手写代码的意思就是指完全脱离计算机,用笔纸进行编码。用文本(记事本)直接写代码
而DW是一个辅助作用,写代码时可以进行代码提示,一般熟手都不需要DW,直接用记事本写。
手写代码，最能体现一个人的能力
如果一个求职者能当场写出代码，并得到正确的结果，那么，他对代码、算法的临场应变能力还是很强的，在平时工作中，效率也是有保障的。
很多人对程序员有误区，认为他们写代码的时候，就应该像影视剧中的黑客一样，噼里啪啦敲一阵键盘，显示屏不断的滚动刷新黑底白字的英文，就能迅速得到想要的结果。
手写数字体识别是计算机视觉领域的一个重要任务，它涉及将手写数字输入的图像转换成可识别的数字。为了实现这个功能，算法是不可或缺的。以下是一个示例代码，展示了一个简单的手写数字体识别算法。
首先，我们需要准备一个手写数字体的数据集。从MNIST数据库中获取的数据集是非常适合这个任务的。该数据集包含了大量手写数字图片及其对应的标签。我们可以将数据集分为训练集和测试集，用训练集构建模型，然后使用测试集评估模型的性能。
接下来，我们需要导入所需的库：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
然后，我们加载MNIST数据集：
# 从MNIST数据集中加载数据
def load_data():
mnist_data = pd.read_csv('mnist_dataset.csv')
X = mnist_data.drop(columns=['label']).values
y = mnist_data['label'].values
# 数据归一化
X = X / 255.0
return X, y
X, y = load_data()数据加载完成后，我们可以继续将数据集划分为训练集和测试集：
# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)接下来，我们可以使用支持向量机（SVM）作为分类器来训练模型：
# 创建SVM模型并进行训练
svm_model = SVC()
svm_model.fit(X_train, y_train)模型训练完成后，我们可以使用测试集来评估其性能：
# 在测试集上评估模型性能
accuracy = svm_model.score(X_test, y_test)
print("Accuracy: {:.2f}".format(accuracy))以上就是一个简单的手写数字体识别算法的代码实现。通过运行这段代码，我们可以得到模型在测试集上的准确率。但这只是一个简单的示例，实际的手写数字体识别算法可能更加复杂，需要更多的特征提取和模型优化技巧。
手写数字体识别算法是一个常见且重要的任务，可以应用于各种应用领域，如邮件识别、银行支票处理等。本文介绍了一个简单的手写数字体识别算法的代码实现，以及其在测试集上的性能评估。希望这个示例能够帮助读者对手写数字体识别算法有所了解，并为进一步的研究和开发提供参考。
在如今数字化的时代，手写字体似乎成为了一种越来越少见的技能。然而，对于某些特定的行业和应用来说，手写字体仍然扮演着重要的角色。比如，在银行业，客户的签名仍然需要手写。在教育领域，学生的书写作业也需要手写。在这种情况下，使用手写字体识别算法来自动识别手写字体就变得非常必要。
手写字体识别算法是一种通过计算机程序将手写文本转换为可识别的文本的技术。在这篇文章中，我们将介绍一种常用的手写字体识别算法，并提供相关的代码示例。
手写字体识别算法的原理可以简单概括为以下几个步骤：
通过以上步骤，我们可以得到一个能够对手写字体进行识别的算法模型。
下面是一段使用Python编写的手写字体识别算法代码示例：
# 导入所需的库
import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载手写字体数据集
data = np.load('handwriting_dataset.npy')
labels = np.load('handwriting_labels.npy')
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建支持向量机分类器
clf = svm.SVC()
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 测试模型
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("准确率：", accuracy)
上述代码示例使用了scikit-learn库中的支持向量机分类器来建立手写字体识别模型。首先，我们通过numpy库加载手写字体数据集和对应的标签。然后，使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来，创建一个支持向量机分类器，并使用fit函数对模型进行训练。最后，通过score函数计算模型在测试集上的准确率。
手写字体识别算法是一项复杂而又有趣的技术。通过特征提取和模型训练，我们可以将手写字体转换为计算机可识别的文本。本文介绍了手写字体识别算法的基本原理，并提供了一段使用支持向量机分类器的示例代码。希望这篇文章能够对读者理解手写字体识别算法有所帮助。
图片手写字体识别代码是一种非常有趣且具有挑战性的技术。通过这种技术，计算机可以识别并理解手写字体的图片，这对于许多应用程序和行业都具有重大意义。在本文中，我们将探讨图片手写字体识别代码的工作原理、应用领域以及未来发展方向等内容。
图片手写字体识别代码的工作原理主要包括以下几个步骤：首先，通过图像处理技术对手写字体图片进行预处理，包括灰度化、二值化等操作，以便计算机能够更好地识别图像中的文字信息；然后，利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），对处理后的图片进行特征提取和学习，从而实现对手写字体的识别和理解；最后，根据识别结果输出文字信息或进行进一步的处理。
从技术角度来看，图片手写字体识别代码涉及图像处理、模式识别、深度学习等多个领域的知识，需要综合运用各种算法和技术手段才能取得较好的识别效果。随着人工智能技术的不断发展和深化，图片手写字体识别的准确率和效率也在不断提高。
图片手写字体识别代码在现实生活中有着广泛的应用，其中包括但不限于以下几个方面：
可以说，图片手写字体识别代码在提高工作效率、减少人力资源成本、提升服务质量等方面具有巨大的潜力和市场需求。
随着人工智能技术的不断成熟和应用场景的不断扩展，图片手写字体识别代码也在不断发展和完善。未来，我们可以期待以下几个方面的发展：
总的来说，图片手写字体识别代码作为人工智能领域的一个重要应用方向，将在未来发展中发挥越来越重要的作用，为社会生产生活带来更多便利和创新。
c语言空格用“ ”，中间空一格。
php大厂笔试需要手写代码。
因为在大厂里面有工作经验的，或者是面试的，一般都是需要经过笔试的，他们不仅仅是需要考试你的技术能力还需要你对程序代码的基础理解知识的，所以一般都是有笔试的，重点看重的是你的基础能力和原理的实现。
随着Python在各个领域的广泛应用，越来越多的公司开始注重Python编程技能。在面试过程中，手写Python面试题已成为考察候选人技能水平的重要环节。为了在面试中脱颖而出，备战Python面试题至关重要。
深入理解Python基础知识： 熟练掌握Python的基本语法、数据类型、控制流程等知识，对面试题至关重要。
掌握常见的数据结构和算法： 如列表、字典、集合等数据结构，以及搜索、排序等常见算法。在面试中，能够灵活运用这些知识解决问题将会给面试官留下深刻印象。
实践、实践再实践： 通过刷题、练习，将知识转化为应用能力。这样可以更好地理解和掌握Python的各种特性和技巧。
在面试中手写Python面试题可以更好地考察面试者的编程基本功、编码能力和解决问题的能力。这种形式的面试更加接近实际工作中的需求，以及面试者的实际水平。
系统学习Python基础知识： 从Python的基本语法、数据类型、控制流程等方面系统学习，打好基础。
掌握Python常见的编程题型： 包括但不限于数据结构、算法、字符串处理、面向对象等题型，熟练掌握解题思路。
多做手写练习： 通过手写代码进行练习，可以更好地理解和掌握各种题目的解题方法，提高编程能力和熟练度。
参加模拟面试： 可以通过面试模拟来检验自己的准备情况，发现不足之处，并及时调整备战策略。
Python作为一门易学且功能强大的编程语言，备战Python面试题需要投入足够的时间和精力。通过系统学习基础知识、掌握常见题型的解题方法并进行实践和练习，相信你一定能够在面试中脱颖而出。
手写字体识别是一项在计算机视觉领域中具有重要意义的任务。它的应用范围广泛，包括自动化系统、文档处理、人机交互等领域。本文将详细介绍最新的手写字体识别算法及其对应的代码实现。
手写字体识别算法是指通过对手写字体的特征提取和模式识别技术，对手写文本进行自动识别的算法。目前，主要的手写字体识别算法包括基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。
传统的手写字体识别算法主要包括以下几个步骤：
深度学习是近年来在图像识别领域取得显著成果的方法之一，也被广泛应用于手写字体识别任务中。常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
基于深度学习的手写字体识别算法通常包括以下几个步骤：
在开源社区和学术界中，有许多优秀的手写字体识别代码可供使用。常用的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch、Keras等都提供了相关的示例代码和预训练模型。
以TensorFlow为例，使用TensorFlow可以通过搭建卷积神经网络模型并进行训练，实现手写字体识别。具体的代码实现可以参考TensorFlow官方文档和相关的开源项目。
手写字体识别算法是一项具有挑战性和实用价值的任务，它在自动化系统、文档处理、人机交互等领域有着广泛的应用前景。本文介绍了手写字体识别的基本算法原理，并提供了基于传统机器学习和深度学习的手写字体识别代码实现。
感谢您阅读本文，希望通过本文的阅读，能够帮助您了解手写字体识别算法及其代码实现，进一步提升相关技能。
404错误是找不到路径，或者服务器做了些屏蔽抓取的功能，缺少某些文件头信息不给访问
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
检测数据：
sunny，hot，high，weak
结果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想：
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据：
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成训练模型失败！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
