学习Mathematica迭代函数的几个画图例子: 1.三角形沿着某一点旋转 verticse = {{0, 0}, {1, 0}, {1/2, Sqrt[3]/2}}; tri = Line[verticse /. {a_, b__}->{a, b, a}]; Graphics[tri] rotation[gr_] := Rotate[gr, Pi/13, {1, 1}]; Graphics[NestList[rotation, tri, 30]] 2.绘出迭代平移之后的三角形 transla

//用迭代算法算出第m个值 //1,1,2,3,5,8...;           //{1,0+1,1+1,1+2,2+3 ,3+5} static void Main(string[]   args)//Main方法 必须为静态方法  可以void (无返回参数)或者int (整型返回类型)        {            int sum = 1;            int persum= 0;            int m = Convert.ToInt32(Console

1 描述 enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表.元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在 for 循环当中. 2 语法 enumerate(sequence, [start=0]) sequence -- 一个序列.迭代器或其他支持迭代对象. start -- 下标起始位置. 3 返回值 返回一个enumerate对象 例如: >>> enumerate([]) <enumerate object at 0x7fa21808263

求用delphi编写的LRC校验位算法函数,急!!! 某命令串为":010200000001FC" 其16进制为“3A 30 31 30 32 30 30 30 30 30 30 30 31 46 43 0D 0A”.其中第一个为起始符,2-13为数据,14-15即“FC”为LRC校验码,有人能写一个取得校验位的函数吗?下边有一段用VC写的程序 将帧的内容,除去头代码,用十六进制表示,求和,模FF,然后取补码,以ASCII码表示即可. 例如:ASCII帧 3A 30 31 30 32

多线性方程组(张量)迭代算法的原理请看这里:原理部分请留言,不方便公开分享 Jacobi迭代算法里有详细注释:多线性方程组迭代算法——Jacobi迭代算法的Python实现 import numpy as np import time 1.1 Gauss-Seidel迭代算法 def GaussSeidel_tensor_V2(A,b,Delta,m,n,M): start=time.perf_counter() find=0 X=np.ones(n) d=np.ones(n) m1=m-1 m

多线性方程(张量)组迭代算法的原理请看这里:若想看原理部分请留言,不方便公开分享 Gauss-Seidel迭代算法:多线性方程组迭代算法——Gauss-Seidel迭代算法的Python实现 import numpy as np import time 1.1 Jacobi迭代算法 def Jacobi_tensor_V2(A,b,Delta,m,n,M): start=time.perf_counter()#开始计时 find=0#用于标记是否在规定步数内收敛 X=np.ones(n)#迭代起

1.列表的切片. 1.对list进行切片.'''name=["wangshuai","wangchuan","wangjingliang","wangshuai"]#想取出前三个元素,应该怎么做?#(1)笨办法'''print(name[0],name[1],name[2])'''#(2)用循环实现.'''for i in range(len(name)): if(i<3): print(name[i]) else: b

缺月挂疏桐,漏断人初静. 谁见幽人独往来,缥缈孤鸿影. 惊起却回头,有恨无人省. 拣尽寒枝不肯栖,寂寞沙洲冷.---- 苏轼 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" ISTA算法和FISTA算法是求解线性逆问题的经典方法,隶属于梯度类算法,也常用于压缩感知重构算法中,隶属于梯度类算法,这次将这2中算法原理做简单分析,并给出matlab仿真实验,通过实验结果来验证算法性能. 1. 引言 对于一个基本的线性逆问题: \[{\bf{y} = \bf{Ax} + \bf{w}} \qua

容器自己定义了的算法vector:swaplist:swap,merge,splice,remove,remove_if,reverse,uniquedeque:swapmap,set,multiset,multimap:find,count,lower_bound,upper_bound,equal_bound(返回pair<lower_bound,upper_bound>) all_ofany_ofnone_offor_eachfind(it.b,it.e,val)find_iffind_

1.前言 康盛的 authcode 函数很牛叉,是一个具有有效期的加解密函数,同一个字符每次加密所产生的结果都是不一致的,并且可以自定义设置过期时间. 设计原理:authcode 是使用异或运算进行加密和解密. 加密 明文:1010 1001 密匙:1110 0011 密文:0100 1010 得出密文0100 1010,解密之需和密匙异或下就可以了 解密 密文:0100 1010 密匙:1110 0011 明文:1010 1001 并没有什么高深的算法,密匙重要性很高,所以,关键在于怎么生成密

1 描述 zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表. 如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同,利用 * 号操作符,可以将元组解压为列表. 也即:返回一个zip对象,此对象用于生成元组,此元组的个数由最小的可迭代对象决定 2 语法 zip([iterable/iterator, iterable/iterator, ...]) 参数 iterable/iterator可以是迭代对象,也可以是迭代器 参数个数

https://www.cnblogs.com/python-life/articles/4549996.html https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/00143178254193589df9c612d2449618ea460e7a672a366000 def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b a,

概述 C++内置的数组支持容器的机制,但是它不支持容器抽象的语义.要解决此问题我们自己实现这样的类.在标准C++中,用容器向量(vector)实现. 容器向量也是一个类模板.vector是C++标准模板库中的部分内容,它是一个多功能的,能够操作多种数据结构和算法的模板类和函数库.vector之所以被认为是一个容器,是因为它能够像容器一样存放各种类型的对象,但是一个容器中的对象必须是同一种类型.简单地说,vector是一个能够存放任意类型的动态数组,能够增加和压缩数据. vector是一个类模板,

1.连通分量是什么? 首先需要了解什么是连通图.无向连通图.极大连通子图等概念,这些概念都来自数据结构-图,这里简单介绍一下. 下图是连通图和非连通图,都是无向的,这里不扩展有向图: 连通分量(connected component):无向图中的极大连通子图(maximal connected subgraph)称为原图的连通分量. 极大连通子图: 1.连通图只有一个极大连通子图,就是它本身.(是唯一的) 2.非连通图有多个极大连通子图.(非连通图的极大连通子图叫做连通分量,每个分量都是一个连通

1.glmfit() 功能:构建一个广义线性回归模型. 使用格式:b=glmfit(X,y,distr),根据属性数据X以及每个记录对应的类别数据y构建一个线性回归模型,distr可取值为:binomial.gamma.inverse gaussian.normal(默认值)和poisson,分别代表不同类型的回归模型. 2.patternnet() 功能:构建一个模式识别神经网络. 模式识别神经网络是一个前馈神经网络,通过对已知含有标签的数据进行训练得到神经网络模型,从而可以对新的不含标签的数

原理: 请看本人博客:线性方程组的迭代求解算法——原理 代码: import numpy as np max=100#迭代次数上限 Delta=0.01 m=2#阶数:矩阵为2阶 n=3#维数:3X3的矩阵 shape=np.full(m, n) shape=tuple(shape) def read_tensor(f,shape):#读取张量 data=[] for i in range(n**(m-1)): line = f.readline() data.append(list(map(e

原理: 请看本人博客:线性方程组的迭代求解算法——原理 代码: import numpy as np max=100#迭代次数上限 Delta=0.01 m=2#阶数:矩阵为2阶 n=3#维数:3X3的矩阵 shape=np.full(m, n) shape=tuple(shape) def read_tensor(f,shape):#读取张量 data=[] for i in range(n**(m-1)): line = f.readline() data.append(list(map(e

1.数据迭代 1.1 迭代行 (1)df.iterrows() for index, row in df[0:5].iterrows(): #需要两个变量承接数据 print(row) print("\n") for index, row in df[0:5].iterrows(): print(row.team) #通过对象属性方式 print(row['name']) #通过字典方式读取具体列 print("\n") (2)df.iertuples() #生成一

首先,先看对next_permutation函数的解释: http://www.cplusplus.com/reference/algorithm/next_permutation/?kw=next_permutation 从中可以看出,全排列的第一个序列为从小到大排好序的序列,最后一个序列为从大到小排好序的序列. 使用next_permutation函数的注意点: (1)在使用此函数之前,必须先对原序列使用sort进行排序,不然则不能获得其全部的全排列. (2)在使用这些排列数作除法运算时,一

雅克比迭代,一般用来对线性方程组,进行求解.形如: \(a_{11}*x_{1} + a_{12}*x_{2} + a_{13}*x_{3} = b_{1}\) \(a_{21}*x_{1} + a_{22}*x_{2} + a_{23}*x_{3} = b_{2}\) \(a_{31}*x_{1} + a_{32}*x_{2} + a_{33}*x_{3} = b_{3}\) 我们需要求解出\(x_{1}\) ,\(x_{2}\) ,\(x_{3}\),我们对这组方程进行变换: \(x_{1}

php红包算法 <?php header("Content-Type: text/html;charset=utf-8");//输出不乱码,你懂的 $total=10000;//红包总额 $num=10;// 分成8个红包,支持8人随机领取 $min=10;//每个人最少能收到0.01元 echo '<pre>'; $redarr=array(); for ($i=1;$i<=$num;$i++) { $red=getredmoney($i,$total,$nu