[机器学习]线性回归预测14年房价（含python代码动态展示梯度下降过程）
数据集如下图所示：原先Year是2000——2013的，但是由于Year和Price数量级相差过大，导致梯度下降不能很快收敛，所以处理一下。代码首先会展示两张动态图，展示梯度下降代价函数的下降过程以及直线的拟合过程。拟合完毕（收敛后）会显示闭式解法拟合出的直线。同时，两种方法都有展示预测的2014年房价。python代码：import csvfrom numpy import *import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.pyplot i
Leetcode[7] 整数反转
Leetcode[7] 整数反转CategoryDifficultyLikesDislikesalgorithmsEasy (34.71%)2292-TagsmathCompanies给出一个 32 位的有符号整数，你需要将这个整数中每位上的数字进行反转。示例 1:输入: 123输出: 321示例 2:输入: -123输出: -321示例 3:输入: 120输出: 21注意:假设我们的环境只能存储得下 32 位的有符号整数，则其数值范围为
Leetcode[28] 实现-str-str
Leetcode[28] 实现-str-str实现 strStr()CategoryDifficultyLikesDislikesalgorithmsEasy (39.64%)607-Tagstwo-pointers | stringCompanies实现 strStr() 函数。给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串，在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从0开始)。如果不存在，
[机器学习]Logistic回归二分类问题，三种方法（梯度上升，随机梯度上升，牛顿法）python代码实现动态下降
数据集如下图所示：其中 ex4x.dat中，第i行表示第i个样本的两个特征值ex4y.dat中第i行则表示第i个样本的分类：0或1现在要求使用logistic回归画出一条分界直线，可以区分两类样本。预期效果如下所示：方法1 梯度上升法代价函数梯度上升优化方法2 随机梯度上升法代价函数与梯度上升法相同，但是优化时，只选择一个训练样本进行计算“误差 * 特征”这一因子即：方法3 牛顿法采用如上图这种不断求切线的方法，逼近可以使代价函数导数为0（即使代价函数得到极值）的thet
Leetcode[70] 爬楼梯 dp&快速幂
Leetcode[70] 爬楼梯 dp&快速幂爬楼梯CategoryDifficultyLikesDislikesalgorithmsEasy (50.75%)1330-Tagsdynamic-programmingCompaniesadobe | apple假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？**注意：**给定 n 是一个正整数。示例 1：输入：
[计算机组成原理] 第四章 存储器系统 Part 1
第四章 存储器系统 Part 14.1 存储器分类按与CPU的连接和功能分类主存储器Main Memory/Storage（内存，主存）CPU可以直接访问，存放当前运行的程序和数据辅存储器Secondary Memory/Storage（外存，辅存）CPU不能直接访问，存放当前不参加运行的程序和数据高速缓冲存储器（Cache）介于主存和CPU之间，解决CPU与主存的速度匹配问题。存放CPU立即要运行或刚使用过的程序和数据按存取方式分类随机存取存储器RAM（Random Ac
[机器学习]Softmax回归解决多(3)分类问题（梯度上升+随机梯度上升)，含python代码实现，简单可视化
from numpy import *import matplotlib.pyplot as pltimport randomdef normalization(x): mu = mean(x, axis=0) sigma = std(x, axis=0) return (x - mu) / sigmadef softmax(mat): expsum = sum(exp(mat), axis = 1) return exp(mat) / expsumd
[计算机图形学]第四章 图形变换 理论部分
计算机图形学第四章 图形变换4.1 一些概念窗口屏幕中的某一个窗口，可放大缩小和移动关闭.视口viewport窗口中可以用来绘图的部分.一般设置视口等于窗口.裁剪窗口（裁剪可视区，视景体）成像景物所在空间的集合.裁剪窗口会在三维空间中裁切一部分，其裁剪下来的部分经过投影变换在视口内可见.整个裁剪窗口的三维坐标将完全映射到整个视口的二维坐标上.4.2 计算机绘图过程(1) 坐标变换，包括视图变换、模型变换和投影变换。包括平移、旋转、缩放、投影等.(2) 去除裁剪窗口外的部分(3)
[计算机图形学] 第四章 图形变换 OpenGL部分
OpenGL第四章 图形变换0. OpenGL默认情况视图变换：观察点为于(0, 0, 0), 顺着z轴的负向看1. 几何变换函数(模型变换)glTranslate_(tx, ty, tz ) 平移变换glRotate_(theta, vx, vy, vz ) 设定经过坐标系原点的旋转轴的角度和方向如果v未被定义为单位向量, 旋转矩阵在用于计算之前会被规范化glScale_(sx, sy, sz) 相对于坐标系原点缩放2. 视图变换相当于把照相机固定在三脚架上并对准场景.默认情况下,
[计算机组成原理] 第四章 存储器系统 Part2
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[计算机组成原理] 第四章 存储器系统 Part3
第四章 存储器系统 Part 34.15 辅助存储器辅助存储器作为主存的后援存储器用来存放当前CPU暂时不用的程序和数据，是外部设备的一种特点: 容量大, 成本低, 可以脱机保存信息目前主要分为2类(1) 磁表面存储器(2) 光存储器4.16 磁表面存储器4.16.1 基本原理将某些磁性材料均匀地涂敷在载体的表面上, 形成0.3~5μm\mu{m}μm的磁层, 将信息记录在磁层上(利用磁性材料在不同磁场反向下, 会形成两种稳定的剩磁状态记录信息)4.16.2 名词术语记录介质磁层及
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第五章 指令系统5.1 机器指令5.1.1 相关概念指令（e.g. ADD a1 a2）：控制计算机执行某种操作的命令机器语言（01码）：计算机硬件实体直接表示控制信息的语言机器语言程序：用机器语言编制的程序一条指令就是机器语言中的一个语句指令系统（指令集）：一台计算机所能执行的全部指令的集合指令系统必须是完备的，是计算机体系结构的核心，计算机硬件设计的主要依据。计算机软件设计的基石一台计算机指令系统的优劣，直接影响着计算机系统的性能。5.1.2 机器指令格式指令字：一条指令的二进制
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第六章 控制系统与CPU6.1 控制器概述 (CU Control Unit)6.1.1 指令执行的基本步骤CPU (Central Process Unit) 中央处理器 = 控制器 + 运算器ALU + (Cache)取指令根据PC提供的指令地址, 从存储器中取出所要执行的指令分析指令对取出指令译码分析, 产生相应操作的控制电位, 参与形成该指令功能所需要的全部控制命令(微操作控制信号)根据寻址方式, 形成操作数的有效地址 or 转移地址执行指令根据指令功能, 执行指令所
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一:Nginx的安装查看系统是否有gcc环境(这是安装nginx和redis必备的环境)查询命令:gcc -v没有安装的同学运行安装命令:yuminstallgcc-c++安装第三方依赖包yuminstall-ypcrepcre-develyuminstall-yzlibzlib-develyuminstall-yo...
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