log sum of exponential】的更多相关文章

The so-called “log sum of exponentials” is a functional form commonly encountered in dynamic discrete choice models in economics. It arises when the choice-specific error terms have a type 1 extreme value distribution–a very common assumption. In the…
网上有很多关于sum(1)(2)(3),sum(1,2,3)之类的面试题要求输出相同的结果6并要求可以满足扩展,即有多个参数时也能符合题设的要求,所以自己写了部分例子可以大概满足这些面试题的要求 <!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title></head><…
写一个函数让下面两个输出结果相同:console.log(sum(2)(3));console.log(sum(2,3)); var sum = (function() { var list = []; var add = function() { // 拼接数组 var args = Array.prototype.slice.call(arguments); list = list.concat(args); return add; } // 覆盖 toString 方法 add.toStr…
console.log(sum(2,3)); // Outputs 5 console.log(sum(2)(3)); // Outputs 5 (至少)有两种方法可以做到: 方法1: function sum(x) { if (arguments.length == 2) { return arguments[0] + arguments[1]; } else { return function(y) { return x + y; }; } } 在JavaScript中,函数可以提供到 ar…
#!/bin/bash#使用 ls 递归显示所有,再判断是否为文件,如果是文件则计数器加 1cd /var/logsum=0for i in `ls -r *`do     if [ -f $i ];then          let sum++          echo "文件名:$i" fidoneecho "总文件数量为:$sum"…
需求 实现sum函数,使其可以传入不定长参数,以及不定次数调用 //示例 console.log(sum(1,2)(3)()) //6 console.log(sum(2,3,4,5)(1,2)(3)(4)()) //23 需求分析 实现sum函数我们可以考虑可以使用闭包的形式来实现 因为每次传参,所以我们不知道这是不是最后一次,如果是最后一个括号,则就要执行 我们可以通过每次调用时对传入参数的个数来判断目前是否是最后一个括号 如果有参数就说明是调用,那么我们就将参数保存到外面的容器中 如果没有…
本文介绍了tensorflow的常用函数,源自网上整理. TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU. 下面是一些…
摘要:本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述. tf函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU.下面是…
1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果 print sess…
为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果 print sess.run(y, feed_dict=…