Django-Model操作数据库(增删改查.连表结构) 一.数据库操作 1.创建model表        …

主席树入门 时隔5个月,我又来填主席树的坑了,现在才发现学算法真的要懂了之后,再自己调试,慢慢写出来,如果不懂,就只会按照代码敲,是不会有任何提升的,都不如不照着敲. 所以搞算法一定要弄清原理,和代码为什么要这么写. 下面是我找的一篇博客,写的真的很好,我就是用这个看懂的,但我还觉得有几点注意要说: 一: 你要想学主席树,就一定要会灵活运用线段树,这里也有一篇线段树的博客:点这里 我认为当你把这上面给出代码的题都自己写了一遍之后 你就算是可以灵活运用线段树了. 二: 下面这篇博客给出的那个例子非…

目录 sklearn.neighbors.NearestNeighbors 参数/方法 基础用法 用于监督学习 检测异常操作(一) 检测异常操作(二) 检测rootkit 检测webshell sklearn.neighbors.NearestNeighbors 参数: 方法: 基础用法 print(__doc__) from sklearn.neighbors import NearestNeighbors import numpy as np X = np.array([[-, -], [-…

题目链接:https://cn.vjudge.net/contest/284294#problem/A 题目大意:主席树查询区间第k小. 具体思路:主席树入门. AC代码: #include<iostream> #include<stdio.h> #include<algorithm> #include<vector> using namespace std; # define ll long long ; struct node { int sum; in…

本篇文章分为两个部分,前一部分主要简单介绍K近邻,后一部分是一个例子 第一部分--K近邻简介 从字面意思就可以容易看出,所谓的K近邻,就是找到某个样本距离(这里的距离可以是欧式距离,曼哈顿距离,切比雪夫距离等)最近的K个数据,根据最近的K个邻居属于什么分类,来判断这个样本属于什么分类. 简单说一下优缺点: 优点:简单,适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签), kNN比SVM的表现要好. 缺点:I:计算量大  II.如果某个分类占绝对优势,分类的效果很差,比如,印度阿三主…

主要内容: 1.k近邻 2.python实现 1.什么是k近邻(KNN) 在入门-1中,简单地实现了基于用户协同过滤的最近邻算法,所谓最近邻,就是找到距离最近或最相似的用户,将他的物品推荐出来. 而这里,k近邻(K Nearest Neighbor)的意思就是,找出最近或最相似的k个用户,将他们的评分(相似度权重求和)最高的几个物品进行推荐. 2.python实现 代码中有两个数据集, 一个是直接写在的代码中的users: 一个是包含在BX-Book-Ratings.csv.BX-Books.c…

数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 简介 scikit-learn 估计器 加载数据集 进行fit训练 设置参数 预处理 流水线 结尾 数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 数据挖掘入门系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址:GitHub 在上一篇博客中,我们使用了简单的OneR算法对Iris进行分类,在…

A data stream is a real-time, continuous, ordered sequence of items. Some examples include sensor data, Internet traffic, financial tickers, on-line auctions, and transaction logs such as Web usage logs and telephone call records. Likewise, queries o…

poj2104找了个板子..,但是各种IO还可以进行优化 /* 找区间[l,r]第k大的数 */ #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; #define maxn 100005 ]; int n,q,a[maxn],b[maxn],m,rt[maxn],size; int build(int l,int r){…

邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性. 数据预备,这里使用random函数生成10*2的矩阵作为两列特征值,1个10个元素数组作为类别值 import numpy as npimport ma…