# 鞍点: 所在行的最大值,所在列的最小值 import random A = [[random.randint(1,100) for j in range(5)]for i in range(5)] #生成5*5随机数组 # print(A) for row in range(5): max = A[row][0] maxcol = 0 #初始化 #step1 每行最大元素的列 for col in range(1,5): if A[row][col]>max: maxcol = col #…

问题:对于给定5X5的整数矩阵,设计算法查找出所有的鞍点的信息(包括鞍点的值和行.列坐标,坐标从1开始). 提示:鞍点的特点:列上最小,行上最大. 思路:求出每一行的最大值,将行号.列号.值存入列表中, 矩阵转秩 求出每一行的最小值,将行号.列号.值存入列表中, 判断重复的即为所求值 代码: list1=[] list_max=[] list_min=[] for i in range(5): list=input().split() list_int=[int(x) for x in list…

1.输入1-127的ascii码并输出对应的字符 for i in range(1,128):    print(chr(i)) 2.输入a,b,c,d,4个整数,计算a+b-c*d的结果 a = input("send integer num a is: ") b = input("send integer num b is: ") c = input("send integer num c is: ") d = input("sen…

梯度下降法(Gradient descent)是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法. 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索.如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索,则会接近函数的局部极大值点:这个过程则被称为梯度上升法. 本文将从最优化问题谈起,回顾导数与梯度的概念,引出梯度下降的数据推导:概括三种梯度下降方法的优缺点,并用Python实现梯度下降(附源码). 1 最优化问题 最优化问题是求解函数极值的问题,…

Table of Contents generated with DocToc ditctaionary and set hash 介绍 集合-set 创建 操作和访问集合的元素 子集.超集.相对判断 字典-dictionary (map) 创建字典 字典的基本运算 可变对象和不可变对象 应用 参考文档 ditctaionary and set hash 介绍   hash是计算机中非常常见一种查找的手法,它可以支持常数时间的insert.remove.find,但是对于findMin.find…

cut_sentence.py import string import jieba import jieba.posseg as psg import logging #关闭jieba日制 jieba.setLogLevel(logging.INFO) jieba.load_userdict("./corpus/keywords.txt") stopwords_path = "./corpus/stopwords.txt" stopwords = [i.strip…

应用场景 优化算法经常被使用在各种组合优化问题中.我们可以假定待优化的函数对象\(f(x)\)是一个黑盒,我们可以给这个黑盒输入一些参数\(x_0, x_1, ...\),然后这个黑盒会给我们返回其计算得到的函数值\(f(x_0), f(x_1), ...\).我们的最终目的是得到这个黑盒函数的最优输入参数\(x_i\),使得\(f(x_i)=min\{f(x)\}\).那么我们就会想到,通过不断的调整输入给黑盒的\(x\)值,直到找到满足要求的那个\(x\)值. 我们需要明确的一个信息是,我们…

前言 近年来AI人工智能成为社会发展趋势,在IT行业引起一波热潮,有关机器学习.深度学习.神经网络等文章多不胜数.从智能家居.自动驾驶.无人机.智能机器人到人造卫星.安防军备,无论是国家级军事设备还是广泛的民用设施,都充斥着AI应用的身影.接下来的一系列文章将会由浅入深从不同角度分别介绍机器学习.深度学习之间的关系与区别,通过一系统的常用案例讲述它们的应用场景.本文将会从最常见的机器学习开始介绍相关的知识应用与开发流程. 目录 一.浅谈机器学习 二.基本概念 三.常用方法介绍 四.线性模型 五.…

一.背景 最近在Azkaban的测试工作中,需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试.故而重操python旧业,通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景.在脚本编写过程中,碰到这样一个需求:要在测试环境创建10000个作业流. 最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口(每个Flow只包含一个job).由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口,所有的作业流修改.增加.删除其实都是通过重新上传项目zip包实现的,相应地…

Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式.format方式 百分号的方式相对来说比较老,而format方式则是比较先进的方式,企图替换古老的方式,目前两者并存.[PEP-3101] This PEP proposes a new system for built-in string formatting operations, intended as a replacement for the existing '%' string formatting operator. 1.百分号…