地牢关卡过完,接下来是边缘的森林! 1,森林保卫战 hero.moveUp() hero.buildXY("fence", 40, 52) hero.moveDown() hero.moveDown() hero.buildXY("fence", 40, 20) 2,羊肠小道 # It's the first point of the path. hero.moveXY(36, 59) # Move at the next points of the path. h…

最近迷上了玩CodeCombat,特将地牢关卡的Python代码整理如下,供有兴趣的人学习交流探讨 1,Kithgard地牢 hero.moveRight() hero.moveDown() hero.moveRight() 2,深藏的宝石 hero.moveRight() hero.moveDown() hero.moveUp() hero.moveUp() hero.moveRight() 3,幽灵守卫 # 避开食人魔的视线,夺取宝石. hero.moveRight() hero.moveU…

1.地牢 # 向宝石进发. # 小心撞墙! # 在下面输入你的代码. self.moveRight() self.moveDown() self.moveRight() 2.深藏的宝石 # 利用你的移动命令收集所有宝石. self.moveRight() self.moveDown() self.moveUp() self.moveUp() self.moveRight() 3.幽灵守卫 # 避开食人魔的视线,夺取宝石. self.moveRight() self.moveUp() self.m…

随机森林入门攻略(内含R.Python代码) 简介 近年来,随机森林模型在界内的关注度与受欢迎程度有着显著的提升,这多半归功于它可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去,从而使人们能够高效快捷地获得第一组基准测试结果.在各种各样的问题中,随机森林一次又一次地展示出令人难以置信的强大,而与此同时它又是如此的方便实用. 需要大家注意的是,在上文中特别提到的是第一组测试结果,而非所有的结果,这是因为随机森林方法固然也有自己的局限性.在这篇文章中,我们将向你介绍运用随机森林构建预测模型时最令人感兴趣…

XGBoost参数调优完全指南(附Python代码):http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html https://www.zhihu.com/question/41354392 [以下转自知乎] https://www.zhihu.com/question/45487317 为什么xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度? XGBoost除去正则和并行的优化,我觉得和传统GBDT最核心的区别是:1. 传统GBDT的每颗树学习的是…

所谓学习问题,是指观察由n个样本组成的集合,并依据这些数据来预測未知数据的性质. 学习任务(一个二分类问题): 区分一个普通的互联网检索Query是否具有某个垂直领域的意图.如果如今有一个O2O领域的垂直搜索引擎,专门为用户提供团购.优惠券的检索:同一时候存在一个通用的搜索引擎,比方百度,通用搜索引擎希望可以识别出一个Query是否具有O2O检索意图,如果有则调用O2O垂直搜索引擎,获取结果作为通用搜索引擎的结果补充. 我们的目的是学习出一个分类器(classifier),分类器能够理解为一个函…

Python并不支持真正意义上的多线程.Python中提供了多线程包,但是如果你想通过多线程提高代码的速度,使用多线程包并不是个好主意.Python中有一个被称为Global Interpreter Lock(GIL)的东西,它会确保任何时候你的多个线程中,只有一个被执行.线程的执行速度非常之快,会让你误以为线程是并行执行的,但是实际上都是轮流执行.经过GIL这一道关卡处理,会增加执行的开销.这意味着,如果你想提高代码的运行速度,使用threading包并不是一个很好的方法. 不过还是有很多理由…

答案 Python并不支持真正意义上的多线程.Python中提供了多线程包,但是如果你想通过多线程提高代码的速度,使用多线程包并不是个好主意.Python中有一个被称为Global Interpreter Lock(GIL)的东西,它会确保任何时候你的多个线程中,只有一个被执行.线程的执行速度非常之快,会让你误以为线程是并行执行的,但是实际上都是轮流执行.经过GIL这一道关卡处理,会增加执行的开销.这意味着,如果你想提高代码的运行速度,使用threading包并不是一个很好的方法. 不过还是有很…

梯度下降法的python代码实现(多元线性回归最小化损失函数) 1.梯度下降法主要用来最小化损失函数,是一种比较常用的最优化方法,其具体包含了以下两种不同的方式:批量梯度下降法(沿着梯度变化最快的方向进行搜索最小值)和随机梯度下降法(主要随机梯度下降,通过迭代运算,收敛到最小值) 2.随机梯度与批量梯度计算是梯度下降的两种比较常用的方法,随机梯度下降法计算效率较高,不过不太稳定,对于批量梯度下降法,虽然计算速度较慢,但是计算方向稳定,它一定会朝着我们最优化的方向不断的进行靠近计算,结合以上两种方…

title: 可爱的豆子--使用Beans思想让Python代码更易维护 toc: false comments: true date: 2016-06-19 21:43:33 tags: [Python, Java, 经验] category: Python --- 我曾经是一个对Java非常反感的人,因为Java的语法非常啰嗦.而用惯了动态类型的Python再使用静态类型的Java就会觉得多出了很多的工作量. 因为工作的关系,我开始使用Java来做项目.在这个过程中,我发现Java在某些方面…