由于对float或double 的使用不当，可能会出现精度丢失的问题。问题大概情况可以通过如下代码理解:
幂运算是我们平时写代码的时候最常用的运算之一。根据幂运算的定义我们可以知道，如果我们要求 x 的 N 次幂，那么想当然的就会写出一个 N 次的循环，然后累乘得到结果。所以我们要求幂运算的复杂度仍旧是
初等函数是由基本初等函数经过有限次的四则运算和复合运算所得到的函数。基本初等函数和初等函数在其定义区间内均为连续函数。高等数学将基本初等函数归为五类：幂函数、指数函数、对数函数、三角函数、反三角函数。
打分排序系统的应用非常普遍，比如电影的评分，知乎帖子的热度，和新闻文章的排序。让我们从最简单直观的平均打分开始， 聊聊各种打分方法的利弊和使用场景。
为了解答大家学习Python时遇到各种常见问题，小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载，每周五准时推出，欢迎大家学积极学习转载~
0.Python的floor除法现在使用“//”实现，那3.0//2.0你目测会显示什么内容？
•反码：正数的反码就是原码，负数的反码是符号位不变，其余位取反（对应正数按位取反）
这套模型是我在运营路况电台 2000 万用户过程中积累出来的，也是我们团队做产品迭代，运营和产品目标设定最基本的方法。这个产品模型从几个相对不同的维度定义一个产品的关键要素，是测量产品好坏最核心的指标，通过这套模型能迅速发现产品的问题，留住用户的能力并预测产品未来的走向。这套模型非常实用，我多次给很多兄弟团队做过分享，但是一直受限于时间，没有整理成文，最近因为一个小手术要住院，时间比较充裕，才有时间把这套模型整理出来，分享给做产品和运营的童鞋们。对于一个产品，大家都知道留存和黏度等基本指标是非常关键的，如何
• import <模块>[as <别名>]：将模块中的函数等名称导入当前程序，“命名空间”namespace，引用方法——<模块>.<名称>
八进制转换成十进制: 这里我就直接上示例了: 十进制48转换位八进制的表示： 计算过程 结果 余数 48/8 6 0 结果为60，这里需要特别注意的是，千万不要受二进制的影响，非要得到结果为1，这里不可能为1，因为进制基数变成了8，所以，48/8得出的结果是6，已经比进制基数8更小了，就没有再计算下去的必要(因为再计算下去就是6/8，结果是0了)，于是从结果6开始，倒序排列各步骤的余数，得到的结果就是60(10进制转换成8进制的时候，一旦得到的结果比8更小，则说明是最后一步了)。 十进制360转换为八进制表示: 计算过程 结果 余数 360/8 45 0 45/8 5 5 结果5比进制基数8小，所以结果就是550。 十六进制转换为十进制: 十进制48转换位十六进制的表示： 计算过程 结果 余数 48/16 3 0 十六进制与8进制一样，只要得到的结果比进制基数更小，则停止运算，所以结果是30。 十进制100转换位十六进制的表示： 计算过程 结果 余数 101/16 6 5 结果为:65。
定义： #include <math.h> double pow( double base, double exp ); The pow() function returns base raised to the expth power. There’s a domain error if base is zero and exp is less than or equal to zero. There’s also a domain error if base is negative and exp is not an integer. There’s a range error if an overflow occurs.
最近在学习数据分析线性回归算法时，产生了很多疑问。作为初学者，我认为应该先从基本概念上进行一些深度理解。下面将我的一些思考总结如下：
大家好，今天要跟大家分享的是Python的数据类型。在数据时代要用计算机解决问题，首先要把问题表述为计算机能处理的形式。因为现实世界中的万事万物都蕴含着纷繁复杂的内容，而我们只关注这些事物与所要求解问题相关的一些性质，表述其中关键的部分。
GAMLSS模型是一种半参数回归模型，参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设，非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数，非参数平滑函数不预先设定函数关系，各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据。它克服了GAM模型和广义线性模型(Generalized Linear Models, GLM)的一些局限性。
Given n pairs of parentheses, write a function to generate all combinations of well-formed parentheses. For example, given n = 3, a solution set is: [ "((()))", "(()())", "(())()", "()(())", "()()()" ] 找出所有匹配的括号字符串， 肯定是搜索啦！但是当n大的时候真的可以用搜索解决吗？
前面学了很多的机器学习的理论知识了，但是纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，接下来几个视频一起来学习一些机器学习编程工具Octave的一些基础编码知识。
一、圆周率 console.log(Math.PI);//3.141592653589793 二、向上和向下取整的方法 1. 向下取整 console.log(Math.floor(3.9));//3 2. 向上取整 console.log(Math.ceil(3.1));//4 三、最大值最小值方法 1. 最大值 console.log(Math.max(1, 2));//2 2. 最小值 console.log(Math.min(7, 8));//7 四、取绝对值 console.log(Ma
//计算多项式求值 解答：多项式系数可以用数组来存储； POW 函数 原型：在TC2.0中原型为extern float pow(float x, float y); ， 而在VC6.0中原型为double pow( double x, double y ); 头文件：math.h/cmath(C++中) 功能：计算x的y次幂。 返回值：x不能为负数且y为小数，或者x为0且y小于等于0，返回幂指数的结果。 返回类型：double型，int，float会给与警告！ //计算多项式求值 f(x,n)=x-x^2
首先想到最简单的方法就是暴力求解就可以。当然数据小、或者测试数据少就很简单就可以过了。
上述意义是：该文件（400多M）被划分成了四个block，400/3=3.x 应该是4个block，正确无误 另外，当前块的所在节点为hadoop01，02，04，即此处是容错的三副本，这里可以优化一下，虚拟机小集群其实可以改为1，即取消副本，减少存储开销。
算法：幂律变换是是非线性变换。幂律变换应用在图像校正，对漂白的图片或者是过黑的图片进行修正。
在编写程序的时候，我们往往需要一些数据，这些数据常有两种来源：手动输入的一些数据，或者从外部接收后转换得到的数据。手动输入的数据设计如下函数：tensor, zeros, zeros_like, ones, ones_like，arange，range，linspace，logspace，eye，empty，empty_like，empty_strided，full，full_like。
设函数 f(x) 在点 x_{0} 的某邻域 U(x_{0}) 内有定义，并且在 x_{0} 处可导，如果对任意 x \in U(x_{0}) 有 f(x) \leq f(x_{0}) （或 f(x) \geq f(x_{0}) ），则 f’(x_{0})=0。
哈希表结构（链表散列：数组+链表）实现，结合数组和链表的优点。当链表长度超过 8 时，链表转换为红黑树。
“Linear Regression with multiple variables——Working on and submitting programming exercises”
我们在学习 C 语言时，通常认为浮点数和小数是等价的，并没有严格区分它们的概念，这也并没有影响到我们的学习，原因就是浮点数和小数是绑定在一起的，只有小数才使用浮点格式来存储。
超参数调优是算法中的一个常见且重要环节。贝叶斯优化是一种有效的超参数调优方法，它通过建立目标函数的概率模型并利用这个模型来选择下一个需要评估的参数来进行优化。本文将介绍如何使用贝叶斯优化进行多目标超参数调优。
每个节点分别有hash，key，value，next这四个成员变量，next指向下一个节点
如果只有一组实验数据，则按照普通的方法在Worksheet中分别输入X，Y的值，然后用“线+符号”的方式绘图即可。
数字是我们在编程中最常接触的元数据。无论是在业务还是刷题，多半部分都是数字的运算，其次是字符串，再次是布尔。
JavaScript 中经常会碰到数值计算问题，偶尔会在不经意间报一个不是bug的bug。今天来说说一个特殊的例子。我以0.0011BTC 价格买入 0.0002CZR 计算出了的金额是 0.00000022BTC，而 JavaScript 计算出来的金额是 2.2e-7 。值是对的，只是用了科学计数法，也是数值类型。但是问题来了，一般用户用户看不懂 2.2e-7，那么就把它转换成 0.00000022 吧。然而问题了，我用尽办法，怎么样都无法将 2.2e-7 转换成直观的 0.00000022。或许你会嘲笑我，告诉我直接用 .toFixed() 方法。但是新问题又来了， .toFixed() 会保留足够的小数位，比如：2e-7.toFixed(8) 得到的值是 0.00000020，2e2.toFixed(8)得到的值是 200.00000000。最后的 0 让我感到多余…
只是pow(float,float)才是正确的用法,你可以偿试把你的所有类型改一下试试,从你的测试结果来说,很可能是类型转换的时候的问题,int 型的i=2,被编译器转成float的时候有误差,只有1.999……,然后10的i次方不到100,只有99点几，然后转给a的时候再转换成int就只有99了，而你直接输入2的时候就没有问题。这只是一种猜测，你得把你的编译环境也作为条件给出来才能有准确的判断。
就是这么简单的一个函数，在DNN时代代替了NN时代的激活函数王者：Sigmod，成了“调参侠”的最爱。
一，效果展示 老规矩，直接上效果图： 📷 没学习Shader Graph之前：我靠😱 ！这效果有点牛啊，那个大佬写的？ 学习了Shader Graph之后：我去😒 ！就这？岂不是有手就行？ ---- 二，原理介绍 通过Tiling And Offset节点分别对Voronoi泰森多边形节点和Gradient Noise渐变噪声节点进行偏移移动，然后通过颜色，贴图各种叠加和透明度设置，从而到达模拟火苗的动态效果。 📷 ---- 三，实现效果 准备工作 在Project面板右键 --> Create -->
今日学习任务：1、安装R和Rstudio；2、认识R和Rstudio；3、学会外观设置和基本操作；4、完成第一个R做的图
作者：Jack Chih-Hsu Lin翻译：陈之炎校对：王紫岳 本文约4600字，建议阅读9分钟18个必须知道的PyTorch提速秘籍：工作原理和方法。 调整深度学习管道如同找到合适的齿轮组合（图片来源：Tim Mossholder） 为什么要阅读本博？ 深度学习模型的训练/推理过程涉及到多个步骤。在时间和资源受限的情况下，实验迭代速度越快，越能优化模型的预测性能。本博收集整理了些许能够最大限度提高内存效率以及最小化运行时间的PyTorch的技巧和秘籍。但为了更好地利用这些技巧，我们还需要了解它的工
思路： 我们大家都知道整数在计算机中是以二进制的形式来存储的，因此对于正数或者负数都是0或1的数字组成的。且由于int型为32位，因此我们可以逐一的对每一位进行判断，只需要n & (1<<i)就可以判断第i位是否为1了！
首先是在Python官网下载你计算机对应的Python软件，然后安装。安装过程基本都是傻瓜式，不做过多叙述，一路回车即可。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，实现Excel数据读取并导入图层，同时进行IDW插值与批量掩膜的方法。
导读 在处理某些规模庞大和复杂的数据与计算时，量子计算独有的叠加和纠缠特性在算力方面相比于经典计算表现出强大优势。现阶段，由于量子计算机的研发受限于有效的量子比特数、相干时间长度、量子门操作精度等，对量子计算机的研究焦点进而转向量子模拟器，量子模拟器也因此成为发挥量子优越性和研究量子算法的有效途径。
【新智元导读】因为在人工智能等方面的突破性研究荣获图灵奖的赫伯特·亚历山大·西蒙（Herbert Alexander Simon）曾就幂律及其产生机制的问题与被誉为分形理论之父的伯努瓦·曼德勃罗（Be
排序 朴素排序 在链表建立的过程中可以直接完成排序功能，即建立一个新链表并将源数据一个一个存进新链表中，每个元素存储的位置在小于这个元素的节点和大于这个元素的节点之间 排序部分 func (s *sort_table) append(data int) { node := s.head for (node.next != nil) && (node.next.data.data <= data) { node = node.next } new_data :=
torch.optim集成了很多优化器，如SGD，Adadelta，Adam，Adagrad，RMSprop等，这些优化器自带的一个参数weight_decay，用于指定权值衰减率，相当于L2正则化中的λ参数，注意torch.optim集成的优化器只有L2正则化方法，你可以查看注释，参数weight_decay 的解析是：
位算法的效率有多快我就不说，不信你可以去用 10 亿个数据模拟一下，今天给大家讲一讲位运算的一些经典例子。不过，最重要的不是看懂了这些例子就好，而是要在以后多去运用位运算这些技巧，当然，采用位运算，也是可以装逼的，不信，你往下看。我会从最简单的讲起，一道比一道难度递增，不过居然是讲技巧，那么也不会太难，相信你分分钟看懂。
由代码的输出,可获知该数据共有18846条新闻,不同于前面的样例数据,这些文本数据既没有被设定特征,也没有数字化的量度。因此,在交给朴素贝叶斯分类器学习之前,要对数据做进一步的处理。不过在此之前,仍需要对数据进行分割并且随机采样出一部分用于测试。
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