有这种情况:
data Rectangle = Rectangle Height Width
data Circle = Circle Radius
class Shape a where
area :: a -> Float
perimeter :: a -> Float
instance Shape Rectangle where
area (Rectangle h w) = h * w
perimeter (Rectangle h w) = 2*h+w*2
instance Shape Circle where
area (Cir
为什么C有函数声明
简单地说,C中的例子
//circle.c: Calculate and print the areas of circles
#include <stdio.h>
double circularArea( double r );
int main()
{
double radius = 1.0, area = 0.0;
printf( " Areas of Circle\n\n" );
printf( " radius Area\n"
目标
为寻求帮助,建议为什么下面的渐变下降实现不能工作。
背景
完成以下任务,实现逻辑回归。
📷
梯度下降
导出梯度下降,如图中所示。
Typo fixed as in the red in the picture.交叉熵对数损失为- \left [ylog(z) + (1-y)log(1-z) \right ]
📷
实现代码,但是它说是不正确的。
import numpy as np
def LogitRegression(arr):
# code goes here
x = arr[0]
y = arr[1]
a = arr[2]
b = arr[3]
我正在尝试用TensorflowJS制作python版本的Tensorflow的相同示例。不幸的是,当我运行脚本时,我不知道为什么训练时记录的损失值是NaN。
我想要实现的是一个简单的文本分类,它根据训练好的模型返回0或1。这是我正在关注的Python教程
这是我到目前为止已经翻译过的代码:
import * as tf from '@tensorflow/tfjs'
// Load the binding:
//require('@tensorflow/tfjs-node'); // Use '@tensorflow/tfjs-node-gpu&
我试着做一个非常简单的区域计划:
type Point = (Int, Int)
data Figure = Rect Point Point | Circ Point Int
area (Rect (x1,y1) (x2,y2)) = (x2 - x1) * (y1 - y2)
area (Circ _ r) = pi * r'^2 where r' = fromIntegral r
当我手动将其输入ghci中时,它没有任何错误,并按预期的方式工作。
但是,编译此程序将导致以下错误:
No instance for (Floating Int) arising from a
通过阅读tensorflow教程,特别是,有一个功能可以产生以下效果:
def some_model(mode):
# some stuff here
if mode == tf.estimator.ModeKeys.PREDICT:
return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, predictions=predictions)
# some other stuff here
if mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN:
optimizer = tf.
所以我现在正在为我的python编码类做一个作业,我必须得到一个圆柱体的面积,我应该使用函数让它看起来更干净,但我不确定如何从零开始准确地完成我的作业,我看了很多视频,但似乎不能真正理解函数,我的代码目前看起来是这样的,但是每当我运行我的代码时,我无法获得"def calc():“部分来运行,我能得到一些指针吗? def info():
r = float(input("What is the radius of the cylinder? "))
h = float(input("What is the height of the cylin
function [ surface_area, volume ] = cube_and_sphere_calculator( geometry,l_r )
if geometry == 1
surface_area = 6 * l_r^2
volume = l_r^3
elseif geometry == 0
surface_area = 4*pi*l_r^3
volume = (4/3)*pi*l_r^3
else
disp('you have to choose a value that is either equal to one if you
通过给定半径r和圆的面积,我希望神经网络预测正确的值。然而,下面的代码没有预测到。我需要在loss/optimize函数中做什么更改?如果你能为选择损失/优化函数提供一些理由,那就太好了。 from tensorflow import keras
import numpy as np
model = keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
radiusTra
有人能告诉我为什么会出错吗?
import math
class Weight():
def area(r):
return math.pi*r*r
obj=Weight()
r=int(input("Enter the radius of circle"))
print(obj.area(r))
TypeError: area() takes 1 positional argument but 2 were given
来自在线资源论文的问题:
Create javascript so that the following methods
produce the output listed next to them.
circle = new Circle();
console.log(circle.get_area()); // 3.141592653589793
circle.set_radius(10);
console.log(circle.get_area()); // 314.1592653589793
console.log(circle);
我刚开始读关于Node.js的文章,有一件事我觉得很难理解,所以我想你们可能会帮上忙!:)
特别地,
var PI = Math.PI;
exports.area = function (r) {
return PI * r * r;
};
exports.circumference = function (r) {
return 2 * PI * r;
};
对此的解释是:
此代码创建一个只能由模块中包含的代码访问的PI变量;它不能在模块之外访问。接下来,在导出对象上创建两个函数。这些函数可以在模块之外访问,因为它们是在导出对象上定义的。因此,PI被完全保护,不受外界干扰。因此