1 引言 递归函数更实用于有规律的多项式数组，它可以让你的求和更方便，就如同高中学习的等差和等比数列，了解递归，你就可以用程序来做高中的数列题，还可以在你的弟弟妹妹面前装一手。...当输入n为奇数时，调用函数1/1+1/3+……1/n 3 算法描述 先定义一个函数f(x)，使用三个条件语句，判断n = 0,n = 1和n > 1。...当n = 1，返回1.当n = 0，返回0，当n > 1，使用递归 4实验结果与讨论 通过实验、实践等证明提出的方法是有效的，是能够解决开头提出的问题。...: return 0 elif x == 1: return 1/1 else: return 1/x + f(x - 2) a = int(input()) print(f(a)) 5 结语 了解和使用递归函数...，代表你对函数的定义域使用都有了一定的基础，这对以后的python学习大有益处，使用递归函数，你首先要了解算法，找出规律。
在本篇文章中，我们将介绍回归树及其基本数学原理，并从头开始使用Python实现一个完整的回归树模型。...为了简单起见这里将使用递归来创建树节点，虽然递归不是一个完美的实现，但是对于解释原理他是最直观的。...说明：当模型完成时，它不会使用根节点或任何中间节点来预测任何值;它将使用回归树的叶子(这将是树的最后一个节点)进行预测。 为了得到最能代表给定阈值数据的阈值，我们使用残差平方和。...可以递归地创建节点，我们定义了一个名为TreeNode的类，它将存储节点应该存储的每一个值。使用这个类我们首先创建根，同时计算它的阈值和预测值。...然后使用该节点自身的预测值进行预测，并与其阈值进行最后的比较。 使用x = 3进行测试(在创建数据时，可以使用上面所写的函数计算实际值。
2.项目中使用递归 而在我们的项目中，经常会出现像树形菜单的需求。比如我们想将权限做成按钮级别，这个时候就需要做一个树形菜单，可以让用户根据需要进行启用和禁用。...在他的系统没有出现问题，当时我用了一个jacob的jar包，因此当时也是因为使用这个包的原因，所以在测试的过程中和测试配合发现，当时的jacob包在我调用PDF转图片的时候，会使用jacob调用offcie...同时也说明了一个问题，就是如果软件升级的时候，还是最好使用一些比较新和稳定的版本，这样一些已知的bug被修复，一些功能可以正常使用。...4.总结 什么时候该使用递归，遇到的问题是重复性操作，同时有终止的条件，可以进行递推，此时就可以考虑。同时这个问题可以进行分解。递归的使用还是很广泛的，比如机器学习中，经常基于一个公式进行递推。...比如常用的菜单树，都是可以使用递归的。
/*通过递归调用的方式就阶乘*/ #include double jiech(int n) { if(n==0||n==1) return 1; if(n>1) return...) return -1; } void main() { int k; double y; scanf("%d",&k); y=jiech(k); printf("%d的阶乘结果为
注： 使用库函数，必须包含 #include 对应的头文件。 如何学会使用库函数？...我们不需要将库函数全部记住，但是使用库函数需要学会查询工具的使用，这就要用到如下网址： www.cplusplus.com http://zh.cppreference.com 这里参照网站一进行...（形参的改变未影响到实参） 函数Swap2进行了传址调用，实现了num1和num2值的交换（形参的改变影响到实参） ⭐️得出结论：不通过自定义函数改变外部变量的值时使用传值调用，通过函数改变外部变量时就使用传址调用...那如何解决上述的问题： 将递归改写成非递归。 使用static对象替代 nonstatic 局部对象。...在递归函数设计中，可以使用 static 对象替代 nonstatic 局部对象（即栈对象），这不仅可以减少每次递归调用和返回时产生和释放 nonstatic 对象的开销，而且 static 对象还可以保存递归调用的中间状态
在Python中实现决策树算法 有了以上的基础，就可以使用Python从头开始编写Decision Tree算法。 首先导入基本的numpy库，它将有助于我们的算法实现。...，并且可以使用不同的算法来进行计算，比如ID3 算法使用信息增益作为特征选择的标准，该标准度量了将某特征用于划分数据后，对分类结果的不确定性减少的程度。...算法通过递归地选择信息增益最大的特征来构建决策树，也就是我们现在要演示的算法。 _information_gain方法计算给定属性的信息增益。它计算分裂后子熵的加权平均值，并从父熵中减去它。...，它计算每个类的概率，然后使用前面提到的公式计算熵。...ID3、C4.5 和 CART 算法都是基于决策树的经典算法，像Xgboost就是使用的CART 作为基础模型。 总结 以上就是使用Python中构造了一个完整的决策树算法的全部。
今天有个脚本需要遍历获取某指定文件夹下面的所有文件，我记得很早前也实现过文件遍历和目录遍历的功能，于是找来看一看，嘿，不看不知道，看了吓一跳，原来之前我竟然用了这么搓的实现。...开始着手优化，方案一： def getallfiles(dir): """使用listdir循环遍历""" if not os.path.isdir(dir): print dir...有木有更好的方式呢？网上一搜一大把，原来有一个现成的 os.walk() 函数可以用来处理文件(夹)的遍历，这样优化下就更简单了。...方案二： def getallfilesofwalk(dir): """使用listdir循环遍历""" if not os.path.isdir(dir): print dir...，但是再翻看 os.walk() 实现的源码就会发现，其实它内部还是调用的 listdir 完成具体的功能实现，只是它对输出结果做了下额外的处理而已。
本教程展示了如何从了解张量开始到使用 PyTorch 训练简单的神经网络，是非常基础的 PyTorch 入门资源。...不能直接使用该函数的原因是我们实现它的目的是分类而不是回归，以及我们使用交叉熵损失和最大元素的索引作为模型预测。而对于线性回归，我们使用线性层的输出作为预测。...数据集下载好后，你可以随时使用。你还可以将数据包装进 PyTorch 张量，创建自己的数据加载器类别。 批大小（batch size）是机器学习中的术语，指一次迭代中使用的训练样本数量。...PyTorch 中的 LeNet 卷积神经网络（CNN） 现在我们从头开始创建第一个简单神经网络。该网络要执行图像分类，识别 MNIST 数据集中的手写数字。...我们将使用 torch.nn 库中的多个模块： 1. 线性层：使用层的权重对输入张量执行线性变换； 2.
/*求Fibonacci数列中大于t的最小的一个数，结果由函数返回。...其中Fibonacci数列F(n)的定义为： F(0)=0,F(1)=1 F(n)=F(n-1)+F(n-2),本文采用是递归法，效率很低，实际当中应该避免使用递归，这里只是用来熟悉它的使用方法
(path): """ 计算一个文件系统的磁盘使用情况， """ total = os.path.getsize(path) if os.path.isdir...disk_usage(childpath) print('{0:<7}'.format(total), path) return total os.path.getsize为获得标识的文件或者目录使用的即时磁盘空间大小...递归的不足 递归的不足显然就是时间与空间的消耗，具体可以参考https://www.cnblogs.com/sfencs-hcy/p/10171457.html ，这篇文章中使用了缓存的方法减少了斐波那契数列的计算消耗...，在这里我们使用另一种方式来改善那种坏的递归： def fibonacci(n): """ 斐波那契数列计算，返回的是一个元组 """ if n 使用一个栈帧来保存当前调用的函数的信息，如输入参数、返回值空间、计算表达式时用到的临时存储空间、函数调用时保存的状态信息以及输出参数。
递归的步骤(技巧) 1、假设递归函数已经写好 2、寻找递推关系 3、将递推关系的结构转换为递归体 4、将临界条件加入到递归体中（一定要加临界条件，某则陷入死循环，内存泄漏） 简单递归示例 通过简单的示例先来了解熟悉一下递归...，看看如何使用递归？...分析: 假设递归函数已经写好，既sum(100)，就是求1-100的和。...(99) + 100; ... 1、将递归结构转换成递归体 function sum(n){ return sum(n-1) + n; } 这时候我们差一个重要的步骤，也就是临界值，来阻止程序死循环...总结 递归在很多语言中都很常见，它能解决很多你不知道深度 同时本文重申三遍的问题，大家一定要记住。
前文 我们需要做一个树形组件用来展示一些无限子级的数据时就要用到vue提供的递归组件 首页了解一下 vue 中 name属性 为什么 export 有name这个属性 name 类型：string...详细： 允许组件模板递归地调用自身。 注意，组件在全局用 Vue.component() 注册时，全局 ID 自动作为组件的 name。 指定 name 选项的另一个好处是便于调试。...利用组件循环实现未知限制的数据展示 父级组件 通过这个组件来获取将要展示的无限级数据 tree-list 是用到的的递归组件 使用递归组件时需要给定一个结点 如 v-if=“item.child...使用组件循环展示时，非全局引用下必须命名name， name的解释请回到文章顶部， 在tree-list中引用本身，来实现数据的无限级展示，同样需要给定一个结点 demo <template...总结 在使用循环组件时要做以下几点 保证循环组件有name命名 循环组件要有一个结点，避免无限循环 循环组件事件，因为可能是自己的子级或是父级， 所在emit()响应时 命名需要相同
数字资产，包括应用程序和网站，对于组织来说是必不可少的，而那些创新、直观且使用起来有趣的数字资产可以帮助建立持久性的客户关系。...创造力帮助企业在竞争激烈的市场中脱颖而出，但许多企业需要意识到，他们不需要重新发明轮子，也不需要从头开始应用程序开发过程。...这有助于团队避免浪费时间重新发明轮子，更重要的是，它大大降低了从头开始编写代码所带来的风险，包括： 1. 安全性。 软件安全问题普遍存在。...确保应用程序没有基于代码的安全漏洞的最佳方法是重用经过验证和扫描的代码。组织应使用 GitHub 的 Dependabot 等工具，对所有依赖项实施持续的安全性和漏洞更新。...使用经过测试和验证的代码，团队可以加快（甚至消除）此步骤，节省宝贵的资源，并帮助组织更快地将数字产品推向市场。 4. 人力资本/能力。
1.背景介绍 汉诺塔（Tower of Hanoi），又称河内塔，是一个源于印度古老传说的益智玩具。大梵天创造世界的时候做了三根金刚石柱子，在一根柱子上从下往上按照大小顺序摞着64片黄金圆盘。...此时B中的圆盘又需要用同样的方法将n-2个圆盘挪到A柱中，并将其第n-1个圆盘挪到C中，如此n-2个圆盘全在A柱子中了。可以发现，这个过程是不断循环下去的，直到最后一个盘子落到C盘上结束。...因此这样重复且不断化为小的问题是可以使用递归方式来解决。我们就重复将n-1个圆盘给B柱或者A 柱，将最大的（第n个)圆盘挪到C柱。 步骤：若有n个盘子，则所需步骤为2^n-1。...假设人们一秒能够挪动一个盘子且挪动是正确的，最少也要5749亿年多才能完成。 如果交给计算机计算呢？...以2.40Ghz为例，最少也需要227天才能算完， 可想而知，这是多么一个盘大的工程！！！
确定叶子节点、分支节点和根节点 （1）使用相关子查询 （2）更高效的写法（一次外连接） ---- 表数据： mysql> select * from t1; +------+------+ | id...确定叶子节点、分支节点和根节点 （1）使用相关子查询 mysql> select id, -> (select 1 - sign(count(*)) from t1 d...1 | 0 | 0 | +------+---------+-----------+---------+ 14 rows in set (0.00 sec) （2）更高效的写法
使用递归函数完成 #include int main(){ double fun(double n); printf("%f",fun(5)); return...if(n==1||n==0){ return 1; }else{ return fun(n-1)*n; } } 例题3：输入一个整数，求这个整数每一位的和...，使用递归函数。...return 0; } int fun(int n){ if(n<=9) return n; else return fun(n/10)+n%10; } 例题4：求斐波那契数列的前十项...，使用递归函数完成。
递归的重要法则 基准情形：必须总要有基准的情形，它们不用递归就能求解 不断推进：递归求解过程中总能朝着一个基准的情形推进 假设所有递归都能正常运行 合成效益法则：求解同一问题的实例，切勿在不同递归做重复工作
二、grep递归搜索文件内容 如果需要在一个目录及其子目录下面搜索某个字符串，可以使用grep命令中的“-r”选项。...三、grep递归搜索文件内容时忽略指定文件 在进行递归搜索文件内容时，有时候需要忽略某些文件，比如某些二进制文件或者临时文件。这时可以使用grep命令中的"--exclude"选项。...四、递归搜索文件内容时显示匹配的行数 如果需要统计搜索到的每个文件包含匹配的行数，可以使用grep命令中的"-c"选项。...例如，递归搜索目录"/home"下面所有包含字符串"hello"的文件，并显示匹配行数，可以使用以下命令： grep -r -c "hello" /home 这个命令会递归地搜索/home目录及其所有子目录下面的文件...五、递归搜索文件内容并在匹配行前后显示内容 如果需要在匹配的行前后显示一定数量的文本内容，可以使用grep命令中的"-B"和"-A"选项。这两个选项用于确定匹配行前后需要显示的行数。
对于线性回归，我们将使用 MSELoss()——均方差损失函数。 我们还需要使用优化函数（SGD），并运行与之前示例类似的反向传播。本质上，我们重复上文定义的 train() 函数中的步骤。...不能直接使用该函数的原因是我们实现它的目的是分类而不是回归，以及我们使用交叉熵损失和最大元素的索引作为模型预测。而对于线性回归，我们使用线性层的输出作为预测。...数据集下载好后，你可以随时使用。你还可以将数据包装进 PyTorch 张量，创建自己的数据加载器类别。 批大小（batch size）是机器学习中的术语，指一次迭代中使用的训练样本数量。...PyTorch 中的 LeNet 卷积神经网络（CNN） 现在我们从头开始创建第一个简单神经网络。该网络要执行图像分类，识别 MNIST 数据集中的手写数字。...我们将使用 torch.nn 库中的多个模块： 1. 线性层：使用层的权重对输入张量执行线性变换； 2.
文章目录 一、使用递归推导斐波那契数列 1、问题分析 2、递归特点 3、递归内存开销 4、递归三要素 5、代码示例 一、使用递归推导斐波那契数列 ---- 斐波那契数列 : https://leetcode.cn...1、问题分析 斐波那契数列分析 : 斐波那契数列 的 第 n 项 F(N) 依赖于 其第 n - 1 项 和 n - 2 项 相加的值 F(N - 1) + F(N - 2) ; 该算法 可以使用 递归..., 整个问题的规模一直不断的变小 , 直到达到递归停止条件为止 ; 3、递归内存开销 递归的内存开销分析 : 函数执行时 , 需要在栈内存 中 存储当前函数的 函数参数列表 函数返回值 函数局部变量...; 由于 递归 会消耗大量的栈内存空间 , 递归操作 能不用就不用 ; 递归第一层的 n , 与下面一层的 n 是不一样的 , 以 f(n) = f(n - 1) + 2 , f(1) = 1 为例进行递归调用为例...递归拆解 : n 索引的元素值 是 n - 1 和 n - 2 索引元素之和 return fib(n - 1) + fib(n - 2); } } 在 LeetCode 中不能使用递归推导
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