在春节放假前两天我偶然看到了A\*算法(A\*算法是一个启发式的地图寻路算法),感觉挺有意思.正好放假前也没有什么事情,就花了一个下午写出算法的骨架,节后又花了半天时间完善屏幕输出的细节并且调试完成.该实现只是一时兴起的随手而作,没有考虑性能和扩展性等问题.正在学习A\*算法的朋友可以拿去随便折腾.                               Email: wang.zhigang@hotmail.com                             代码的运行效果如下

作为一个数据分析师,应该信奉一句话--"一图胜千言".不过这里要说的并不是数据可视化,而是一款全民向的产品形态--表情包!!!! 表情包不仅仅是一种符号,更是一种文化--是促进社交乃至社会发展的动力之一,就像懒.我们坚持认为,一张优秀的表情包,应该是一幅艺术品,是那忽如一夜春风来的灵感爆发,是那嘈嘈切切错杂弹的情思激荡,是那直挂云帆济沧海的壮志豪情,是那一览天下众山小的荣耀胜利--是不可以容忍码农用其惯有的形式固定.流程固定.毫无美感.毫无艺术的变幻和惊喜的直线思维解构.然而,在生产表

可以画画啊!可以画画啊!可以画画啊! 对,有趣的事情需要讲三遍. 事情是这样的,通过python的深度学习算法包去训练计算机模仿世界名画的风格,然后应用到另一幅画中,不多说直接上图! 这个是世界名画"毕加索的自画像"(我也不懂什么是世界名画,但是我会google呀哈哈),以这张图片为模板,让计算机去学习这张图片的风格(至于怎么学习请参照这篇国外大牛的论文http://arxiv.org/abs/1508.06576)应用到自己的这张图片上. 结果就变成下面这个样子了 咦,吓死宝宝了,不

Python:SMOTE算法 直接用python的库, imbalanced-learn imbalanced-learn is a python package offering a number of re-sampling techniques commonly used in datasets showing strong between-class imbalance. It is compatible with scikit-learn and is part of scikit-l

除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法,Python中一样可以使用支持向量机做分类.因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法,本文的运行环境是Pycharm. 一.导入sklearn算法包 Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法,具体使用详见官方文档说明:http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html#support-vector-machines. skleran中集成了许多算

粉丝朋友们,不知道大家看故事看腻了没(要是没腻可一定留言告诉我^_^),今天这篇文章换换口味,正经的来写写技术文.言归正传,咱们开始吧! 本文结构: 需求背景 进击的Python Java和Python 给Python加速 寻找方向 Jython? Python->Native代码 整体思路 实际动手 关键问题 import的问题 Python GIL问题 测试效果 总结 需求背景 进击的Python 随着人工智能的兴起,Python这门曾经小众的编程语言可谓是焕发了第二春. 以tensorfl

python使用SVC算法评估汽车价值 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 这是一个关于汽车测评的数据集, 类别变量为汽车的测评: (unacc,ACC,good,vgood) ​ 分别代表(不可接受,可接受,好,非常好) 而6个属性变量分别为 买入价,维护费,车门数,可容纳人数,后备箱大小,安全性. 值得一提的是6个属性变量全部是有序类别变量, 比如「可容纳人数」值可为「2,4,more」, 「安全性」值可为「low, med, high」 price.maint.doors.per

最近忙着准备各种笔试的东西,主要看什么数据结构啊,算法啦,balahbalah啊,以前一直就没看过这些,就挑了本简单的<啊哈算法>入门,不过里面的数据结构和算法都是用C语言写的,而自己对python相对比较熟悉,而且感觉用python实现数据结构相对容易一点.就把这个月来学到的一些,整理一下做个月底总结. 涉及到的书有<啊哈算法>.<复杂性思考>.<数据结构基础(C语言版) 第二版>.<Python Algorithms>,以及其他大牛们的网上教

模块可以包含可执行语句以及函数的定义. 这些语句通常用于初始化模块. 它们只在 第一次 导入时执行.只在第一次导入的时候执行,第一次.妈蛋的第一次...后面再次导入就不执行了. [1](如果文件以脚本的方式执行,它们也会运行.) 每个模块都有自己的私有符号表, 模块内定义的所有函数用其作为全局符号表. 被导入的模块的名字放在导入模块的全局符号表中. import 语句的一个变体直接从被导入的模块中导入名字到导入模块的符号表中. 例如: >>> >>> from fibo

你真的理解Python中MRO算法吗? MRO(Method Resolution Order):方法解析顺序. Python语言包含了很多优秀的特性,其中多重继承就是其中之一,但是多重继承会引发很多问题,比如二义性,Python中一切皆引用,这使得他不会像C++一样使用虚基类处理基类对象重复的问题,但是如果父类存在同名函数的时候还是会产生二义性,Python中处理这种问题的方法就是MRO. [历史中的MRO] 如果不想了解历史,只想知道现在的MRO可以直接看最后的C3算法,不过C3所解决的问题

本节开始学习模块的相关知识,主要包括模块的编译,模块的搜索路径.包等知识 1.模块 如果我们直接在解释器中编写python,当我们关掉解释器后,再进去.我们之前编写的代码都丢失了.因此,我们需要将我们编写的代码保存在文件中,这样我们就可以以脚本的形式多次运行它. 每一个包含Python语句并且扩展名为.py的文件就是一个模块,模块的名字就是文件名的名字(不包含扩展名).例如,我们创建一个文件:addab.py ,文件中的代码如下: def testAdd(a,b): print a+b #打印a

Lists 当实现 list 的数据结构的时候Python 的设计者有很多的选择. 每一个选择都有可能影响着 list 操作执行的快慢. 当然他们也试图优化一些不常见的操作. 但是当权衡的时候,它们还是牺牲了不常用的操作的性能来成全常用功能. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/python-datastruct-algorithm-list-dictionary.html,转载请注明源地址. 设计者有很多的选择,使他们实现list的数据结构.这些选

在计算机科学中,算法分析(Analysis of algorithm)是分析执行一个给定算法需要消耗的计算资源数量(例如计算时间,存储器使用等)的过程.算法的效率或复杂度在理论上表示为一个函数.其定义域是输入数据的长度,值域通常是执行步骤数量(时间复杂度)或者存储器位置数量(空间复杂度).算法分析是计算复杂度理论的重要组成部分. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/python-datastruct-algorithm-analysis.html,转

python socket发送魔法包网络唤醒开机.py 现在的电脑应该都普遍支持有线网络的WOL了,支持无线网络唤醒的电脑,可能比较少. """ python socket发送魔法包网络唤醒开机.py 2016年3月20日 20:40:42 codegay _(:3」∠)_愿佛祖保佑我主永无BUG→_→ 参考不止以下文章,不能一一列出,均在此表示感谢: 一个简单的python socket编程: http://openexperience.iteye.com/blog/145

安装xlrd读取模块 首先去官网或者pypi下载安装包,然后解压到任意目录 在dos下进入该目录,执行python setup.py install安装 验证成功进入python,执行import 包 然后在C:\Python27\Lib\site-packages目录下会有xlrd的文件夹 同理安装xlwt写入模块和和追加写入模块xlutils """ #直接写入 import xlwt #excel的写入模块 xlwt book = xlwt.Workbook() #bo

自己用Python写的数据挖掘中的ID3算法,现在觉得Python是实现算法的最好工具: 先贴出ID3算法的介绍地址http://wenku.baidu.com/view/cddddaed0975f46527d3e14f.html 自己写的ID3算法 from __future__ import division import math table = {'age': {'young', 'middle', 'old'}, 'income': {'high', 'middle', 'low'},

题目大意:给你一个有向图,并给你三个数s.t 和 k ,让你求从点 s 到 点 t 的第 k 短的路径.如果第 k 短路不存在,则输出“-1” ,否则,输出第 k 短路的长度. 解题思路:这道题是一道简单的启发式搜索题目.而启发式搜索中A星算法是比较好理解的.A星算法中需要用到一个估价函数:f(n) = g(n)+ h(n).其中,g(n)是当前量,h(n)是估计量,两者之和 f(n) 是估计值 .在这道题中,g(n)是从起点 s 到 点n 的已走距离,h(n)是从点n 到终点 t 的最短距离(

python编写网络抓包分析脚本 写网络抓包分析脚本,一个称手的sniffer工具是必不可少的,我习惯用Ethereal,简单,易用,基于winpcap的一个开源的软件 Ethereal自带许多协议的 decoder,但是它的架构并不灵活,如果你要加入一个自己定义的的解码器,得去修改Ethereal的代码,再重新编译,相当的烦琐 对于一般的明文协议,没有什么问题,但是对于加密协议,比如网络游戏,客户端程序一般会在刚连接上的时候,发送一个随机密钥,而后的报文都会用这个密钥进 行加密,诸如此类.要想

原文:算法起步之A星算法 用途: 寻找最短路径,优于bfs跟dfs 描述: 基本描述是,在深度优先搜索的基础上,增加了一个启发式算法,在选择节点的过程中,不是盲目选择,而是有目的的选的,F=G+H,f(n)=g(n)+h(n) g(n)是当前节点到开始节点的花费h(n)是当前节点到结束节点的花费f(n)是衡量一个衡量标准 最核心的是h(n)的估算,这里用到了启发式算法,且h(n)=<h*(n) (h*(n)为实际问题的代价值).曼哈顿(manhattan)估价函数曼哈顿方法,它计算从当前格到目的

A *搜索算法称为A星算法.这是一个在图形平面,路径.求出最低通过成本的算法. 经常使用于游戏中的NPC的移动计算,或线上游戏的BOT的移动计算上. 首先:1.在Map地图中任取2个点,開始点和结束点 2.首先推断该点是不是不能够穿越的点,或者是已经再close中了 3.假设2步骤为真.什么都不做,假设为假,那么我们就进行加入了 4.假设在加入的时候,发现该点在open中不存在.那么我们直接加入,并且视之为当前节点,假设该点              存在open中,那么我们比較G值,假设发现当

A*搜寻算法[编辑] 维基百科,自由的百科全书 本条目需要补充更多来源.(2015年6月30日) 请协助添加多方面可靠来源以改善这篇条目,无法查证的内容可能会被提出异议而移除. A*搜索算法,俗称A星算法.这是一种在图形平面上,有多个节点的路径,求出最低通过成本的算法.常用于游戏中的NPC的移动计算,或在线游戏的BOT的移动计算上. 该算法综合了BFS(Breadth First Search)和Dijkstra算法的优点:在进行启发式搜索提高算法效率的同时,可以保证找到一条最优路径(基于评估函