原创 排序算法的自我理解
按照自己的理解歸納一下，有不對的地方歡迎指正 1. 冒泡 每一趟遍歷將相鄰兩個數從小到大排，O(N^2) 2.選擇 每一趟遍歷找最小的元素往前放，O(N^2) 3. 插入 將前面的序列看作有序數列，將後面的值依次插入序列中
2020-07-02 19:37:16
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原创 第7屆泰迪杯B題醫學圖像分割（一等獎代碼分享）
使用改進的Unet，詳情可參見我的github：https://github.com/EthanCalf/7th_Teidi_ChanllengeCup_MedicalImageSegmentation
2020-07-02 19:37:16
原创 Chapter 4 Decision Tree
第四章 決策樹 4.1基本流程 決策樹：由一個根結點（包含所有樣本集）。若干內部結點（屬性測試）和若干葉結點（分類結果）組成。 決策樹是一個遞歸過程，當產生如下三種情況時，會導致遞歸返回： 1.當前節點包含的所有樣本歸屬同一類，
2020-06-03 09:10:22
原创 CHAPTER 1 Introduction
第一章 背景知識 1.1數據庫簡介 數據庫是指一組相關信息的集合。 1.1.1 非關係數據庫 {層次數據庫系統（以一個或多個樹形結構展示信息）網狀數據庫系統（多個記錄的集合並記錄之間相互鏈接）\begin{cases}層次數據庫系
2020-06-03 09:10:22
原创 CHAPTER 4 FILTER
第四章 過濾 4.1 條件評估 4.1.1 使用圓括號 在第三章，我們已經涉及到了在where字句中and和or的使用，那麼如果需要同時使用and和or操作符，我們就需要用圓括號來明確意圖。如： WHERE end_date I
2020-06-03 09:10:22
原创 CHAPTER 5 Multi-table Queries
多表查詢 5.1 什麼是連接 5.1.1 笛卡爾積 當查詢只連接了兩個表而未指定連接列（鍵），那麼數據庫服務器將產生笛卡爾積，即將兩個表的所有置換。 SELECT e.fname, e.lname, d.name FROM em
2020-06-03 09:10:22
原创 Python 報表自動化
文件管理 序號 方法及描述 描述 1 os.access(path, mode) 檢驗權限模式 2 os.chdir(path) 改變當前工作目錄 3 os.chflags(path, flags) 設置路徑的標記
2020-06-03 09:10:22
原创 第7屆泰迪杯B題醫學圖像分割（代碼分享）
使用改進的Unet，詳情可參見我的github：https://github.com/EthanCalf/7th_Teidi_ChanllengeCup_MedicalImageSegmentation
2019-06-19 15:17:57
原创 Chapter7 BayesianClassifier
第七章 貝葉斯分類器 貝葉斯決策論 貝葉斯決策論（Bayesian decision theory）是概率框架下實施決策的基本方法，是利用已知的一些相關概率和誤判損失來對數據進行類別標記的一種方法。 基本原理:假設有N中可能的類別標記
2019-01-16 13:00:43
原创 Chapter 6 SVM
#第六章 支持向量機 6.1 間隔與支持向量機 分類學習最基本的想法就是基於訓練集D再樣本空間中找到一個最魯棒的劃分超平面。它可用如下線性方程來描述： wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0 其中，w被稱爲法向量，可用於描述超
2018-12-19 14:59:27
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原创 CHAPTER 3 Query
第三章 查詢入門 3.1 查詢機制 當把查詢發送到服務端時，服務器會在執行語句前進行如下三點檢查： 用戶是否有權限執行該語句 用戶是否有權限訪問目標數據 語句的語法是否正確 通過後查詢語句就會被傳遞給查詢優化器，它將爲查訊找到最
2018-12-13 16:50:07
原创 CHAPTER 2 Create and Use Databases
第二章 創建和使用數據庫 首先，需要說明的是，在學習SQL時，我是通過MySQL這一開源數據庫服務器來學習如何編寫SQL語句，但目光並不能僅限於此，在甲骨文公司上的Oracle Database，Microsoft上的SQL Ser
2018-12-12 15:52:55
原创 Chapter5 Neural Network
第五章 神經網絡 5.1 神經元模型 定義：神經網絡是具有自適應性的簡單單元所組成的廣泛並行連接的網絡，它的組織能夠模擬生物神經系統對真實世界物體所做出的交互反應 與機器學習交叉的領域稱爲神經網絡學習 神經網絡最基本的成分爲神經元模
2018-12-12 15:52:55
原创 C4 Decision Tree
第四章 決策樹 4.1基本流程 決策樹：由一個根結點（包含所有樣本集）。若干內部結點（屬性測試）和若干葉結點（分類結果）組成。 決策樹是一個遞歸過程，當產生如下三種情況時，會導致遞歸返回： 1.當前節點包含的所有樣本歸屬同一類，無需
2018-12-09 15:49:33
原创 Chapter4 DecisionTree
第四章 決策樹 4.1基本流程 決策樹：由一個根結點（包含所有樣本集）。若干內部結點（屬性測試）和若干葉結點（分類結果）組成。 決策樹是一個遞歸過程，當產生如下三種情況時，會導致遞歸返回： 1.當前節點包含的所有樣本歸屬同一類，無
2018-12-08 14:08:47