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基于python的排序算法实现
基于python实现快速排序、插入排序、选择排序、希尔排序、冒泡排序、堆排序、合并排序
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最近学python比较顺手,找到感觉了,所以,我想把我用来练习的实例题目分享出来,有兴趣的朋友可以关注一下。 文章分为10篇,每篇10题,共100道实例。后续如果需要可以增加(赚积分的,毫无看的价值)
浅谈python常用程序算法
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python-homegate python-homegate ( ) 是一个 Python 库,用于使用 IDX3.01 API 与 Homegate ( ) 交互。 python-homegate 实现了官方的 IDX3.01 API,但不是 Homegate 的官方库。 对于所有非 python-homegate 相关问题、合同、凭据、有关 Homegate 的问题等,请直接联系 Homegate AG! 对所有 pyhton-homegate 相关问题、错误报告、功能请求等使用问题跟踪系统。 安装 如果您想要来自 PyPi 的最新稳定版本的 python-homegate,请使用安装 pip install homegate 或者,如果您更喜欢从 GitHub 安装最新和最伟大的提交,请使用安装 pip install -e git+https://github.com
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本次实验所要解决的问题是使用人工神经网络实现识别手写字体。实验采用 MINST 手写字符集作为识别对象。其中 60000 张作为训练集,剩余 10000 张作为测试集。实验采用 python 语言进行编程,使用到一些 python 的第三方库。使用的神经网络模型为 BP 神经网络,这是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。而其逆向传播过程使用了小批量梯度下降法(MBGD)。本次实验中使用的是含隐藏层的 784*30*10 的网络模型,在此模型下,学习率为 3 的情况下,大概 30 次学习后可以取得 95% 的正确率。其余结果详解结果分析。
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