镇场诗:---大梦谁觉,水月中建博客.百千磨难,才知世事无常.---今持佛语,技术无量愿学.愿尽所学,铸一良心博客.------------------------------------------ 1 code >>> print("hello world\n" * 8) 2 show hello world hello world hello world hello world hello world hello world hello world hello

""" #给定一个只包含正整数的非空数组,返回该数组中重复次数最多的前N个数字 #返回的结果按重复次数从多到少降序排列(N不存在取值非法的情况) 解题思路: 1.设定一个空字典,去存储列表中的值和值出现的次数 2.使用L.count()方法可以统计出L中值出现的次数 3.使用sorted方法可以进行排序,sorted(iterable,key,reverse) 注意key是函数 4.列表中的元祖取值 d[i][j] i是哪一个元祖,j是元祖中的第几个值 ""

Counter类:计算序列中出现次数最多的元素 from collections import Counter c = Counter('abcdefaddffccef') print('完整的Counter对象:', c) a_times = c['a'] print('元素a出现的次数:', a_times) c_most = c.most_common(3) print('出现次数最多的三个元素:', c_most) times_dict = c.values() print('各元素出现

多任务编程:可以有效的利用计算机资源,同时执行多个任务进程:进程就是程序在计算机中一次执行的过程进程 和 程序的区别:    1.程序是一个静态文件的描述,不占计算机的系统资源    2.进程是一个动态的过程,占有cpu.内存等资源,有一定的生命周期注意:同一个程序的不同执行过程即为不同的进程问题1.什么决定了进程的创建    答:用户通过应用层程序进行进程的创建申请-->调用操作系统接口进行进程创建        -->告知系统内核创建新的进程提供给应用层使用问题2.进程如何占有CPU  

一.什么是pagerank PageRank的Page可是认为是网页,表示网页排名,也可以认为是Larry Page(google 产品经理),因为他是这个算法的发明者之一,还是google CEO(^_^).PageRank算法计算每一个网页的PageRank值,然后根据这个值的大小对网页的重要性进行排序.它的思想是模拟一个悠闲的上网者,上网者首先随机选择一个网页打开,然后在这个网页上呆了几分钟后,跳转到该网页所指向的链接,这样无所事事.漫无目的地在网页上跳来跳去,PageRank就是估计这个

<Machine Learning in Action>-- 剖析支持向量机,单手狂撕线性SVM 前面在写NumPy文章的结尾处也有提到,本来是打算按照<机器学习实战 / Machine Learning in Action>这本书来手撕其中代码的,但由于实际原因,可能需要先手撕SVM了,这个算法感觉还是挺让人头疼,其中内部太复杂了,涉及到的数学公式太多了,也涉及到了许多陌声的名词,如:非线性约束条件下的最优化.KKT条件.拉格朗日对偶.最大间隔.最优下界.核函数等等,天书或许.可

# 登录操作 PassWord_list = [] Reset_pw = '*#*#' def account_login(): if PassWord_list == []: PassWord = input("请设置初始密码:") if PassWord.isalnum(): PassWord_list.append(PassWord) account_login() else: print("密码只能是输入或字母,请重新输入") account_login()

一.变量赋值 a = 3 b = a a = 5 print a,b 5,3   变量命名规则:   1.显式 2.nums_of_alex_gf = 19 3.NumsOfAlexGf = 2 4.name-of-alex-gf = 22 (不合法) 5. 5name = 数字 不能开头 6. !name 不能特殊字符不能开头 7. name of 中间不能空格    二.if 条件判断  ,缩进   if expression1 if_suite   elif expression2    

阅读目录 一.if语句 1.1功能 1.2语法 1.2.1:单分支,单重条件判断 1.2.2:单分支,多重条件判断 1.2.3:if + else 1.2.4:多分支if + elif +else 1.2.5if语句小结 1.3案例 1.4三元表达式 二.while语句 2.1功能 2.2语法 2.2.1:基本语法 2.2.2:计数循环 2.2.3:计数无限循环 2.2.4:while与break,continue,else连用 2.2.5:while语句小结 2.3:案例 三.for语句 3.

常用算法与设计模式 选择排序 时间复杂度 二.计算方法 1.一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道.但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试,只需知道哪个算法花费的时间多,哪个算法花费的时间少就可以了.并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多. 一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度.记为T(n). 2.一般情况下,算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f(n),因此,算法的时间复杂度记

作业概述: 编写一个登录入口,实现如下功能: (1)输入用户名和密码 (2)认证成功后显示欢迎信息 (3)输错三次后锁定 流程图: readme: 1.程序配置文件: 黑名单文件blacklist.txt(可以存在,可以不存在) 白名单文件whitelist.txt存在,内容如下: zhangsan,1234 wang,1234 ding,1234 2.输入密码的时候不显示 代码: #coding=utf-8 import os import getpass BlackListFileName

一 背景 此算法诞生的背景是: 曼哈顿计划,有极大的计算需求. 计算机刚开始发展,最适合做计算. 蒙特卡洛算法理论基础是概率论,实际就是暴力计算逼近理想结果.正是在以上两个背景下,它刚好得到了极大的应用和发展. 二 概念 蒙特·卡罗算法,也称统计模拟方法,是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明,而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法.是指使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法.与它对应的是确定性算法.蒙特·卡罗方法在金融工程学,宏观经

一.集成开发环境 集成开发环境(IDE,Integrated development Enviroment)是用于提供程序开发环境的应用程序,一般包括代码编辑器.编译器.调试器和图形用户界面等工具.集成了代码编写.分析.编译.调试等功能. 常用的IDE: vim.Emacs #Linux系统下比较典型的文本编辑器 Eclipse #Java IDE,支持Java.Python.C.C++等 Visual Studio #微软开发的IDE,支持多种语言的开发 NotePad++ Sublime #

一:for 循环 1.          简单的说如果让你输出1到100之间的整数,用while该怎么实现呢? i= : print(i) i+= 看着是不是只有4行,但是有没有更加简单的办法,不妨我们使用for循环来试一下 for i in range(1,101,): print(i) 是不是更加简单,所以说我们总会选择最简单的方法去达到我们的目的九九乘法表:使用while while i <= 9: j = 1 while j <= i: print(str(j) + "*&q

一.了解python python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum).1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承.Python在设计上坚持了清晰划一的风格,这使得Python成为一门易读.易维护,并且被大量用户所欢迎的.用途广泛的语言. Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一,自从2004年以后,python的使用率是呈线性增长,由于Python语言的简洁.易读以及可扩展性,在国外用Py

意甲冠军:那是,  从数0-n小球进入相应的i%a箱号.然后买一个新的盒子. 今天的总合伙人b一个盒子,Bob试图把球i%b箱号. 求复位的最小成本. 每次移动的花费为y - x ,即移动前后盒子编号的差值的绝对值. 算法: 题目就是要求                  watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMjg0MTg0NQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissol

----------------------------------if else------------------------------1.最基本的if语句:if name =="Alex":#注意缩进 print("so handsome")#可以结束,没问题.#继续加条件:elif name =="oldboy": print("too old")else:#代表上面的条件都不成立走这个 print"goo

原文链接:http://www.cnblogs.com/guojidong/archive/2012/12/20/2826388.html 字符串: 正则表达式 正则表达式元字符与语法图: 注意事项: 正则表达式的嵌套需要使用“()”,例如(\d\d\d){2}代表的是六个数字\d\d\d{2}代表的是4个数字. 正则表达式每个分组会自动拥有一个组号,从左向右分别表示为\1,\2…例如(abc)\1代表匹配abc两次. 三种间隔符号——“^”(代表匹配字符串首部子串),“$”(代表匹配结束部分的

选择排序 时间复杂度 二.计算方法 1.一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道.但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试,只需知道哪个算法花费的时间多,哪个算法花费的时间少就可以了.并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多. 一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度.记为T(n). 2.一般情况下,算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f(n),因此,算法的时间复杂度记做:T(n)=O(f

测试开发Python培训:抓取新浪微博评论提取目标数据-技术篇   在前面我分享了几个新浪微博的自动化脚本的实现,下面我们继续实现新的需求,功能需求如下: 1,登陆微博 2,抓取评论页内容3,用正则表达式过滤出用户名,评论时间和评论内容4,内容存入数据库5,统计评论次数 # -*- coding: utf-8 -*- import requests import base64 import re import urllib import rsa import json import binasc

1. 关于全局最优化求解   全局最优化是一个非常复杂的问题,目前还没有一个通用的办法可以对任意复杂函数求解全局最优值.上一篇文章讲解了一个求解局部极小值的方法--梯度下降法.这种方法对于求解精度不高的情况是实用的,可以用局部极小值近似替代全局最小值点.但是当要求精确求解全局最小值时,梯度下降法就不适用了,需要采用其他的办法求解.常见的求解全局最优的办法有拉格朗日法.线性规划法.以及一些人工智能算法比如遗传算法.粒子群算法.模拟退火算法等(可以参见我之前的博客).而今天要讲的是一个操作简单但是不