报错：Error:android-apt plugin is incompatible with the Android Gradle plugin. Please use 'annotationP
在AndroidStudio更新到3.0之后发现上面的配置不能用了，这里记录下解决方法首先把项目下的build.gradle中的classpath ‘com.neenbedankt.gradle.plugins:android-apt:1.8’删掉 把module下面的build.gradle最上面引入的插件删掉,不管是下面这两个中的哪一个，都删掉 apply plugin: ‘com.nee
无法加载layout报android Preview 中显示actionbaroverlaylayout
解决办法： 打开文件res/values/styles.xml，如图加个Base `<style name="AppTheme" parent="Theme.AppCompat.Light.DarkActionBar"> <!-- Customize your theme here. --></style> 修改为<...
KMP算法（python）
KMP算法（python）(1)暴力搜索算法复杂度：O（m*n）def strMacth(t,p): m,n=len(t),len(p) i,j=0,0 while i<m and j<n: if p[j]==t[i]: j,i=j+1,i+1 else: j,i=0,i-j+...
黑苹果clover引导去除多余选项
1、使用clover configure挂载黑苹果所在分区2、使用文本编辑器编辑config.plist3、找到GUI的scan标签这里要注意：假如scan标签下只有一个true，则应该自己编辑scan标签如下图：...
黑苹果驱动板载intel蓝牙
1、下载驱动文件：https://github.com/zxystd/IntelBluetoothFirmware/releases2、将下载好的两个文件复制到／kext／other中
快速排序（Python详细注释）
步骤1、从数列中挑出一个元素，称为"基准"（哨兵）（pivot），2、重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区结束之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。3、递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。递归的最底部情形，是数列的大小是零或一...
python闭包（笔记）
一、闭包必须具备的条件1、必须存在函数嵌套。2、内部函数必须引用外部函数的变量。3、内部函数必须不能引用全局变量。4、外部函数的返回值必须是内部函数的函数名。二、闭包的伪代码格式def 外层函数(参数): def 内层函数(): print("内层函数执行", 参数) return 内层函数内层函数的引用 = 外层函数("传入参数")内层函数的...
python实现二分查找算法（binary search）
一、原理二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子...
python中@staticmethod和@classmethod详解
一、@staticmethod和@classmethod区别一般来说，要使用某个类的方法，需要先实例化一个对象再调用方法。而使用@staticmethod或@classmethod，就可以不需要实例化，直接类名.方法名()来调用。这有利于组织代码，把某些应该属于某个类的函数给放到那个类里去，同时有利于命名空间的整洁。既然@staticmethod和@classmethod都可以直接类名.方...
pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl modul win10+anaconda解决方案
pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl modul win10+anaconda解决方案#只需在环境变量中加入如下内容：D:\software\Anaconda3.7\ScriptsD:\software\Anaconda3.7\D:\software\Anaconda3.7\Librar...
python输入指定个数的数字，以空格隔开（不完美）
比如这样的一道题：题目描述输入N个（N<=10000）数字，求出这N个数字中的最大值和最小值。每个数字的绝对值不大于1000000。输入描述:输入包括多组测试用例，每组测试用例由一个整数N开头，接下去一行给出N个整数。输出描述:输出包括两个整数，为给定N个数中的最大值与最小值。示例1输入51 2 3 4 533 7 8输出5 18 3先解决这道题：while...
文本分类（朴素贝叶斯算法）
一、贝叶斯定理引入1、朴素贝叶斯： 朴素贝叶斯中的朴素一词的来源就是假设各特征之间相互独立。这一假设使得朴素贝叶斯算法变得简单，但有时会牺牲一定的分类准确率。2、贝叶斯公式：3、换成分类任务的表达式 那么我们最终求的p(类别|特征)即可！就相当于完成了我们的任务。二、数据集介绍1、原始数据集2、测试数据集 为了减少任务量，测试数据集为自己在原始数据集上打乱后所得。三、文本分类步骤四、TF-IDF逆文本频率指数概念 TF-IDF（term frequency–inv
正向最大匹配算法（中文分词）
一、最大匹配法 最大匹配是指以词典为依据，取词典中最长单词为第一个次取字数量的扫描串，在词典中进行扫描（为提升扫描效率，还可以跟据字数多少设计多个字典，然后根据字数分别从不同字典中进行扫描）。最大匹配算法有三种： 1、正向最大匹配 2、逆向最大匹配 3、双向匹配 三种算法原理都一样，以正向为例，是从前向后扫描的过程。如下：二、使用北大训练集实现正向最大匹配1、数据集（从中选取北大的训练集）2、代码实现# -*- coding: utf-8 -*-"""@au
TF-IDF算法和余弦相似度算法计算文本相似度（纯手撕）
一、TF-IDF算法 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency，词频-逆向文件频率）是一种用于信息检索（information retrieval）与文本挖掘（text mining）的常用加权技术。 TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。 TF-IDF的主要思想是：如果某个单词在一篇文章中
HMM（隐马尔可夫）中文分词
一、隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。1、举例理解 假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子（称这个骰子为D6），6个面，每个面（1，2，3，4，5，6）出现的概率是1/6。第二个骰子是个四面体（称这个骰子为D4），每个面（1，2，3，4）出现的概率是1/4。第三个骰子有八个面（称这个骰子为D8），每个面（1，2，3，4，5，6，7，8）出现的概率是1/8。 假设我们开始掷骰子，我们先
The “freeze_support()” line can be omitted if the program is not going to be frozen to produce an ex
PyTorch错误：The “freeze_support()” line can be omitted if the program is not going to be frozen to produce an executable.错误代码如下：RuntimeError: An attempt has been made to start a new process before the current process has finished its boots
win10下cuda10.2配置tensorflow2.x
目前，tensorflow官方还未发布cuda10.2对应的tensorflow版本亲测有效的配置方法：windows下需要把cuda安装目录下的cudart64_102.dll复制一份重命名为cudart64_101.dll，具体目录是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin\cudart64_101.dll，这个根据个人电脑安装可能有不同...
RuntimeError: Integer division of tensors using div or / is no longer supported, and in a future rel
RuntimeError: Integer division of tensors using div or / is no longer supported, and in a future release div will perform true division as in Python 3. Use true_divide or floor_divide (// in Python) instead.在高版本的pytorch中，会报这个错误。例子：norm_img = transforms
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