在编写类中有时候需要对变量进行赋值和取值，这时候一般用 setxxx、getxxx 之类的函数进行处理，而且往往里面就一行代码，这时候你可能会思考为何不直接将变量改成public暴露出来使用，还可以省两个函数几行代码。其实用set get这样处理主要还是为了拓展性，比如后期如果需要对赋值进行过
高斯模糊函数的升级版本，带剪裁区域。 函数check_rect()是处理剪裁区域矩形。如果不打算剪裁，只需要设置left, top, right, bottom都为0就可以了；另外位图的存储格式是上下反转的，如果正常剪裁的话，只需要设置bottom为 -bottom即可。 bool check_rect(int width, int height, int&
实验一 验证信息矩阵和协方差矩阵的是互逆的关系。 验证Schur completion的成立性。 给定一个系统： \[x_1 = w_1x_2+v_1\\ x_2 = v_2\\ x_3 = w_3x_2+v_3\\ 给定数据:w1 = 2; w3 = 3;\\ v1,v2,v3分别服从N1(0,0.01),N2(0,0.04),N3(0,0.09) \]求该系统的对应的协方差矩阵和对
原题洛谷P3371 建边+dijstra找最短路 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; struct E //边 { long long v; long long next; long long w; }ed[500001]; long long head[500001],acti; bool b[700000];//标记 long long d[700000];//权 long long n,m
1. 定义 /* * 1.定义 * def cogroup[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (Iterable[V], Iterable[W]))] * def cogroup[W1, W2](other1: RDD[(K, W1)], other2: RDD[(K, W2)]) * : RDD[(K, (Iterable[V], Iterable[W1], Iterable[W2]))]
aa.java文件内容： package aannpk; import java.awt.Frame; public class aa { public static void main(String[] args) { Frame w1 =new Frame("45267912397"); w1.setVisible(true); } } //显示一个窗口，标题是：45267912397
/* * Conditional instructions */ CMP指令，N,Z,C,V标志 条件选择指令 CSEL w1, w1, w2, EQ # Conditional Select CINC X0, X0, LS # Conditional Increase, 如果小于，则X0=X0+1 条件设
ADD 立即数 示例： add w0, w1, #255 等价于C语言的： uint32_t w0, w1; w0 = w1 + 255; 由于立即数ADD指令码中立即数的编码位数为12位，所以立即数的数据范围为0<=imm<=4095。 注：但是在测试该汇编语句时，我发现输入4096依然能正确运行，这应该是该指令码被另行转码的结果，但
#模型为w1*x*x+w2*x+b import torchx_data=[1,2,3]y_data=[2,4,6]#三个tensorw1=torch.tensor([1.0])w1.requires_grad=Truew2=torch.tensor([2.0])w2.requires_grad=Trueb=torch.tensor([1.0])b.requires_grad=Truedef forward(x): return w1*x*x+w2*x+bdef loss(x, y): y_
机器学习，通俗简单来说，就是用某些算法指导计算机模拟或实现人类的学习行为从已有的数据总结规律获得“经验”并不断改善自身性能的一个过程。由此可见，算法和数据是计算机学习到“新知识”或“新技能”的关键所在。 1.谈谈“回归”一词的起源 十九世纪八十年代，高尔顿和他的
面向对象编程 1.什么是对象 面向对象：描述在某个场景中，有些什么样的东西，这些东西之间的关系是怎么 面向过程：描述事件发生的流程是什么样的，按照时间顺序，会一步步发生什么样的事情 2.类在c++可以当作类型 类和对象的关系：类（class）定义了对象长什么样，对象(object)是一个那个类的东西
信号和槽是Qt最为重要的特性之一，它使得对象之间的通信变得简单而高效。在C++中，我们可以用回调函数实现不同对象之间的通信，但是信号和槽更简单易用。 本质上，信号和槽都是函数，信号只能声明，不能提供定义，而槽函数可以，并且槽函数也可以像普通函数一
输入为n，隐藏层为m，x就是n维向量，每个x到隐藏层每个节点都有一个w，所以W1是m*n，b1表示每个隐藏层节点处的偏差，为m维。
set linesize 500col owner format A20;col segment_name format A40;col segment_type format A20;col tbs format A20;col size_g format 999999999.9999; WITH w1 AS (SELECT ds.owner, ds.segment_name, ds.segment_type, ds.tablespace_name,
E 走呀走 二维DP。 #include<cstdio> #include<iostream> #define ll long long using namespace std; ll a[2000][2000]; ll ans[2000][2000]; int main(){ ll n,m; scanf("%lld%lld",&n,&m); for(ll i=1;i<=n;i++){ for(ll j=1;j<
''' Author: huajia Date: 2021-11-22 14:57:01 LastEditors: huajia LastEditTime: 2021-12-01 12:53:56 Description: 略略略 ''' import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt def a(x, num, r): length=x.shape[0]
#include<iostream> #include<time.h> #include<stdio.h> #include <stdlib.h> using namespace std; struct pai { int paifu; int huase; int yanse; int dianshu; int leixing; int changdu; void Kanpai() { if(paifu==0||paifu==1); else printf
word2vec内容链接 word2vec代码内容如下： import numpy as np from collections import defaultdict class word2vec(): def __init__(self): self.n = settings['n'] self.lr = settings['learning_rate'] self.epochs = settin
一、什么是L1、L2、L3范数 L0范数是指向量中非0的元素的个数。(L0范数很难优化求解) L1范数是指向量中各个元素绝对值之和 L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根 L1范数可以进行特征选择，即让特征的系数变为0. L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力，有助于处理 condition
目标值 与 误差值，反了。 没发现原因 ~ import math def back_propagation(x0,x1,w0,w1,w2,y,N): # y = 1 / (1 + math.exp( -((x0 * w0) + (x1 * w1) + w2))) print("\n=============================NO",N,"=============================") N = N-
这一章节，我们是把上一章节的理论赋予实际的实现。 让我们先回顾一下，我们为了测量一个方程是否是好的，我们就要建立一个cost function，计算每个方程带入所有样本的总偏差E。然后根据梯度下降，找到E的最小值。 上一章也讲过，查找E的最小值，常用的方法就是梯度下降，而计算梯度下降重点就
看了好多关于L1、L2 正则化的文章，大多讲的比较正规(一堆数学公式)，今天我就从自己的理解角度谈谈我对L1、L2正则化的理解 1、为啥要谈L1、L2 正则化，因为我发现学机器学习和深度学习都避免不了，人家会说正则化，会用一些正则化优化的策略，并且自己还不怎么懂 2、当然学这些避免不了
面前必了解: 1.公司背景，是否是上市公司，是否是国企，是否正在融资、融资是否有风险、是否是经营异常的公司、是否乙方（外包公司）？、 了解企业渠道： 知乎：知乎 - 有问题，就会有答案
题目链接 题意 BFS 题解 BFS #include<iostream> #include<sstream> #include<string> #include<queue> #include<map> #include<set> #include<vector> #include<stack> #include <utility> #include<list> #include<
Code: import numpy as np """Sigmod激活函数""" def sigmod(x): return 1.0/(1.0 + np.exp(-x)) def BackpropCE(W1,W2,X,D): alpha = 0.9 #学习率 N=4 #4层网络 for k in range(N): x = X[k,:].T #对数据每行转置
