SOLID 原则草图 我最近推出了一款极简主义的绘图应用okso.app
**摘要**： 本文介绍了使用遗传算法训练汽车进行自动停车的过程。文章首先概述了自动泊车的实现目标和计划步骤，然后详细描述了为汽车提供动力的过程，包括发动机和方向盘肌肉的设计。接下来，文章将引出遗传算法在训练汽车大脑中的应用，并解释了如何通过遗传算法的进化过程使汽车学会自动停车。文章还提供了相关代码示例和图形展示，以便读者更深入地理解实现过程。不到500行的代码即可实现这一功能，显示出遗传算法的效率和潜力。
本文介绍了SOLID原则（面向对象编程和设计的五个基本原则的首字母缩写），包括单一职责原则（S）、开放封闭原则（O）、里氏替换原则（L）、接口隔离原则（I）和依赖倒置原则（D）。文章为每个原则提供了现实世界的视觉示例，以便更易于理解、可读和记忆。同时，文章还提供了关于各种树数据结构实现的代码示例链接。摘要：本文介绍了SOLID原则及其在现实世界中的应用示例，帮助读者更好地理解和记忆这些面向对象编程和设计的原则。
本文介绍了排列和组合的概念和区别，并提供了排列和组合的算法速查表。文章解释了排列和组合的主要思想，并提供了JavaScript中算法实现的链接。文章还包含组合和排列的备忘单，以便更容易地记住它们。最后，文章提供了来源链接。摘要：本文介绍了排列和组合的概念、区别和算法速查表，并提供了相关的JavaScript实现链接。
文章介绍了学习Python的新游乐场和速查表。这是一个存储库，包含带有标准Python语法、结构和语句示例的Python脚本示例，以便能够快速回顾如何使用Python的某个功能。这个游乐场允许修改或添加代码来了解其工作原理，并使用断言进行测试。它还允许对编写的代码进行lint测试，检查是否符合Python代码风格指南。总的来说，它可以让学习过程更具互动性，并帮助从一开始就保持较高的代码质量。文章还详细列出了如何使用该存储库的步骤和目录结构。
文章介绍了作者创建的交互式机器学习实验项目。该项目包含一系列机器学习实验，旨在让读者了解机器学习背后的原理和算法。模型包括识别数字或草图、检测物体、对图像进行分类等。作者使用TensorFlow 2和Keras进行模型训练和演示，使用Python进行训练，JavaScript进行演示。虽然模型可能表现不佳，但项目提供了一个学习和尝试不同机器学习方法和算法的平台。
本文介绍了一个开源的冠状病毒（COVID-19）仪表板项目。该仪表板旨在补充著名的JHU仪表板，提供查看每个国家COVID-19确诊、康复和死亡人数的动态图表。主要功能包括显示全球和每个国家的数据图表，以可排序、可搜索、可点击的数据表形式呈现。目前仪表板还在初始阶段，存在一些未实现的功能，如按国家对地区进行分组、一键重置地区/国家选择和将选定的过滤器放入URL以便共享。文章关键词：COVID-19仪表板、React、Chart.js、BootstrapTable。
使用 Python 进行自制机器学习 图片来源
文章摘要：本文详细解释了动态规划与分治法的概念，区别以及相似之处。通过两个实例（二分搜索和最小编辑距离）来解释这两种算法范式的主要思想。文章指出，动态规划是分治法的延伸，并在特定条件下应用。通过记忆化和制表技术，动态规划解决了分治法中重叠子问题导致的效率低下问题。最后，文章用一张图概括了动态规划与分治法的区别和联系。
本文介绍了 JavaScript 算法和数据结构代码库，包含一系列用 ES6 JavaScript 实现的经典算法和数据结构，并附有讲解、延伸阅读和 YouTube 视频链接。此外，该代码库包含实用信息如大 O 符号图、常用的大 O 符号列表、数据结构操作复杂度比较表以及排序算法复杂度比较表等。代码均经过测试以确保正常运行，同时展示每个算法或数据结构的工作原理和基本操作及边缘情况。该仓库还包括一个 playground，帮助用户开始测试或处理算法。此外，涵盖了多种数据结构以及基于这些数据结构实现的 50 多种流行算法，按范式分类包括蛮力算法、贪婪算法、分而治之算法、动态规划算法和回溯算法等。该库仍在积极开发中，欢迎贡献代码和网络知名算法的实现。希望能帮助读者学习与实践算法并用 JavaScript 实现。
