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Python中JSON的基本使用

如果indent是非负整数或字符串,那么JSON数组元素和对象成员将使用该缩进级别进行输入;indent为0,负数或“”仅插入换行符;indent使用正整数缩进多个空格;如果indent是一个字符串(例如...parse_constant:默认值为None,如果指定了parse_constant,对-Infinity,Infinity,NaN字符串进行调用。如果遇到了无效的JSON符号,会引发异常。...json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 17) 表示数据错误,数据太多,2行第一列 因为json只能读取一个文档对象...f.readlines(): json_data = json.loads(line) 但是这种做法还有个问题,如果JSON文件中包含空行,还是会抛出JSONDecodeError异常 json.decoder.JSONDecodeError...= 0: json_data = json.loads(line) 合并为一个对象 将json文件处理成一个对象文件。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (31)-- 算法导论5.2 3题

指示器随机变量是一种特殊的随机变量,它只有两个取值:0和1。通常用I来表示指示器随机变量,它的取值为1表示事件发生,取值为0表示事件未发生。...在掷骰子的例子中,我们可以将指示器随机变量定义为:I(i)={0,如果i个骰子的点数为61,如果i个骰子的点数大于等于2且小于等于5其中,i表示i个骰子。...(n): # 计算二项式分布概率 p = [1/6.0 for i in range(n+1)] p[0] = 0 p[1] = 1 for i in range(2, n...= 0 for i in range(n+1): e += p[i]*s s += random.choice(dice) return e# 测试函数for n...因此,每个 $X_i$ 可以写作 $X_i = \sum{k=1}^{6} k Y_i(k)$,其中 $Y_i(k)$ 表示在 $i$ 次掷骰子时 $i$ 个骰子点数是否为 $k$。

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Python AI 教学 | 决策树算法及应用

熵定义为信息的期望值,公式为: ? 其中n是分类的数目,p(xi)是选择该分类的概率,-log2p(xi)是该分类的信息,计算所有类别所有可能值包含的信息期望值便得到熵。...【1】访问列表 list[i]——访问列表正数i+1个值 list[-i]——访问列表倒数i个值 list[i:j]——访问列表正数i+1到j+1个值 算法示例: ? 运行结果: ?...【2】count()——统计字符串里某个字符出现的次数。 语法为:str.count(sub, start= 0,end=len(string))。...其中: ①sub表示待搜索的子字符串; ②start 表示字符串开始搜索的位置。默认为第一个字符(索引值为0); ③end表示字符串中结束搜索的位置。字符中第一个字符的索引为 0。...基本语法为str.index(str, beg=0, end=len(string)),其中: ①str表示检索的字符串; ②beg表示开始索引,默认为0; ③end表示结束索引,默认为字符串的长度。

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Python AI 教学 | 决策树算法及应用

熵定义为信息的期望值,公式为: ? 其中n是分类的数目,p(xi)是选择该分类的概率,-log2p(xi)是该分类的信息,计算所有类别所有可能值包含的信息期望值便得到熵。...【1】访问列表 list[i]——访问列表正数i+1个值 list[-i]——访问列表倒数i个值 list[i:j]——访问列表正数i+1到j+1个值 算法示例: ? 运行结果: ?...【2】count()——统计字符串里某个字符出现的次数。 语法为:str.count(sub, start= 0,end=len(string))。...其中: ①sub表示待搜索的子字符串; ②start 表示字符串开始搜索的位置。默认为第一个字符(索引值为0); ③end表示字符串中结束搜索的位置。字符中第一个字符的索引为 0。...基本语法为str.index(str, beg=0, end=len(string)),其中: ①str表示检索的字符串; ②beg表示开始索引,默认为0; ③end表示结束索引,默认为字符串的长度。

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用GAMESS中的Spin-flip TD-DFT找S0S1交叉点

寻找势能面交叉点是激发态的研究中经常遇到的问题。不同自旋多重度的势能面交叉点相关的介绍可以参考本公众号之前所发关于MECP系列文章。...此处出现了一个激发能为负的态,其S2期望值为0.0110,为单重态,这个态实际上是该分子的真正基态S0。而此处第二行的参考态由于我们将其多重度设为3,它就是分子的实际T1态。...态2的S2期望值为1.9898,接近2,因此它也是一个三重态,即T2。态3的S2期望值为0.1496,可指认为S1态。而下面两个态则有较大的自旋污染。...个态的自旋污染还是较大的,S2期望值已经接近1,可以看作是有较多三重态的成分的混合。...当然,1个态S2期望值也接近1,此例可能还需要对结果作更深入的研究,也欢迎留言讨论。

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数据科学17 | 统计推断-期望方差和常见概率分布

对于概率质量函数为p(x)的离散随机变量X,期望值为: 。 随机变量的分布的中心就是其均值或期望值。均值改变,分布会如同均值向左或向右移动。...离散随机变量的期望值可能不是实际有意义的值。 假设抛硬币结果为X,X=0表示反面向上,X=1表示正面向上。期望值E[X]=0.5×0+0.5×1=0.5。...例:标准正态分布N(0,1)的方差为1,标准差为1; 个标准正态随机数均值的总体标准差为 。...标准均匀分布U(0,1)的方差为1/12;n个均匀分布随机数均值的总体标准差为1/√(12×n)。...・标准正态分布的1百分位数、2.5百分位数、5百分位数、10百分位数分别为-1.28、-1.645、-1.96、-2.33;相应的,标准正态分布的90百分位数、95百分位数、97.5百分位数

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控制算法之PID算法 | 从入门到理解到应用 (一发入魂)

X1、X2、X3 … Xn-1、Xn; k时刻的 偏差:e(k)=Expect — Xk; e(k)>0 :控制系统还未达到期望值; e(k)=0 :控制系统已经达到期望值; e(k)<0 :控制系统已经超过期望值...; P环节的k时刻的输出:u(k)=Kp * e(k) 。...偏差序列:e(k)=Expect — Xk e1、e2、e3 … en-1、en; ∑ei:对过去所有时间的偏差进行求和; ∑ei<0 :控制系统在 过去大部分时间段还未达到期望值; ∑ei=0 :控制系统在...过去大部分时间段已经达到期望值; ∑ei>0 :控制系统在 过去大部分时间段已经超过期望值; I环节的k时刻的输出:u(k)=Ki * ∑ei 。...D环节的k时刻的输出:u(k)=Kd * △e(k) 。 Kd:D积分系数,除了超前预判,还可理解为阻尼力。 ?

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面试常见的四种算法思想,全在这里了

解决问题步骤 第一步,当我们看到这类问题的时候,首先要联想到贪心算法:针对一组数据,我们定义了限制值和期望值,希望从中选出几个数据,在满足限制值的情况下,期望值最大。...因为满足一个需求大的孩子跟满足一个需求小的孩子,对我们期望值的贡献是一样的。...return false; } // 考察左上对角线:i行leftUp列有棋子吗 if ($leftUp >= 0 && $this...这两种通配符,并且对这两个通配符的语义稍微做些改变,其中,“*”匹配任意多个(大于等于 0 个)任意字符,“?”匹配零个或者一个任意字符。...如果遇到特殊字符的时候,我们就有多种处理方式了,也就是所谓的岔路口,比如“*”有多种匹配方案,可以匹配任意个文本串中的字符,我们就先随意的选择一种匹配方案,然后继续考察剩下的字符

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (32)-- 算法导论5.2 4题

文心一言:我们可以将这个问题转化为求解在指示器随机变量基础上的期望值。已知有n位顾客。已知服务生以随机顺序将帽子归还给顾客。...根据指示器随机变量的定义,I(i)表示i位顾客是否拿到了自己的帽子,其值为1表示拿到,0表示未拿到。因为服务生归还帽子是随机的,所以每一位顾客拿到自己帽子的概率都是1/n。...设i个顾客先被归还帽子的情况数为A(i),则A(i) = (n-i+1)!/i!*(n-i)!。...设i个顾客先被归还帽子且拿到自己的帽子的情况数为B(i),则B(i) = A(i)n-i+1!/[i!(n-i)!]。4.对于每一种归还顺序,计算拿到自己帽子的期望数。...其中,P(X=0) = n(1/2)^(n-1),P(X=1) = n(1/2)^(n-1),且注意到如果某个顾客拿到了他想要的帽子,那么其他人就没有机会了,因此X和Y的期望值相等。

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并发设计模式 之 CAS算法

那如果遇到问题了无锁的策略使用一种叫做比较交换(CAS Compare And Swap)来鉴别线程冲突,一旦检测到冲突产生,就重试当前操作直到没有冲突。...CAS算法需要你额外给出一个期望值,也就是你认为现在变量应该是什么样子,如果变量不是你想象的那样,那说明已经被别人修改过。你就重新读取,再次尝试修改即可。...这里我们使用CAS必需的两个参数:期望值以及新值。使用compareAndSet()将新值next写入。成功的条件是在写入的时刻当前的值应该要等于刚刚取到的current。...如果不是这样则说明AtomicInteger的值在3行到5行之间被其他线程修改过了。当前看到的状态是一个过期的状态,因此返回失败,需要进行下一次重试,直到成功为止。...当设置对象值时,对象值和状态值都必须满足期望值才会写入成功。因此即使对象被反复读写,写会原值,只要状态值发生变化,就能防止不恰当的写入。

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概率分析方法与推断统计(来自我写的python书)

4行里,从之前范例准备好的csv文件里得到了股票数据。在7行和11行里,通过add_subplot方法,绘制了两个子图。...从图上能看到这些随机数的分布情况,而0位置的分布最为密集,其中0是生成该正态分布随机数时指定的数学期望值。...而且,满足正态分布的随机变量样本集,大约68.3%的样本落在距数学期望值有1个标准差(即σ)的范围内,大约95.4%样本落在在距数学期望值有2个标准差(即2σ)的范围内,大约99.7%样本落在距数学期望值有...在5行到8里,指定了期望和方法,生成了1000个随机数,在10行里,通过normaltest方法验证该序列是否符合正态分布。...其中1个参数表示置信度,2个参数表示自由度,一般是样本数减1,3个参数一般传入的是均值,4个参数则表示标准差的计算方式。运行上述范例,能看到如下的输出结果。

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如何用编程思维估算一个女生前男友的数量?

调和数与调和平均值相关,因为n个调和次数也是前n个正整数的调和平均值的倒数的n倍。 自上古以来就研究调和数,在数论的各个分支中都具有重要意义。...从状态 0 到 1,只要玩 1(=12/12) 个就好。因为之前本姑娘还处于含苞待放的状态 从状态 1 到 2,新玩男友数量的期望值为 12/11。...因为之前已经玩过一个星座,所以遇到一个新星座男友的概率为(12-1)/12 …… 从状态 i 到 i+1,新玩男友的期望值为 12/(12-i)。...因为之前已经玩过 i 个星座,所以遇到一个新星座男友的概率为(12-i)/12 …… 从状态 11 到 12,完成任务,新玩男友的期望值为 12/1。...因为之前已经玩过 11 个星座,所以遇到一个新星座男友的概率为(12-11)/12 把这 12 次状态升级所需的新男友数量的期望值加在一起就等于前男友数量的期望值,12/12+12/11+12/10+.

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BP神经网络-ANN发展

Dear junqiang: Hello 今天是“一天一文”的18天。继续关于AI里面最重要的神经网络的知识分享。...也知道了“权重、激活函数、偏置X0、学习信号r、代价函数E”等最基本的知识。同时也学习了“sign()激活函数 和 purelin()线性激活函数”。...对于输出层:Ok = f(netk) netk = ∑WjkYj (从j个到k个) 对于隐层: Yj = f(netj) netk = ∑WijXj (从i个输入点到j个隐层结点) 以上就是...这是神经网络得以迭代逼近期望值的最根本原因和方式,重要性不言而喻。 输出层:如同前面的线性神经网络,BP网络也有代价函数E。...按照这个公式进行W和V的迭代,最终使得激活函数输出的值之和能逼近期望值。 当然,这样能拟合(逼近的高大上叫法)到最终期望值,但也存在这过度你和的问题。

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Python将字符串转为字典

在工作中我们经常会遇到数据类型之间的互转的问题,而通常我们请求一些API借口返回的结果就是字符串,但是格式是Json的,在Python中转为字典是最易处理的,所以这里记录一下在Python下把字符串转为字典的三种方法...Result: input str info: __import__('os').system('ls') collector_data.py test.py Download dict_info is >0: dict info type is -->: 使用json模块进行转换也存在一个问题,由于json语法规定 数组或对象之中的字符串必须使用双引号.../3.5/lib/python3.5/json/decoder.py", line 339, in decode obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0)...Versions/3.5/lib/python3.5/json/decoder.py", line 355, in raw_decode obj, end = self.scan_once(s, idx) json.decoder.JSONDecodeError

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