1-100累加 i = 1 sum = 0 while i 100: sum += i i += 1 print(sum) 1-100累乘 i = 1 sum = 1 while i 100
问题剖释 空中传来旁白君的声音，它解析道： 没错，这为大妈所使用的程序，其实就是某知名博文《1.10乘100为什么不等于110》的博主还未调试完之前写的代码。 ...他就是这样把金额1.10乘100然后传过去微信的支付接口，他是那样的信心满满，因为他之前含着泪用自己的微信零钱支付的测试都是那样一条条地测试成功。...他一次次发起1.10元支付测试，看着一次次弹出的反馈信息“参数错误：你输入的金额格式不正确”，他越觉得莫名奇妙，1.10乘100不就等于110吗，还有什么格式错误的？...0.1+0.2 其实这和那著名的 0.1 + 0.2 === 0.30000000000000004问题是一个道理的，可笑的是，只要我们的大妈把价讲到1.00元 >1.00*100 100 就不会有问题了...总结 JS坑常有，我们慢慢填之。
如 【点乘】 在数学中，数量积（dot product; scalar product，也称为点积）是接受在实数R上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。它是欧几里得空间的标准内积。...【叉乘】 向量积，数学中又称外积、叉积，物理中称矢积、叉乘，是一种在向量空间中向量的二元运算。与点积不同，它的运算结果是一个向量而不是一个标量。并且两个向量的叉积与这两个向量和垂直。...性质 几何意义及其运用 叉积的长度 |a×b| 可以解释成这两个叉乘向量a,b共起点时，所构成平行四边形的面积。...两个非零向量a和b平行，当且仅当a×b=0 拉格朗日公式 这是一个著名的公式，而且非常有用： a×（b×c）=b(a·c) -c(a·b), 证明过程如下： 二重向量叉乘化简公式及证明 可以简单地记成
时间复杂度为O(1)的两个数相乘结果超过long long取模的快速运算
1 /*coder @Gxjun*/ 2 #include<stdio.h> 3 #include<string.h> 4 #include<stdli...
UnityEngine; public class Foo : MonoBehaviour { public Transform A; public Transform B; //叉乘结果
Unity当中经常会用到向量的运算来计算目标的方位，朝向，角度等相关数据，下面咱们来通过实例学习下Unity当中最常用的点乘和叉乘的使用。...性质2： a*b = b*a 满足乘法交换律 Unity项目应用： 1.根据点乘计算两个向量的夹角。...叉乘的右手定则是用来确定叉乘积的方向的。 右手法则：右手的四指方向指向第一个矢量,屈向叉乘矢量的夹角方向（两个矢量夹角方向取小于180°的方向）,那么此时大拇指方向就是叉乘所得的叉乘矢量的方向....（大拇指应与食指成九十度）（注意：Unity当中使用左手，因为Unity使用的是左手坐标系） 数学上叉乘的右手法则 Unity当中叉乘的左手法则 Unity项目应用： 1.根据叉乘得到a，b向量的相对位置...简单的说: 点乘判断角度，叉乘判断方向。 形象的说: 当一个敌人在你身后的时候，叉乘可以判断你是往左转还是往右转更好的转向敌人，点乘得到你当前的面朝向的方向和你到敌人的方向的所成的角度大小。
array([[19, 22], [43, 50]]) numpy.dot(b,a) >>>array([[23, 34], [31, 46]]) 总结： 星乘表示矩阵内各对应位置相乘...，矩阵a*b下标(0,0)=矩阵a下标(0,0) x 矩阵b下标(0,0)； 点乘表示求矩阵内积，二维数组称为矩阵积（mastrix product）。
var side = window[[‘innerHeight’, ‘innerWidth’][[‘vh’, ‘vw’].indexOf(parts[2])]] return side * (q/100...) } //调用viewportToPixels（） $(’#opps’).css(‘height’, viewportToPixels(‘100vh’)-heg+‘px’) 发布者：全栈程序员栈长
DOCTYPE html> 100内奇数之和 // 使用循环求100内奇数之和 var num = 0; for(var i = 0; i < 101 ;i++){ if(i % 2 !
向量是由n个实数组成的一个n行1列（n*1）或一个1行n列（1*n）的有序数组； 向量的点乘,也叫向量的内积、数量积，对两个向量执行点乘运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，点乘的结果是一个标量...点乘几何意义 点乘的几何意义是可以用来表征或计算两个向量之间的夹角，以及在b向量在a向量方向上的投影，有公式： 推导过程如下，首先看一下向量组成： 定义向量： 根据三角形余弦定理有： 根据关系c...两个向量的叉乘，又叫向量积、外积、叉积，叉乘的运算结果是一个向量而不是一个标量。...对于向量a和向量b： a和b的叉乘公式为： 其中： 根据i、j、k间关系，有： 叉乘几何意义 在三维几何中，向量a和向量b的叉乘结果是一个向量，更为熟知的叫法是法向量，该向量垂直于a和b向量构成的平面...在3D图像学中，叉乘的概念非常有用，可以通过两个向量的叉乘，生成第三个垂直于a，b的法向量，从而构建X、Y、Z坐标系。
stdlib.h> #include void mult(char c[],char t[],int m) { int i,l,k,flag,add=0; char s[100...;i++) s[l-i-1]=c[i]-'0'; //逆置数组，并转化成数字 for(i=0;i<l;i++) { k=s[i]*m+add;//按位想乘...for(i=0;i<l;i++) t[l-1-i]=s[i]+'0';//逆置回来 t[l]='\0'; } int main() { char bignum[100...]={0}; char anwser[100]={0}; int smallnum=0; printf("please enter a big num,and a small num
面试官： 请讲解一下你对Unity中点乘和叉乘的理解。 我： 额。。点乘和叉乘。。它们可以用来判断方位。。。...今天我们就来针对这个问题好好唠一唠，点乘和叉乘使用场景是什么，到底该怎样使用点乘叉乘。...3️⃣ 推导过程 根据我们高中学的公式 ：a · b = |a|*|b| cosθ，θ∈（0,180） 那么： θ∈（0，90）即面向，点乘结果>0 θ∈（90，180）即背向， 点乘结果<0 那么我们只要判断点乘的结果...知识点： 点乘的结果是float类型 叉乘的结果还是向量 4️⃣ Unity代码 Unity中代码如下： public Transform trans00; public Transform...其实这个点乘和叉乘都能判断角度。 因为： 点乘： a · b = |a|*|b| cosθ 叉乘： |aXb| = |a|*|b|*sinθ 但大家都用点乘来做，那我们也用点乘吧。
utf-8"> window.onload=function(){ //安静100...分钟来理清js对象，以及类的生成 //深入理解对象原型与constructor //1----------------------------------------- //定义一个对象 function
有一个玩具盒，被n个隔板分开成左到u右n+1个区域，然后给每个玩具的坐标，求每个区域有几个玩具。
点乘： 点乘的结果是一个实数 a·b=|a|·|b|·cosx x为a,b的夹角 结果为数，且为标量 例： A=[a1,a2,a3],B=[b1,b2,b3] A·B=...a1b1+a2b2+a3b3 叉乘（向量积）： 当向量a和b不平行的时候其模的大小为 |a×b|=|a|·|b|·sinx （实际上是ab所构成的平行四边形的面积） 方向为 a×b和a，b都垂直 且a...,b,a×b成右手系当a和b平行的时候，结果为0向量 叉乘结果为矢量，且方向与为A、B矢量均垂直的方向。
这个运算符在 Java 里面叫做乘等或者乘和赋值操作符，它把左操作数和右操作数相乘赋值给左操作数。
最小“二”乘的“二”体现在准则上——令误差的平方和最小，等价于 ? 最小二乘解为(非奇异) ? 可以从多个角度来理解最小二乘方法，譬如从几何方面考虑，利用正交性原理导出。...，如果误差向量满足以下条件，此时最小二乘解是无偏且具有最小方差的。 ? 定理证明可见张贤达《矩阵分析与应用》p406页。这一结论表明，最小二乘解是一个很好的估计，那么问题出现在哪呢？...这充分说明了，最小二乘没有考虑到扰动的存在，因此其稳定性较差是情有可原的。 可以对矩阵有扰动情况下，最小二乘的性能进行分析，矩阵 ? 的扰动矩阵非零情况下， ? 一般有偏。...此时最小二乘解方差相对于矩阵无扰动下增加倍数等于 ? 我们知道其根源在于没有考虑矩阵 ? 的扰动，在这一情况下，为了克服最小二乘的缺点，引入了总体最小二乘方法。...总体最小二乘思想在于分别使用扰动向量和扰动矩阵去修正 ? 和 ? 中的扰动。也就是说，总体最小二乘解决以下问题 ? 其中 ? 为扰动矩阵， ?
文章目录 矩阵乘法，星乘(*)和点乘(.dot)的区别 1.基本示例 2....总结 python实现余弦相似度 java实现余弦相似度 矩阵乘法，星乘(*)和点乘(.dot)的区别 1.基本示例 import numpy a = numpy.array([[1,2],
---- 上数值分析课的时候像是发现了新大陆，“最小二乘”不光是在解“矛盾方程”使用，在机器学习中也有使用，例如“线性回归”问题就是利用最小二乘的思想实现。
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