np归纳总结(全)第一天

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np归纳总结(全)第一天

1.概述 1.np.array() # 将列表转换为数组 import numpy as np array = [1, 2, 3, 4, 5] array = np.array(array) 2..shape # 打印矩阵的维度, 也可以使用np.shape import numpy as np array = [1, 2, 3, 4, 5] array = np.array(array) print(array.shape) 2.array 结构 3.dtype 打印数组的数据类型 imp…

NP、NP-完全、NP-难问题

What are the differences between NP, NP-Complete and NP-Hard? 0. 基本定义判定问题(decision problem):一个答案是是或否的问题' 无论是 P 问题,还是 NP 问题,NP-完全问题,NP-难问题,都是某类问题的总称(集合),都是一种特定的 complexity classes; 1. 一张图示如图示: P 问题是 NP 问题的子集: NP-完全是 NP 问题和 NP-难问题的交集:…

IT面试最全逻辑题，收藏后成功率提高10%

这是小学二年级的数学题: 猫妈妈钓到一些鱼,平均分给了7只小猫,每只小猫分到的鱼和剩下的鱼刚好一样多.猫妈妈最多钓到了多少条鱼? 这个是出来工作后的现场面试题: [1]假设有一个池塘,里面有无穷多的水.现有2个空水壶,容积分别为5升和6升.问题是如何只用这2个水壶从池塘里取得3升的水. [2]周雯的妈妈是豫林水泥厂的化验员. 一天,周雯来到化验室做作业.做完后想出去玩. "等等,妈妈还要考你一个题目,"她接着说,"你看这6只做化验用的玻璃杯,前面3只盛满了水,后面3只是空的.…

小小知识点（六）——算法中的P问题、NP问题、NP完全问题和NP难问题

转自CSDN默一鸣 https://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/80004032 在讨论算法的时候,常常会说到这个问题的求解是个P类问题,或者是NP难问题等等,于是我特地搜了这方面的资料,自己总结了下,估计研究算法的大家应该都知道,要是我总结的哪里不对,欢迎一起探讨~ 在讲P类问题之前先介绍两个个概念:多项式,时间复杂度.(知道这两概念的可以自动跳过这部分) 1.多项式:axn-bxn-1+c 恩....就是长这个样子的,叫x最高次为n…

设置Eclipse的类文件和xml文件代码自动补全

原文:https://blog.csdn.net/erlian1992/article/details/53706736 我们在平常编写代码的时候,不会记住大多数的类和文件的属性,方法等等,这就需要我们设置类文件和xml文件自动补全的功能,也可以说是代码提示功能. 类文件自动补全第一步:打开Eclipse菜单栏生的Windows选项,下拉选择其中的最后一个首选项设置Preferance 第二步:在左边的列表里面找到Java,继续在里面找到Editor,继续找到Content Assist,那…

在vim编辑器python实现tab补全功能

在vim编辑器中实现python tab补全插件有Pydiction,Pydiction可以实现下面python代码的自动补全: 1. 简单python关键词补全 2. python函数补全带括号 3. python模块补全 4. python模块内函数,变量补全 5. from module import sub-module补全第一步:安装配置pydiction $ wget https://github.com/rkulla/pydiction/archive/master.zip $…

深度学习原理与框架-神经网络-cifar10分类(代码) 1.np.concatenate(进行数据串接) 2.np.hstack(将数据横着排列) 3.hasattr(判断.py文件的函数是否存在) 4.reshape(维度重构) 5.tanspose(维度位置变化) 6.pickle.load(f文件读入) 7.np.argmax(获得最大值索引) 8.np.maximum(阈值比较)

横1. np.concatenate(list, axis=0) 将数据进行串接,这里主要是可以将列表进行x轴获得y轴的串接参数说明:list表示需要串接的列表,axis=0,表示从上到下进行串接 2.np.hstack(list) 将列表进行横向排列参数说明:list.append([1, 2]), list.append([3, 4]) np.hstack(list) , list等于[1, 2, 3, 4] 3. hasattr(optim, 'sgd') 判断optim.py中是…