一亩三分地K-近邻算法（K-Nearst Neighbor）基本是机器学习过程中接触的第一个算法。接下来，我们从以下几个方面来讲解下该算法： K-近邻算法实现思路 K-近邻算法基本要素 sklearn 代码实现 1. K-近邻算法...
在 Python 中，我们经常使用 type 来查看对象的类型，如下： type 除此用法之外，还可以动态创建类。所谓动态创建类指的是指在运行时通过编程方式创建新的类，而不是在源代码中静态定义类。 1. type 类的动...
Top-K 和 Top-P（也称为 Nucleus Sampling）是文本生成过程中常用的采样策略，它们的目标是通过影响采样词汇的范围来提高生成的质量和多样性。它们的主要区别在于如何确定候选词的范围。 1. Top-K...
栈 stack_one 中的元素都是 int 类型，要求使用另外一个栈容器 stack_two 来实现栈 stack_one 中的元素能够从栈顶到栈底的降序排列（从大到小）。 算法思路： 从栈 stack_one 中弹出...
假设我们将 10、20、30、40、50 压入栈中，则元素在栈中从栈顶到栈底的顺序为：50、40、30、20、10。我们的目标是使用递归实现一个算法，将 Stack 容器中顺序进行逆序，变为：10、20、30、40、50...
Stack 容器的特性是先进后出，Queue 容器的特性是先进先出。我们这里可以使用两个 Stack 容器来实现 Queue 容器，一个 Stack 用于存储数据，当需要弹出队头元素时，就将第一个 Stack 容器中的元...
要求：容器既能满足栈的基本操作，又能获得最小值。思路：使用两个栈容器来实现。一个栈用于正常栈操作，另外一个栈容器用于获得最小值。实现时，最主要的是元素的入栈操作。具体步骤参考如下代码注释。 程序输出结果：
马尔科夫链即为状态空间中从一个状态到另一个状态转换的随机过程，并且当前状态只与上一个状态有关，即：上一个事件的发生可以影响到下一个事件的发生概率。 1. HMM 模型 隐马尔科夫模型用于解决序列预测问题。 HMM 特征：...
torchvision 提供了一些用于图像裁剪的方法，这些方法也可以用于图像增强。主要介绍下： PIL 和 Tensor 转换 多种图像裁剪方法 1. PIL 和 Tensor 转换 处理图像之前，需要先读取图片。我们可...
Python 提供了多种容器类型，用于存储和组织数据。以下是 Python 中常用的容器类型的简介： 列表（List）： 列表是最常用的容器类型之一。它是有序、可变的，可以包含任意类型的元素。列表使用方括号 [] 表示，...
在本篇文章，我们快速给同学们介绍下 Python 的基础语法，主要包括内容如下： 数据变量 流程控制 1. 数据变量 这一部分我们快速掌握 Python 中关于变量定义、数据类型、注释语法、输入和输出、运算符相关的语法规...
在做检索时，我们可以通过关键字召回可能的结果。这里就是两个简单的方法： 基于 Inverted Index 进行召回 基于 TF-IDF 进行召回 1. 基于 Inverted Index 进行召回 这个思路较为简单，比...
图像的归一化是将不同量纲的特征归一化到指定的范围内，可以消除不同特征量纲的影响。图像规范化则是将图像规范化到相同的分布。两者都有利于加快模型训练、收敛。 1. 归一化 图像的每个像素值的范围是 [0, 255]，我们在将...
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