我不敢相信我想不出怎么做,但我能说什么,我想不出来。我只是试着用标准格式(与科学符号相对应)来写数字。
我读过无数的例子,说明如何使用“set精度(.)”来实现这一目标。和“固定的”和事情,但问题是,在编译时不知道数字的精度,并输入一个保守的估计‘but精度(.)’到处都是多余的零。
下面是我所追求的一个例子:
let: tau = 6.2831
tau * 0.000001 -> 0.0000062831
tau * 0.001 -> 0.0062831
tau -> 6.2831
tau * 1000 -> 6283.1
tau
梯度下降的缺点是什么?
我正在尝试编写一个线性回归模型。
# My example data, X is the height and y is the weight.
X = np.array([[147, 150, 153, 158, 163, 165, 168, 170, 173, 175, 178, 180, 183]]).T
y = np.array([[49, 50, 51, 54, 58, 59, 60, 62, 63, 64, 66, 67, 68]]).T
# Visualize data
plt.plot(X, y, 'ro')
plt.xlabel(&
我实现了弗洛伊德-沃肖尔算法。根据它们的矩阵,我可以得到正确的结果,关于两个地方之间的最短路径和距离。我的问题是如何打印从i到j的最短距离。我做了一些研究,找到了一个类似的算法。有没有人能给我解释一下它应该是怎样的,或者它是如何工作的,或者说出任何其他的建议?
PrintShortestPath(P,i,j){
if(i==j) print i
else if (P[i][j]==NULL)
print "No path from i to j"
else{
PrintShortestPath(P,i,P[i][j])
我有一些正则表达式的经验,但我不是专家级,我需要一种方法来将记录与文件中最显式的字符串匹配,其中每个记录以唯一的1-5位整数开头,当记录小于5位数时,会填充各种其他字符。例如,我的文件有以以下开头的记录:
32000
3201X
32014
320xy
在本例中,非数字字符表示通配符.我认为下面的regex示例可以工作,但是与其将记录与最显式的数字匹配,它们总是将记录与最少的显式数匹配。请记住,我不知道文件中是什么,所以我需要测试所有的可能性,以找到最明确的匹配。
If I need to search for 32000, the regex looks something like: