1 对数函数表示法 import numpy as np import math print('输出自然底数e:',math.e) # np表示法 # np.log()是以e为底的自然对数 print(np.log(math.e)) # np.log10是以10为底的对数函数 这种写法只可表示底为2和10的对数函数 print(np.log10(10)) # np.log1p()表示ln(1+x) print(np.log1p(math.e-1)) # math表示法 # 任意的对数函数表示方法

for(var i=0;i<=3;i++){ setTimeout(function() {  console.log(i)  }, 10);} 答案:打印4次4 这道题涉及了异步.作用域.闭包 settimeout是异步执行,10ms后往任务队列里面添加一个任务,只有主线上的全部执行完,才会执行任务队列里的任务,当主线执行完成后,i是4,所以此时再去执行任务队列里的任务时,i全部是4了.对于打印4次是:  每一次for循环的时候,settimeout都执行一次,但是里面的函数没有被执行,而是被

for(var i=0;i<10;i++){ setTimeout(function(){ console.log(i)//10个10 },1000) } 遇到这种问题 如何用解决呢 for(var i=0;i<10;i++){ ((j)=>{ setTimeout(function(){ console.log(j)//1-10 },1000) })(i) } 原理是 声明了10个自执行函数,保存当时的值到内部

自己整理出来的模板 存在的问题: 1.多项式求逆常数过大(尤其是浮点数FFT) 2.log只支持f[0]=1的情况,exp只支持f[0]=0的情况 有待进一步修改和完善 FFT: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; typedef double db; ); ,M=1e6+,mod=; int n,m,n2,a[N]; int Pow(int x,int p) { ; ,x=(ll)x*x%mod

URAL 1994 The Emperor's plan 求组合数 大数用log #include<functional> #include<algorithm> #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<vector> #include<cmath> #include<string> #include<queue>

import numpy as nparr1 = np.arange(32).reshape(8,4)print(arr1)arr1 = arr1.reshape(-1);print(arr1)arr2 = np.logspace(1,8,8,base=2).reshape(8,1)print(arr2)##数组广播的规律,要么两个维度相同,要么某一个维度为1##矩阵积为dot A np的行乘以B np的列的和,所以行列要一致.arr3 = [[15930.2,244.2], [8111.87,

生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据

PS:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. #np模块 .ndim :维度 .shape :各维度的尺度 (2,5) .size :元素的个数 10 .dtype :元素的类型 dtype(‘int32’) .itemsize :每个元素的大小,以字节为单位 ,每个元素占4个字节 ndarray数组的创建 np.arange(n) ; 元素从0到n-1的ndarray类型 np.ones(shape): 生成全1 np.

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

Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数组对象ndarray,是广播功能函数.其整合C/C++.fortran代码的工具 ,更是Scipy.Pandas等的基础 .ndim :维度 .shape :各维度的尺度 (2,5) .size :元素的个数 10 .dtype :元素的类型 dtype('int32') .itemsize :每个元素的大小,以字节为单位 ,每个元素占4个字节 ndarray数组的创建 np.arange(n) ; 元素从0到n-1的ndarray类型 np.ones(

1.softmax 函数 Softmax(x) 也是一个 non-linearity, 但它的特殊之处在于它通常是网络中一次操作. 这是因为它接受了一个实数向量并返回一个概率分布.其定义如下. 定义 x 是一个实数的向量(正数或负数都无所谓, 没有限制). 然后, 第i个 Softmax(x) 的组成是 exp(xi)∑jexp(xj)exp⁡(xi)∑jexp⁡(xj) 输出是一个概率分布: 每个元素都是非负的, 并且所有元素的总和都是1.2.log_softmax 在softmax的结果上再

In this lesson, Andrew Trask, the author of Grokking Deep Learning, will walk you through using neural networks for sentiment analysis. In particular, you'll build a network that classifies movie reviews as positive or negative just based on their te

numpy库提供非常便捷的数组运算,方便数据的处理. 1.数组与标量之间可直接进行运算 In [45]: aOut[45]:array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) In [46]: a/5Out[46]:array([[ 0. , 0.2, 0.4, 0.6], [ 0.8, 1. , 1.2, 1.4], [ 1.6, 1.8, 2. , 2.2]])12345678910112.NumPy一元函数对ndarray中的数据执

生产环境: 源数据库:RHEL + Oracle 11.2.0.3 目标数据库:HP-UX + Oracle 10.2.0.4   需求:迁移部分表  11.2.0.3-->10.2.0.4,若迁移范围内的有些表在目标库已经存在,则替换. 本次迁移数据量<1G. 初定方案:低版本的客户端连接到高版本数据库,用低版本导出,低版本导入.   1.采用初定方案,目标数据库所在服务器连接到源数据库,exp导出过程中报错. ZJCRNOPDB : sqlplus -version SQL*Plus: R

原文地址:Oracle的exp/imp详解 作者:jxlazzw 备份概述 逻辑备份:备份可分为两类 ,物理备份和逻辑备份 物理备份:该方法实现数据库的完整恢复,但需要极大的外部存储设备,例如磁带库,具体包括冷备份和热备份.冷备份和热备份(热备份要求数据库运行在归档模式下)都是物理备份,它涉及到组成数据库的文件,但不考虑逻辑内容.逻辑备份: 使用软件技术从数据库中导出数据并写入一个输出文件,该文件的格式一般与原数据库的文件格式不同,只是 原数据库中数据内容的一个映像.因此,逻辑备份文件只能用来对

先引入头文件#include<cmath> 以e为底:log(exp(n)) 以10为底:log10(n) 以m为底:log(n)/log(m)

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,

1. np.c[a, b]  将列表或者数据进行合并,我们也可以使用np.concatenate 参数说明:a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数分成N份 参数说明:0表示起始数据,1表示末尾数据,N表示生成的分数 3.xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x.min(), x.max(), N), np.arange(y.min(), y.max(), N))  对数据进行切分后,生成二维数据点 参数说明:np.ar

引入#include<cmath> 以e为底:log(exp(n)) 以10为底:log10(n) 以m为底:log(n)/log(m)

转自:https://blog.csdn.net/ui_shero/article/details/78881067 1.np.linspace() 生成(start,stop)区间指定元素个数num的list,均匀分布 Parameters ---------- start : scalar  #scalar:标量 The starting value of the sequence. stop : scalar The end value of the sequence, unless `e