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天涯未抵

 
 

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2020年6月7日

Java-Python对垒之质数计算
摘要: @ Java 实现 class PrimeNumber{ public static void main(String[] args) { long start=System.currentTimeMillis(); int count=0; label:for(int i=1;i<=100000; 阅读全文
posted @ 2020-06-07 18:41 天涯未抵 阅读(137) 评论(0) 推荐(0)
 

2020年3月1日

使用Packet Tracer对不同网段组网模拟
摘要: @[toc] 1. 不同网段通信 处于同于一个网段的电脑通过集线器或者交换机可以实现互相通信,处于不同网段的电脑就需要通过路由器来实现,这里可以通过Cisco的Packet Tracer软件来模拟这一过程。注:不同网段是指两个局域网的ip地址的网络号不同。 2.软件模拟设备配配置参数 这里使用的四台 阅读全文
posted @ 2020-03-01 10:02 天涯未抵 阅读(933) 评论(0) 推荐(0)
 

2020年2月24日

哑编码的两种方法
摘要: 1.使用pd的replace方法 例如: 使用replace方法将j将值替换'Fully Paid’为1,这种方法一般标签二值化的时候用 df.loan_status.value_counts() 先查看该列的值的类别数目 df.loan_status.replace('Fully Paid',va 阅读全文
posted @ 2020-02-24 21:20 天涯未抵 阅读(717) 评论(0) 推荐(0)
 

2020年2月18日

AdaBoost scikit-learn相关参数
摘要: 1.AdaBoostClassifier base_estimator :弱分类器对象,默认为CART分类树 DecisionTreeClassifier; algorithm :SAMME和SAMME.R;SAMME表示构建过程中 使用样本集分类效果作为弱分类器的权重;SAMME.R使用对样本集分 阅读全文
posted @ 2020-02-18 20:32 天涯未抵 阅读(297) 评论(0) 推荐(0)
 

2020年2月17日

KNN scikit-learn相关参数
摘要: KNeighborsClassifier & KNeighborsRegressor weights :样本权重,可选参数: uniform(等权重)、distance(权重和距离成反比,越近影响越强);默认为uniform。 n_neighbors :邻近数目,默认为5。 algorithm :计 阅读全文
posted @ 2020-02-17 20:59 天涯未抵 阅读(275) 评论(0) 推荐(0)
 

2020年2月14日

递归思想的应用-根据二叉树的中序遍历和前序遍历重建二叉树
摘要: 如题 输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果,请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6},则重建二叉树并返回。 解题思想 前序遍历是 根左右 ,中序遍历是 左跟右 。根 阅读全文
posted @ 2020-02-14 14:57 天涯未抵 阅读(148) 评论(0) 推荐(0)
 

2020年2月12日

递归
摘要: 1.自己调用自己 2. 参数满足一个条件时,函数不再执行(递归的出口,否则出现死循环) 3.例子 阅读全文
posted @ 2020-02-12 20:37 天涯未抵 阅读(109) 评论(0) 推荐(0)
 

2020年2月10日

Python多进程
摘要: @[toc] Python多进程 • 用multiprocessing替代Thread • multiprocessing库的出现很大程度上是为了弥补thread库因为GIL低效的缺陷。它完整的复制了一套thread所提供的接口方便迁移。唯一的不同就是它使用了多进程而不是多线程。每个进程有自己的独立 阅读全文
posted @ 2020-02-10 20:24 天涯未抵 阅读(153) 评论(0) 推荐(0)
 
进程与线程
摘要: @[toc] 进程与线程 1. 进程是程序执行的最小线程 2. 一个进程由多个线程组成 3. 进程之间相互独立,同一个进程各线程共享内存空间包括代码段、数据集、堆等)及一些进程级的资源(如打开文件和信号),某进程内的线程在其它进程不可见; 4. 调度和切换:线程上下文切换比进程上下文切换要快得多。 阅读全文
posted @ 2020-02-10 20:16 天涯未抵 阅读(125) 评论(0) 推荐(0)
 

2020年2月8日

GBDT scikit-learn相关参数
摘要: @[toc] 1.GradientBoostingClassifier loss :给定损失函数,可选对数似然函数deviance和指数损失函数exponential;默认为deviance;不建议修改。 n_estimators :最大迭代次数,值过小可能会导致欠拟合,值过大可能会导致过拟合,一般 阅读全文
posted @ 2020-02-08 23:04 天涯未抵 阅读(414) 评论(0) 推荐(0)
 
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