Python 中的 Elias Delta 编码,这些细节在Python面试上要注意了
*机器学习是人工智能领域一个极其重要的研究方向,而深度学习则是机器学习中一个非常接近AI的分支,其思路在于建立进行分析学习的神经网络,模仿人脑感知与组织的方式,根据输入数据做出决策。深度学习在快速的发展过程中,不断有与其相关的产品推向市场,显然,深度学习的应用将会日趋广泛。
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正文
现在我们要为 Elias Delta Encoding 编写代码
第 3 步:
-
从用户获取输入 k 以在 Elias Delta 中进行编码。
-
使用数学模块中的 floor 和 log 函数,找到 1+floor(log2(k)。
-
将 1+floor(log2(k) 的结果传递给 Elias Gamma 编码函数。
示例:某些值的 Elias Delta 编码
def EliasDeltaEncode(x):
Gamma = EliasGammaEncode(1 + floor(log(k, 2)))
binary_without_MSB = Binary_Representation_Without_MSB(k)
return Gamma+binary_without_MSB
k = int(input('Enter a number to encode in Elias Delta: '))
print(EliasDeltaEncode(k))
第四步:
-
得到不带 MSB 的 k 的 Elias Gamma 编码和二进制表示的结果
-
连接两个结果并在控制台上打印它们
为某些整数值生成 Elias Delta 编码的完整代码
from math import log
from math import floor
def Binary_Representation_Without_MSB(x):
binary = “{0:b}”.format(int(x))
binary_without_MSB = binary[1:]
return binary_without_MSB
def EliasGammaEncode(k):
if (k == 0):
return ‘0’
N = 1 + floor(log(k, 2))
Unary = (N-1)*‘0’+‘1’
return Unary + Binary_Representation_Without_MSB(k)
def EliasDeltaEncode(x):
Gamma = EliasGammaEncode(1 + floor(log(k, 2)))
binary_without_MSB = Binary_Representation_Without_MSB(k)
return Gamma+binary_without_MSB
k = 14
print(EliasDeltaEncode(k))
输出:
00100110
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**机器学习是人工智能领域一个极其重要的研究方向,而深度学习则是机器学习中一个非常接近AI的分支,其思路在于建立进行分析学习的神经网络,模仿人脑感知与组织的方式,根据输入数据做出决策。深度学习在快速的发展过程中,不断有与其相关的产品推向市场,显然,深度学习的应用将会日趋广泛。
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