#!/usr/bin/env pyhton # -*- coding:utf-8 -*- #求1-2+3-4+5...99的所有数的和(自写) """ 给x赋值为0,给y赋值为0,while真,循环开始 如果x和2的余数等于0,那么x就为偶数,y的赋值就等于y减去x 否则x就为奇数,y的赋值就等于y加x 如果x等于100了,break跳出当前循环,x的赋值等于x加1一直循环到x等于100 打印y """ x = 0 y = 0 while Tru

3D Cube计算引擎加速运算 华为达芬奇架构的AI芯片Ascend910,同时与之配套的新一代AI开源计算框架MindSpore. 为什么要做达芬奇架构? AI将作为一项通用技术极大地提高生产力,改变每个组织和每个行业.为了实现AI在多平台多场景之间的协同,华为设计达芬奇计算架构,在不同体积和功耗条件下提供强劲的AI算力. 初见:达芬奇架构的核心优势 达芬奇架构,是华为自研的面向AI计算特征的全新计算架构,具备高算力.高能效.灵活可裁剪的特性,是实现万物智能的重要基础.具体来说,达芬奇架构采用

第二次团队作业--预则立&&他山之石成绩统计结果如下: T:团队成绩 P:个人贡献比 T+P:折算个人成绩,计算公式为T+T/15*团队人数*P 学号 组别 Team P T+P 031401433 606notconnected 12 16 12.77 031402629 606notconnected 12 17 12.82 031402618 606notconnected 12 15 12.72 031402606 606notconnected 12 15 12.72 03140

乱谈: 之前alphago进行的围棋比赛相当火爆. 一时间我的朋友圈都爆了,因为同学以及相关专业的同学都在发这个,毕竟逼格一下就起来了,我也大肆转发.各种角度,不同层次的不同深度的文章也都扫了几眼. 刚刚写了关于算法的随笔,所以我对当时一篇关于算法的文章还理解的比较清楚,所以关于这个事儿,我想就“只要是算法就一定说的明白”这个观点再论证一下.下围棋一共三个事儿,开始下棋,下子,游戏结束判胜负.判胜负有专业的规则,我不知道也不研究,但是必然有方法,凭我的印象大概有谁的地盘儿大,谁就赢,谁的气多谁就

Amdahl's Law 程序可能的加速比取决于可以被并行化的部分. 如果没有可以被并行化的部分,则P=0,speedup=1,no speedup. 如果全部可以被并行化,P=1,speedup is infinite(in thecory).可以获得无穷大的加速比. 如果50%可以被并行化,maxmum speedup = 2. 如果有N个处理器并行: 并行化可扩展极限For example  P=.50/.90/.99,如下表所示: speed up N P=.50 P=.90 P=.99

-------------------------------------------------------------------------- 春节期间闲来无事想研究下算法,上机测试代码却遇到了意外错误,在此记录整个过程,祝各位新的一年在算法设计和故障排查方面的思维敏锐度媲美 dog 的 嗅觉! -------------------------------------------------------------------------- 整数 n 的阶乘(factorial)记作"n

上一篇博客我们介绍了 java.lang 包下的 Object 类,那么本篇博客接着介绍该包下的另一个类 Integer.在前面 浅谈 Integer 类 博客中我们主要介绍了 Integer 类 和 int 基本数据类型的关系,本篇博客是从源码层次详细介绍 Integer 的实现. 1.Integer 的声明 public final class Integer extends Number implements Comparable<Integer>{} Integer 是用 final

为函数参数设定默认值 function log(x, y = 'World') { console.log(x, y); } log('Hello') // Hello World log('Hello', 'China') // Hello China log('Hello', '') // Hello 注意:参数变量是默认声明的,所以不能用let或const再次声明 使用参数默认值时,函数不能有同名参数 // 不报错 function foo(x, x, y) { // ... } // 报

[OCP.OCM.高可用等]小麦苗课堂网络班招生简章(从入门到专家)--课程大纲 小麦苗信息 我的个人信息 网名:小麦苗 QQ:646634621 QQ群:618766405 我的博客:http://blog.itpub.net/26736162/abstract/1/ 微信公众号:xiaomaimiaolhr,二维码如下: 小麦苗的微信二维码如下所示,加我时请备注相关信息: 我的微店地址:https://weidian.com/s/793741433?wfr=c&ifr=shopdetail

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部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 22 直方图 22.1 直方图的计算,绘制与分析目标 • 使用 OpenCV 或 Numpy 函数计算直方图 • 使用 Opencv 或者 Matplotlib 函数绘制直方图 • 将要学习的函数有:cv2.calcHist(),np.histogram()原理 什么是直方图呢?通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解.直方图的 x 轴是灰度值(0 到 255),y 轴是图片中具有同一个灰度值的点

1.题外话 在继续本文学习FAT32文件系统之前,先来插入一点别的话题.我们都知道U盘有一个属性是容量,就拿笔者的U盘为例,笔者手上的U盘是金士顿的DataTraveler G3 4GB的一个U盘.电脑上显示的容量如图1所示为3.75GB.那么这个3.75GB是怎么计算出来的呢? 图 1 系统显示U盘属性 我们先来回顾一下上一篇BPB参数当中的Sectors(扇区总数)这个参数,这一参数代表了这个U盘在出厂时的总扇区数,笔者手上这个是7884672个,可以从图2中看到.其中每个扇区为512 B,

特征选择是特征工程中的重要一环,其主要目的是从所有特征中选出相关特征 (relevant feature),或者说在不引起重要信息丢失的前提下去除掉无关特征 (irrelevant feature) 和冗余特征 (redundant feature).进行特征选择的好处主要有以下几种: 降低过拟合风险,提升模型效果 提高训练速度,降低运算开销 更少的特征通常意味着更好的可解释性 不同的模型对于无关特征的容忍度不同,下图来自< Applied Predictive Modeling > (P48

模拟退火首先从某个初始候选解开始,当温度大于0时执行循环. 在循环中,通过随机扰动产生一个新的解,然后求得新解和原解之间的能量差,如果差小于0,则采用新解作为当前解. 如果差大于0,则采用一个当前温度与能量差成比例的概率来选择是否接受新解.温度越低,接受的概率越小,差值越大,同样接受概率越小. 是否接受的概率用此公式计算:p=exp(-ΔE/T).这里ΔE为新解与原解的差,T为当前的温度. 由于温度随迭代次数逐渐降低,因此获得一个较差的解的概率较小. 典型的模拟退火算法还使用了蒙特卡洛循环,在温

注:博主是大四学生,翻译水平可能比不上研究人员的水平,博主会尽自己的力量为大家翻译这篇论文.翻译结果仅供参考,提供思路,翻译不足的地方博主会标注出来,请大家参照原文,请大家多多关照. 转载请务必注明出处,谢谢. 0. 译者序 题目翻译:基于内容感知生成模型的图像修复 介绍:这篇文章也被称作deepfill v1,作者的后续工作 "Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution" 也被称为deepfill v2.两者最主要的区别是,v2

一.字符串原理解析 1. 字符串底层就是一个byte数组,所以可以和[]byte类型互相转换:(字符串可以存文本,也可以存二进制,因为其本来就是一个字节流) 2.  字符串之中的字符是不能修改的,那怎么修改呢(待解决(练习题中练习1有解决(转换为字节数组进行修改)))? 示例如下: 我们可以发现已经飘红了,并有英文提示不能修改字符串中的字符. 说明Go语言中字符串是一个只读的类型,并不能直接修改. 3. 字符串是由byte字节组成,所以字符串的长度是byte字节的长度: 示例见示例1-1 4.

一.lambda表达式 def f1(): return 123 f2 = lambda : 123 def f3 = (a1,a2): return a1+a2 f4 = lambda a1,a2 : a1+a2 二.内置函数 1. abs()取绝对值 all()所有,需要给我传一个可以迭代的东西,给我的所有的值都为真,返回True any()只要有一个为真就是真 ascii(对象)去对象的类中,找__repr__方法获取其返回值 ascii的执行过程:ascii对象找到类,找到def函数,使

第8章 预测数值型数据:回归 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> 回归(Regression) 概述 我们前边提到的分类的目标变量是标称型数据,而回归则是对连续型的数据做出处理,回归的目的是预测数值型数据的目标值. 回归 场景 回归的目的是预测数值型的目标值.

1.背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架.其中 Apache Storm(以下简称"Storm")在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的 可靠性保证测试),有管理平台.常用 API 和相应的文档,大量实时作业基于 Storm 构建.而 Apache Flink(以下简称"Flink")在近期倍受关注,具有高吞吐.低延迟.高可靠和精确计算等 特性,对事件窗口有很好的支持,目

复习 1.运算符和表达式 1)表达式 2)算数运算符 + - * / % 3)关系运算符 >  <  >=  <=  ==  != 4)逻辑运算符 &&   ||    ! 5)字符串连接 + 6)赋值运算符 = +=  -=  *=  /=  %= int x=10; x+=5;//x=x+5; 7)自增自减 ++  -- int x=1; int y=x++ ; 8)三目运算符(条件运算符) int score=97; int money= score>=

一.什么是线程(thread) 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一个线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以包含多个线程,每条线程并行执行不同的任务.下面,我们来举一个例子来说明线程的工作模式: 假设你正在读一本书,你现在想休息一下,但是你想在回来继续阅读的时候从刚刚停止阅读的地方继续读.实现这一点的一种方法是记下页码.行号和字号.阅读一本书的执行环境是这三个数字. 如果你有一个室友,她也在用同样的方法阅读这本书,她可以在你不用的