嘿,我用JavaScript和HTML5 ()写了一个分形生成程序,这大约花了两年的时间,包括我在复杂数学和分形方程上所做的所有研究,我正在寻找更新界面,因为它对人们来说是相当可怕的。在浏览代码时,我注意到我的一些旧技术效率非常低,比如我的。
我正在寻找一种方法来使用RegExp来解析表达式的组件,如函数、运算符和变量,并实现表达式的正确操作顺序。下面的示例可能会演示我的意思:
//the first example parses an expression with two variables and outputs to string
console.log(Complex.parseFu
library IEEE;
use IEEE.STD_LOGIC_1164.ALL;
use IEEE.STD_LOGIC_ARITH.ALL;
use IEEE.STD_LOGIC_UNSIGNED.ALL;
--use IEE.NUMERIC_STD.ALL; --tried with this package aslo
architecture Behavioral of my_code is
signal DATA: signed(31 downto 0);
signal DATA_OUT signed(31 downto 0);
signal f: std_
我使用了abs()函数,并在代码顶部添加了#include <math.h>。但是我一直收到这个错误:
hello.c:20:11: warning: implicit declaration of function 'abs' is invalid in C99
[-Wimplicit-function-declaration]
int a = abs(arrOfHour[i] - hour) * 60 + minute;
^
我正在使用LLVM编译器。
为什么即使我包含了math.h也会出现此错误
我是一个编程初学者。 我有一个XLSXFILE,通过使用公式来计算一些值。因此,我编写了如下代码。 import openpyxl
import math
#Load file
XLSFILE = r"C:\Users\Name\PycharmProjects\Project_name\test.xlsx"
wb = openpyxl.load_workbook(XLSFILE, data_only=True)
ws_template = wb["Sheet1"]
#fill in value
for i in range (0, 61):
Ec
我开始探索python,并尝试用$\pi$做一些计算。下面是我如何获得$\pi$的:
import math as m
m.pi
但有人建议使用numpy而不是数学:
import numpy as np
np.pi
我的问题是,这两者之间有什么区别,在某些情况下,我们应该选择使用一个而不是另一个吗?
我正在Tensorflow上做一些卷积计算,在双精度数字上得到了一些奇怪的错误。
由于精度问题,我需要在float64中计算这些张量。
conv3d在float32上运行得很好,但在双精度下,它只能在中央处理器上运行,而对于图形处理器,错误告诉我
InvalidArgumentError (see above for traceback): Cannot assign a device for operation 'Conv3D': Could not satisfy explicit device specification '/device:GPU:0' b
大多数Excel用户可能都熟悉Excel内部收益率公式的语法:
我可以使用IRR,只使用固定的数字,而不引用单元格,例如
=IRR({-100,110})的回报率为10%。无论我是否将其作为数组公式(CTRL+SHIFT+ENTER)输入,这都是有效的。
然而,我似乎不能使用固定数字和单元格的组合,例如
=IRR({-100,110+a2})
不起作用:无论我是否将其作为数组公式输入,我都会得到相同的错误消息:
we found an error with this formula.
有什么想法?
我正在尝试使用MXNet来做一些约束优化,这不是前馈网络中的反向传播,而是涉及类似的计算,大型数组的乘积,一些梯度下降,等等。
例如,当M在正交矩阵集上变化时,为了最小化M-2*Id的踪迹,我可以使用numpy和scipy通过向量化矩阵来实现这一点,如下所示:
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
# make matrix to vector and vector to matrix functions
def toVector(m):
return np.hstack(m.flatten())
def toM