Python 第2页
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【递归】快速幂 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【递归】快速幂

class Solution:    def myPow(self, x: float, n: int) -> float:        if n==0:            return 1        if n==1:            return x        if n==-1:  ...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo1年前
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【算法】【Python】合数个数(素数筛法) - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【算法】【Python】合数个数(素数筛法)

埃拉托色尼筛法通过标记法筛除合数,高效找出素数。算法从 2 开始,将其倍数标记为合数,避免重复计算,时间复杂度为 O(n log log n)。代码统计 1 到 2020 的合数个数,优化点包括从 i*i 开始筛...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo6个月前
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【Python】让我们来生成二维码吧 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【Python】让我们来生成二维码吧

我学习了使用Python的qrcode和Pillow库生成二维码的方法,并通过哈希算法自动生成文件名。在代码中,我设置了二维码的版本、容错率、尺寸和颜色等参数,最终将生成的二维码保存为PNG图片。我还...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo1年前
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【人工智能】【Python】聚类算法实验(K-Means/DBSCAN/层次聚类) - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【人工智能】【Python】聚类算法实验(K-Means/DBSCAN/层次聚类)

我对比了K-Means、DBSCAN和层次聚类三种算法在客户细分数据集上的表现。K-Means通过肘部法确定最佳K值为5,轮廓系数0.2332表现最好;DBSCAN对参数敏感仅形成2个簇;层次聚类使用余弦距离和平均...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo4个月前
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【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用KNN(K最近邻算法) - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用KNN(K最近邻算法)

在Scikit-Learn中使用KNN(K最近邻算法),代码体现了机器学习项目的典型工作流:数据准备→特征工程→模型训练→参数调优→性能评估。特别值得注意的是对数据分布保持(stratify)、特征标准化...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo7个月前
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【递归】2的幂 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【递归】2的幂

递归法: class Solution:    def isPowerOfTwo(self, n: int) -> bool:        if n==1:            return True        if n<=0 or n%2!=0:            return Fals...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo1年前
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