Mã python giải sudoku

Trong phần 2 của loạt bài này [Xem phần 2], chúng ta đã thảo luận cách nhận biết số từ mỗi ô trong lưới SUDOKU. Với sự trợ giúp của SVM, chúng ta có thể dễ dàng nhận ra chữ số từ hình ảnh SUDOKU. Base on that recognition result, the SUDOKU grid can be solved by using the backtracking method

Đọc thêm

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tiếp tục bài viết trước về cách nhận biết đầu số được trích xuất từ ​​bảng SUDOKU. Xem phần 1
Trong phần 1 của loạt bài này, chúng ta đã học cách phát hiện các dòng và trích xuất các chữ số từ bảng SUDOKU. Thật dễ dàng để trích xuất các chữ số và lưu nó dưới dạng hình ảnh [Bỏ ghi chú mã từ Phần 1 để lưu các khối chữ số của riêng bạn]. Bây giờ, hãy nói về việc đào tạo các số kỹ thuật số được trích xuất đó bằng SVM

Đọc thêm

Xin chào, hôm nay tôi sẽ giải thích cách tạo Bộ giải SUDOKU đơn giản được lấy từ hình ảnh từng bước. Bạn có thể xem bản demo của SUDOKU Solver trong ảnh GIF bên dưới

Đọc thêm

Dò tìm đường có nhiều ứng dụng trong xử lý ảnh và thị giác máy tính. Một ví dụ đơn giản về ứng dụng phát hiện dòng là SUDOKU Solver. Hãy tưởng tượng bạn muốn giải bảng SUDOKU nằm trong một hình ảnh. First, you have to detect SUDOKU grid and extract digits to recognize those numbers. Hough Line Transform is one of the popular techniques to detect lines in images.
Bài viết này sẽ giải thích cách phát hiện các dòng trong hình ảnh bằng Hough Line Transform với thư viện OpenCV và ví dụ về mã Python.

Đọc thêm

Deep Learning hiện đang là mô hình hiệu quả để giải quyết rất nhiều vấn đề như Xử Lý Ảnh, Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên. v. v. Việc hiện thực hóa các mô hình Deep Learning bây giờ không mấy khó khăn vì đã có rất nhiều thư viện hỗ trợ việc thiết kế mô hình mạng nơ-ron. Caffe là một trong những thư viện hỗ trợ Deep Learning có đông đảo người dùng nhất. Caffe rất mạnh trong việc xử lý ảnh và nó cũng có thể thiết kế các mô hình Deep Learning cho các vấn đề khác. Thư viện này có thể kết hợp với GPU của NVIDIA giúp cải thiện tốc độ huấn luyện mạng thông qua CUDA.
Bài viết này sẽ hướng dẫn cách cài Caffe chi tiết từng bước cho người mới bắt đầu trên hệ điều hành Ubuntu 14. 04 LTS 64 bits.

Đọc thêm

Máy học là xu hướng phát triển mới của lĩnh vực Trí Tuệ Nhân Tạo và ngày càng có nhiều ứng dụng trong đời sống thực tế. Các ví dụ điển hình của máy học có thể kể đến như cỗ máy tìm kiếm Google. Hằng ngày bạn vào Google tìm kiếm và để ý rằng, Google có thể hiểu được ngữ nghĩa của từ khóa mà bạn tìm kiếm nhằm gợi ý và đưa ra các kết quả tìm kiếm tốt hơn hay gợi ý các kết quả tìm kiếm cho bạn. Hoặc như Facebook, có thể nhận dạng khuôn mặt ở chức năng tag ảnh, có thể gợi ý bài viết liên quan hoặc gợi ý kết bạn. Có khi nào bạn tự hỏi vì sao các ứng dụng có thể “thông minh” đến như thế? Nhờ vào thuật toán cụ thể nào để có thể đạt được như thế?

Bạn có phải là nhà phát triển Python đang trau dồi các kỹ năng của mình trước khi phỏng vấn không? Nếu vậy, thì hướng dẫn này sẽ mở ra cho bạn một loạt các vấn đề thực hành Python nhằm mô phỏng các tình huống kiểm tra code phổ biến.  Sau khi bạn phát triển các giải pháp của riêng mình, bạn sẽ xem qua các câu trả lời của nhóm V1Study để bạn có thể tối ưu hóa code, gây ấn tượng với người phỏng vấn và đạt được công việc mơ ước của bạn

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách

  • Viết code cho các vấn đề kiểu phỏng vấn
  • Thảo luận về các giải pháp của bạn trong cuộc phỏng vấn
  • Làm việc qua các chi tiết thường bị bỏ qua
  • Nói về các quyết định thiết kế và sự đánh đổi

Hướng dẫn này dành cho các nhà phát triển Python trung cấp.  Nó giả định kiến thức cơ bản về Python và khả năng giải quyết vấn đề bằng Python. Bạn có thể nhận mã với các bài kiểm tra đơn vị không thành công cho từng vấn đề mà bạn sẽ thấy trong hướng dẫn này bằng cách nhấp vào liên kết bên dưới

Bài tập thực hành Python 1. Tổng của một dãy số nguyên

Hãy bắt đầu với một câu hỏi khởi động.  Trong bài toán thực hành đầu tiên, bạn sẽ viết mã để tính tổng một danh sách các số nguyên. Mỗi vấn đề thực hiện bao gồm một mô tả. Mô tả này được lấy trực tiếp từ các tệp khung trong repo để giúp bạn dễ nhớ hơn khi bạn đang nghiên cứu giải pháp của mình

Bạn cũng sẽ thấy phần giải pháp cho từng vấn đề. Hầu hết các thảo luận sẽ nằm trong phần thu gọn bên dưới. Sao chép repo đó nếu bạn chưa có, tìm giải pháp cho vấn đề sau, sau đó mở rộng hộp giải pháp để xem lại công việc của bạn

Mô tả vấn đề

Đây là vấn đề đầu tiên của bạn

Tổng số nguyên lên đến n [ 

# integersums.py
def add_it_up[n]:
    try:
        result = sum[range[n + 1]]
    except TypeError:
        result = 0
    return result
2]

Viết một hàm, 

# integersums.py
def add_it_up[n]:
    try:
        result = sum[range[n + 1]]
    except TypeError:
        result = 0
    return result
3 lấy một số nguyên duy nhất làm đầu vào và trả về tổng số nguyên từ 0 đến tham số đầu vào

Hàm sẽ trả về 0 nếu một số không phải là số nguyên được truyền vào

Hãy nhớ chạy các bài kiểm tra đơn vị cho đến khi bạn vượt qua chúng

Giải pháp

Dưới đây là một số thảo luận về một số giải pháp khả thi

Lưu ý. Hãy nhớ rằng, đừng mở phần thu gọn bên dưới cho đến khi bạn sẵn sàng xem câu trả lời cho vấn đề thực thi Python này

zzzGiải pháp cho Tổng số nguyên của dãy số Hiển thị

Làm thế nào để viết các giải pháp đi?

Đối với vấn đề này, bạn sẽ xem xét một số giải pháp khác nhau. Cái đầu tiên trong số này không tốt lắm

# integersums.py
def first[n]:
    num = 1
    sum = 0
    while num 

Chủ Đề