链表python基础知识
跟着datawhale刷力扣，以下基本来自于其文档，感谢链表基本类型链表（Linked List）：一种线性表数据结构。它使用一组任意的存储单元（可以是连续的，也可以是不连续的），来存储一组具有相同类型的数据。即「链表」 是实现线性表的链式存储结构的基础。单链表每个数据元素占用若干存储单元的组合称为一个「链节点」，还要存放一个指出这个数据元素在逻辑关系上的直接后继元素所在链节点的地址，该地址被称为「后继指针 next」。双向链表（Doubly Linked List）：链表的一种，也叫做双链表。它的
链表基础知识对应的三道leetcode题(二）
0328.奇偶链表0234.回文链表0138.复制带日常的链接表0328 奇偶链表给定一个单链表，把所有的奇数节点和偶数节点分别排在一起。请注意，这里的奇数节点和偶数节点指的是节点编号的奇偶性，而不是节点的值的奇偶性。请尝试使用原地算法完成。你的算法的空间复杂度应为 O(1)，时间复杂度应为 O(nodes)，nodes 为节点总数。示例 1:输入: 1->2->3->4->5->NULL输出: 1->3->5->2->4->
链表排序python
此文章是跟DataWhale开源组织刷leetcode算法题时所写，主要内容借鉴算法通关手册1.链表排序简介在数组排序中，常见的排序算法有：冒泡，选择，插入，希尔，归并，快速，堆，计数，桶，基数排序等而对于链表排序而言，因为链表不支持随机访问，访问链表后面的节点只能依靠next指针从头部顺序遍历，所以相对于数组排序问题来说，链表排序问题会更加复杂一点。下面来总结一下适合链表排序与不适合链表排序的算法：适合链表的排序算法：冒泡，选择，插入，归并，快速，计数，桶，基数排序不适合链表的排序算法：希尔
数字图像处理(冈萨雷斯)学习 第二章 数字图像基础
引言2.1 人类视觉系统的机理，包括眼中图像的形成及对亮度的适应和鉴别能力。2.2 讨论光、电磁波谱的其他分量及它们的成像特点2.3 讨论成像传感器及怎么使用它们产生数字图像2.4 介绍均匀图像取样及灰度量化的概念。还有数字图像表示、图像中取样数和灰度级变化的影响、空间和灰度分辨率的概念，以及图像内插的原理2.5 处理像素间的各种基本关系2.6 介绍本书用到的主要数学工具。该节的第二个目的是帮助您开始积累一些在各种基本图像处理任务中如何运用这些工具的感觉2.1 视觉感知要素仅涉及人类视觉的最
在线直播源码，JS动态效果之，侧边栏滚动固定效果
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数字图像处理(冈萨雷斯)学习 第3章 灰度变换与空间滤波
引言术语 空间域 指图像平面本身空间域处理主要分为灰度变换和空间滤波两类灰度变换在图像的单个像素上操作,主要以对比度和阈值处理为目的空间滤波涉及改善性能的操作,如通过图像中每一个像素的邻域处理来锐化图像我们还将讨论模糊技术的某些细节,以便允许我们在灰度变换和空间滤波算法的公式化表示中并入不太精确的以知识为基础的信息3.1 背景知识3.1.1 灰度变换和空间滤波基础通常空间域技术在计算上更有效,且在执行上需要较少的处理资源g(x,y)=T[f(x,y)] g(x,y)=T[f(x,y)] g
PyQt5学习资源准备与环境配置
选用《Python Qt GUI与数据可视化编程》进行学习，此书源码与彩图先整理一下B站视频教程——PyQt5教程评论区的资源：此课程相应代码相关配置软件安装对应博客1对应博客2对应博客3对应博客4这个教程主要是PyQt5快速开发与实战pyuic配置：program： python解释器arguments： -m PyQt5.uic.pyuic $FileName$ -o $FileNameWithoutExtension$.pyworking dir
Deep Image Deblurring A Survey图像处理论文研读
摘要主要是对深度学习算法的综述。首先讨论图像模糊的常见原因介绍基准数据库与评价指标summarize different problem formulations.详细比较卷积神经网络分类方法介绍了不同场景下的deblurring应用讨论未来研究的主要困难introduction非深度学习方法总是把它当做逆滤波问题，空间变或不变。早期算法总假设blur kernel已知，运用图像逆卷积算法，有无正则化；或者假定未知，同时修复二者。非深度学习算法不太行。我们主要
deblurGAN代码复现
先从github上下代码压缩包，然后解压DeblurGAN 安装调试笔记最后我用的命令是：python test.py --dataroot ./path_to_your_data --model test --dataset_mode single --learn_residual --resize_or_crop RESIZE_OR_CROP在下方命令行输入此命令。注意path_to_your_data文件夹的位置，里面放要去模糊的图片。No module named dominate，就
机器学习西瓜书——第一章 绪论
以上是西瓜数据集的训练集色泽有“青绿”、“乌黑”和“浅白”三种根蒂有“蜷缩”、“硬挺”和“稍蜷”三种敲声有“浊响”、“清脆”和“沉闷”三种西瓜书中的假设空间由形如“好瓜(色泽=?)∧(根蒂=?)∧(敲响=?)”的可能取值所形成的假设组成。并且考虑极端情况，即世界上没有“好瓜”这种东西，用∅表示这个假设。此时的假设空间规模为4×4×4+1=65种情况。在此博主进行了细致说明。现实问题中我们常面临很大的假设空间，但学习过程是基于有限样本训练集进行的，因此，可能有多个假设与训练集一致，即存在着一个与...
机器学习西瓜书——第二章 模型评估与选择
错误率——分类错误的样本数占样本总数的比例，即错误率E=a/m,如果在m个样本中有a个样本分类错误。精度——1-E=1-a/m,即精度=1-错误率误差(误差期望)——学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异。学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差”。过拟合——学习器已经把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样就会导致泛化性能下降。欠拟合——对训练样本的一般性质尚未学好。在模型选择完成后，学习算法和参数配置已选定，此时应该用
机器学习西瓜书——第四章 决策树
决策树学习的目的是为了产生一颗泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树，其基本流程遵循简单且直观的“分而治之”策略。决策树的生成是一个递归过程。在决策树基本算法中，有三种情形会导致递归返回：(1)当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分；(2)当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分；(3)当前结点包含的样本集合为空，不能划分。在第(2)中情况下，我们把当前结点标记为叶结点，并将其类别设定为该结点所含样本最多的类别，即在利用当前结点的后验分布；在第(3)种情况下，同样把当前结点标记为叶结
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