时间复杂度O(2log(3)n)//以3为底 单谷函数求最大值 double l=0,r=1000; while(r-l>1e-9) { double lmid=l+(r-l)/3; double rmid=r-(r-l)/3; if(check(lmid)<=check(rmid)) l=lmid; else r=rmid; } 单谷函数求最小值 double l=0,r=1000; while(r-l>1e-9) { double lmid=
LeetCode 367. 有效的完全平方数 思路： 核心为最后一步判断当二分结束后值为及接近一个整数的浮点数(如2.9xxxx)此时加上极小数(1e-6)取整再平方，若与num相等则为完全平方数 class Solution { public: bool isPerfectSquare(int num) { if (num == 0) return true;
3.8 Pytorch优化器（） 优化器是根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值，使得模型输出更加接近真实标签。 3.9.1 Pytorch提供的优化器 torch.optim.ASGD(params, lr=0.01, lambd=0.0001, alpha=0.75, t0=1000000.0, weight_decay=0) 功能：实现平均
转自Colab中使用Adam出现name ‘Adam‘ is not defined 错误场景 在本地运行正常，之前在tensorflow上运行也正常；之后重新运行colab上的代码，出现如下错误： 尝试安装其他包，并查询Adam所在库，没有解决问题 错误原因及解决方案 错因：tensorflow自带的Keras库已经更新，无法按照原来的方式来
点击查看代码 #include<iostream> using namespace std; int main() { double x; scanf("%lf", &x); double l = -1e5, r = 1e5; while (r - l > 1e-8) { double mid = (l + r) / 2; if (x <= mid * mid * mid) r =
参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/261695487（推荐） https://blog.csdn.net/qq_19917367/article/details/119208803 https://zhuanlan.zhihu.com/p/61955391（推荐） https://zhuanlan.zhihu.com/p/86591381 一、随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent, SGD） 1、参数更新 注：α为
原题链接 二分模板总结 题目描述 给定一个浮点数n，求它的三次方根，结果保留六位小数 数据范围： −10000≤n≤10000 题目分析 道理上来说，可以从小到大枚举
#include<stdio.h> /*注：（一）所有常量末尾加的数据类型转换符可以大小写不分（二）在目前学习过的所有格式声明中只有xeg可不分大小写 */ int main(){ // 1.定义实型变量 float a =1.1F; //1.1F表示1.1是个float型数据 double b=1.1; //默认情况下：凡是小数都是double long double c=
题目：利用公式：π/4=1-1/3+1/5-1/7+……，求π的近似值，直到最后一项的绝对值小于10-6为止。（fabs(t)表示t的绝对值，1e-6=1*10-6）。 代码如下： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> int main(void) { double i, PI=0; int j; for (i = 1, j = 1; fabs(1 / i) >
对于一个小数，如 0.0000000000001，想得到相应的字符串，而不是转换为 1e-12，可以用 numpy 的 format_float_positional。 import numpy as np a = 0.0001 b = 0.00001 c = 0.0000001 d = 0.0000000000001 print("{}, {}".format(a, b)) # 0.0001, 1e-05 print("{}, {:f}".forma
pyp = histogram(y,bins); py = pyp.Values/length; hy = - sum(py .* log(py+1e-8)); matlab 绘制2d的直方图 pxyp = histogram2(x,y,bins); pxy = pxyp.Values/length; hxy = - sum(sum(pxy .* log(pxy+1e-8))); %% 计算互信息的函数 function ixy =
这是今天在做题时遇到的问题，选择语句中不能和0进行比较。需要定义一个常变量#define g 1e-6，然后再使需要比较的值和g进行比较。如d<=g就是d<0,d>=g就是d>0，其他情况就是d=0。 这个g表示一个极小的数，可以看做0。 还有一个也是今天做题遇到的，使用格式码%g可以不输出末尾无意义的0
题目： 计算: π/4=1-1/3+1/5-1/7+…,直到最后一项小于10-6 分析: 重复计算,可以用循环实现1e-6是10(-6)；1e6是106。 #include<iostream> using namespace std; void main() { double sum = 0; for (int i = 0;; i++) { double term = 1.0 / (i * 2.0 + 1.0); //正负
题目 本题是2015年沈阳农业大学341编程题1。 题目：利用公式(1-1/3+1/5-1/7+…)*4约等于π的近视值。 直到某一项的绝对值<10^-6为止。（10分） 以下是本篇文章正文内容，欢迎朋友们进行指正，一起探讨，共同进步。——来自考研路上的lwj。QQ：2394799692 一、解题思路 思路： 1，注意使用数
for i in range(10): lr1=lr scheduler.step() lr2=scheduler.get_last_lr() print(lr1,lr2) lr是最开始的学习率。 输出: 0.0001 [0.0001]0.0001 [0.0001]0.0001 [1e-05]0.0001 [1e-05]0.0001 [1e-05]0.0001 [1.0000000000000002e-06] 我设置的是3次一
单精度浮点类型float型：四字节 32位 若想用float型声明小数，则需要在小数后面添加大写F或小写f 双精度浮点类型double型：一般小数默认double型 四舍五入方法：浮点类型不精准，Java提供四舍五入方法Math.round() 经典例子4.35*100 ==双等号看这个值相不相等 最小数对比法：如果两个数的
1.查看openssl版本 [root@localhost ~]# openssl version OpenSSL 1.0.2k-fips 26 Jan 2017 2.下载指定版本的openssl软件 在下面网址：https://www.openssl.org/source/下载 后面的版本号可以换 [root@localhost ~]# wget https://www.openssl.org/source/openssl-1.1.1e.tar.gz
计算多项式 设多项式 \(\exp(x) = 1+x+\frac{x^2}{2!}+\frac{x^3}{3!}+\cdots+\frac{x^i}{i!}\ (\frac{x^i}{i!} > 10^{-10})\) 输入 x 输出 \(\exp(x)\)的值，保留小数点后4位 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { int x, i; double item,
传送门 先考虑 \(n=1\) 的情况 此时 \(k \in [\lceil \frac{a}{2} \rceil, a]\) 都合法 尝试推广到 \(n=2\) 令 \(a<b\) ，首先发现可行的 \(k\) 的上界是 \(a+b\) ，可以用这个数减去不合法的 然后不合法区间就是 \([1, \lceil \frac{a}{2} \rceil-1]\) 及（如果 \(a < \lceil \frac{b}
1*1 = 11*2 = 2 2*2 = 41*3 = 3 2*3 = 6 3*3 = 91*4 = 4 2*4 = 8 3*4 = c 4*4=101*5 = 5 2*5 = 10 3*5 = f 4*5=14 5*5=191*6 = 6 2*6 = c 3*6 = 12 4*6=18 5*6=1e
题目传送门 题目描述 农夫约翰的牧场可以看作是一个二维平面。 约翰为了方便看管他养的牛，构建了一个三角形的通电围栏。 他希望他的奶牛都在围栏围起的区域内活动。 三角形围栏的三个顶点位置坐标分别为 (0,0),(n,m),(p,0)，该围栏由三个顶点两两相连而成。 平面上，所有位于三角形围
public static double getPi(){ double sum=2; int n=1; int m=3; double t=2; // 1e-15 precision while(t>1e-15){ t=t*n/m; sum=sum+t; n++; m+=2; }
mini-batch版交叉熵误差 《深度学习入门》一书中mini-batch版交叉熵误差的代码实现中，当监督数据是标签形式时的代码实现如下： def cross_entropy_error(y, t): if y.ndim == 1: t = t.reshape(1, t.size)
浮点数二分 模板 假如求平方根 #include<bits/stdc++.h> //万能头文件 using namespace std; int main() { double x; cin>>x; double l = 0, r = max(1, x); while (r - l > 1e-8) { double mid = (l + r) / 2; if (mid * mid >= x) {
在GWAS分析的结果中，偶尔会遇到到pvalue为0的SNP位点，这时如果直接做曼哈顿或QQ图，会出错，因为log0无意义。 此时，该如何处理？ 如果你用的是Plink1.9来做的GWAS，可加一个参数： --output-min-p 1e-99，即将小于1e-99的pvalue都当成1e-99，0也不例外。 如果你用的是其他软件，手动将结果改动。可先
