0 or 1的python表达式为什么返回1首先，应该先搞清楚or的用法，在逻辑or的比较运算中，比如m or n中，Python会先对m进行bool布尔运算bool(m)，如果返回True，则m or...n的返回值为m，如果返回False，则返回n的值。...那么0 or 1的返回值返回1就一目了然了。为了验证or的这个运算方法，下面将通过一个实例来验证，比如[] or []的返回值为什么是第二个空列表[]，而不是第一个空列表[]。...or返回值实例代码>>> a = []>>> b = []>>> id(a)2586266068736>>> id(b)2586266433216>>> a or b[]>>> c = a or b>>...> id(c)2586266433216原文：python 0 or 1为什么返回1，or运算原理免责声明：内容仅供参考。
这里先给出题目，最后给出答案，建议先拿个纸，写下你的答案，最后再验证。...、见过负数的 0 max(-0.0, 0.0) 10、违反数学规则 >>> x = (1 1 >>> x + 1.0 > x 答案与解释 以下结果均在 Python 3.8.5 版本验证过...for el in [ ... 0, 5, 10e9, float('inf'), float('nan') ... ] ... ]) 0.0 正确的结果：0.0。...9、见过负数的 0.0 max(-0.0, 0.0) 为什么会这样？出现这种情况是由于两个原因。负零和零在 Python 中被视为相等。max 的逻辑是，如果多个最大值，返回遇到的第一个。...10、违反数学规则 >>> x = (1 1 >>> x + 1.0 > x False 正确的结果是 False，这违反了数学规则啊，为什么呢？
除法错误 整数除法（div函数）有两种特殊情况：除以零，以及将最低的负数（typemin()）除以-1。这两种情况都引发了DivideError。...Float32轻松转换为： julia> Float32(-1.5) -1.5f0 julia> typeof(ans) Float32 十六进制浮点文字也有效，但仅作为Float64值使用： julia...根据IEEE 754标准，这些浮点值是某些算术运算的结果： julia> 1/Inf 0.0 julia> 1/0 Inf julia> -5/0 -Inf julia> 0.000001/0 Inf...许多其他函数假定RoundNearest已设置默认模式，并且在其他取整模式下运行时可能会给出错误的结果。...文字零和一 Julia提供的函数将返回与指定类型或给定变量类型相对应的文字0和1。 类型x或变量类型的文字零x 这些函数在数值比较中很有用，可避免不必要的类型转换带来的开销。
例如， fmod(-1e-100, 1e100) 是 -1e-100 ，但Python的 -1e-100 % 1e100 的结果是 1e100-1e-100 ，它不能完全表示为浮点数，并且取整为令人惊讶的...如果 x 为零，则返回 (0.0, 0) ，否则返回 0.5 1 。这用于以可移植方式“分离”浮点数的内部表示。...如果所有参数均非零，则返回值将是为所有参数的整数倍的最小正整数。 如果参数之一为零，则返回值为 0。 不带参数的 lcm() 返回 1。3.9 新版功能....在 3.11 版更改: 特殊情况 pow(0.0, -inf) 和 pow(-0.0, -inf) 已改为返回 inf 而不是引发 ValueError，以便同 IEEE 754 保持一致。...例如， atan(1) 和 atan2(1, 1) 都是 pi/4 ，但 atan2(-1, -1) 是 -3*pi/4 。 math.cos(x) 返回 x 弧度的余弦值。
0.0*inf、inf/inf、inf-inf这些操作都会得到nan。...(0/0会产生操作异常；0.0/0.0不会产生操作异常，而是会得到nan)； 在GNU中，使用宏：float NAN对浮点数赋值； 判定： 库函数方法：（推荐） 自定义函数： int...isNumber(double d){return (dd);}来判断d是否为nan，若d是nan则返回0，否则返回非零值。...），等同于 #INF:infinity (windows) 产生： 超出浮点数的表示范围（溢出，即阶码部分超过其能表示的最大值）； 1.0/0.0等于inf，-1.0/0.0等于-inf，0.0+inf...4、int isnan(x) 当（fpclassify(x)==FP_NAN）时，此宏返回一个非零值。 5、int isinf(x) 当x是正无穷是返回1，当x是负无穷时返回-1。
{sum,std,…}，但这里的 axis 可以用名称或整数指定： Series：无需 axis 参数 DataFrame： "index"，即 axis=0，默认值 "columns", 即 axis...0, 1, 5]) In [130]: factor Out[130]: [(0, 1], (-1, 0], (0, 1], (0, 1], (-1, 0], ..., (-1, 0], (-1,..., 0, np.inf]) In [137]: factor Out[137]: [(-inf, 0.0], (0.0, inf], (0.0, inf], (-inf, 0.0], (-inf, 0.0...], ..., (-inf, 0.0], (-inf, 0.0], (-inf, 0.0], (0.0, inf], (0.0, inf]] Length: 20 Categories (2, interval...[float64]): [(-inf, 0.0] 0.0, inf]]
书中给出两幅图： ROS2机器人Gazebo是一个专门为机器人应用开发的三维模拟器，它可以帮助机器人开发人员更快、更容易地设计和调试机器人应用。...- .inf - .inf - .inf - .inf - .inf - '...' intensities: - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 -...书中给出的检测转TF代码： // Copyright 2021 Intelligent Robotics Lab // // Licensed under the Apache License, Version...transform_stamped.hpp" #include "rclcpp/rclcpp.hpp" namespace br2_tf2_detector { using std::placeholders::_1;..."input_scan", rclcpp::SensorDataQoS(), std::bind(&ObstacleDetectorNode::scan_callback, this, _1)
计算不同的范数，最后的结果也不相同，例如选择NORM_L1标志，输出结果为每个灰度值所占的比例；选择NORM_INF参数，输出结果为除以数据中最大值，将所有的数据归一化到0到1之间。...normalize(positiveData, normalized_Inf, 1.0, 0.0, NORM_INF); //最大值归一化 20....cout Inf=[" Inf[0] << ", " 21. Inf[1] Inf...normalize(hist, hist_Inf, 1, 0, NORM_INF, -1, Mat()); 53....imshow("histImage_Inf", histImage_Inf); 61. waitKey(0); 62. return 0; 63. } ?
(gh-16815) 具有不匹配形状的布尔数组索引现在会正确地给出IndexError 以前，如果布尔数组索引与被索引数组的大小匹配但形状不匹配，则在某些情况下会被错误地允许。...NumPy 将尝试给出优雅的错误，但一个期望固定结构大小的程序可能会有未定义的行为并可能崩溃。...变化如下： 新行为摘要 操作符 旧警告 新警告 旧结果 新结果 适用于 MacOS np.divmod(1.0, 0.0) 无效 无效和除 0 nan, nan inf, nan 是 np.fmod(1.0...是 np.floor_divide(1.0, 0.0) 无效 除 0 nan inf 是 np.remainder(1.0, 0.0) 无效 无效 nan nan 是 (gh-16161) np.linspace...是 np.floor_divide(1.0, 0.0) 无效 除以零 nan inf 是 np.remainder(1.0, 0.0) 无效 无效 nan nan 是 (gh-16161) np.linspace
real() – 它返回复数的实数部分。 imag() – 它返回复数的虚部。...z 的投影是 z，但复无穷大除外，它们映射到复数值，实数分量为无穷大，虚分量为 0.0 或 -0.0（如果支持），具体取决于 z 虚部的符号。...); cout << "proj" << c3 << " = " << proj(c3) << endl; } 输出： proj(1,2) = (1,2) proj(inf,-1) = (inf...,-0) proj(0,-inf) = (inf,-0) sqrt（） – 使用主分支返回 x 的平方根，其切割沿负实轴。...(-4, -0.0)) << endl; } 输出： Square root of -4 is (0,2) Square root of (-4,-0), the other side
0 | 0…0 | 1…1 | 0…0 ] // const __m128i mask = _mm_cmpeq_epi32(needle, haystack); //...For example: // // movemask [ 0…0 | 0…0 | 1…1 | 0…0 ] //...-0.0场景 x+0.0一定会被优化成x，x-x一定被优化成0 x*0.0 一定被优化成0.0 干掉NaN inf -0.0的影响 但是，如果遇到NaN Inf -0.0判断，不能保证条件是true/...) { float sum0 = sum1 = sum2 = sum3 = 0.0f; for (int i = 0; i < 1024; i += 4) { sum0 += a[i...25 25 1 ====== 16 8 4 2 8 2 32 6 26 1 25 */ 注意accumulate严格右折叠，但reduce不保证这个顺序 transform_reduce用法不太一样 What
isfinite : 显示哪些元素是有限的（不是非数字，正无穷大和负无穷大中的一个） >>> np.inf inf >>> np.array([1]) / 0. array([ Inf]) np.nan...返回 y : float (负无穷大的浮点表示) >>> np.NINF -inf >>> np.log(0) -inf np.PZERO & np.NZERO 注意 np.PZERO 表示正零...>>> newaxis is None True >>> x = np.arange(3) >>> x array([0, 1, 2]) >>> x[:, newaxis] array([[0], [1...], [2]]) >>> x[:, newaxis, newaxis] array([[[0]], [[1]], [[2]]]) >>> x[:, newaxis] * x array([[0, 0,...0], [0, 1, 2], [0, 2, 4]]) 外积，与 outer(x, y) 相同： >>> y = np.arange(3, 6) >>> x[:, newaxis] * y array(
如果它进入状态S1，那么它很可能会进入状态S2（90% 的概率），然后立即回到状态S1（100% 的概率）。它可以在这两个状态之间交替多次，但最终它会落入状态S3并永远留在那里（这是一个终端状态）。...[[nan, nan, nan], [40., 0.0, 0.0], [nan, nan, nan]], ]) possible_actions = [[0, 1, 2], [0, 2],...[1]] 接下来运行Q值迭代函数，如下： Q = np.full((3, 3), -np.inf) # -inf 对应着不可能的动作 for state, actions in enumerate(..., 1.17573546], [ -inf, 53.86946068, -inf]]) >>> np.argmax(Q, axis=1) # 每一状态的最优动作...array([0, 2, 1]) 这给我们这个 MDP 的最佳策略，当使用 0.95 的衰减率时：在状态S0选择动作a0，在状态S1选择动作a2（通过火焰！）
SSPageControllManager+Report.h 关于蓝色框内的代码，有几个疑问： 1、是否可以放在SSPageControllManager+Report.h文件中运行并且访问声明的属性...在复现的过程发现将width设置为0，并不会触发该问题，需要view的rect为 CGRectNull 时才会触发。...注意不是CGRectIsNull(view.bounds)，通过frame的值来看，可以判断出来：frame = (inf inf; 0 0); 从这里可以看出，为什么前面仅仅设置width=0没有触发...最终修复方案是增加判断方法checkNullRect：（如果业务需要一定返回图片，那么可以返回空，也可以将其frame设置为CGRectZero但是不合理，可能影响其他业务逻辑） - (BOOL)checkNullRect...于是展开来看，kCFTypeDictionaryKeyCallBacks是5个callback加1个version组成。
这个函数的返回值是一个包含生成文本的模型输出对象或是一个LongTensor类型的张量。...epsilon_cutoff (`float`, *optional*, defaults to 0.0): If set to float strictly between 0...epsilon_cutoff (浮点数，可选，默认为 0.0)： 如果设置为在 0 和 1 之间的浮点数，那么只有条件概率大于 epsilon_cutoff 的令牌才会被采样。...如果给出的是一个 List[List[List[int]]]，则会触发一个 析构约束，其中可以允许每个单词的不同形式。...建议将此标志设置为 True，因为搜索算法假定分数 logits 是归一化的，但一些 logits 处理器或 warpers 会破坏归一化。
注意，a的范围是1～9，但b可以是0。...很不幸，答 案等于1——这明显是错误的。题目中给出的范围是n≤10^9，这个987654321是合法的输入数据。...%d",&x)==1)//scanf返回的值是成功输入的变量个数，当输入结束时，scanf函数无法再次读取x，将返回0 { s += x; if(x<min) min = x; if...int main() { int x,n=0,min=INF,max=-INF,s=0,kcase=0; while(scanf("%d",&n)==1 && n)//鲁棒性，程序能自动处理错误，...题目说了n＝0为输入标记，为什么还要判断scanf的返回值呢？答案是为了鲁棒性（robustness）。 算法竞赛中题目的输入输出是人设计的，难免会出错。
但实际上，这个表达式是错误的： In [57]: df + df == df * 2 Out[57]: one two three a True True False b True..., 0, np.inf]) In [139]: factor Out[139]: [(-inf, 0.0], (0.0, inf], (0.0, inf], (-inf, 0.0], (-inf,...0.0], ..., (-inf, 0.0], (-inf, 0.0], (-inf, 0.0], (0.0, inf], (0.0, inf]] Length: 20 Categories (2, interval..., 0, np.inf]) In [139]: factor Out[139]: [(-inf, 0.0], (0.0, inf], (0.0, inf], (-inf, 0.0], (-inf,...0.0], ..., (-inf, 0.0], (-inf, 0.0], (-inf, 0.0], (0.0, inf], (0.0, inf]] Length: 20 Categories (2, interval
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