为什么在使用点积的结果时，acos()会导致"nan(ind)“？ - 腾讯云开发者社区

参与运算时也会导致除数为零，最后会返回 NaN。这个怎么处理？自行决定。比如可以返回角度 0；或者返回 NaN；或者直接报错，要求使用者在使用该方法前先自己判断是否为零向量，否则不能传进来。...NaN。为什么我会知道？因为我写一个复杂算法的时候，发现在某个极限场景下拿到了 NaN，一步步 debugger 发现是这个误差问题，真的没想到还有这个坑。...修正回 [-1, 1] 范围即可： // 修正精度问题导致的 cosTheta 超出 [-1, 1] 的范围 // 导致 Math.acos(cosTheta) 的结果为 NaN if (cosTheta...对于叉积 a x b，如果结果为正值，则 b 在 a 的左边；如果结果为负值，则 b 在 a 的左边；如果结果为 0，表示他们向量相同，属于 corner case，左右随便选一个。...cosTheta 超出 [-1, 1] 的范围 // 导致 Math.acos(cosTheta) 的结果为 NaN if (cosTheta > 1) { cosTheta = 1;

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NumPy 1.26 中文文档（四十一）

如果实部和虚部都不是 NaN，则顺序由实部确定，除非它们相等，在这种情况下，顺序由虚部确定。在 numpy 1.4.0 之前，对包含 nan 值的实数和复数数组进行排序会导致未定义的行为。...当排序没有足够的进展时，它会切换到heapsort。这种实现使得 quicksort 在最坏情况下为 O(n*log(n))。 ‘stable’会自动选择最适合数据类型的稳定排序算法。...对于全为 NaN 的切片，会引发ValueError。警告：如果一个切片只包含 NaN 和-Infs，则无法信任结果。参数： aarray_like 输入数据。 axisint，可选沿其操作的轴。...对于全 NaN 切片，会引发ValueError。警告：如果切片仅包含 NaN 和 Infs，则无法信任结果。参数： aarray_like 输入数据。 axisint，可选操作的轴。...注意事项二分搜索用于查找所需的插入点。截至 NumPy 1.4.0，searchsorted 可与包含nan 值的实/复数数组一起使用。增强的排序顺序在sort 中有文档记录。

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【Python】Math--数学函数（详细附解析~）

出于这个原因，函数 fmod() 在使用浮点数时通常是首选，而Python的 x % y 在使用整数时是首选。 math.frexp(x) 以 (m, e) 对的形式返回 x 的尾数和指数。...该算法的准确性取决于IEEE-754算术保证和舍入模式为半偶的典型情况。在某些非Windows版本中，底层C库使用扩展精度添加，并且有时可能会使中间和加倍，导致它在最低有效位中关闭。...math.prod(iterable, ***, start=1) 计算输入的 iterable 中所有元素的积。积的默认 start 值为 1。当可迭代对象为空时，返回起始值。...这是从原点到坐标给定点的向量长度。对于一个二维点 (x, y)，这等价于使用毕达哥拉斯定义 sqrt(x*x + y*y) 计算一个直角三角形的斜边。在 3.8 版更改: 添加了对 n 维点的支持。...math.erfc(x) 返回 x 处的互补误差函数。互补错误函数定义为 1.0 - erf(x)。它用于 x 的大值，从其中减去一个会导致有效位数损失。3.2 新版功能.

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在两条直线相交处添加圆角，算法该如何实现？

if (cp === 0) { // 平行，无法生成圆角 return null; } 如果叉积小于 0，说明 v2 在 v1 的左边（注意这里的左边指的是向量方向前进方向的左边，不是布局的左边...如果叉积大于 0，说明 v2 在 v1 的右边，和前面的区别就是法向量反过来，其它都是一样的。求圆心前面我们得到了偏移后的两条直线，就可以用解方程的方式求两条直线的圆心了。...一般情况下，圆角圆弧的端点不会超出两条线段的范围。但特殊情况下还是会超出的：设置一个很大的圆角半径。 AutoCAD 的做法是，提示 “圆角半径太大”，不允许生成。...Figma 的做法是，会使用圆角效果，但实际渲染时的 radius 不能超出某个值，保证圆弧的端点不超出线段区间。不管哪种方案，都要求一下两条线段各自能支持的最大圆角半径，取其中较小的，作为阈值。...cosTheta 超出 [-1, 1] 的范围 // 导致 Math.acos(cosTheta) 的结果为 NaN if (cosTheta > 1) { cosTheta = 1;

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AtCoder Beginner Contest 185 （手速场）

思路输出a , b , c , d的最小值即可。...const int INF=0x3f3f3f3f; const int mod=1e9+7; const lll oone=1; const double eps=1e-6; const double pi=acos...需要注意的一点是，在咖啡店充电时，电量不能超过充电宝的上限。...由于题目中没有模数，偷懒使用了JAVA的大整数 AC代码 import java.math.BigInteger; import java.util.Scanner; public class Main...思路找到两个蓝色邮票之间最少的白色邮票个数，然后从前到后模拟，算下个数即可。

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生存分析——快手的基于深度学习框架的集成⽣存分析软件KwaiSurvival（一）

⽤户留存的结果，并未描述重要的时间信息举例: A和B均有100万DAU，但A⽤户每隔4⼩时使⽤⼀次(每天6个sessions)，B⽤户每隔6⼩时使⽤⼀次(每天4个sessions)，谁的⽤户活跃度更...(ind) -nan(ind) -nan(ind) ......-nan(ind) -nan(ind) -nan(ind)] tmp = tf.reduce_sum((nll_mat * tf.cast(tf.reshape(y_pred, [-1...，一直是nan： [[-nan(ind) -nan(ind) -nan(ind) ......-nan(ind) -nan(ind) -nan(ind)] 于是得回看一下整个model的有问题的，贴一下局部的：def nn_struct(self, elements, activation):函数

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麦克风阵列声源定位程序_麦克风阵列怎么设置

E[x_1(m)x_2(m+\tau)] R(τ)=E[x1(m)x2(m+τ)] 求时间差就是找到互相关函数最大时的点 D = a r g m a x R ( n ) D=argmaxR(n)...cross-correlation）理论上使用上面个介绍的CCF方法就可以得到时间差，但是实际的信号会有噪声，低信噪比会导致互相关函数的峰值不够明显，这会在找极值的时候造成误差。...为了得到具有更陡峭极值的互相关函数，一般在频域使用一个加权函数来白化输入信号，这就是经典的广义互相关方法。...那上面例子中的宽带语音信号，用GCC-PHAT方法得到具有陡峭峰值互相关函数，找到互相关最大时的点，结合采样频率 F s 与与麦克风间距 d Fs与与麦克风间距d Fs与与麦克风间距d，就可以得到方向信息...\frac{1}{w}))}) α=acos(sin(acos(w1))u) 当麦克风数量 N > 3 N>3 N>3时，其实所有组合信息对于角度值的计算是有冗余的，这个时候可以求出所有组合的角度值

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Unity Shader 内置函数总结

abs(x) 计算x的绝对值 acos(x) 反余弦三角函数 all(x) 参数均不为0返回true 否则返回false any(x) 参数中只要有一个不为0就返回true 否则返回false asin...如果x小于a返回a，如果x大于b返回b，否则返回x cos(x) 余弦三角函数 cross(a, b) 叉积函数 a、b为三维向量 degress(x) 弧度转度 distance(x, y) 计算两点之间的距离...dot(a, b) 点积函数 exp(x) 指数函数 exp2(x) 指数函数 floor(x) 向下取整例如x为2.4 函数返回值为2 fmod(x, y) 返回x/y的余数 frexp(...out exp) 将浮点值x分为尾数和指数即x = m * 2^exp 返回m isfinite(x) 判断是否为有限数 isinf(x) 判断是否为无限数 isnan(x) 判断是否为非数值(NaN...saturate(x) 将x的值限制在0到1之间即clamp(x, 0, 1) sign(x) 数学符号函数如果x大于0返回1，如果x小于0返回-1 sin(x) 正弦三角函数 sincos(x,

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常用的相似度度量总结：余弦相似度，点积，L1，L2

从下图可以看出，点A(1.5, 1.5)和点B(2.0, 1.0)在二维嵌入空间中距离很近。当计算余弦相似度时，得到0.948的值也可以确认两个向量非常相似。...当较点A(1.5, 1.5)和点C(-1.0， -0.5)的相似度时，余弦相似度为-0.948，表明两个向量不相似。通过观察也可以看到它们在嵌入空间中方向相反。...点积和余弦相似度是密切相关的概念。点积的取值范围从负无穷到正无穷，负值表示方向相反，正值表示方向相同，当向量垂直时为0。点积值越大表示相似性越大。...使用余弦相似度来计算研究论文之间的相似度是很常见的。如果使用点积，研究论文之间的相似性是如何变化的? 余弦相似度考虑向量的方向和大小，使其适用于向量的长度与其相似度不直接相关的情况。...当使用点积时只有向量的大小起作用，方向就不那么重要了。高被引次数(较长的向量)的论文与其他高被引论文的点积相似度得分更高，因为它们的量级对结果的贡献更大。

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天池大数据竞赛 Spaceack带你利用Pandas，趋势图与桑基图分析美国选民候选人喜好度

其次，本文在官方教程基础上会加入创新内容，但是绝不会为了用而用某种新方法，一定本着分析数据有所帮助的原则和对数据敬畏的态度来做。...第三个参数 names 为列名列表，当文件不包含列名时使用，列名列表中不允许有重复值。扩展：若我们要分析文件中包含列名呢？有个 header 参数可以使用，当列名是首行时，设置 header=0。...将委员会和候选人一一对应，通过CAND_ID关联两个表由于候选人和委员会的联系表中无候选人姓名，只有候选人ID（CAND_ID），所以需要通过CAND_ID 从候选人表中获取到候选人姓名，最终得到候选人与委员会联系表...我在其它环境测试没问题，图的横坐标会有日期显示的。） # grid参数用来显示后面的辅助网格线， rot 使横坐标的日期以45度排列，不会导致产生字符过长导致叠加的问题。...c_itcont4.plot(grid=True, rot=45) 结论由趋势图可以看出，在7月22日至8月20日期间，拜登收到的捐款总额明显高于特朗普。且在8月份有更为显著的变化。

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人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline3：TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型

也就是说TCN通过追溯前因（t时刻及之前的值）来获得当前结果，称为因果卷积。扩张卷积传统CNN的感受野受限于卷积核的大小，需要通过增加池化层来获得更大的感受野，但是池化的操作会带来信息的损失。...也就是说，对于扩张因子为d、卷积核为k的隐藏层，对前一层的输入每d个点采样一次，共采样k个点作为当前时刻s的输入。...该方案中只使用了sst特征，且只使用了lon值在90, 330范围内的数据，可能是为了节约计算资源。...注意这里取每条输入数据的序列长度是38，这是因为输入sst序列长度是12，输出sst序列长度是26，在训练中采用teacher forcing策略（这个策略会在之后的模型构造时详细说明），因此这里在构造输入数据时包含了输出...$y_{t-1}$相差甚远，以此作为输入会导致后续的输出越来越偏离我们期望的预测标签。

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列文伯格算法_最短路径matlab程序

，还是建议大家在搞明白后，自己写一写），本系列的第四篇文章，主要介绍如何实现固定障碍物运行，分两种情况介绍①起始点，终止点，障碍物信息均不变的情况 ②障碍物信息不变，自主设定新的起始点和终止点大家在读前两篇文章的时候...关于附件，每篇文章介绍的内容的附件链接会放在每篇文章的最后，需要者自取我们先来看一下前两篇文章介绍的内容我们要完成的效果（也就是没有经过任何优化的效果，优化后的效果见本系列第三篇文章），...n+1是用来描述矩阵的维度的，也就是这个矩阵是（n+1）X（n+1）的，那么为什么要变成（n+1）X（n+1）而不是使用之前的n x n 的，这是因为 pcolor函数是通过插值来实现的，插值后会缺少一行一列...)]就容易了很多，这个无非就是在原有的矩阵field基础上，将其最后一行和最后一列再串到矩阵中去（也就是相当于复制了），结果如下：运行一下程序看一下效果： ---- 接下来我们来介绍一下...matlab里的colormap函数，matlab画图时，如果想将不同的值用不同的颜色表示，可以使用colormap这个函数，我们知道索引图像有两个分量，一个是数据矩阵X，一个是彩色映射矩阵map，colormap

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基于IF的网站异常流量检测

小H：你说的是高维数据啊。。。那就只能用算法去检测了，可以尝试IF（孤立森林）算法 IF全称为Isolation Forest，正如字面含义，在一片森林（数据集）中找到被孤立的点，将其识别为异常值。...visitNumber'].count() print('outliers: {0}/{1}'.format(outlier_count.iloc[0], data_merge.shape[0])) # 输出异常的结果数量...outliers: 1958/10492 结果展示 # 统计每个渠道的异常情况 def cal_sample(df): data_count = df.groupby(['source']...479.0 0.204593 2 linkshare 124.0 297.0 421.0 0.294537 总结 IF使用起来很方便...，因此在高维数据中识别异常值可以考虑它～共勉～

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基础知识 | 每日一练（131）

读者：为什么 C 不提供乘幂的运算符？小林：因为提供乘幂指令的处理器非常少。有一个 pow() 标准函数, 原型说明在。而对于小的正整数指数, 直接用乘法一般会更有效。...读者：为什么我机器上的没有预定义常数PI？小林：这个常数不包含在标准内, 它应该是定义准确到机器精度的 π 值。...如果你需要用到 π, 你需要自己定义，或者用 4*atan(1.0) 或 acos(-1.0) 来计算出来。读者：怎样测试 IEEE NaN 以及其它特殊值？...小林：许多实现高质量 IEEE 浮点的系统会提供简洁的工具去处理这些特殊值。...例如, 在以非标准扩展功能, 或可能以或 nan.h> 提供预定义常数, 及象 isnan() 这类的函数。

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一文入门数分三剑客--Numpy、Pandas、Matplotlib

Python 列表，而要使用 Numpy 的数组呢，下面我们就通过一些例子来看看 Python NumPy Array v/s List 使用 Numpy 数组而不是 Python 列表的原因，这要有以下三点...1 次方是 e，结果是 2.718…… 同样的，e 的 2 次方给出了接近 7.38 的值，依此类推接下来，计算 log import numpy as np import matplotlib.pyplot...条形图使用条形来比较不同类别之间的数据，当我们想测量一段时间内的变化时，使用条形图表示就非常适合。...直方图用于显示分布，而条形图用于比较不同的实体。当我们有数组或很长的列表时，直方图就很有用。让我们考虑一个例子，当我们必须根据 bin 绘制人口年龄。...数据显示为一组点，每个点都有一个变量的值，它决定了水平轴上的位置，另一个变量的值决定了垂直轴上的位置 import matplotlib.pyplot as plt x = [1,1.5,2,2.5,3,3.5,3.6

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Python数据分析(2)-pandas数据结构操作

pandas是一个提供快速、灵活、表达力强的数据结构的Python库，适合处理‘有关系’或者‘有标签’的数据。在利用Python做数据分析的时候，pandas是一个强有力的工具。...在掌握DataFrame的操作后，自然也就熟悉了Series的操作，因而不描述如何操作Series。 1....可以看出loc是靠索引值来索引，iloc靠数据在矩阵中的位置标号来索引（位置标号从0开始），例如： df.loc['b', 'two'] 和 df.iloc[1,1] 对应同一数：8 索引多个数据时...f 7.0 16.0 13.0 6.0 19.0 18.0 14.0 3.0 15.0 7.0 发现默认会增加原来数据的列。...所以在增加行的时候需要保证列能够参数对齐。

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Pandas中的对象

values属性返回的结果和Numpy数组类似 data.values array([0.25, 0.5 , 0.75, 1. ]) index属性返回结果是一个类型为pd.Index的类数组对象 data.index...对象 Series 和DataFrame 对象都使用便于引用和调整的显式索引。...Pandas 的 Index 对象是一个很有趣的数据结构，可以将它看作是一个不可变数组或有序集合 # 使用一个简单的列表创建Index对象 ind = pd.Index([2, 3, 5, 7, 11]...Numpy数组相似的属性 print(ind.size, ind.shape, ind.ndim, ind.dtype) 5 (5,) 1 int64 Index对象的索引是不可逆的，也就是说不能通过赋值的方法进行调整...DataFrame 和数组之间进行索引共享时更加安全，尤其是可以避免因修改索引时粗心大意而导致的副作用。

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Kaggle Master的上分神技

这是一种将类别编码为数字的方法，就像One-hot或Label-encoding一样，但和这种两种方法不同的地方在于target encoding还使用目标来创建编码，这就是我们所说的有监督特征工程方法...应用于二进制目标时，也被称为bin counting。...每种方法都有其缺点，target encoding的缺点主要有：未知类别，会产生过拟合风险；空值，采用填充的方法不能很好的进行评估；长尾类别，对长尾类别这种少量数据的编码会导致过拟合；鉴于以上缺点的存在...，使用Beta Target Encoding相较于直接使用LightGBM建模的效果可以得到大幅提升。...Encoding的基础上，K-Flod 目标编码的基本思想源自均值目标编码，在均值目标编码中，分类变量由对应于它们的目标均值替换。

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一起来学演化计算-matlab基本函数min

因为第一维是列，第二维才是行，所以按照行来取最小值，则得到的是一个列向量 [M,I] = min( ___ )找到A的最小值的索引，并使用前面语法中的任何输入参数在输出向量I中返回它们。...___ = min( ___ ,nanflag) 指定是否在计算之前的任何语法时包含或省略NaN值。...例如，min(A，[]，' includesenan')在一段时间内包含所有NaN值，min(A，[]，'omitnan')会忽略它们。...(:)的索引现在，使用ind2sub函数来提取与最小元素对应的A的行和列索引 [I_row, I_col] = ind2sub(size(A),I) I_row = 1 I_col =...NaN值 A = [1.77 -0.005 3.98 -2.95 NaN 0.34 NaN 0.19]; M = min(A,[],'omitnan') M = -2.9500 min(A)也会产生这个结果

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C++ std::isnan等函数的使用

今天在使用Modbus读取设备对应寄存器的float状态值时，出现一些问题，导致数据不能正常获取，最后发现原来设备对应的寄存器里面会出现一些无效的值，导致读取显示出错，没做容错判断处理。...值可能不是有效的float类型，比如说:-1....#IND，需要对所获取的结果做有效性判断 if (rtu.get_value(val, 2 * i, false, false) && !...，C和C++11中都做了相应的处理，用于判断一个float值是否为无穷大、非数（ NaN ）值；有多个拥有不同符号位和载荷的不同 NaN 值，参阅 std::nan 及 std::numeric_limits...另一种测试浮点值是否 NaN 的方式是与自身比较： bool is_nan(double x) { return x !

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平面几何：求向量 a 到向量 b扫过的夹角

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【Python】Math--数学函数（详细附解析~）

在两条直线相交处添加圆角，算法该如何实现？

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一起来学演化计算-matlab基本函数min

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