文章 2024-06-10 来自:开发者社区

掌握区间合并:解决实际问题的算法策略和应用案例【python LeetCode题目56】

作者介绍:10年大厂数据\经营分析经验,现任大厂数据部门负责人。 会一些的技术:数据分析、算法、SQL、大数据相关、python 欢迎加入社区:码上找工作 作者专栏每日更新: LeetCode解锁1000题: 打怪升级之旅 python数据分析可视化:企业实战案例 题目描述 给出一个区间的集合,请合并所有重叠的...

文章 2024-06-10 来自:开发者社区

解锁棋盘之谜:探索N皇后问题的全方位解决策略【python 力扣51题】

作者介绍:10年大厂数据\经营分析经验,现任大厂数据部门负责人。 会一些的技术:数据分析、算法、SQL、大数据相关、python 欢迎加入社区:码上找工作 作者专栏每日更新: LeetCode解锁1000题: 打怪升级之旅 python数据分析可视化:企业实战案例 备注说明:方便大家阅读,统一使用python,带必要注释,公众...

解锁棋盘之谜:探索N皇后问题的全方位解决策略【python 力扣51题】

高校精品课-华东师范大学 - Python数据科学基础与实践

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【科技少年】Python基础语法

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文章 2024-06-09 来自:开发者社区

LeetCode题目25 hard:K个一组翻转链表 【分治策略 Python】

问题描述 给你一个链表,每个链表上的节点数目为 n,请你将链表的每个 k 个节点反转,返回反转后的链表。 如果节点总数不是 k 的整数倍,那么请将最后剩余的节点保持原有顺序。 进一步说明: 链表中节点的数目在范围 [1, 5000] 内 0 <= Node.val <= 1000 1 <= k <= 2000...

文章 2024-04-17 来自:开发者社区

实战Scikit-Learn:处理不平衡数据集的策略

引言 在机器学习项目中,数据不平衡是一个常见的问题,它指的是在训练数据中,不同类别的样本数量相差悬殊。这种不平衡可能会导致模型在预测时偏向于多数类,而忽略少数类的存在,从而影响模型的性能和泛化能力。Scikit-learn作为一个功能丰富的机器学习库,提供了多种处理不平衡数据集的策略。本文将介绍几种实战中常用的方...

阿里云文档 2024-01-23

通过Python保留策略确保指定时间内不支持修改和删除OSS数据

OSS保留策略具有WORM(Write Once Read Many)特性,满足用户以不可删除、不可篡改方式保存和使用数据。如果您希望指定时间内任何用户(包括资源拥有者)均不能修改和删除OSS某个Bucket中的Object,您可以选择为Bucket配置保留策略。在保留策略指定的Object保留时间到期之前,仅支持在Bucket中上传和读取Object。Object保留时间到期后,才可以修改或删除...

文章 2023-12-19 来自:开发者社区

动态规划法在扫地机器人中的实战应用(基于动作值函数的策略迭代 python 附源码)

需要源码或觉得有帮助请点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱或者私信博主与基于状态值函数的策略迭代不同,基于动作值函数的策略迭代是在当前策略下用另一个式子进行评估。关于条件描述和环境搭建可以参考我这篇博客扫地机器人简介算法步骤如下下面通过基于动作值函数的策略迭代算法应用于确定环境的扫地机器人任务中,经过多轮迭代后,得到下图中动作值函数和策略迭代的更新过程 代码运行结果如下 经过五次迭代逐渐收敛 部分代....

动态规划法在扫地机器人中的实战应用(基于动作值函数的策略迭代 python 附源码)
文章 2023-12-19 来自:开发者社区

动态规划法在汽车租赁问题中的实战(使用策略迭代法得到最优策略和最优价值 python实现 附源码)

需要源码请点赞关注收藏评论区留言或私信博主~~~策略迭代的关键部分是策略评估,首先评估状态的价值,然后根据状态的动作值进行相应的策略改进,并进行下一轮评估和改进。直到策略稳定,策略改进可以通过求解静态最优化问题来实现,通过状态动作值来选择动作,通常比策略评估容易。基于状态值的策略迭代算法包括以下三个阶段1:初始化策略函数和状态值函数2:策略评估:在当前策略下 使用贝尔曼方程更新状态值函数 直到收....

动态规划法在汽车租赁问题中的实战(使用策略迭代法得到最优策略和最优价值 python实现 附源码)
文章 2023-12-19 来自:开发者社区

动态规划法和策略迭代在扫地机器人中确定状态值和动作值函数的策略评估(python实现 附源码 超详细)

觉得有帮助或需要源码请点赞关注收藏后评论区留言或私信博主要在强化学习中,动态规划法主要用于求解有模型的MDP问题,尽管在现实任务中难以获得完备的环境模型,且动态规划法需要消耗大量的计算资源,但是作为强化学习的基础,动态规划法仍然具有非常重要的理论意义。动态规划法主要包括基于模型的策略迭代和基于模型的值迭代两种。这两种算法都是利用值函数来评价策略的,一旦计算出满足贝尔曼最优方程的最优状态值函数V或....

动态规划法和策略迭代在扫地机器人中确定状态值和动作值函数的策略评估(python实现 附源码 超详细)
文章 2023-11-30 来自:开发者社区

分治策略之最大子数组(Python实现)

一、 实验目的及任务分治法求解最大子数组问题二、 实验环境c++或java三、 问题描述Input : 一个数组Output:最大连续子数组。四、 编程任务一个整数数组中的元素有正有负,在该数组中找出一个连续子数组,要求该连续子数组中各元素的和最大,这个连续子数组便被称作最大连续子数组。五、 数据输入随机产生1000以上的数据࿰...

分治策略之最大子数组(Python实现)
文章 2023-11-30 来自:开发者社区

分治策略之归并排序(Python实现)

大数据时代早已到来,你来了吗?之给我一张地图,还你一个新世界。地图的前世今生现在出门就需要地图,就像玩游戏一样,如果没有地图的话除非你特别熟悉这个地方的话可以不需要地图。说起使用地图,想起来了大一时候刚踏入校园时年轻的我。早晨从宿舍起来,要去上课的路上却迷路了,开学上课的第一周总会出现...

分治策略之归并排序(Python实现)

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