Category: 数据结构与算法

本数鸡系列: 机器学习系列之: 怎么样数鸡? 机器学习系列之: 怎么样数鸡鸡? 大津算法来计算阈值 机器学习系列之: 怎么样数鸡鸡? 分类 Clustering 这已经是3个月前的事了, 后来懒癌, 加收益变少没动力, 于是一直搁放着, 今天突然想起, 有点时间变想把这事完结了. 上次说到, 通过大津算法 Otsu’s Method计算出一个阀值, 然后就可以把图片变成黑白的, 比如白的是鸡, 黑的是空气. 我们就可以遍历这张黑白图片的每个相素点: /// <summary> /// 遍历图片的每个相素点 /// …

拖延症又犯了, 上周第一篇: 机器学习系列之: 怎么样数鸡 ? (1) 说到了先把图片转成灰度 (Grey Scale), 接下来我们要做的就是 计算阈值 (Threshold) 当我们进行图片灰度化的时候, 我们把 RGBA 图片每个相素4个字节转成了 亮度 1个字节, 用了以下公式: 亮度 = R * 0.21 + G * 0.72 + …

上两周, 我去剑桥听了 DDD 开发者大会, DDD是 DeveloperDeveloperDeveloper 的缩写, 是英国比较有名的 .NET 开发者大会. 来自微软的大神 Gary Short 讲了一个如何用 机器学习来数鸡的讲座, 我印象深刻, 于是想整理一下和大家分享. 鸡场数鸡是件很痛苦的事情, 因为鸡嘛, 跑来跑去, 人工数是不太可能的, 所以才会有这个问题. 最后面想出一个方法就是当所有的鸡都在室内鸡场的时候, 开足灯光, 然后从上面拍张照片, 然后我们的目的就变成了, 快速的数一数照片中的鸡. 比如这个: 当鸡的数量少的时候, …

@justyy 上周五的 STEEM中文区剪刀石头布大赛 – 第一期 (奖金30 SBD + 帖子SBD收益) – Rock-Paper-Scissors Gaming Contest for SteemIt CN Community 看来很受欢迎, 才过一半, 前6名已经竞争的不要不要的了. 但是, 我这里要很负责的告诉大家, 现在的算法就是随机, 所以可以不用揣测机器人的智商, 因为根本就没有. 至于头几名怎么玩到几千分的, 我只能说, 我也不知道技巧是啥, 也许真的是闲得蛋疼, …

问题: Python 的 List 和 Dictionary 有啥区别? 不许查资料, 你怎么回答这个面试题? 我不加思索的回答到: List 就像数组一样 而 Dictionary 是 键值对的一数据结构. 面试官继续说, 那么 Dictionary 是有序的么? 啥? 啥是有序? 我还是犹豫了一下, 说是无序的, 面试官说, 为什么? 我说, 因为 Python …

上回说到点赞策略,但我们并不确定是否有更好的投票策略,或者说,已经有的几种方法已经是相当好的了.我们来回顾一下: 第一种方法:不管三七二十一,直接最开始一并点完. 第二种方法:在睡觉前点完(等SP能量恢复到最大值). 第三种方法:每次点赞间隔等时间来点. 我们通过Javascript程序模拟出收益情况发现:如果起始能量很接近格满,比如大于90%,那么选着第三种方式,否则选第二种. 那么我们这篇帖子需要看看能否搜索出最大收益的点赞方法. 由于点赞方式的搜索空间较大,所以我们缩小一下范围.我们假设:一天点4次(T=4),在N=4 小时内点完.M还是270美元(100%能量点赞的收益) 我们先定义一个点赞方案的数组, 值表示为离时间段开始的分钟偏移: var sol = Array(); for (var i = 0; i < T; ++ i) { sol = 0; } …

机器学习这几年越来越火, 特别是相关算法五花八门, 但最有名的就那么几种, 而在这几种中, 要数KNN算法最为简单, 高效并且有鲁棒性 (Robustness). 我们先来看一问题: 已知正方形和三角形的归类, 请问绿色的圆是属于三角还是属于正方形? 这里的KNN 指的是 K-nearest neighbour 翻译过来就是 K个最近的邻居, 如果我们指定K=3, 那么和绿色圆最近的是2个三角形和1个正方形, 所以按多数为主的标准, 我们预测这个圆属于三角, 相反, 如果K=5的情况, 和圆最近的有3个正方形和2个三角形, 这时候我们就按多数投正方形. 用 MySQL 来演示 KNN算法 我们先创建一个表含有两个字段x和y, …