https://blog.overfit.org/tags/%E7%BC%96%E7%A8%8B%E5%AE%9E%E8%B7%B5/Recent content in 编程实践 on 里列昂遗失的记事本Hugozh-cnSat, 11 Jun 2022 21:48:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2022-06-11-16366895-%E9%93%BE%E6%A0%88/Sat, 11 Jun 2022 21:48:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2022-06-11-16366895-%E9%93%BE%E6%A0%88/通过链表实现栈 #include&lt;iostream&gt; #include &quot;chainList.cpp&quot; using namespace std; template&lt;class T&gt; class linkedStack { public:https://blog.overfit.org/posts/2022-06-05-16345240-%E6%9E%84%E5%BB%BA%E6%95%B0%E7%BB%84%E6%A0%88%E7%B1%BB/Sun, 05 Jun 2022 21:47:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2022-06-05-16345240-%E6%9E%84%E5%BB%BA%E6%95%B0%E7%BB%84%E6%A0%88%E7%B1%BB/构建数组栈类 代码 #include &lt;iostream&gt; using namespace std; // 改变一个一维数组的长度 template&lt;class T&gt; void changeLength1D(T *&amp;a, int oldLengthhttps://blog.overfit.org/posts/2022-06-05-16344918-%E5%AF%B9%E8%A7%92%E7%9F%A9%E9%98%B5%E7%B1%BB/Sun, 05 Jun 2022 20:49:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2022-06-05-16344918-%E5%AF%B9%E8%A7%92%E7%9F%A9%E9%98%B5%E7%B1%BB/对角矩阵类（部分方法C++） 代码 #include&lt;iostream&gt; using namespace std; template&lt;class T&gt; class diagonalMatrix { public: explicit diagonalMatrhttps://blog.overfit.org/posts/2022-06-02-16337077-%E5%88%9B%E5%BB%BA%E5%92%8C%E4%BD%BF%E7%94%A8%E4%B8%8D%E8%A7%84%E5%88%99%E4%BA%8C%E7%BB%B4%E6%95%B0%E7%BB%84/Thu, 02 Jun 2022 11:09:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2022-06-02-16337077-%E5%88%9B%E5%BB%BA%E5%92%8C%E4%BD%BF%E7%94%A8%E4%B8%8D%E8%A7%84%E5%88%99%E4%BA%8C%E7%BB%B4%E6%95%B0%E7%BB%84/#include&lt;iostream&gt; using namespace std; int main() { int numberOfRows = 5; // 定义每一行的长度 int length[5] = {6, 3, 4, 2, 7}; // 声明一个二维数组变量https://blog.overfit.org/posts/2022-06-02-16337046-%E5%B9%B6%E6%9F%A5%E9%9B%86%E8%A7%A3%E5%86%B3%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E7%AD%89%E4%BB%B7%E7%B1%BB%E9%97%AE%E9%A2%98/Thu, 02 Jun 2022 11:02:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2022-06-02-16337046-%E5%B9%B6%E6%9F%A5%E9%9B%86%E8%A7%A3%E5%86%B3%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E7%AD%89%E4%BB%B7%E7%B1%BB%E9%97%AE%E9%A2%98/#include&lt;iostream&gt; using namespace std; // 使用数组实现的并查集算法 int *equivClass;// 等价类数组 int n;//元素个数 void initialize(int numberOfElements) {https://blog.overfit.org/posts/2022-06-01-16335774-%E7%AE%B1%E6%8E%92%E5%BA%8F/Wed, 01 Jun 2022 21:24:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2022-06-01-16335774-%E7%AE%B1%E6%8E%92%E5%BA%8F/箱排序 假定用一个链表保存一个班级学生清单。结点的数据有：学生姓名和考试分数。假设分数是0~100的整数。 采用箱排序可以把分数相同的结点放在同一个箱子里，然后把箱子连接起来就得到了有序的链表 链表定义 #include&lt;iostream&gt; #include &lt;https://blog.overfit.org/posts/2022-05-28-16322377-%E5%8D%95%E5%90%91%E9%93%BE%E8%A1%A8%E5%AE%9E%E7%8E%B0/Sat, 28 May 2022 22:35:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2022-05-28-16322377-%E5%8D%95%E5%90%91%E9%93%BE%E8%A1%A8%E5%AE%9E%E7%8E%B0/#include&lt;iostream&gt; #include &lt;sstream&gt; using namespace std; class illegalParameterValue { public: illegalParameterValue() : messahttps://blog.overfit.org/posts/2022-04-20-16171506-%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%A0%91%E7%9A%84%E9%81%8D%E5%8E%86/Wed, 20 Apr 2022 20:02:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2022-04-20-16171506-%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%A0%91%E7%9A%84%E9%81%8D%E5%8E%86/二叉树的遍历 本题要求给定二叉树的4种遍历 函数接口定义 void InorderTraversal( BinTree BT ); void PreorderTraversal( BinTree BT ); void PostorderTraversal( BinTree BThttps://blog.overfit.org/posts/2022-04-18-16159522-%E5%BF%AB%E9%80%9F%E6%8E%92%E5%BA%8Fc%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%AE%9E%E7%8E%B0/Mon, 18 Apr 2022 14:29:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2022-04-18-16159522-%E5%BF%AB%E9%80%9F%E6%8E%92%E5%BA%8Fc%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%AE%9E%E7%8E%B0/#include&lt;stdio.h&gt; void Swap(int *x, int *y) { int t; t = *x; *x = *y; *y = t; } int Partition(int A[], int p, int r) { int X = A[p]; /https://blog.overfit.org/posts/2022-04-15-16148361-%E9%80%86%E8%BD%AC%E9%93%BE%E8%A1%A8/Fri, 15 Apr 2022 11:37:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2022-04-15-16148361-%E9%80%86%E8%BD%AC%E9%93%BE%E8%A1%A8/单链表逆转 本题要求实现一个函数，将给定的单链表逆转 函数接口定义 List Reverse(List L); 其中List结构定义如下： typedef struct Node <em>PtrToNode; struct Node{ ElementType Data; /</em> 存储结点https://blog.overfit.org/posts/2022-04-10-16126493-avltree/Sun, 10 Apr 2022 16:45:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2022-04-10-16126493-avltree/#include&lt;stdio.h&gt; #include&lt;malloc.h&gt; #include&lt;stdlib.h&gt; struct AvlNode; typedef struct AvlNode *Position; typedef struct Ahttps://blog.overfit.org/posts/2022-03-05-15967723-%E5%A4%9A%E9%A1%B9%E5%BC%8F%E5%8A%A0%E6%B3%95/Sat, 05 Mar 2022 13:24:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2022-03-05-15967723-%E5%A4%9A%E9%A1%B9%E5%BC%8F%E5%8A%A0%E6%B3%95/多项式加法运算 采用不带头结点的单向链表，按照指数递减的顺序排列各项 struct PolyNode{ int coef;//系数 int expon;//指数 struct PolyNode *link;//指向下一个结点的指针 }; typedef struct PolyNohttps://blog.overfit.org/posts/2022-03-01-15951922-%E6%B1%82%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%AD%90%E5%88%97%E5%92%8C/Tue, 01 Mar 2022 19:08:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2022-03-01-15951922-%E6%B1%82%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%AD%90%E5%88%97%E5%92%8C/求最大子列和 给定个整数的序列，求函数 算法一 int MaxSubseqSum1(int A[], int N) {/<em>三重嵌套循环，时间复杂度是O(N^3)</em>/ int Thishttps://blog.overfit.org/posts/2022-02-23-15929317-%E8%AE%A1%E7%AE%97%E7%BB%99%E5%AE%9A%E5%A4%9A%E9%A1%B9%E5%BC%8F%E5%9C%A8%E7%BB%99%E5%AE%9A%E7%82%B9x-%E5%A4%84%E7%9A%84%E5%80%BC/Wed, 23 Feb 2022 21:36:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2022-02-23-15929317-%E8%AE%A1%E7%AE%97%E7%BB%99%E5%AE%9A%E5%A4%9A%E9%A1%B9%E5%BC%8F%E5%9C%A8%E7%BB%99%E5%AE%9A%E7%82%B9x-%E5%A4%84%E7%9A%84%E5%80%BC/计算给定多项式在给定点处的值 方法1 (f(x)=a_0+a_1x+cdots+a_{n-1}x^{n-1}+a_nx^n) double f_1(int n, double a[], double x) { int i; double p = a[0]; for (i = 1;https://blog.overfit.org/posts/2022-01-08-15778762-%E5%8E%BB%E5%99%AA%E8%87%AA%E5%8A%A8%E7%BC%96%E7%A0%81%E5%99%A8/Sat, 08 Jan 2022 16:53:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2022-01-08-15778762-%E5%8E%BB%E5%99%AA%E8%87%AA%E5%8A%A8%E7%BC%96%E7%A0%81%E5%99%A8/去噪自动编码器 强制自动编码器学习有用特征的另一种方法是向其输入中添加噪声，训练它来恢复原始的无噪声输入。这个想法自1980年代开始就存在（在Yann LeCun 1987年的硕士论文中提到过）。在2008年的论文中，Pascal Vincent等人表明自动编码器也可以用于特征提https://blog.overfit.org/posts/2021-12-30-15748194-%E6%8B%9F%E7%89%9B%E9%A1%BF%E6%B3%95python%E5%AE%9E%E7%8E%B0/Thu, 30 Dec 2021 11:55:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-12-30-15748194-%E6%8B%9F%E7%89%9B%E9%A1%BF%E6%B3%95python%E5%AE%9E%E7%8E%B0/拟牛顿法（Python实现） 使用拟牛顿法（BFGS和DFP），分别使用Armijo准则和Wolfe准则来求步长 求解方程 的极小值 import numpy as np # import tensorflow as tf dhttps://blog.overfit.org/posts/2021-12-30-15747313-%E5%85%B1%E8%BD%AD%E6%A2%AF%E5%BA%A6%E6%B3%95python%E5%AE%9E%E7%8E%B0/Thu, 30 Dec 2021 01:55:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-12-30-15747313-%E5%85%B1%E8%BD%AD%E6%A2%AF%E5%BA%A6%E6%B3%95python%E5%AE%9E%E7%8E%B0/共轭梯度法（Python实现） 使用共轭梯度法，分别使用Armijo准则和Wolfe准则来求步长 求解方程 的极小值 import numpy as np # import tensorflow as tf def gfun(https://blog.overfit.org/posts/2021-12-19-15707430-%E9%87%8D%E7%94%A8%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E7%9A%84%E5%B5%8C%E5%85%A5/Sun, 19 Dec 2021 14:42:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-12-19-15707430-%E9%87%8D%E7%94%A8%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E7%9A%84%E5%B5%8C%E5%85%A5/重用预训练的嵌入 TensorFlow Hub项目可以轻松地在自己的模型中重用经过预训练的模型组件。这些模型组件称为模块。只需要浏览TF Hub储存库，就能找到需要的，然后将代码示例复制到下项目中，该模块将连同其预先训练的权重一起自动下载并包含在模型中： # 在情感分析模型中使用https://blog.overfit.org/posts/2021-12-18-15704811-%E6%83%85%E6%84%9F%E5%88%86%E6%9E%90/Sat, 18 Dec 2021 12:51:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-12-18-15704811-%E6%83%85%E6%84%9F%E5%88%86%E6%9E%90/情感分析 如果MNIST是计算机视觉的“hello world”，那么IMDB评论数据集就是自然语言处理的“hello world”：它提取了来自著名的互联网电影数据库的50000条英文电影评论（其中25000条用于训练，25000条用于测试），每条评论的简单二元目标值表明了该评https://blog.overfit.org/posts/2021-12-17-15703877-%E7%94%A8%E6%88%B7%E5%AE%9A%E4%B9%89%E7%9A%84%E5%8F%AF%E8%B0%83%E7%94%A8%E7%B1%BB%E5%9E%8B/Fri, 17 Dec 2021 21:27:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-12-17-15703877-%E7%94%A8%E6%88%B7%E5%AE%9A%E4%B9%89%E7%9A%84%E5%8F%AF%E8%B0%83%E7%94%A8%E7%B1%BB%E5%9E%8B/用户定义的可调用类型 不仅Python函数是真正的对象，任何Python对象都可以表现得像函数。为此，只需要实现方法__call__ # 调用BingoCage实例，从打乱的列表中取出一个元素 import random class BingoCage: def <strong>init</strong>https://blog.overfit.org/posts/2021-12-16-15696860-unicode%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/Thu, 16 Dec 2021 10:52:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-12-16-15696860-unicode%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/Unicode文本排序 Python比较任何类型的序列时，会一一比较序列里的各个元素。对字符串来说，比较的是码位，可是在比较非ASCII字符时，得到的结果不如人意。 fruits = ['caju', 'atemoia', 'caja&amp;#3https://blog.overfit.org/posts/2021-11-26-15607637-%E5%88%86%E7%B1%BB%E4%B8%8E%E5%AE%9A%E4%BD%8D/Fri, 26 Nov 2021 14:19:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-11-26-15607637-%E5%88%86%E7%B1%BB%E4%B8%8E%E5%AE%9A%E4%BD%8D/分类与定位 定位图片中物体可以表示为回归任务：预测物体周围的边界框，一种常见的方法是预测物体中心的水平坐标和垂直坐标，还有其高度和宽度。这意味着有四个数字要预测。它不需要对模型进行太多修改，只需要添加四个具有单位的第二个密集输出层（通常在全局平均池化层之上），就可以使用MSE损失https://blog.overfit.org/posts/2021-11-14-15551010-%E4%B8%BA%E4%BA%86%E6%AD%A3%E7%A1%AE%E6%AF%94%E8%BE%83%E8%80%8C%E8%A7%84%E8%8C%83unicode%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2/Sun, 14 Nov 2021 10:48:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-11-14-15551010-%E4%B8%BA%E4%BA%86%E6%AD%A3%E7%A1%AE%E6%AF%94%E8%BE%83%E8%80%8C%E8%A7%84%E8%8C%83unicode%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2/为了正确比较而规范Unicode字符串 因为Unicode有组合字符（变音字符和附加到前一个字符上的记号，打印时作为一个整体），所以字符串比较起来很复杂。 例如，&quot;café&quot;这个词可以使用两种方式构成，分别由4个和5个码位，但是结果完全一样： s1https://blog.overfit.org/posts/2021-11-08-15522450-%E9%80%9A%E8%BF%87%E6%98%BE%E7%A4%BA%E5%AD%97%E8%8A%82%E5%88%A4%E6%96%AD%E5%B0%8F%E7%AB%AF%E6%B3%95/Mon, 08 Nov 2021 00:16:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-11-08-15522450-%E9%80%9A%E8%BF%87%E6%98%BE%E7%A4%BA%E5%AD%97%E8%8A%82%E5%88%A4%E6%96%AD%E5%B0%8F%E7%AB%AF%E6%B3%95/#include &lt;stdio.h&gt; typedef unsigned char *byte_pointer; //将数据类型byte_pointer定义为一个指向类型为unsigned char的对象的指针 void show_bytes(byte_pointerhttps://blog.overfit.org/posts/2021-11-07-15521039-%E8%BE%93%E5%87%BA%E5%AD%97%E8%8A%82%E5%BA%8F%E5%88%97%E7%9A%84%E5%9C%B0%E5%9D%80/Sun, 07 Nov 2021 17:56:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-11-07-15521039-%E8%BE%93%E5%87%BA%E5%AD%97%E8%8A%82%E5%BA%8F%E5%88%97%E7%9A%84%E5%9C%B0%E5%9D%80/#include &lt;stdio.h&gt; typedef unsigned char *byte_pointer; //将数据类型byte_pointer定义为一个指向类型为unsigned char的对象的指针 void show_bytes(byte_pointerhttps://blog.overfit.org/posts/2021-10-31-15489652-tensorflow%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E9%A1%B9%E7%9B%AE/Sun, 31 Oct 2021 15:17:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-10-31-15489652-tensorflow%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E9%A1%B9%E7%9B%AE/TensorFlow数据集（TFDS）项目使下载通用数据集变得非常容易，从小型数据集（如MNIST或Fashion MNIST）到大型数据集（如ImageNet）。该列表包括图像数据集、文本数据集（包括翻译数据集）以及音频和视频数据集。 TFDS没有和TensorFlow捆绑在一https://blog.overfit.org/posts/2021-10-29-15482005-%E9%A2%84%E5%A4%84%E7%90%86%E8%BE%93%E5%85%A5%E7%89%B9%E5%BE%81/Fri, 29 Oct 2021 19:31:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-10-29-15482005-%E9%A2%84%E5%A4%84%E7%90%86%E8%BE%93%E5%85%A5%E7%89%B9%E5%BE%81/预处理输入特征 为神经网络准备数据需要将所有特征转换为数值特征，通常将其归一化等。特别是如果数据包含分类特征或文本特征，则需要将它们转换为数字。 在准备数据文件时，可以使用任何喜欢的工具（例如NumPy、pandas或Scikit-Learn）提前完成此操作。或者，可以在使用Dahttps://blog.overfit.org/posts/2021-10-27-15469681-tfrecord%E6%A0%BC%E5%BC%8F/Wed, 27 Oct 2021 11:15:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-10-27-15469681-tfrecord%E6%A0%BC%E5%BC%8F/TFRecord格式 TFRecord格式是TensorFlow首选的格式，用于储存大量数据并有效读取数据。这是一种非常简单的二进制格式，只包含大小不同的二进制记录序列（每个记录由一个长度、一个用于检查长度是否受损的CRC校验和、实际数据 以及最后一个CRC校验和组成）。可以使用https://blog.overfit.org/posts/2021-10-25-15458071-%E6%95%B0%E6%8D%AEapi/Mon, 25 Oct 2021 13:20:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-10-25-15458071-%E6%95%B0%E6%8D%AEapi/数据API 整个数据API都围绕着数据集的概念。通常，使用的是逐步从磁盘中读取数据的数据集，但为了简单起见，使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices()在RAM中完全创建一个数据集合 import keras.activations importhttps://blog.overfit.org/posts/2021-10-24-15452136-tensorflow%E5%87%BD%E6%95%B0%E5%92%8C%E5%9B%BE/Sun, 24 Oct 2021 18:41:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-10-24-15452136-tensorflow%E5%87%BD%E6%95%B0%E5%92%8C%E5%9B%BE/def cube(x): return x**3 cube(2) 8 import tensorflow as tf cube(tf.constant(2.0)) &lt;tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=8.0&gt; 现在用thttps://blog.overfit.org/posts/2021-10-10-15390755-%E5%AD%97%E7%AC%A6%E6%A6%82%E8%A6%81/Sun, 10 Oct 2021 21:20:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-10-10-15390755-%E5%AD%97%E7%AC%A6%E6%A6%82%E8%A6%81/Python 3引入的不可变bytes类型和Python 2.6添加的可变bytearray类型 bytes和bytesarray对象的各个元素是介于0-255（含）之间的整数，而不像Python 2 的str对象那样是单个的字符。然而，二进制序列的切片始终是同一种类型的二进制序https://blog.overfit.org/posts/2021-10-10-15388679-%E5%AD%97%E7%AC%A6%E9%97%AE%E9%A2%98/Sun, 10 Oct 2021 10:00:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-10-10-15388679-%E5%AD%97%E7%AC%A6%E9%97%AE%E9%A2%98/编码与解码 “字符串”是个相当简单的概念：一个字符串是一个字符序列。问题出在“字符”的定义上。在2015年，“字符”的最佳定义是Unicode字符。因为，从Python3的str对象中获取的元素是Unicode字符，这相当于从Python2的unicode对象中获取的元素，而不是https://blog.overfit.org/posts/2021-10-09-15387552-%E5%83%8F-numpy-%E4%B8%80%E6%A0%B7%E4%BD%BF%E7%94%A8-tensorflow/Sat, 09 Oct 2021 20:46:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-10-09-15387552-%E5%83%8F-numpy-%E4%B8%80%E6%A0%B7%E4%BD%BF%E7%94%A8-tensorflow/张量和操作 可以使用tf.constant()创建张量 from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell InteractiveShell.ast_node_interactivity='all'https://blog.overfit.org/posts/2021-10-09-15384486-tensorflow%E5%BF%AB%E9%80%9F%E6%B5%8F%E8%A7%88/Sat, 09 Oct 2021 10:40:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-10-09-15384486-tensorflow%E5%BF%AB%E9%80%9F%E6%B5%8F%E8%A7%88/Tensorflow快速浏览 高级深度学习API tf.keras tf.estimator 底层深度学习API tf.nn tf.losses tf.metrics tf.optimizers tf.train tf.initializers 自动微分 tf.GradientThttps://blog.overfit.org/posts/2021-09-28-15349842-%E9%87%8D%E7%94%A8%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%B1%82/Tue, 28 Sep 2021 20:15:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-09-28-15349842-%E9%87%8D%E7%94%A8%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%B1%82/用Keras进行迁移学习 假如Fashion MNIST数据集包含了8个类别，例如，除凉鞋和衬衫之外的所有类别。有人在该数据集上建立并训练的Keras模型，并获得了相当不错的性能（精度&gt;90%）。将此模型称为模型A。现在要处理另一项任务：有凉鞋和衬衫的图像，想要训练一个二元https://blog.overfit.org/posts/2021-09-27-15345309-%E7%94%B5%E5%BD%B1%E8%AF%84%E8%AE%BA%E5%88%86%E7%B1%BB%E4%BA%8C%E5%88%86%E7%B1%BB%E9%97%AE%E9%A2%98/Mon, 27 Sep 2021 21:15:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-09-27-15345309-%E7%94%B5%E5%BD%B1%E8%AF%84%E8%AE%BA%E5%88%86%E7%B1%BB%E4%BA%8C%E5%88%86%E7%B1%BB%E9%97%AE%E9%A2%98/IMDB数据集 它包含来自互联网电影数据库（IMDB）的50000条严重两极分化的评论 数据集被分为用于训练的25000条评论与用于测试的25000条评论 训练集和测试集都包含50%的正面评论和50%的负面评论 加载IMDB数据集 import tensorflow as tfhttps://blog.overfit.org/posts/2021-09-19-15310882-%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E6%88%98%E9%83%A8%E5%88%86%E4%BB%A3%E7%A0%81%E8%AE%B0%E5%BD%95/Sun, 19 Sep 2021 09:46:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-09-19-15310882-%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E6%88%98%E9%83%A8%E5%88%86%E4%BB%A3%E7%A0%81%E8%AE%B0%E5%BD%95/import os import tarfile import urllib DOWNLOAD_ROOT = 'https://raw.githubusercontent.com/ageron/handson-ml2/master/' HOUSING_PATH =https://blog.overfit.org/posts/2021-09-19-15310877-python%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%95%99%E7%A8%8B%E4%BB%A3%E7%A0%81%E8%AE%B0%E5%BD%95/Sun, 19 Sep 2021 09:43:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-09-19-15310877-python%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%95%99%E7%A8%8B%E4%BB%A3%E7%A0%81%E8%AE%B0%E5%BD%95/from sklearn.datasets import load_iris import numpy as np from scipy import sparse import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd fromhttps://blog.overfit.org/posts/2021-09-19-15310849-%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AF%E5%8F%AF%E6%95%A3%E5%88%97%E7%9A%84%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%B1%BB%E5%9E%8B/Sun, 19 Sep 2021 09:31:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-09-19-15310849-%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AF%E5%8F%AF%E6%95%A3%E5%88%97%E7%9A%84%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%B1%BB%E5%9E%8B/什么是可散列的数据类型 在Python词汇表（https://docs.python.org/3/glossary.html#term-hashable）中，关于可散列类型的定义有这样一段话： 如果一个对象是可散列的，那么在这个对象的生命周期中，它的散列值是不变 的，而且这个对象https://blog.overfit.org/posts/2021-09-18-15310241-%E5%88%97%E8%A1%A8%E6%93%8D%E4%BD%9C/Sat, 18 Sep 2021 21:28:00 +0800https://blog.overfit.org/posts/2021-09-18-15310241-%E5%88%97%E8%A1%A8%E6%93%8D%E4%BD%9C/为什么切片和区间会忽略最后一个元素 当只有最后一个位置信息时，可以快速看出切片和区间里有几个元素：range(3)和my_list[:3]都返回三个元素 当起止位置信息都可见时，我们可以快速计算出切片和区间长度，用最后一个数减去第一个下标（stop-start)即可 方便用任意一