Python基础:英文拼写检查器
本文使用Python实现一个简单的英文拼写检查器。 程序主要功能描述如下 从用户输入或指定文件读取文本内容 文本预处理:忽略非英文内容 逐一检查单词拼写(检测单词是否存在于单词库EnglishWords.txt中) 针对…
Python解数独
本文分别使用迭代和回溯(递归)两种方式求解任意大小的标准数独问题。 1.迭代:分别考虑行方向、列方向和区块内的限制条件,通过循环迭代的方式缩减每一单元格的可能取值,并积极判断根据现有可能取值是否已经可以确定该单元格的解。…
使用Python+OpenCV实现图像的基本运算处理
本文使用使用Python+OpenCV 实现数字图像的基本运算方法和基础的图像处理操作 ,包括:图像的读取、显示、存储;图像的基本运算(图像代数运算、几何运算以及直方图均衡化);补充概念介绍(CCD、CMOS、白平衡)。
K-Means K均值聚类算法
k均值聚类将样本集合划分为k个类,每个样本到其所属类的中心的距离最小。 其大致算法流程如下: 随机选择k个样本点作为k个类的初始聚类中心; 将每个样本分配到距离最近的中心的类中; 按照每个类内样本点的均值计算新的中心; …
层次聚类算法之聚合聚类
层次聚类是一种无监督学习中的聚类方法,它将样本聚合到层次化的类中。层次聚类又可以分为聚合聚类(自下而上)和分裂聚类(自上而下)两种,本文主要讨论聚合聚类。 聚合聚类开始时将每个样本分到一个类,之后将相距最近的两类合并,重…
决策树的CART算法
CART名为分类与回归树,顾名思义生成的决策树既可以用于分类,也可以用于回归,这里主要讨论分类树。 决策树的CART算法大体上的框架与ID3/C4.5相似,最大的区别在于CART生成的是一棵二叉树,而ID3/C4.5的子…
决策树的ID3/C4.5算法
决策树是一种树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程。 经典的决策树生成方法有ID3和C4.5算法,二者的生成过程大致相同,区别仅在于使用的对特征分类能力的评价标准不同。 ID3算法使用信息增益评估特征。…
基于web平台的手写体数字识别
本文使用numpy搭建基础的神经网络,用于手写体数字识别。用户可以在网页上进行书写,前端将图像信息发送给后端识别并接收识别结果。 大致流程如下: 针对MNIST数据集的神经网络模型的训练,完成后保存训练模型 后端:编写识…
使用Tornado WebSocket实现多人网页版聊天程序
Tornado Websocket可以实现http服务器主动向客户端发送消息,进而实现多人聊天程序。 引入所需的包和库。包含Tornado http服务器和websocket服务器相关包。time库用于用户发送消息时间的…
使用Tornado编写活动抽奖网页版程序
引入所需的库,包含Tornado相关和random随机库用于抽奖。 定义一些全局变量,用于存储前端返回的一些信息并能在后端各函数之内调用。期中prize_number为一个字典,存储了每个奖项对应的人数,particip…