如果需要生成一个长度为 100、内容为 0 的列表，需要在括号中书写 100 个 0，既繁琐又容易出错，显然是不合适的。可以使用动态的方式完成这项任务： list = [] for i in range(100): list.append(0) 如果需要生成一个包含 0 到 100 之间（不包括 100）所有的偶数的列表，可以在以上的代码
#内部含有__iter__方法的都是可迭代对象 for i in '123': print(i) print(dir('123'))#输出对象所有内部方法 print('__iter__' in dir(str))#True print('__iter__' in dir(dict))#True print('__iter__' in dir(list))#True print('__
决策树（本文使用id3算法的准则决策） 1. 决策树的背景 决策树是一种常见的机器学习方法。决策树由根节点、内部节点、叶子节点和边组成。叶子节点对应每个决策结果，内部节点对应一个属性的测试。 2. 决策树实战 在生成决策树的过程，会用到信息熵和信息增益： 信息熵(information entropy)
2022 / 6 /11 1. 递归算法_Recursive Processing 2.数学基础_数据融合_协方差矩阵_状态空间方程 3. 卡尔曼增益超详细数学推导 4. 误差协方差矩阵数学推导_卡尔曼滤波器的五个公式 5. 直观理解与二维实例【包含完整的EXCEL代码】 6. 扩展卡尔曼滤波器_Extende
也算是开一个新坑？毕竟已经退役了，哪天兴趣来了可能也会点开一些题目看看，这里记录一下那些通过完全不带脑子的代数推导来AC的题目。 #2833. 「JOISC 2018 Day 1」帐篷 首先根据题意，不难去发现有一个 \(O(n^3)\) 的做法，即枚举有多少 \(1 \times 2\) 的，有多少 \(2 \times 1\) 的，以及
若随机变量\(X\)服从二项分布,即\(X\sim B(n,p)\)， 则有\(P(X=k)=C_n^kp^k(1-p)^{n-k}\)，其均值和方差分别是 \(E(X)=np\) \(D(X)=np(1-p)\) 之前学二项分布的时候看到它的期望和方差觉得形式很简单，就没怎么细看推导过程。但是自己去推导的时候发现也没那么简单。。。本文做个总结
本文旨在介绍支持向量机（SVM）的基本概念并解释SVM中的一个关键问题： 为什么SVM目标函数中的函数间隔取１？ 一、分类问题 给定N个分属两类的样本，给出一个决策边界使得边界一侧只含一种样本（如下图） 从直观上讲，两种样本集被分开的“间隔”越大表示分类效果越好，如下图中，边界2的效果显然
第一章 类型推导 1. 理解模板类型推导 在模板类型推导时，有引用的实参会被视为无引用，他们的引用会被忽略 对于通用引用的推导，左值实参会被特殊对待 对于传值类型推导，const和/或volatile实参会被认为是non-const的和non-volatile的 在模板类型推导时，数组名或者函数名实参会退化为指
基本格式为： expression for item in sequence if condition names = ['大湘菜', '小湘菜', '巨大湘菜', '微小湘菜'] # 列表 new_names = [name.upper() for name in names if len(name) > 3] print(new_names) print(type(new_names)) # 字典 new_dict
普通函数采用return返回值 def func(): print("111") return 222 #return返回一个值 ret =func() print(ret) 结果:111222 将函数中的return换成yield就是生成器 def func(): print("111") yield 222 # 整个函数是一个生成器 ret =func() print(ret)
《哪位大佬来指正一下？》 https://tieba.baidu.com/p/7784131901 3 楼 推导过程 看起来 没错， 推导出 dE = m₀ c ² dγ 确实 很神奇， 明天 换个方式 推导验算一下 。 4 楼 不过 这里 加入了 动质量 m = m₀ γ 后 Fs 得出 的 动能 和 经典物理 Fs 得出 的 动
前提：一个图在直角坐标系上的所有点，都是从原点(0, 0, 0)开始。 以二维为例，所有的矩阵变换，都可以表示成 x` = ax + by, y` = cx + dy. 这种表示方法的原理和背后的意义，见 缩放矩阵 的推导 如图所示，所谓缩放，即一个图上的所有点的x和y值，都乘以缩放系数S。缩放0.5，其
向量值函数推导 ========================================================================================================================================
1.1 分析实现 我们先用我们原来的方式写一段代码 . 1、先写一个UserDao接口 public interface UserDao { public void getUser(); } 2、再去写Dao的实现类 public class UserDaoImpl implements UserDao { @Override public void getUser() { System.out.pri
\begin{array}{c}换底公式之推导:\\证明:\quad \log_{a}{b}=\frac{\log_{c}{b}}{\log_{c}{a}} \\\\设:\log_{a}{b} =r\\\log_{c}{b} =m\\\log_{c}{a} =n\\\\即:a^r=b\\c^m=b\\c^n=a\\\\\because a^r=(c^n)^r=b\\\because c^m=b\\\therefore
参考论文为《A Predictive Controller for Autonomous Vehicle Path Tracking》。假设我们要求解的代价函数\(J\)为： \[J=X'QX+U'RU\:(1) \]其中，\(X\)为未来\(N_p\)次的状态预测序列，\(U\)为未来\(N_u\)次的控制序列，亦即表示如下： \[X=\left[\begin{matrix}x(k+1|k)\\x(k+1|k)\\\vd
前言：渲染流程中，涉及三角形顶点数据的插值，比如，颜色、法线、等等。使用到的理论就是重心坐标。 结论：重心坐标 三角形重心坐标推导： 推导公式： （大写代表坐标向量，eg:C）
推导式 列表 过滤掉长度小于或等于3的字符串列表，并将剩下的转换成大写字母： names = ['Bob','Tom','alice','Jerry','Wendy','Smith'] new_names=[name.upper() for name in names if len(name)>3] print(new_names) ['ALICE', &
一、编译原理绪论白话概述 1，我们知道编译程序可以将Java这种高级语言编写的源程序转换成与之在逻辑上等价的目标程序。而目标程序就可以是汇编语言程序或者是机器语言程序了。汇编语言程序就是微机原理与接口技术和计算机组成原理还有单片机中常见的汇编语言 Mov jmp等等。 具体
## 转载请注明出处，欢迎转载 ## 目录 1、算法推导 2、反思与探讨 3、参考文献 1、算法推导 我相信大家在很多不同的地方都听说过IMU预积分这个名词，尤其是基于图优化的框架下，几乎都会用到IMU预积分，那为什需要IMU预积分呢？一方面是因为IMU数据频率往往高于图像的频率，一般都能达到10
'''列表推导式返回的是一个列表元组推导式返回的是一个生成器语法:元组推导式变量 = [变量或变量的处理结果 for 变量 in 容器类型数据] = >结果是一个生成器生成器是什么?生成器是一个特使的迭代器,可以自定义,也可以使用元组推导式去定义按照某种算法取推到下一个数据或者结果,
'''列表推导式:1.基本的使用方式变量 = [变量或变量的处理结果 for 变量 in 容器类型数据]'''# 使用map和list计算数字平方res = filter(lambda x:x,['wo',-2])print(list(res))re = map(lambda x:x**2 ,range(10))print(re,type(re))print(f'map和list完成{list(re)}')
列表推导式 列表推导式格式为： [表达式 for 变量 in 列表] [out_exp_res for out_exp in input_list] 或者 [表达式 for 变量 in 列表 if 条件] [out_exp_res for out_exp in input_list if condition] 之前看到这样形式的代码，一直不知道是叫什么名字，以为是叫slice或者迭代
根据对产生式施加的限制不同，乔姆斯基（Chomsky）定义了四类文法和语言。 0型文法:短语结构文法或无限制文法，可使用任何的语法描述形式; 1型文法:也叫上下文有关文法，其描述能力相当于线性有界自动机，语法形式如下:xSy -> xAy。也就是说，S推导出A是和上下文x, y相关的，即S只有在上下
可以参考这篇文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/36711903 《BP 神经网络 —— 逆向传播的艺术》 里面有一些重要的知识点： 神经网络的前馈 (forward propagation) 过程，前馈过程也非常容易理解，符合人正常的逻辑，具体的矩阵计算表达如下： 这
