基础部分 map,reduce,filter,sort,推导式,匿名函数lambda , 协程,异步io,上下文管理 自定义字符串转数字方法一不使用reduce import re def str2int(s): if not re.match(r'^\d+$',s): raise ValueError('请检查数字格式是否正确') else: digital={'0':0,"1":1,"2":2,"3":3,"4":4,&q…
手写自己的call,我们要先通过call的使用,了解都需要完成些什么功能? call()进行了调用,是个方法,已知是建立在原型上的,使用了多个参数(绑定的对象+传递的参数). 我们把手写的函数起名为myCall,obj作为形参承载传过来的第一个参数(即绑定的对象). Function.prototype.myCall = function(obj){} call的调用对this的指向进行了改变,而this是函数,这是前提(对this进行判断). Funtion.prototype.myCall…
PCA降维识别手写数字 关注公众号"轻松学编程"了解更多. PCA 用于数据降维,减少运算时间,避免过拟合. PCA(n_components=150,whiten=True) n_components参数设置需要保留特征的数量,如果是小数,则表示保留特征的比例; 设为大于零的整数,会自动的选取n个主成分- whiten: 默认为False,若为True表示做白化处理,白化处理主要是为了使处理后的数据方差都一致 PCA降维识别手写数字 导包 import numpy as np imp…
有了对call().apply()的前提分析,相信bind()我们也可以手到擒来. 参考前两篇:'对call()函数的分析' 和 '对apply()函数的分析',我们可以先得到以下代码: Function.prototype.myBind = function(obj){ // 判断调用对象是否为函数 if(typeof this !== 'function'){ console.error('type error!') } // 判断绑定的对象 obj = obj || window; } b…
apply()函数,在功能上类似于call(),只是传递参数的格式有所不同. dog.eat.call(cat, '鱼', '肉'); dog.eat.apply(cat, ['鱼', '肉']); 因此我们完全可以套用 '上一篇对call()的分析',得到下列代码. Function.prototype.myApply = function(obj){ // 判断调用对象是否为函数 if(typeof this !== 'function'){ console.error('type erro…
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" con…
上一章我们手写了ArrayList的核心源码,ArrayList底层是用了一个数组来保存数据,数组保存数据的优点就是查找效率高,但是删除效率特别低,最坏的情况下需要移动所有的元素.在查找需求比较重要的情况下可以用ArrayList,如果是删除操作比较多的情况下,用ArrayList就不太合适了.Java为我们提供了LinkedList,是用链接来实现的,我们今天就来手写一个QLinkedList,来提示底层是怎么做的. 如上图,底层用一个双链表,另外有两个指示器,一个指向头,一个指向尾. 链表中…
本文节选自<Spring 5核心原理> 在之前的源码分析中我们已经了解到,依赖注入(DI)的入口是getBean()方法,前面的IoC手写部分基本流程已通.先在GPApplicationContext中定义好IoC容器,然后将GPBeanWrapper对象保存到Map中.在GPApplicationContext中设计两个Map:factoryBeanObjectCache保存单例对象的缓存,factoryBeanInstanceCache保存GPBeanWrapper的缓存,变量命名也和原生…
实验设备与软件环境 硬件环境:内存ddr3 4G及以上的x86架构主机一部 系统环境:windows 软件环境:Anaconda2(64位),python3.5,jupyter 内核版本:window10.0 实验内容和原理 (1)实验内容: 使用k近邻算法改进约会网站的配对效果.海伦使用约会网址寻找适合自己的约会对象,约会网站会推荐不同的人选.她将曾经交往过的的人总结为三种类型:不喜欢的人.魅力一般的人.极具魅力的人.尽管发现了这些规律,但依然无法将约会网站提供的人归入恰当的分类.使用KNN算…
实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说…