正题 题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P5644 题目大意 n n n个人，每个人被选中的权重是 a i
目录第一单元1-1 第一单元 1-1 日文 日文汉字 音调 中文 ちゅうごくじん 中国人 4 中国人 にほんじん 日本人 4 日本人 かんこくじん 韓国人 4 韩国人 アメリカじん アメリカ人 4 美国人 フランスじん フランスじん 4 法国人 がくせい 学生 0 （大）学生 せんせい
问题： # 给你两个单词 word1 和 word2，请你计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。 # # 你可以对一个单词进行如下三种操作： # # # 插入一个字符 # 删除一个字符 # 替换一个字符 # # # # # 示例 1： # # # 输入：word1 = "horse", word2 = "ros"# 输出：3# 解释：# hors
#python 3 1、环境变量引用 在Linux环境中，执行python脚本需要预先引入环境变量，环境变量的引入方式有两种 1）/usr/bin/env python --会找默认的python 2）/usr/bin/python --会找指定路径的python 一般建议使用第一种，在python多版本控制中，第一种方式会自动查找系
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np def sigmoid(x):#激活函数 return 1/(1+np.exp(-x)) input = np.array([[0.35], [0.9]]) #输入数据 w1 = np.array([[0.1, 0.8], [0.4, 0.6]])#第一层权重参数 w2 = np.array([0.3, 0.9])#第二层权重参数 real = np.array([[0.5]]
静态成员为了减少暂时性故障导致的用户重新平衡，Apache Kafka 2.3在KIP-345中引入了静态成员的概念。静态成员关系背后的主要思想是，每个使用者实例附加到一个由group.instance.id配置的惟一标识符。成员关系协议已被扩展，以便通过JoinGroup请求将id传播到代理协调器。如果一个使用者
fir1函数 fir1 基于窗函数的FIR滤波器设计 b = fir1(n,Wn,ftype) b = fir1(滤波器阶数,截止频率,滤波器种类) 1）截止频率是归一化的截止频率 Wn的所有元素必须严格大于0且严格小于1，其中1对应于奈奎斯特频率：0 <Wn <1。奈奎斯特频率是采样率或πrad / sample的一半。 2）函数会根
朴素贝叶斯模型是机器学习中经常提到的概念。但是相信很多朋友都是知其然而不知其所以然。本文将尽量使用易懂的方式介绍朴素贝叶斯模型原理，并且通过具体应用场景和源码来帮助大家深入这个概念。[白话解析] 深入浅出朴素贝叶斯模型原理及应用0x00 摘要朴素贝叶斯模型是机器学习中经
import jiebaimport wordcloud# imread用来设置背景图片from imageio import imreadr1 = open("校长2018.txt", "r", encoding="utf-8")t1 = r1.read()r1.close()# 利用jieba库中的lcut函数实现对t1的切割分类ls1 = jieba.lcut(t1)txt1 = " ".join(ls1)# 设置长宽高
P3645 [APIO2015]雅加达的摩天楼（BFS+根号平衡） 牛逼题，根本不用最短路，直接分析得出： 对于跳跃能力小于 \(\sqrt{n}\) 的，可行的状态只有 \(O(n\sqrt{n})\) 个。 对于跳跃能力大于 \(\sqrt{n}\) 的，最多跳 \(\sqrt{n}\) 次，所以可行的状态只有 \(O(m\sqrt{n})\) 个。 所以直接 \(BFS\) 一
目录Derivative RulesChain ruleDerivative RulesChain ruleimport tensorflow as tfx = tf.constant(1.) w1 = tf.constant(2.) b1 = tf.constant(1.) w2 = tf.constant(2.) b2 = tf.constant(1.) with tf.GradientTape(persistent=True) as tape: tape.
一个句子是由一些单词与它们之间的单个空格组成，且句子的开头和结尾没有多余空格。比方说，"Hello World" ，"HELLO" ，"hello world hello world" 都是句子。每个单词都 只 包含大写和小写英文字母。 如果两个句子 sentence1 和 sentence2 ，可以通过往其中一个句子插入一个任意
博雅数据机器学习04 线性回归 一元线性回归 import pandas as pd from sklearn import linear_model insurance = pd.read_csv('insurance.csv') age = insurance['age'].values charges = insurance['charges'].values # 请在下方作答 # 定义一元线性回归函数 def linearRegre
假设现在已知一个证券组合不同时期的收益率以及该时期每支股票的收益率，现在想了解这个证券组合中各支股票的比例，数据如下： 工商银行建设银行农业银行中国银行组合收益率0.3731%-0.001838%-0.003087%-0.024112%-0.0105654%0.021066%0.001842%-0.000344%0.011704%0.0070534%-0.0
TCP Vegas，嗯，TCP维加斯，维加斯，你好。 Vegas是一个典型的AIAD算法。 我不是常说AIMD可以收敛到公平吗？这是有控制论作为理论基础的，AIAD，MIMD无论如何都不可能收敛，它们要么原地打转，要么正反馈到彻底失控。 知道你的魔改为什么让事情更糟糕了吗？因为你不懂控制论，你的魔改可能造成了
正题 题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/AT3957 题目大意 n n n个节点的一棵树，每个节点有 0 /
神经网络（NN）的复杂度 空间复杂度： 计算神经网络的层数时只统计有运算能力的层，输入层仅仅起到将数据传输进来的作用，没有涉及到运算，所以统计神经网络层数时不算输入层 输入层和输出层之间所有层都叫做隐藏层 层数 = 隐藏层的层数 + 1个输出层 总参数个数 = 总w个数 + 总b个数 时间复杂
Before being an ubiquous communications gadget, a mobile was just a structure made of strings and wires suspending colourfull things. This kind of mobile is usually found hanging over cradles of small babies. The figure illustrates a simple mobile. I
Before being an ubiquous communications gadget, a mobile was just a structure made of strings and wires suspending colourfull things. This kind of mobile is usually found hanging over cradles of small babies. The figure illustrates a simple mobi
PyTorch全连接ReLU网络 1．PyTorch的核心是两个主要特征： 一个n维张量，类似于numpy，但可以在GPU上运行 搭建和训练神经网络时的自动微分/求导机制 本文将使用全连接的ReLU网络作为运行示例。该网络将有一个单一的隐藏层，并将使用梯度下降训练，通过最小化网络输出和真正结果的欧几里得距
题目链接 https://leetcode-cn.com/problems/edit-distance/ 题目介绍 编辑距离 给你两个单词 word1 和 word2，请你计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 你可以对一个单词进行如下三种操作： 插入一个字符 删除一个字符 替换一个字符 示例 1： 输入：word1 = "horse", word2
D. Program You are given a program that consists of n instructions. Initially a single variable x is assigned to 0. Afterwards, the instructions are of two types: increase x by 1; decrease x by 1. You are given m queries of the following format: query l
反向传播 任务：用拟合前面的三个数据点，反向传播就是链式求导，pytorch中已经实现了梯度的自动计算，张量（Tensor）由两部分内容构成（data和grad），其中grad就是梯度（也是一个Tensor），因此要更新w的值时，要使用w.grad.data,代码实现的就是构建神经网络动态图的过程，注意由于pytorch的动态计算图，当
VRRP原理与实验 VRRP的作用Vrrp术语：VRRP状态机VRRP工作 VRRP的作用 vrrp的作用： virtual router redundancy protocol 虚拟路由器冗余协议。 提供了局域网上的设备备份的机制。vrrp是一容错的协议，他保证当主机的下一跳路由器坏掉时，可以及时的由另外一台路由器来代替，从而保
一、snownlp简介 snownlp是什么？ SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带
