目录 ndarray是什么 ndarray的设计哲学 ndarray的内存布局 为什么可以这样设计 小结 参考 博客:博客园 | CSDN | blog 本文的主要目的在于理解numpy.ndarray的内存结构及其背后的设计哲学. ndarray是什么 NumPy provides an N-dimensional array type, the ndarray, which describes a collection of "items" of the same type. Th

请输出满足这样条件的五位数. 个位=万位 十位=千位 个位+十位+千位+万位=百位 思路: 1.定义一个要操作的五位数变量num 2.求出每一位个系数 个:num%10 十:num/10%10 百:num/100%10 千:num/1000%10 万:num/10000%10 3.根据题意确定范围10000-99999,变化规律是+1 4.判断是否符合题意中的要求,符合的话输出num 代码: for(int num = 10000; num <100000;num++) { int ge = n

  JS高级群的日常!写一个从10到0的倒计时,用console.log打印,不可以用 setInterval!本来说好的研究avalonJS最后演变成了看着大神在那边互相比拼实力..   小森执行一个函数  没有全局变量 写一个从10到0的倒计时   用console.log打印  不可以用 setInterval   小白..额,可以多次调用setTimeout()吗     某个被打败的神Function fn(a){console.log(a--);if(a>=0)   Settimeo

文章原地址:http://blog.csdn.net/zhangxiang0125/article/details/6174639 博弈论:是二人或多人在平等的对局中各自利用对方的策略变换自己的对抗策略,达到取胜目标的理论.博弈论是研究互动决策的理论.博弈可以分析自己与对手的利弊关系,从而确立自己在博弈中的优势,因此有不少博弈理论,可以帮助对弈者分析局势,从而采取相应策略,最终达到取胜的目的. 博弈论分类:(摘自百度百科) (一)巴什博奕(Bash Game):只有一堆n个物品,两个人轮流从这堆

Problem Description The Romans used letters from their Latin alphabet to represent each of the seven numerals in their number system. The list below shows which letters they used and what numeric value each of those letters represents: I = 1 V = 5 X

如今网站几乎100%使用JavaScript.JavaScript看上去是一门十分简单的语言,然而事实并不如此.它有很多容易被弄错的细节,一不注意就导致BUG. 1. 错误的对this进行引用 在闭包或则回调中,this关键字的作用域很容易弄错.举个例子: Game.prototype.restart = function () { this.clearLocalStorage(); this.timer = setTimeout(function() { this.clearBoard();

译者按: JavaScript语言设计太灵活,用起来不免要多加小心掉进坑里面. 原文: Top 10 bugs and their bug fixing 译者: Fundebug 为了保证可读性,本文采用意译而非直译.另外,本文版权归原作者所有,翻译仅用于学习. 如今网站几乎100%使用JavaScript.JavaScript看上去是一门十分简单的语言,然而事实并不如此.它有很多容易被弄错的细节,一不注意就导致BUG. 1. 错误的对this进行引用 在闭包或则回调中,this关键字的作用域很

我下面列出来的10个基础的每个linux用户都应该知道的网络和监控命令.网络和监控命令类似于这些: hostname, ping, ifconfig, iwconfig, netstat, nslookup, traceroute, finger, telnet, ethtool 用于查看linux服务器ip地址,管理服务器网络配置 ,通过 telnet 和ethernet建立与linux之间的网络链接,查看linux的服务器信息等.下面让我们看看在linux下的网络和监控命令的使用. 1. h

    Curator也提供ZK Recipe的分布式队列实现.利用ZK的 PERSISTENTSEQUENTIAL节点,可以保证放入到队列中的项目是按照顺序排队的.如果单一的消费者从队列中取数据,那么它是先入先出的,这也是队列的特点.如果你严格要求顺序,你就得使用单一的消费者,可以使用leader选举只让leader作为唯一的消费者.但是,根据Netflix的Curator作者所说,ZooKeeper真心不适合做Queue,或者说ZK没有实现一个好的Queue,详细内容可以看 Tech Not

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团队信息 队名:爸爸饿了 组长博客:here 作业博客:here 组员情况 组员1(组长):王彬 过去两天完成了哪些任务 学会了POSTMAN的使用,对后端已经完成的接口进行了收发消息正确性的验证 推进项目进度:目前项目的后端已经基本完成,安卓端各个页面也已成型 接下来的计划 & 还剩下哪些任务 督促前端各个接口与后端的对接 督促前端完成各个Activities的整合 有哪些收获.困难和疑问 收获:1.学到了POSTMAN的基本用法(原来还有这么厉害的接口测试工具)2.学到了安卓端viewPag

2016 10 28 考试 时间 7:50 AM to 11:15 AM 下载链接: 试题 考试包 这次考试对自己的表现非常不满意!! T1看出来是dp题目,但是在考试过程中并没有推出转移方程,考虑了打表,但是发现暴力程序的速度不够,直接交了暴力,没想到暴力程序爆0,考试后仔细查找发现是在深搜过程中的一个剪枝处忘记调整全局变量的值,,,低级错误要引以为戒!! for (int i = 0; i <= cur; i++) { a[x] += i; if (a[x] < a[x-1]) { a[x

T1:最大约数和 给定一个正整数 S,现在要求你选出若干个互不相同的正整数,使得它们的和不大于 S,而且每个数的因数(不包括本身)之和最大.S <= 1000 分析: 其实考完才听他们说是背包,不过也没差了,不管了 首先约数和\(sum\)是可以预处理的,用类似埃氏筛的方式枚举一下然后累加一下 然后发现有很明显的阶段,考虑\(dp\) \(f[i] = f[j] + sum[i - j], 0 <= j <= i\) 代码: #include<bits/stdc++.h> #

下面列出来的10个基础的每个linux用户都应该知道的网络和监控命令.网络和监控命令类似于这些: hostname, ping, ifconfig, iwconfig, netstat, nslookup, traceroute, finger, telnet, ethtool 用于查看linux服务器ip地址,管理服务器网络配置 ,通过 telnet 和ethernet建立与linux之间的网络链接,查看linux的服务器信息等.下面让我们看看在linux下的网络和监控命令的使用. 1. ho

参考文献: 1.python 皮尔森相关系数 https://www.cnblogs.com/lxnz/p/7098954.html 2.统计学之三大相关性系数(pearson.spearman.kendall) http://blog.sina.com.cn/s/blog_69e75efd0102wmd2.html 皮尔森系数 重点关注第一个等号后面的公式,最后面的是推导计算,暂时不用管它们.看到没有,两个变量(X, Y)的皮尔森相关性系数(ρX,Y)等于它们之间的协方差cov(X,Y)除以它

开发环境搭建 本人使用的是Ubuntu 16.04LTS. 1.安装Python3 ## 其实 Ubuntu 16.04 系统自带了 Python 3.5.2,因此不需要再安装了?但是需要安装一些开发环境. sudo apt-get update # 更新系统源 sudo apt-get install python3 python3.5-dev libpython3.5-dev # 安装基础包 sudo apt-get install python3-pip # 安装 pip3 sudo pi

目录 工作原理 python实现 算法实战 对mnist数据集进行聚类 小结 附录 工作原理 聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一个簇中.类似于全自动分类(自动的意思是连类别都是自动构建的).K-均值算法可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成.它的工作流程的伪代码表示如下: 创建k个点作为起始质心 当任意一个点的簇分配结果发生改变时 对数据集中的每个数据点 对每个质心 计算质心与数据点之间的距离 将数据点分配到距其最近的簇 对每一个簇,计算簇中所有点的均值并将

python skimage图像处理(一) This blog is from: https://www.jianshu.com/p/f2e88197e81d 基于python脚本语言开发的数字图片处理包,比如PIL,Pillow, opencv, scikit-image等.PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理,功能有限:opencv实际上是一个c++库,只是提供了python接口,更新速度非常慢.scikit-image是基于scipy的一款图像处理包,它将图片作为numpy数组进

pandas是基于numpy构建的库,在数据处理方面可以把它理解为numpy的加强版,由于numpy主要用于科学计算,特长不在于数据处理,我们平常处理的数据一般带有列标签和index索引,这时pandas作为数据分析包而被开发出来. pandas数据结构(Series/DataFrame) 一.Series 1.Series创建 Series类似一维数组的数据结构,由一组数据(各种numpy数据类型)和与之关联的数据标签(索引)组成,结构相当于定长有序的字典,index和value之间相互独立.

目录 Series 利用dict来创建series 利用标量创建series 取 Dataframe 利用dict创建dataframe 选择 添加列 列移除 行的选择, 添加, 移除 Panel Basic Functionality Series DataFrame Descriptive Statistic 绑定自定义函数 pipe, apply, applymap Reindex reindex_like 插补 limit Renaming Iteration iteritems() (

深度学习入门 1.随机梯度下降 在之前的学习过程当中,对于损失函数的最为重要的参数的梯度的更新是基于数据集中的所有数据,每一个数据都会进行到计算过程当中去,在本案例中,因为波士顿房价预测这个案例所涉及的数据并没有很多,还能够适用于这样的基于所有数据的计算.然而在实际的应用当中,很多时候都是需要很大量的数据集的,因此,这里就提出了随机梯度下降的这样一个概念.即在整个的样本中抽取一小部分的数据进行梯度的更新,这样做的好处在于虽然没有特别精确,但是能够大大的优化整个计算的性能. 其核心概念有三个:①m