手写专题
stl的sort和手写快排的运行效率哪个比较高？
STL的sort必然要比你自己写的快排要快，因为你自己手写一个这么复杂的sort，那就太闲了。STL的sort是尽量让复杂度维持在O(N log N)的，因此就有了各种的Hybrid sort algorithm。 题主你提到的先quicksort到一定深度之后就转为heapsort，这种是introsort。 每种STL实现使用的算法各有不同，GNU Standard C++ Lib
T1打卡——mnist手写数字识别
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 1.定义GPU import tensorflow as tfgpus=tf.config.list_physical_devices("GPU")if gpus:gpu0=gpus[0]tf.config.experimental.set_memort_groth(gpu0,True) #设置GPU现存用量按需
【DL--22】实现神经网络算法NeuralNetwork以及手写数字识别
1.NeuralNetwork.py #coding:utf-8import numpy as np#定义双曲函数和他们的导数def tanh(x):return np.tanh(x)def tanh_deriv(x):return 1.0 - np.tanh(x)**2def logistic(x):return 1/(1 + np.exp(-x))def logistic_derivati
【tensorflow CNN】构建cnn网络，识别mnist手写数字识别
#coding:utf8"""构建cnn网络，识别mnistinput conv1 padding max_pool([2,2],strides=[2,2]) conv2 x[-1,28,28,1] 卷积 [5,5,1,32] -> [-1,24,24,32]->[-1,28,
【tensorflow 全连接神经网络】 minist 手写数字识别
主要内容： 使用tensorflow构建一个三层全连接传统神经网络,作为字符识别的多分类器。通过字符图片预测对应的数字，对mnist数据集进行预测。 # coding: utf-8from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot
手写全排列（递归 | 非递归）
博客搬家：最爱午后红茶 以下内容转自：点击打开链接 用C++写一个函数, 如 Foo(const char *str), 打印出 str 的全排列, 如 abc 的全排列: abc, acb, bca, dac, cab, cba 一．全排列的递归实现 为方便起见，用123来示例下。123的全排列有123、132、213、231、312、321这六种。首先考虑213和321这
《西瓜书》第三章 线性模型 手写版笔记
《西瓜书》第三章 线性模型 手写版笔记 文章目录 《西瓜书》第三章 线性模型 手写版笔记3.0 知识点总览3.1 线性回归(Linear Regression)求解的推导过程3.1.1 单变量线性回归3.1.2 多变量线性回归3.1.3 对数线性回归 3.2 逻辑回归(Logistic Regression)3.3 线性判别(LDA)3.4 多分类学习的拆分策略3.5 处理类别不平衡问题三
手写服务器httpserver_xml配置文件_sax解析基础应用JAVA205-206
来源：http://www.bjsxt.com/ 一、S02E205_01手写服务器httpserver_xml配置文件_sax解析基础 XML package com.test.xml;import java.io.IOException;import java.util.List;import javax.xml.parsers.ParserConfigurationExcepti
手写服务器httpserver_封装分发器_多请求处理_多态_反射JAVA202-204
来源：http://www.bjsxt.com/ 一、S02E202_01手写服务器httpserver_封装分发器 <html><head><title>第一个表单</title></head><body><pre>method：请求方式 get/postget：默认方式，数据量小，安全性不高post：量大，安全性相对高action：请求的服务器路径id：编号，前端（用户的浏览器）区分唯一性
手写服务器httpserver_封装Response_封装Request_JAVA199-201
来源：http://www.bjsxt.com/ 一、S02E199_01手写服务器httpserver_封装Response <html><head><title>第一个表单</title></head><body><pre>method：请求方式 get/postget：默认方式，数据量小，安全性不高post：量大，安全性相对高action：请求的服务器路径id：编号，前端（用户的浏览器）
手写服务器httpserver_准备_http协议_http工具JAVA197-198
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手写服务器httpserver_准备_Socket入门_htmlJAVA195-196
来源：http://www.bjsxt.com/ 一、S02E195_01手写服务器httpserver_准备_Socket入门 package com.test.server;import java.io.BufferedReader;import java.io.IOException;import java.io.InputStreamReader;import java.net.
手写tomcat 加手写线程池结合
一介绍： 前面的介绍copy别人的： 很多初学或将学java web的朋友总是被一系列异于常规java project的流程结构所困惑，搞不清事情的本质，这里就以最简单的方式来让初出茅庐的新手对java web项目有个清晰明了的认识。 学java web的必定先行学过java基础，众所周知，java项目运行于一个public类中的一个pulblic static void main（Stri
Kaggle竞赛——手写数字识别（Digit Recognizer）
目录 1. 数据集介绍2. 数据分析3. 数据处理与封装3.1 数据集划分3.2 将数据转为tensor张量3.3 数据封装 4. 模型训练4.1 定义功能函数4.1 resnet18模型4.3 CNN模型4.4 FCNN模型 5. 结果分析5.1 混淆矩阵5.2 查看错误分类的样本 6. 加载最佳模型7. 参考文献 本次手写数字识别使用了resnet18（比resnet50精度更
手写 webpack loader
webpack loader (webpack 加载器) webpack => web pack 1)转换ES6语法成ES5 2)处理模块加载依赖 3)生成一个可以在浏览器加载执行的 js 文件 loader （引用定义） 1、是 webpack 用于在编译过程中解析各类文件格式，并输出； 2、本质上就是一个 node 模块，通过写一个函数来完成自动化的过程； 3、由此我们就可以在开发模式下，通
来聊聊我用go手写redis这件事
写在文章开头 网上有看过一些实现redis的项目，要么完全脱离go语言的理念，要么又完全去迎合c的实现理念，也不是说这些项目写的不好，只能说不符合笔者所认为的那种"平衡"，于是整理了一段时间的设计稿，自己尝试着用go语言写了一版"有redis味道"的mini-redis。 截至目前，笔者已经完成了redis服务端和客户端交互的基本通信架构和实现基调，如下所示，可以看到笔者已经实现了ping
Javascript常见面试手写题
Javascript常见面试手写题 欢迎Star ⭐️ github 通过自动化脚本，每次push会自动跑单测 100%单测通过,每一个方法都使用jest单元测试进行了验证 后续会持续更新 单测报告 每次push自动生成测试报告 覆盖率单测概览 函数 题目描述1.防抖2.节流5.深浅拷贝6.发布订阅7.函数柯里化8.组合函数9.before函数10.偏函数 数组 题目描述3.
前端宝典二十一：前端异步编程规范手写Promise、async、await
本文主要探讨前端异步编程的处理方式、处理场景，并且手写Promise的全家桶，介绍async、await方法使用 一、异步处理方式有： 1. 回调函数 function fetchDate(callback) {setTimeout(() => {const date = new Date();callback(date);}, 1000); }fetchDate((function
【深入理解SpringCloud微服务】深入理解微服务配置中心原理，并手写一个微服务配置中心
【深入理解SpringCloud微服务】深入理解微服务配置中心原理，并手写一个微服务配置中心 为什么要使用配置中心配置中心原理如何手写一个配置中心使用PropertySourceLocator监听配置变更，刷新配置 实现一个微服务配置中心服务端库表ConfigCenterControllerConfigCenterServiceLongPollingServiceConfigCenterSe
python入门基础1（环境配置及手写数字识别）
python python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。基础语法学习 // 运行某个程序python name.py Anaconda简介 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题； 基本概念——c
手写决策树ID3算法（python）
决策数(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。看字面意思应该也比较容易理解，相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络，似乎决策树感觉“亲切”许多。 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失值不敏感，可以处理不相关特征数据。 缺点：可能会产生过度匹配的问题。 使用数据类型：数值型和标称型。 简单介绍完毕，让我们来通过一个例子让决策
uniapp小程序实现横屏手写签名
<template><view class="signBox column-me"><!-- 这个是自定义的title-可根据自己封装的title的作为调整 --><status-bar title="电子签名" :bgColor="null"></status-bar><view class="topHint">请绘制清晰可辨的签名并保存</view><canvas class="canva
深度学习实战3--GAN：基础手写数字对抗生成
本节目标 1.看懂GAN 基础架构的代码； 2.重点是GAN 的损失函数的构成； 3.理解如何从 GAN 修改成CGAN; 4.尝试复现本章实战任务 任务描述 GAN 的任务是生成，用两个模型相互对抗，来增强生成模型的效果。此处准备的数据集是MNIST手写数字，希望生成类似的手写数字的图像。 判别器和生成器：生成器 G 是创造者，负责生成新的数据实例，而判别器 D