pygame实例

Data Compression Huffman Coding Example Create an huffman alphabet for the input string Python 2.7 necessary (not tested Python 3.0). For windows just run huffman.bat

小Q有一块NxM像素格的画板，画板初始状态为空白的，用‘X’表示。如果选择斜线为‘/’画格子，涂成蓝色，用‘B’表示；如果选择斜线为‘’画格子，涂成黄色，用‘Y’表示； 如果一个格子既被蓝色涂过又被黄色涂过，则变成绿色，用‘G’表示。 小Q已经有想好画的样子，计算最少要多少次操作完成这幅画？输入：4 4 YXXB XYGX XBYY BXXY输出：3

利用Python实现数据的统计性描述，对定量数据分析生成频率分布表、频率分布直方图。注释非常详细。

说明：  本书以Python为样本，不仅介绍了编程的基本概念，还着重讲解了 编程语言的范式（面向过程、面向对象、面向函数），并把编程语言的 范式糅在Python中，让读者不仅学会Python，未来在学习其他编程语言 时也变得更加容易。(aking Python as a sample, this book not only introduces the basic concepts of programming, but also focuses on the programming language paradigm (process-oriented, object-oriented, function-oriented), and incorporates the programming language paradigm into Python, so that readers can not only learn Python, but also become easier to learn other programming languages in the future.)

说明：  实现强化学习，完成人工智能，实现机器学习，深度学习(Realize reinforcement learning, artificial intelligence, machine learning and deep learning)

Rotating Machinery dimensional hologram of practical spectrum calculation routines, Complex modulation coherent pulse train signal, Including the final calculation of the compressed image peak signal to noise ratio and compression of the source.

used by winfof for write fw

该书指导在工程应用中的编程计算，对结构模拟的后处理和软件的二次开发。(application of engineering)

实践代码kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。

说明：  利用HOG算子实现电脑读取图像并进行面部识别与检测(Using hog operator to realize computer reading image and face recognition and detection)