GrADS的函数分两类, 一类是对格点/站点数据执行运算的,这一类我们姑且称之为分析函数; 另一类是脚本编程(gs)时使用的, 这后一类我们姑且称之为脚本函数. 第一类分析函数又分为格点分析和站点分析两个子类: 1)   格点分析 绝对值   abs(expr) 余弦/反余弦cos(expr)    acos(expr) 正弦/反正弦sin(expr)    asin(expr) 正切/反正切tan(expr)    atan2(expr1, expr2) [expr1/expr2] 指数 ex

下面看看如何在函数中运用指针吧 下面是往函数传入指针的简单操作,不是传入数组的.判断一个a是否大于b是的话给,是的话对其进行操作,不是的话就直接返回. #include <stdio.h> int main(){ int num1,num2,*p1,*p2; p1 = &num1,p2=&num2; scanf("%d%d",&num1,&num2); int fun(int *n1,int *n2); //我们在声明函数时候,要定义好“指针

4.神经网络可以计算任何函数的可视化证明 神经网络拥有一定的普遍性,即包含一个隐藏层的神经网络可以被用来按照任意给定的精度来近似任何连续函数. 这一章使用一个实例来阐述神经网络是如何来近似一个一元函数,和一个二元函数,并扩展到一个多元的实值函数. 5.深度神经网络为何很难训练 这一章讲述了在深度网络中,不同的层学习的速度差异很大,尤其是,在网络中后面的层学习的情况很好的情况下,先前的层常常会在训练的时候停滞不变,基本学习不到东西.这根本的原因是因为我们学习的速度下降了,实际上,我们会发现在深度学

下面代码由搭档注释,保存下来用作参考. github项目地址:https://github.com/shekkizh/FCN.tensorflowfrom __future__ import print_function import tensorflow as tf import numpy as np import TensorflowUtils as utils import read_MITSceneParsingData as scene_parsing import datetime

卷积神经网络:下面要说的这个网络,由下面三层所组成 卷积网络:卷积层 + 激活层relu+ 池化层max_pool组成 神经网络:线性变化 + 激活层relu 神经网络: 线性变化(获得得分值) 代码说明: 代码主要有三部分组成 第一部分: 数据读入 第二部分:模型的构建,用于生成loss和梯度值 第三部分:将数据和模型输入,使用batch_size数据进行模型参数的训练 第一部分:数据读入 第一步:输入文件的地址 第二步: 创建列表,用于文件数据的保存 第三步:使用pickle.load进行数

前言:怎么感觉Linux运维和Linux系统实验没什么关系?该不会的还是不会(@@).记录一下几个实验吧. 本篇目录: 实验一 编程环境 实验二 文件读写 实验三 进程通信 实验一 编程环境√ 实验步骤1:在Linux操作系统中编写一个程序,实现在bash中的输出“Hello World”. (1) 在命令终端中输入touch test.sh命令,以创建一个bash脚本 (2) 在编辑器中打开test.sh,并输入以下代码并保存 (3) 接着在终端输入 ./test.sh 以运行bash脚本 实

目录 1.理解Kmeans聚类 1)基本概念 2)kmeans运作的基本原理 2.Kmeans聚类应用示例 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练模型 4)评估性能 5)提高模型性能 1.理解Kmeans聚类 1)基本概念 聚类:无监督分类,对无标签案例进行分类. 半监督学习:从无标签的数据入手,是哦那个聚类来创建分类标签,然后用一个有监督的学习算法(如决策树)来寻找这些类中最重要的预测指标. kmeans聚类算法特点: kmeans算法涉及将n个案例中的每一个案例分配到指定k个类中的一个(

GrADS画特定经线方法 set clevs 23.5; d lat set clevs 120;d lon GrADS 查看多个打开文件的ctl q ctlinfo 1 q ctlinfo 2 ... 2个不同的缺测值 fwrite更改默认缺测值 GrADS用fwrite输出时,默认的缺测值是-9.9900000E+08,如果输入源的缺测值与之不一致,则会出现两种缺测值的情况.解决的办法,可以在fwrite 声明后面设置默认缺测值设置.比如 'reinit' 'open J:/ec79-15/

数据结构 一.数据管理vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character:字符型向量list:列表 data.frame:数据框 c:连接为向量或列表length:求长度subset:求子集 seq,from:to,sequence:等差序列 rep:重复 NA:缺失值 NULL:空对象 sort,order,unique,rev:排序 unlist:展平列表 attr,attributes:对象属性 mode,typeof:对象存储模式与类型 nam

SQL SERVER常用函数 1.DATEADD在向指定日期加上一段时间的基础上,返回新的 datetime 值. (1)语法: DATEADD ( datepart , number, date ) (2)参数:datepart 规定应向日期的哪一部分返回新值的参数.下表列出了 Microsoft  SQL Server识别的日期部分和缩写. 日期部分     缩写 Year         yy, yyyy quarter      qq, q Month       mm, m dayof

这个系列的博客贴的都是我大二的时候学习Linux系统高级编程时的一些实验程序,都挺简单的.贴出来纯粹是聊胜于无. 实验题目:Linux环境下系统函数综合实验 实验目的:熟悉并掌握Linux环境下数学函数.字符函数.系统时间与日期函数.环境控制函数.内存分配函数以及数据结构中常用函数的使用方法. 一.Linux环境下数学函数的使用 设计程序,满足如下要求: 1.使用rand函数产生10个介于1到10之间的随机数值.要求在程序中对每行代码添加注释. #include<stdio.h> #inclu

关于重载详细分析参考: http://www.cnblogs.com/skynet/archive/2010/09/05/1818636.html 内部机制涉及重载函数如何解决命名冲突,调用匹配的问题. 分辨重载的准则: 精确匹配:参数匹配而不做转换,或者只是做微不足道的转换,如数组名到指针.函数名到指向函数的指针.T到const T: 提升匹配:即整数提升(如bool 到 int.char到int.short 到int),float到double 使用标准转换匹配:如int 到double.d

1:基础知识 1 创建脚本块 1: <script language=”JavaScript”> 2: JavaScript code goes here 3: </script> 2 隐藏脚本代码 1: <script language=”JavaScript”> 2: <!– 3: document.write(“Hello”); 4: // –> 5: </script> 在不支持JavaScript的浏览器中将不执行相关代码 3 浏览器不

目录 4.1 控制结构 4.1.1 条件分支 4.1.2 循环 4.2 异常处理 4.2.1 捕获与产生异常 4.2.2 自定义异常 4.3 自定义函数 Tips 参数默认值为可变时 危险 4.3.1 名称与Docstrings 4.3.2 参数与参数拆分 4.3.3 存取全局范围的变量 global 4.3.4 Lambda 函数 4.3.5 断言 assert 练习 4.1 控制结构 4.1.1 条件分支 if ....: suite1 elif ...: suite2 ... elif .

一.复习题 6.为什么不对基本数据类型的函数参数使用const? 8.编写一个函数,将字符串中所有c1替换成c2,并返回替换次数. #include<iostream> using namespace std; int replace(char *str, char c1, char c2) { ; while (*str) { if (*str == c1) { *str = c2; n++; } str++; } return n; } void main() { char str[] =

主要内容转载自:子龙山人博客(强烈建议去子龙山人博客完全学习一遍) 部分内容查阅自:<Lua 5.3  参考手册>中文版 译者 云风 制作 Kavcc vs2013+lua-5.3.3 1.将C++封装为模块 ①在Lua中调用的函数(和上一节的函数一样) int average(lua_State* L){ //stack_dump(L); //lua->stack,得到Lua调用函数输入的个数 int lua_args_count = lua_gettop(L); //lua->

主要内容转载自:子龙山人博客(强烈建议去子龙山人博客完全学习一遍) 部分内容查阅自:<Lua 5.3  参考手册>中文版 译者 云风 制作 Kavcc vs2013+lua-5.3.3 1.C++调用Lua中函数 ①Lua中的函数 function add(x,y) return x + y end ②C++调用函数 //lua->stack,全局函数位置-1 lua_getglobal(L, "add"); //c->stack,传入函数参数 lua_push

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

神经网络由各个部分组成 1.得分函数:在进行输出时,对于每一个类别都会输入一个得分值,使用这些得分值可以用来构造出每一个类别的概率值,也可以使用softmax构造类别的概率值,从而构造出loss值, 得分函数表示最后一层的输出结果,得分函数的维度对应着样本的个数和标签的类别数 得分结果的实例说明:一个输入样本的特征值Xi 1*4, w表示权重参数3*4,这里使用的是全连接y = w * x.T,输出结果为3*1, 这3个结果分别表示3种标签的得分值 代码说明: out = np.dot(x_ro

数据结构 一.数据管理 vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character:字符型向量 list:列表 data.frame:数据框 c:连接为向量或列表 length:求长度 subset:求子集 seq,from:to,sequence:等差序列 rep:重复 NA:缺失值 NULL:空对象 sort,order,unique,rev:排序 unlist:展平列表 attr,attributes:对象属性 mode,typeof:对象存储模式与类型