摘要：
'''问题是一个数组比如[3,-2,6,8],求他的一个子串,st这个子串的sum最大''' '''经典动态规划问题,也就是一直保持更新,核心就是这个更新函数的写法''' '''思路就是:先上来把3作为最好的sum,然后对他进行更新,更新的原则是,如果当前sum大于0,那么他对于 后面的加项的提升还 阅读全文
2018年2月28日
2018年2月25日
摘要：
'''快速排序''' '''我最新理解是,给数组头和尾两个指针, 然后分别向中间跑,如果发现逆序就交换,一直交换到指针相碰就停止就写好了fenge函数''' #关键就是这个分割函数的写法 def fenge(a): left=0 right=len(a)-1 tmp=a[0]#tmp就是分割的点的值 阅读全文
2018年2月24日
摘要：
1.进入anaconda navigate 里面创建一个新的environment 2.cmd里面conda info -e 3.activate 环境名 然后python的包就已经换到新环境了 阅读全文
摘要：
1.点添加一个resporitory 2.添加的时候一定要选上下面的添加readme这个选项 3.点进去点code就能create file了.贴上代码就行.主要是第二步必须选对 阅读全文
2018年2月22日
摘要：
http://blog.csdn.net/Angelasan/article/details/44917283 发现我的使用时候有点跟他不同. 我是 也就是第五步从1.py进行修改:1.在setupUi里面最后一行写的是Dialog.show() 2.最后贴上 就可以了. 原因就是qtdesingn 阅读全文
2018年2月21日
摘要：
#先写pca的变换和逆变换的到的pca白化. #coding=utf-8 from numpy import * '''通过方差的百分比来计算将数据降到多少维是比较合适的， 函数传入的参数是特征值和百分比percentage，返回需要降到的维度数num''' def eigValPct(eigVals,percentage): sortArray=sort(eigVals) #使用nu... 阅读全文
2018年2月20日
摘要：
#coding=utf-8 from numpy import * '''通过方差的百分比来计算将数据降到多少维是比较合适的， 函数传入的参数是特征值和百分比percentage，返回需要降到的维度数num''' def eigValPct(eigVals,percentage): sortArray=sort(eigVals) #使用numpy中的sort()对特征值按照从小到大排序... 阅读全文
摘要：
好处: 1.归一化后有什么好处呢？原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低； 2.另外一方面，一旦每批训练数据的分布各不相同(batch 梯度下降)，那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布，这样将会大大降低网络的训练速度， 阅读全文
2018年2月18日
摘要：
1.Variable里面的creator没有,网上博客上面说有,奇怪?? 阅读全文