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RSS订阅原创 【LeetCode刷题——数据结构篇】
2022寒假LeetCode刷题——Task01：链表简介：本人大一学过C++，此后几年间几乎没有使用过，可以称得上是小白了。所以此次刷题会是比较困难的过程，同时也是通过这次的组队学习捡拾起以前的知识，更重要是扩充和巩固。所以这篇blog篇幅可能较长且也有基础型知识的回顾，也是我在做题过程中一步步完成的记录。一、数组基础题目（题号：0189）旋转数组题目：给你一个数组，将数组中的元素向右轮转 k 个位置，其中 k 是非负数。首先要弄清楚的点：vector和array的区别双指针法...
2022-01-13 23:48:03
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原创 数据分析
数据分析 第三章模型搭建和评估——建模数据分析所需要的库Numpy介绍Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。用它来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构高效的多。Pandas介绍基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。最具有统计意味的工具包，某些方面优于R软件。数据结构有一维的Series，二
2020-08-28 23:31:57
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原创 数据分析
数据分析 第二章数据分析 第二节 数据重构（上）（下）数据的合并层次化索引能以低维度形式处理高维度数据。层次化索引在数据重塑和基于分组的操作（如透明表生成）中扮演着重要的角色。例子：可以通过unstack方法将这段数据重新安排到一个DataFrame中：In [9]: data = pd.Series(np.random.randn(9)),index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd'], [1, 2, 3, 1, 3, 1, 2, 2,
2020-08-23 23:30:50
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原创 数据分析
数据分析 第二章第一节 数据清洗及特征处理我们所处理的数据一般是不干净的，即数据中有缺失值，有一些异常点，需要经过处理才能进行后面的分析和建模，所以我们在使用数据前要进行的处理过程成为数据清洗。缺失值观察与处理数据缺失经常发生，pandas的目标之一就是尽量轻松地处理数据。例如，pandas对象的所有描述性统计默认都不包括缺失数据。对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据，我们称之为哨兵值，可以方便的检测出来：例子:In [10]：string_dat
2020-08-21 23:57:43
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原创 Python基础知识
Python基础知识Task 9、文件与文件系统1.1打开文件open(file, mode=‘r’, buffering=None, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True)a. file : 必需，文件路径（相对或者绝对路径）。b. mode : 可选，文件打开模式c. buffering : 设置缓冲d. encoding : 一般使用utf8e. errors : 报错级别f. newline : 区分换行符
2020-08-08 23:50:37
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原创 Python基础知识
Python基础知识Task8 模块与datatime模块一、模块模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其后缀名是 .py 。模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能。这也是使用 Python 标准库的方法。1、什么是模块容器 -> 数据的封装函数 -> 语句的封装类 -> 方法和属性的封装模块 -> 程序文件2、命名空间命名空间因为对象的不同，也有所区别，可以分为如下几种：内置命名空间（Built-in Namespaces）：Pytho
2020-08-07 23:48:06
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原创 Python基础知识
Python基础知识Task7：类、对象与魔法方法一、类1.对象=属性+方法对象是类的实例。类主要定义对象的结构，然后我们以类为模板创建对象。类不但包含方法定义，而且还包含所有实力共享的数据。使用关键字class定义Python类，关键字后面紧跟类的名称、分号和类的实现。封装：信息隐蔽技术class Turtle: #Python中的类名约定以大写字母开头 """关于类的一个简单例子""" #属性 color = 'green' weight = 10
2020-08-05 23:49:37
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原创 Python基础知识
Python基础知识Task6 函数与lambda表达式练习题：1. 怎么给函数编写文档？def functionname(parameters): "函数_文档字符串" function_suite return [expression]2. 怎么给函数参数和返回值注解？在函数对应形参后面冒号说明类型，在def的括号后面箭头说明返回值类型。def fun1(x: int, y: int) -> int:3. 闭包中，怎么对数字、字符串、元组等不可变元素
2020-08-02 23:51:16
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原创 Python
Python基础知识Task5 字典一、字典、集合、序列练习题：1、字典基本操作字典内容如下:dic = {‘python’: 95,‘java’: 99,‘c’: 100}用程序解答下面的题目#字典的长度是多少dic = {'python':95, 'java':99, 'c':100}print(len(dic))# 3#请修改'java' 这个key对应的value值为98dic['java']=98print(dic)#{'python': 95, 'java
2020-07-31 23:55:24
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原创 Pyhon基础知识
Python基础知识Task4 列表、元组、字符串一、列表1.定义、创建列表是有序集合，没有固定大小，能够保存任意数量任意类型的python对象，语法为[元素1，元素2，…，元素n]。创建普通列表x = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday']print(x, type(x))# ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday'] <class 'li
2020-07-28 23:56:46
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原创 2020-07-25
Python基础知识Task3异常处理计算机语言运行时出现某种错误引发对应的异常，异常处理程序将被启动，从而恢复程序的正常运行。try - except语句try: 检测范围except Exception［as reason］ 出现异常后的处理代码工作方式：1.执行try子句2.没有发生异常，忽略except子句，try子句执行后结束3.如果在执行try子句的过程中发生异常，那么try子句余下的部分将被忽略。如果异常的类型和except之后的名称相符，那么对应的except
2020-07-25 22:21:06
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原创 2020-07-23
Python基础知识Task2一、条件语句if语句if expression: expr_true_suiteif 语句的条件表达式expression结果为真时，执行expr_true_suite，否则将继续执行紧跟在该代码后面的语句。单个if语句的expression条件表达式布尔操作符and，or，not实现多重条件判断。if_else语句if与else搭配使用，如果if语句的条件表达式布尔值为假，那么程序执行else语句后的代码。if语句支持嵌套，可以在一个if语句中嵌入另
2020-07-23 23:12:57
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原创 2020-07-22
Python基础知识Task1一.注释、运算符练习题11.注释：#注释整行；‘‘‘ ’’’或“““ ”””表示区间注释（多行注释）。练习题22.运算符加减乘/ 除（保留小数部分）//整除（不保留小数部分）%取余** 幂3.比较运算符＞大于＞＝大于等于＜小于＜＝小于等于＝＝等于（注意与＝（赋值）区别）！＝不等于4.逻辑运算符and 与 （2>1)and(3>7)or 或 （1>3）or(2<9)not 非 not(2>
2020-07-22 23:55:19
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原创 2020-07-06
计算机视觉（下）NO.4 HOG特征描述算子——行人检测HOG特征是一种图像局部特征，基本思想是对图像局部的梯度幅值和方向进行投票，形成基于梯度特性的直方图，然后将局部特征拼接起来作为总特征。HOG特征的原理为图像预处理，计算图像梯度，计算梯度直方图，Block归一化，获得HOG描述子。图像预处理包括灰度化和Gamma矫正。灰度化是选择操作，实际上，HOG特征描述可以将3通道的彩色图像转换成一定长度的特征向量。Gamma矫正公式为f(I) ＝I的γ次方。γ越大，图像越暗；为1时，表示没有变化。通
2020-07-06 23:35:23
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原创 2020-07-02
计算机视觉（上）Task NO.3 Harr特征算子——人脸检测Harr特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，其特征值是由特征模板内的白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Harr特征值反映了图像的灰度变化情况。矩形特征只对一些简单的图形结构。在计算矩形特征值时，需要用到积分图，它可以提高图像特征值计算的效率，只遍历一次就可以求出图像中所有区域像素和的快速计算。矩形特征的特征值，只与特征矩形的端点得积分图有关，与图像的坐标无关，所以只需要计算特征矩形的端点的积分图，再进行简单计算就可以
2020-07-02 23:47:09
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原创 2020-06-29
计算机视觉（下）NO.2人脸检测、LBP算法原始的LBP是一个特征提取器，将纹理特征定义为领域像素和中心像素的差的级联分布，周围像素的位置标记取决于中心像素值，原始的3*3LBP算子只能覆盖小范围区域，所以引进了圆形LBP算子。LBP具有灰度不变性，图像灰度处理后可以简化运算，但是并不具有旋转不变性，旋转可以改变特征，对于产生的二进制模式，不同的模式间如果只有两次以内（包含两次）的跳变，则为等价模式，除等价模式以外的其他模式，称为混合模式，如此进行改进以后，LBP模式数目可以实现降维，减少高频噪声的影响
2020-06-28 23:46:40
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原创 2020-06-24
计算机视觉（下）No.1 Harris角点检测算子基本概念即为识别图像中的角点区域。通过使用偏导数、泰勒公式、线性代数进行模型构建，可以检测出平坦区域、边缘区域、和角点区域。在平坦区域R绝对值小，角点区域R绝对值大，边缘区域R为负。所以检测出交点的数量与参数k有关，k较小，则灵敏性较强，检测出的角点比较多，反之，灵敏度较弱。Harris算子具有亮度不变性，对比度不变性和旋转不变性，但是改变图片的比例，则可能会改变检测的角点，所以不具有尺度不变性。对于该算法，我想到可能可以在多目标追踪上有所用途，也就是
2020-06-24 23:50:36
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