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mac下使用Hexo在GitHub上搭建博客 - februarysea.com

https://februarysea.com/2019/06/07/mac%E4%B8%8B%E4%BD%BF%E7%94%A8Hexo%E5%9C%A8GitHub%E4%B8%8A%E6%90%AD%E5%BB%BA%E5%8D%9A%E5%AE%A2/

写在前面之前是在vps上用Wordpress搭建的博客,用的是国外的vps,最近一大批IP被block了,我的也没能幸免,加之对之前的博客有种种不满意,索性拿GitHub Page 重新建立了一个博客。 安装HexoHexo 是一个快速、简洁且高效的博客框架。Hexo 使用 Markdown(或其他渲染引擎)解析文章,在几秒内,即可利用靓丽的主题生成静态网页。 安装node.js 我直接使用 b

11. Container With Most Water - februarysea.com

https://februarysea.com/2020/02/07/11-Container-With-Most-Water/

题目描述给定 n 个非负整数 a1,a2,…,an,每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。在坐标内画 n 条垂直线,垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0)。找出其中的两条线,使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。 说明:你不能倾斜容器,且 n 的值至少为 2。 图中垂直线代表输入数组 [1,8,6,2,5,4,8,3,7]。在此情况下,容器能够容纳水(表

1185. Day of the Week - februarysea.com

https://februarysea.com/2019/12/08/1185-Day-of-the-Week/

随意刷到的一个比较后面的题,看起来有解法上的奇技淫巧就顺手做了。 题目描述给你一个日期,请你设计一个算法来判断它是对应一周中的哪一天。 输入为三个整数:day、month 和 year,分别表示日、月、年。 您返回的结果必须是这几个值中的一个 {“Sunday”, “Monday”, “Tuesday”, “Wednesday”, “Thursday”, “Friday”, “Saturday”}

机器学习(二)逻辑回归 - februarysea.com

https://februarysea.com/2019/11/15/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%EF%BC%88%E4%BA%8C%EF%BC%89%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92/

该系列内容是基于吴恩达老师的机器学习课程笔记。 参考了@fengdu78的课程笔记开源项目。 分类问题(Classifiction)在分类问题中,要预测的变量 $y$ 是离散的值,将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法,这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。 在分类问题中,我们尝试预测的是结果是否属于某一个类(例如正确或错误)。分类问题的例子有:判断一封电子

关于计算机网络的一些知识 - februarysea.com

https://februarysea.com/2019/11/09/%E5%85%B3%E4%BA%8E%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%9A%84%E4%B8%80%E4%BA%9B%E7%9F%A5%E8%AF%86/

近日实习遇到了一些不太了解的问题,现搜索并记录如下。网上查阅资料的过程中发现下面的问题基本都能在《HTTP权威指南》这本书上找到,有时间还是系统的阅读一下这本书比较好,对HTTP才能有更深刻全面的理解。 GET和POST的区别以及联系 GET在浏览器回退时是无害的,而POST会再次提交请求。 GET产生的URL地址可以被Bookmark,而POST不可以。 GET请求会被浏览器主动cache,而

70. Climbing Stairs - februarysea.com

https://februarysea.com/2020/02/06/70-Climbing-Stairs/

####题目描述 假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。 每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢? 注意:给定 n 是一个正整数。 示例 1: 123456输入: 2输出: 2解释: 有两种方法可以爬到楼顶。1. 1 阶 + 1 阶2. 2 阶 示例 2: 1234567输入: 3输出: 3解释: 有三种方法可以爬到楼顶。1. 1 阶 + 1 阶 +

用python每天向女朋友早安 - februarysea.com

https://februarysea.com/2019/06/08/%E7%94%A8python%E6%AF%8F%E5%A4%A9%E5%90%91%E5%A5%B3%E6%9C%8B%E5%8F%8B%E6%97%A9%E5%AE%89/

写在前面之前看到@sfyc23大佬在GitHub上的项目想着改一下也弄一个给女朋友,可是大佬的天气查询只支持国内,女朋友现在人在国外交流,只好磨磨蹭蹭按照大佬的思路自己弄了一个。 基本思路 和风天气API-获得天气数据 requests - 网络请求库 pyquery - jquery的python版本 datetime - 简便的日期计算库 itchat - 微信个人号接口 APSchedul

学习使用git - februarysea.com

https://februarysea.com/2019/07/07/%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BD%BF%E7%94%A8git/

一直在使用github,对Git的操作多多少少也知道一些,但一直没有系统的学习过,脑海中是很零散的知识,所以记录一下一些Git的基本概念和操作。 Git简介Git 把数据看作是对小型文件系统的一组快照。 每次提交更新,或在 Git 中保存项目状态时,它主要对当时的全部文件制作一个快照并保存这个快照的索引。 为了高效,如果文件没有修改,Git 不再重新存储该文件,而是只保留一个链接指向之前存储的文件

机器学习(一)线性回归 - februarysea.com

https://februarysea.com/2019/10/29/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%EF%BC%88%E4%B8%80%EF%BC%89%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92/

该系列内容是基于吴恩达老师的机器学习课程笔记。 参考了@fengdu78的课程笔记开源项目。 监督学习(Supervised Learning)和非监督学习(Unsupervised Learning) 监督学习:对于监督学习中的每一个样本,我们已经被清楚地告知了,什么是所谓的正确答案,对于预测肿瘤来说,样本病人年龄等参数和肿瘤是良性还是恶性已经确定,对于预测房价来说,样本的房屋面积等参数对应的

1. Two Sum - februarysea.com

https://februarysea.com/2019/12/07/1-Two-Sum/

题目描述给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,你不能重复利用这个数组中同样的元素。 示例: 1234给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 &#x3D

生成微博词云 - februarysea.com

https://februarysea.com/2019/10/30/%E7%94%9F%E6%88%90%E5%BE%AE%E5%8D%9A%E8%AF%8D%E4%BA%91/

今天花了一天写了一个新浪微博的爬虫,爬取微博指定用户微博内容,然后生成词云,以@带带大师兄为例,这是带带大师兄微博的图云。 具体实现思路是:手机端网页的微博内容比较容易获取,于是通过爬虫访问手机端微博网页m.weibo.com获取某人的微博信息,然后将微博信息构成一个字符串进行词语分割,最后用分割的词语生成词云。 构建请求头:主要是为了微博把我们的爬虫识别为浏览器。 123456headers

70. Climbing Stairs - februarysea.com

https://februarysea.com/2020/02/06/70-Climbing-Stairs/

####题目描述 假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。 每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢? 注意:给定 n 是一个正整数。 示例 1: 123456输入: 2输出: 2解释: 有两种方法可以爬到楼顶。1. 1 阶 + 1 阶2. 2 阶 示例 2: 1234567输入: 3输出: 3解释: 有三种方法可以爬到楼顶。1. 1 阶 + 1 阶 +

基于opencv进行人脸识别 - februarysea.com

https://februarysea.com/2019/07/05/%E5%9F%BA%E4%BA%8Eopencv%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E4%BA%BA%E8%84%B8%E8%AF%86%E5%88%AB/

短学期老师教大家用labview编写机器视觉方面的程序,但是这个软件完全是可视化界面,不需要编写程序,我实在没兴趣,和老师申请后用python写了一个简易的人脸识别程序。程序主要有两个部分,第一个部分是获取人脸数据,第二个部分是识别人脸。 获取人脸数据原理是通过oepncv内置的haar算法检测人脸,仅截取人脸部分图片,保存为64*64的png格式图片。png是无损图片压缩,而jpg是有损的,做图

263. Ugly Number - februarysea.com

https://februarysea.com/2019/12/08/263-Ugly-Number/

题目描述编写一个程序判断给定的数是否为丑数。 丑数就是只包含质因数 2, 3, 5 的正整数。 示例 1: 123输入: 6输出: true解释: 6 = 2 × 3 示例 2: 123输入: 8输出: true解释: 8 = 2 × 2 × 2 示例 3: 123输入: 14输出: false 解释: 14 不是丑数,因为它包含了另外一个质因数 7。 说明: 121 是

9. Palindrome Number - februarysea.com

https://februarysea.com/2019/12/09/9-Palindrome-Number/

题目描述判断一个整数是否是回文数。回文数是指正序(从左向右)和倒序(从右向左)读都是一样的整数。 示例 1: 12输入: 121输出: true 示例 2: 123输入: -121输出: false解释: 从左向右读, 为 -121 。 从右向左读, 为 121- 。因此它不是一个回文数。 示例 3: 123输入: 10输出: false解释: 从右向左读, 为 01 。因此它不是一个回文数。

机器学习(二)逻辑回归 - februarysea.com

https://februarysea.com/2019/11/15/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%EF%BC%88%E4%BA%8C%EF%BC%89%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92/

该系列内容是基于吴恩达老师的机器学习课程笔记。 参考了@fengdu78的课程笔记开源项目。 分类问题(Classifiction)在分类问题中,要预测的变量 $y$ 是离散的值,将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法,这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。 在分类问题中,我们尝试预测的是结果是否属于某一个类(例如正确或错误)。分类问题的例子有:判断一封电子

7. Reverse Integer - februarysea.com

https://februarysea.com/2019/12/08/7-Reverse-Integer/

####题目描述 给出一个 32 位的有符号整数,你需要将这个整数中每位上的数字进行反转。 示例 1: 12输入: 123输出: 321 示例 2: 12输入: -123输出: -321 示例 3: 12输入: 120输出: 21 注意: 假设我们的环境只能存储得下 32 位的有符号整数,则其数值范围为 [${ -{2}^{31} }$, ${ {2}^{31} }-1$]。请根据这个假

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