Программирование в действии

Как прочитать QR-код используя python? ####################################################### Мы будем использовать библиотеку OpenCV для чтения QR-кода. Если пакет не установлен, установим его через терминал: pip install cv2. Чтобы декодировать код, мы будем использовать функцию этой библиотеки detectAndDecode объекта QRCodeDetectorOpenCV. В алгоритме мы импортировали библиотеку cv2 . Затем используется функция imread() для чтения изображения и функция QRCodeDectector() для обнаружения QR-кода на изображении. Затем используется функция detectAndDecode() и выводится значение для пользователей: www.youtube.com/...xcq ####################################################### #python #writecode #qrcode #generateqrcode #code #Программирование_в_действии #Программирование #pygame #easypython

Продолжаем изучать Tensorflow, Задача - классифицировать звукозаписи пения птиц. Эта задача поможет разобраться в классификации обьектов с помощью tensorflow. Для начала, переведем звукозаписи в численное представление и обрежем их длину. Потом создадим модель с тремя слоями нейронов, где на вход поступит массив, а выходить будет вероятность принадлежности входных данных к конкретному классу. Ввиду очевидной большой разницы в звучании пения разных птиц, наша модель обучилась даже на единственных экземплярах записей. Однако для более точной работы, для обработки записей с помехами и т.д можно обучить модель на большем количестве входных данных Ссылка на код: https://yadi.sk/d/3-yWZfrxRnUirg

Стало интересно освоить библиотеку tensorflow для написания нейронных сетей на python. Поскольку это первый опыт, было решено взять не сложную задачу и долго не искать для нее тренировочные данные. Так что выбрана задача - суммирование трех входящих чисел. 1) Начнем с создания тренировочных данных - тут все очевидно просто. 2) Создадим модель, которая ввиду легкости задачи и довольно очевидного решения для весов (вес каждого признака равен 1) , будет иметь 1 слой нейронов. На первом слое поступают входные данные (input_dim = 3), умножаются на собственные веса, суммируются и выходят в значение нейрона 3) Делаем предсказание на других данных. В нашем случае ответ очень близок к идеалу 4) Смотрим веса которые получили признаки. В нашем случае веса близки к 1 Подводя итоги - Получена программа суммирующая числа с 99,99972% точностью:))) Ссылка на код: https://yadi.sk/d/e4bs9xZMkEXaxA

Еще одна олимпиадная задачка. В одной биоинженерной компании по непонятной причине отказали все скрипты. Так что генетики исследуют последовательности нуклеотидов вручную. Чтобы легче передавать информацию устно, они называют последовательность символов A, G, T, C «читаемой», если рядом ни с одной согласной нет другой согласной, а рядом ни с одной гласной — другой гласной, и предпочитают работать только с такими последовательностями. Дано число N. Сколько различных читаемых последовательностей длины N существует? Так как ответ может быть очень большим, выведите остаток от его деления на 10**9 + 7. Самое главное заметить простую закономерность - если последовательность заканчивается на "A", то дальше могут встать на выбор три буквы. А если на конце не "A", то кол-во последовательностей остается прежним. Далее методом динамического программирования (Получаем результат i-го шага в зависимости от (i-1)-го шага.) Ссылка на код: https://yadi.sk/d/nAzmUObJwk7Luw

Алгоритм решета Эратосфена предназначен для поиска всех простых чисел в заданном диапазоне от 2 до N. Он работает по следующему принципу: 1. Создайте список чисел от 2 до N. 2. Выберите первое число из списка (2) и пометьте его как простое. 3. Пометьте все числа, кратные выбранному числу (2) в списке как составные. 4. Перейдите к следующему непомеченному числу в списке (3) и пометьте его как простое. 5. Пометьте все числа, кратные выбранному числу (3) в списке как составные. 6. Повторите шаги 4 и 5 до тех пор, пока не закончатся числа в списке. 7. Все непомеченные числа в списке являются простыми числами. Ниже представлена реализация алгоритма решета Эратосфена на языке Python: disk.yandex.ru/...taq

На этот раз нашлась интересная задачка с олимпиады... Назовем строки "особыми" если они начинаются и заканчиваются одним и тем же символом. Дана строка, состоящая из заглавных латинских букв, задача - определить самую длинную её подстроку, являющуюся особой строкой, и вывести её длину. Сначала подумал, что можно пройти по строке N раз и найти пару для каждой буквы, но как понимаете это очень долго, особенно если строка длинная... И тут вспомнил про один метод каким пользовался ранее на других олимпиадах, а точнее - преобразовать символ в число с помощью ascii кода. Таким образом каждый буквенный символ можно воспринимать как число, а алфавит как последовательность чисел от 0 до 25. Собрал массив и задача решилась за один проход. Исходный код: disk.yandex.com.am/...mpq

Алгоритм быстрого возведения в степень через возведение в квадрат следующий: 1. Возьмите число, которое нужно возвести в степень, и степень, в которую его нужно возвести. 2. Если степень равна 0, верните 1. 3. Если степень равна 1, верните исходное число. 4. Если степень четная, возведите исходное число в квадрат и используйте рекурсию для возведения в квадрат половины степени. 5. Если степень нечетная, возведите исходное число в квадрат, умножьте на исходное число и используйте рекурсию для возведения в квадрат половины степени минус один. 6. Верните результат. Алгоритм быстрого возведения в степень через возведение в квадрат имеет несколько преимуществ: 1. Ускорение вычислений: Алгоритм быстрого возведения позволяет выполнить возведение в степень за меньшее количество операций, чем обычный алгоритм. Это особенно заметно при больших числах и больших степенях. 2. Уменьшение затрат памяти: В отличие от других алгоритмов, который требуют хранение промежуточных значений, алгоритм быстрого возведения в степень может выполняться без дополнительной памяти для хранения промежуточных результатов. 3. Простота реализации: Алгоритм быстрого возведения в степень через возведение в квадрат относительно прост в реализации и понимании. Он основан на принципе разделяй и властвуй, что делает его легко понять и применять. В целом, использование алгоритма быстрого возведения в степень через возведение в квадрат позволяет ускорить вычисления, сократить использование памяти и упростить реализацию. Это делает его полезным инструментом для работы с возведением в степень. P.S.( Ниже прикреплен файл с кодом в котором реализован алгоритм быстрого возведения в степень на языке python) Исходный код: disk.yandex.com.am/...dza