题目描述 编制程序，输入m,n(M>=n>=0)后,计算下列表达式的值并输出： m! n! (m-n)! 要求将该表达式的计算写成函数combination(m,n)，返回计算结果。...阶乘计算写成函数fact(n)，返回n!。...不可以使用Python内置包的数学函数 输入 m n 输出 对应表达式的值 输入样例1 2 1 输出样例1 2 AC代码 def fact(n): factorial = 1 for
C++函数指针变量调用函数 在C++中，指针变量也可以指向一个函数，一个函数在编译时被分配给一个入口地址，这个函数入口地址就称为函数的指针，可以用一个指针变量指向函数，然后通过该指针变量调用此函数。...指向函数的指针变量的一般定义形式为 函数类型 （*指针变量名）（函数形参表）; 经典案例：C++求两个数中的大数。...(int num1,int num2)//自定义求最大值函数 { int temp;//定义中间变量 if(num1>num2)//如果num1大于num2 { temp=num1...可以用一个指针变量指向max_Number函数，然后通过该指针变量调用此函数，定义指向max_Number函数的指针变量的方法是： int (*p)(int,int); C++函数指针变量调用函数 |...求两个数中的大数 更多案例可以go公众号：C语言入门到精通
问题描述 如何求得任意N个整数的最大值与最小值 解决方案 解决这个问题有三种常见思路，第一种思路比较简单粗暴，就是对用户输入的每个整数两两之间进行比较，直到找到最大的整数和最小的整数为止。...第二种思路是将用户输入的整数放入一个空列表中，然后利用Python内置的max()函数和min()函数分别得到最大值和最小值。...第三种思路与第二种思路类似，也是将用户输入的整数放入一个空列表，然后对列表进行排序，列表下标为0的数即为最小值，列表下标为N-1的数即为最大值。...d个整数中最小的整数是%d'%(N,List[0])) print('输入的%d个整数中最大的整数是%d'%(N,List[N-1])) 异常处理如图所示: image.png 加入处理异常的语句块后我们的代码更加健壮了...结语 求得任意N个整数的最大值与最小值方法多种多样，其中，将用户输入的整数放入一个空列表，随后对列表进行排序，并增强其处理异常数据的能力使我们的代码更加高效有用！
axis: 沿着数组合并的维度，默认为 0（对于二维数组来说，默认沿着行的方向进行合并） 这里需要注意 a1, a2,......待合并的数组除了待合并的维度，其余维度上的值必须相等。二维数组（矩阵）有两个 axis，一个 axis = 0（行方向），一个 axis = 1（列方向），如果是多维数组依次类推。...比如： 形状为 (2, 3) 和 (1, 3) 的两个二维数组可以沿着 axis = 0 的方向进行合并，合并的结果为 (3, 3)； 形状为 (2, 3) 和 (2, 3) 的两个二维数组既可以沿着...不过需要注意，当处理一维数组时： vstack 会把形状为 (N, ) 的一维数组转换为 (1, N) 的二维数组，然后进行后续的合并操作 hstack 的处理方式和 concatenate 一样，二维数组和一维数组合并会抛出...ValueError 异常，而两个一维数组合并会合并成新的一维数组，比如合并形状分别为 (3, ) 和 (2, ) 的两个一维数组，合并的结果为形状为 (5, ) 的一维数组。
1、问题背景在Python中，我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为，但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时，事情就会变得复杂。...例如，我们想要创建一个装饰器，可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数，那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰的对象是一个方法，那么必须为类的每个实例实例化一个新的obj，并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题：使用inspect模块来获取被装饰对象的签名。...如果被装饰的对象是一个方法，则将obj绑定到self。如果被装饰的对象是一个函数，则实例化obj。返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。...当这些函数/方法被调用时，dec装饰器会将obj绑定到self（如果是方法）或实例化obj（如果是函数）。然后，dec装饰器会返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。
int max(int a, int b) { (a>b)||(a=b); return a; }
; 对偶问题的线性规划模型 : 对偶问题 目标函数求最小值 , 约束方程都是 大于等于不等式 ; \begin{array}{lcl} \rm minW = b^T Y \\\\ \rm s.t\begin...\rm y_1 \geq 2 \\\\ \rm -2y_1 \geq 1 \\\\ \rm y_1 \geq 0 \end{cases}\end{array} 三、对偶理论示例 2 ---- 如果给出的原问题目标函数是求最小值...约束条件的符号是由 原问题 变量符号决定 ( 都是 \geq 0 ) , 这里如果目标函数求最小值时原问题 , 其对偶问题约束方程符号 与 原问题变量符号相反 , 因此对偶问题的约束方程符号也是...与 其另外一个对偶问题的 约束方程的符号 一致性 , 来确定对偶问题的约束方程符号 ; 约束方程符号 : 如果当前线性规划问题 目标函数是求最大值 , 原问题就是上面的问题 , 其对偶问题 ( 下面的...) 的约束方程符号是 \geq , 因此 对偶问题的约束方程符号 与 原问题变量 符号一致 ; 如果当前线性规划问题 目标函数是求最小值 , 原问题就是下面的问题 , 其对偶问题 ( 上面的 )
C++有默认参数的函数 在函数调用时形参从实参获取值，因为实参的个数要和形参相同，但有时需要多次调用同一函数，因此C++提供了一个简单的处理办法，给形参一个默认值。...如果有多个形参，可以使每个形参有一个默认值， 也可以只对一部分形参指定默认值，另一部分形参 不指定默认值。 经典案例：C++求2个或3个正整数中的最大数，要求使用默认参数。...int num3=0);//函数声明，注意num3=0 int num1,num2,num3,max1,max2;//定义变量 cout<<"请输入数："; cin>>num1>>num2...>>num3; max1=Max(num1,num2,num3);//调用函数，注意次数的参数有3个 cout<<max1<<endl; cout<<"____________"<<endl...C++求2个或3个中的最大数 更多案例可以go公众号：C语言入门到精通
本文的目的是表明，研究机器学习系统中潜在的组成和函数结构使我们能够更好地理解它们。本文探索了机器学习许多子领域的范畴理论表述，包括优化、概率、无监督学习和有监督学习。...本文首先研究了当用一般的范畴理论结构取代梯度时，各种优化算法的行为。证明了这些算法的关键性质在非常宽松的假设下是成立的，并通过数值实验证明了这一结果。...本文还探索了动态系统的范畴论视角，使我们能够从简单操作的组成中构建强大的优化器。...https://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:ec72e338-d95e-4bd6-9412-7ac76b7ddc15 接下来，我们从函数的角度来研究无监督学习。...我们基于非监督学习算法的函式表示的范畴论性质，开发了非监督学习算法的分类法，并证明了这些分类法是算法行为的预测。
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在 TypeScript 中，如何导入一个默认导出的变量、函数或类？...在 TypeScript 中，如果要导入一个默认导出的变量、函数或类，可以使用 import 关键字结合 default 关键字来引用默认导出的成员。...假设在一个 TypeScript 文件中有以下默认导出的变量和函数： // file.ts const variable1 = 123; export default function() { /...在 TypeScript 中，如何在一个文件中同时导出多个变量或函数？ 在 TypeScript 中，使用 export 关键字来同时导出多个变量或函数。有几种常见的方式可以实现这一点。...方式一：逐个导出 在一个文件中逐个使用 export 关键字导出每个变量或函数。
2-单变量线性回归 模型表示 hθ(x)=θ0+θ1x 代价函数 求两个值，使模型最为匹配当前数据集；求解匹配度的过程提炼出代价函数；代价函数值越小，匹配度越高 J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(hθ...1) 达到最小值为止 梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数 ?(?0,?1) 的最小值。 梯度下降背后的思想是：开始时我们随机选择一个参数的组合 (?0,?...，计算代价函数，然后我们寻找下一个能让代价函数值下降最多的参数组合。...我们持续这么做直到抵达一个局部最小值（local minimum），因为我们并没有尝试完所有的参数组合，所以不能确定我们得到的局部最小值是否便是全局最小值（global minimum），选择不同的初始参数组合...因此公式可以简化为： hθ(x)=θTX 多变量梯度下降 与单变量线性回归类似，在多变量线性回归中，我们也构建一个代价函数，则这个代价 函数是所有建模误差的平方和，即： J(θ0,θ1...θn)=12m
，所谓的字模表是由一个定义好的结构体组成，结构体中有两个分量，第一个是要显示的汉字，第二个是该汉字的字库，该函数就是将对应汉字的字库数据一个字节一个字节取出来然后发送到LCD显示屏上实现刷屏，由于加上了颜色分量...代表一个字对应字库需要占用24个字节的内存，在main函数中编写显示字符串"中景园电子"的代码，如下所示： ?...仔细对比48*48、64*64两个函数，写法和找字模的方法与前几个都是一样的，只是字模表做了更改，但原理都是一样的啊!实在看不出问题出在哪？...于是请教了正念兄(微信公众号：嵌入式大杂烩)号主，正念兄也动手做了下实验，而他那边显示是对的，只是显示的函数的编写方法和我的不一样，但是原理是一样的。 ?...} } } } } continue; //查找到对应点阵字库立即退出，防止多个汉字重复取模带来影响 } } 经过一段时间单步调试后，我开始怀疑i变量的数据类型
本文是我的第303篇原创 摘要 本文是腾讯50道常考编程题之一：求解两个有序数组合并后的中位数，属于 "Hard" 难度，在校招中难倒一大波校招生。本文提供一种基本解法：基于归并排序。...将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。 算法的核心概念---二路归并 若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。...归并过程 比较 a[i] 和 b[j] 的大小，若 a[i]≤b[j]，则将第一个有序表中的元素a[i]复制到 r[k] 中，并令i 和 k 分别加上1；否则将第二个有序表中的元素b[j]复制到r[k]...中，并令 j 和 k 分别加上1； 如此循环下去，直到其中一个有序表取完； 然后再将另一个有序表中剩余的元素复制到 r 中从下标 k 到下标t的单元。...start<end）都返回了，然后执行到merge，执行完merge后，sort[0,1]出栈，此时的栈顶为sort[0,2]函数，可以看出它的前半部分已经计算完，只需要计算后半部分，即第二个sort，
excelperfect 对满足条件的值求平均值，一般我们会使用AVERAGEIF函数，如下图1所示。 ?...图1 如果隐藏了某些行，AVERAGEIF函数仍会对所有行中满足条件的值求平均值，并不会受到隐藏行的影响，如下图2所示。 ? 图2 如果我们只想对满足条件的可见行求平均值，怎么办呢？...最简单的方法就是使用VBA自定义一个函数，如下面的代码： Function AVERAGEIfVISIBLE(range As range, criteria, average_range As range...，像Excel内置函数一样，求可见行满足条件的值的平均值，如下图3所示。...图3 我们的自定义函数AVERAGEIfVISIBLE模仿了内置的AVERAGEIF函数，都是使用3个参数，且参数的作用相同，即： 参数range代表查找是否满足条件的单元格区域。
可以看到有两个参数θ0和θ1 ?...代价函数 我们想要的结果是使这个函数最小，前面的1/2是为了在求导的时候方便计算 梯度下降 梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ0 ,θ1 ) 的最小值。...对于多个参数的情况那是一样的 ? 梯度和偏导数都是向量，那么参考向量运算法则，我们在每个变量轴上减小对应变量值即可 ?...特点： 这种方法只能找到一个局部最小值（local minimum），因为我们并没有尝试完所有的参数组合，所以不能确定我们得到的局部最小值是否便是全局最小值（global minimum），选择不同的初始参数组合...，可能会找到不同的局部最小值。
例如：有以下线性规划问题： 可以观察到，标准型的目标函数是求极小值，而这个案例的目标函数是极大值，我们可以在目标函数f(x)添加一个负号，改为求-f(x)，根据中学数学知识可以知道，-f(x)的最小值...返回值x_best为取到最小值时的自变量x的取值，fval为所求的最小值。...实例 求下列函数的极小值： 第一步：把目标函数编写成函数的形式，便于调用（将x看作x1，y看作x2） function z = fitnessfun(x) % 注意，无论有几个自变量，入口参数都为一个...求下列函数的最小值 第一步，编写目标函数： function z = fitnessfun(x) z = (x(2)-x(1).^2).^2 + (1-x(1)).^2 + (x(3) - x...注：由于遗传算法具有一定的随机性，因此每次求解的结果可能有些许差别。
想要遍历这么些种可能得等到人类灭绝… 可见，暴力枚举并不能实际地解决我们的问题。 **新的思路：**让我们再次明确下我们的最终目的，让误差值降到最小。试着将其转化成数学上的求函数最小值问题。...先前我们知道，误差是所有链接权重的函数: image.png 现在我们需要额就是找出该函数的最小值。...但由于真正的误差函数的自变量太多，先举个简单的例子： 假设误差函数只有一个自变量（链接权重）： image.png 可以将其想象成一个连绵的山脉，有山峰也有山谷。...---- 选择误差函数的形式 可选项： image.png 我们选用方差形式，因为其具有很多优点： 可以很容易地使用代数方法（链式法则求解偏导数）计算出梯度下降的斜率 误差函数平滑连续，这使得梯度下降算法可以很好地发挥作用...越接近最小值梯度（斜率）越小，按照斜率调整步长可以减少越过最佳位置的风险 ---- 计算梯度值（斜率） 当只有一个链接权重时，误差函数为二维曲线： image.png 当有两个链接权重时，误差函数为一个三维曲面
现在我们的问题是，如何通过多次调整上面的Wij和bj，能让误差函数E达到最小值？ ? 换言之，上面这个变量w和变量b应该怎么取值才能达到效果呢？为了回答这个问题，我们先看看误差函数的几何意义。...图2 也就是Oj只有一项的时候，误差函数E刚好就是一个简单的抛物线，可以看到它的底部在O=1的时候，这时E=0最小值。...图3 任意给定一个X，Y值，通过函数E计算得到一个Z值，形成一个三维曲面，最小值在谷底。我们继续使用上面的梯度下降方法，会产生一个问题，现在的变量是O1，O2两项，到底使用哪个求导数呢？...这种将其他变量视为常数，而只对当前变量求导的方法叫求偏导。...现在还有个问题，这里是以O为变量来解释梯度下降求法，但是其实我们要求的是Wij和bj的调整值，根据上面的结论，我们可以通过误差函数E对Wij和bj求偏导得到，步长为自己设置的一个常数，如下： ?
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