运行中得到了一些字符串、列表、字典等数据，想要长久的保存下来，方便以后使用，而不是简单的放入内存中关机断电就丢失数据。这个时候Pickle模块就派上用场了，它可以将对象转换为一种可以传输或存储的格式。　python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化。通过pic... 阅读全文

posted @ 2015-04-19 16:06 pannyvan 阅读(29051) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Week1 Java 基础知识

摘要： JDK=JRE+Tools JRE=JVM+API封装：1.模块化：将属性和行为封装在类中，程序定义很多类；2.信息隐蔽：将类的细节部分隐藏起来，用户只通过受保护的接口访问某个类。继承：父类和自雷之间共享数据和方法多态：不同的对象收到同一个消息（调用方法）可产生完全不同的效果；实现的细节则由接收对象... 阅读全文

posted @ 2015-04-15 14:19 pannyvan 阅读(109) 评论(0) 推荐(0) 编辑

第一章绪论

摘要：阅读全文

posted @ 2015-04-13 21:30 pannyvan 阅读(120) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Adaboost算法初识

摘要： 1.算法思想很简单：AdaBoost 是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器，即弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构造一个更强的最终分类器。(三个臭皮匠，顶个诸葛亮)它的自适应在于：前一个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器。同时，... 阅读全文

posted @ 2015-04-09 20:47 pannyvan 阅读(176) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Tencent interview

摘要： 1.常见的聚类算法1):划分法：k-means2):基于密度的方法：2.EM 算法EM算法是在概率模型中寻找参数的最大似然估计或者最大后验概率的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。EM算法经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类领域。算法步骤：E步：计算期望，利用对隐藏变量的现有估计值，计算其... 阅读全文

posted @ 2015-04-08 22:13 pannyvan 阅读(117) 评论(0) 推荐(0) 编辑

二叉排序树相关操作（C++）

摘要：待续。。。。阅读全文

posted @ 2015-04-07 17:43 pannyvan 阅读(172) 评论(0) 推荐(0) 编辑

动态规划--求最大连续子数组的和（Python实现）&求解最大连续乘积字串（Python实现）

摘要： def MaxSum(self,array,n): sum=array[0] result=array[0] for i in range(0,n): if sumresult: result=sum end=i ... 阅读全文

posted @ 2015-04-07 17:29 pannyvan 阅读(2650) 评论(0) 推荐(0) 编辑

计算日期差（Python实现）

摘要： class Solution: def Days(self,year,month,day): if (year%4==0 and year%100!=0) or year%400==0: monthlist=[0,31,29,31,30,31,30,31,... 阅读全文

posted @ 2015-04-07 16:43 pannyvan 阅读(352) 评论(0) 推荐(0) 编辑

经典机器学习算法总结

摘要： 1决策树算法算法原理:1.决策树是一个预测模型,它代表的属性对象与属性值之间的一种映射关系。2.决策树是一种树形结构，内部节点表示每个属性上的测试，每个分支代表一种测试输出，叶节点代表一种类别。3.决策树是一种监督学习方法，用于分类问题应用场景：1.实例是属性-值对表示的；2.可能需要析取描述；3.... 阅读全文

posted @ 2015-04-07 16:31 pannyvan 阅读(716) 评论(0) 推荐(0) 编辑

从0开始学Python---01

摘要： 1.开始Vim test.py#!/usr/bin/pythonprint "hello,world!";chmod +x test.py./test.py2.基本知识Python有五个标准的数据类型：Numbers（数字）String（字符串）List（列表）Tuple（元组）Dictionary... 阅读全文

posted @ 2014-07-22 17:05 pannyvan 阅读(321) 评论(0) 推荐(0) 编辑

导航

公告