这学期有一门运筹学,讲的两大块儿:线性优化和非线性优化问题.在非线性优化问题这里涉及到拉格朗日乘子法,经常要算一些非常变态的线性方程,于是我就想用python求解线性方程.查阅资料的过程中找到了一个极其简单的解决方式,也学到了不少东西.先把代码给出. import numpy as np # A = np.mat('1 2 3;2 -1 1;3 0 -1') A = np.array([[1, 2, 3], [2, -1, 1], [3, 0, -1]]) b = np.array([9, 8,

为了反驳隔壁很对劲的太刀流,并不对劲的片手流决定与之针锋相对,先一步发表cdq分治解三维偏序. 很对劲的太刀流在这里->  参照一.二维偏序的方法,会发现一位偏序就是直接排序,可以看成通过排序使第一维无效.二维偏序是排序+树状数组,就是先通过排序消除了第一维的影响,再通过树状数组进行统计.那么以此类推,三位偏序应该就是树套树状数组…啊不对,是先通过排序消除第一维的影响,再通过[某种方法]消除第二维的影响,再用树状数组统计. 传说中的[某种方法]就是cdq分治,它是一种通过计算前一半对后一半的影响

转载至https://www.cnblogs.com/flyhigh1860/p/3884842.html 很多人在Google上不停的找合适自己的压缩,殊不知Py的压缩很不错.可以试试.当然C#,Java的压缩也有第三方的类.Py有很多美名:数学理论强大,数据结构高级等等,关于压缩算法当然用Py更加简单易用,达到目的才是最重要的. Python压缩ZIP文件: import zipfile f = zipfile.ZipFile(target,'w',zipfile.ZIP_DEFLATED)

简单而直接的Python web 框架:web.py 2016年11月03日 14:09:08 擒贼先擒王 阅读数:35157更多 个人分类: Web   From:https://www.oschina.net/question/5189_4306 Web.py github 地址:https://github.com/webpy/webpy        https://pypi.python.org/pypi/web.py Web.py Cookbook 简体中文版:http://webp

作用与功能 主要用于文件的copy,压缩,解压 导入shuitl模块: import shutil copy方法 1.shutil.copyfileobj()  打开file1,并copy写入file2: with open("笔记1",'r',encoding='utf-8') as f1,open('笔记2','w',encoding='utf-8') as f2:    shutil.copyfileobj(f1,f2) #输入文件名就能直接拷贝(调用copyfileobj方法)

作用与功能 主要用于文件的copy,压缩,解压 导入shuitl模块: import shutil copy方法 1 1.shutil.copyfileobj()  打开file1,并copy写入file2: 2 with open("笔记1",'r',encoding='utf-8') as f1,open('笔记2','w',encoding='utf-8') as f2: 3    shutil.copyfileobj(f1,f2) 4 5 6 7 #输入文件名就能直接拷贝(调用

Practical Aspects of Learning 转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 课程目标:学习简单的数据展示,训练一个Logistics Classifier,熟悉以后要使用的数据 Install Ipython NoteBook 可以参考这个教程 可以直接安装anaconda,里面包含了各种库,也包含了ipython:

用了sublime好长时间了,最近发现一个python插件可以在编辑的时候返回上一编辑位置,这个功能在eclipse很常用,现在终于能在sublime上使用了.好爽. 贴个地址:https://forum.sublimetext.com/t/browser-like-back-forward-history-navigation/2230 下载:https://github.com/optilude/SublimeTextMisc 把navigationHistory.py解压到sublime目

1.安装setuptools 下载地址:https://bitbucket.org/pypa/setuptools/raw/bootstrap/ez_setup.py 解压: tar zxvf setuptools-2.0.tar.gz 打开文件夹:cd setuptools-2.0 编译:python setup.py build 安装:python setup.py install 安装时,出现了错误: error: can't create or remove files in insta

文件.文件夹.压缩包.处理模块shutil 文件处理 copyfileobj()模块函数 功能:将a文件的内容,复制到b文件中[有参] 使用方法:模块名称.copyfileobj(poen("打开a文件"), poen("打开b文件"), [length=宽度]) 格式如:shutil.copyfileobj(open("des","r",encoding='utf-8'), open("des2",&qu

压缩和归档管理 tar :归档管理 此命令可以把一系列文件归档到一个大文件中, 使用格式: -v :显示进度 -f :指定文件名称, f后面一定是.tar文件, 此参数必须放在选项最后 -t :列出文档中包含的文件 -x :解开tar文件 ``` ql@ql:~/桌面/py$ ql@ql:~/桌面/py$ ls 1.py 2.py ql@ql:~/桌面/py$ ql@ql:~/桌面/py$ tar -cvf demo.tar 1.py 2.py 1.py 2.py ql@ql:~/桌面/py$

目录 1.前言 2.使用环境 3.还原过程 4.号外 5.exe文件和所用到的反编译工具 6.参考 7.去签名(补漏) 前言 拿到了利用驱动人生进行传播的病毒样本,发现是python打包成的exe文件,经过点波折才搞定. 使用环境 Python 3.6.1(网上说python2.7也可) 还原过程 首先用IDA进行分析,发现PyInstaller等关键信息,可以确认是利用PyInstaller打包的python文件,所以我们要想办法把python文件dump出来 根据网上资料资料,我们可以使用p

一.Linux命令格式 command [-option] [parameter1] ..... 即:命令名 [选项] [参数] 选项:控制命令 参数:可有0个,1个或多个 二.常用命令及用法 1.与文件/文件夹相关的命令 1).ls  (全拼list)  显示当前路径下所拥有的文件,不显示隐藏文件 [kaka@ ~]$ ls 公共 模板 视频 图片 文档 下载 音乐 桌面 2).ls -a  (全拼list all)显示当前路径下的所有文件,包括隐藏文件(也可写成 ll 两个小写‘l’) [k

题目: Description 有n朵花,每朵花有三个属性:花形(s).颜色(c).气味(m),又三个整数表示.现要对每朵花评级,一朵花的级别是它拥有的美丽能超过的花的数量.定义一朵花A比另一朵花B要美丽,当且仅当Sa>=Sb,Ca>=Cb,Ma>=Mb.显然,两朵花可能有同样的属性.需要统计出评出每个等级的花的数量. Input 第一行为N,K (1 <= N <= 100,000, 1 <= K <= 200,000 ), 分别表示花的数量和最大属性值. 以下

转自:http://blog.csdn.net/linux__kernel/article/details/8271326 很多人在Google上不停的找合适自己的压缩,殊不知Py的压缩很不错.可以试试.当然C#,Java的压缩也有第三方的类.Py有很多美名:数学理论强大,数据结构高级等等,关于压缩算法当然用Py更加简单易用,达到目的才是最重要的. Python压缩ZIP文件: import zipfile f = zipfile.ZipFile(target,'w',zipfile.ZIP_D

引言 Unity 官方从 Unity 2017.1 版本开始,开源了引擎和编辑器的C#源码(源码地址:UnityCsReference),但核心的 C/C++ 部分源码并未开源. 编译环境 网上主要的源码有两个版本 Unity 4.3.1f1 和 Unity 4.7.1f1 ,但其实基本都是 4.3.1 的版本,这里以 Unity 4.3 为例进行源码编译,但编译之前需要安装一些工具软件: Visual Studio 2010 (不能使用高版本的 VS 进行源码编译,不然会报错) Visual

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目录 线性代数中的线性方程组 线性方程组 行化简解法和阶梯型矩阵 向量方程 矩阵方程$Ax = b$ 线性代数中的线性方程组 第一章从线性方程组的角度,通过解线性方程组,开始解释数学矩阵,以及和线性代数的联系 线性方程组 形如\(a_1x_1+a_2x_2+a_3x_3+....+a_nx_n=b\),其中\(a_1...a_n\)为实数或者复数. 对于一个线性方程组,所有可能的解称为他的解集,如果两个方程组,具有相同的解集,那么我们说这两个方程组等价的. 对于一个线性方程组,他的解有三种情况:

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