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那些年我们一起忘掉的C (四).分数数列求和

前言 数组与函数递归调用是C语言中很重要的组成部分,算数计算过程中也要留意对象的数据类型对于结果的影响 ---- 概要 ---- 求特定数列的前20项之和 有一个数列如下: 2/1, 3/2, 5/3..., 8/5, 13/8, 21/13,…… 要求出这个数列的前20项之和 代码注解 直接求解 #include void main() { int fz=2,fm=1,i,tmp...将分子转为浮点数与分母相除,结果累加到sum中,必须进行数据类型转换,否则整型相除的结果为整,丢失掉小数点后的精度 tmp=fz; fz+=fm; fm=tmp; // 这三步是在生成下一个分数的分子和分母...可以不必对其中使用到的其它函数进行声明,如果main函数在前,就必须在使用前进行声明 { int i; //定义一个整型变量来进行遍历与循环控制 float sum=0; //定义一个变量来存储累计和,由于是分数值...,发现除了第一个分数,后面的每一个分数分子都是前一个分数的分子分母之和,而分母则是前一个分数的分子 这个数列有些类似于取斐波那契数列的前20项之和,既可以先将这个数列进行构建,存储,然后遍历相加 也可以实现出函数

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Python函数的参数列

在函数外打印 num1 ,打印的是添加后的列表,因为没有进行重指向,实参及形参指向的是同一个id三、实参的分类 实参可以分为 位置实参 及 关键字实参 位置实参 ---> 根据位置进行参数的传递举例:#Python...多出部分的位置形参会全部存储在可变长度的位置形参中可变长度的关键字形参就是例子中的 ,只是给这个形参添加了一个名字,这个名字可以自定义,但是约定俗成的命名为 args 可变长度的关键字形参:可变长度的关键字形参位于参数列表的末尾...,其声明顺序是有规定的,顺序为:无默认值位置形参 --> 有关键字位置形参 --> 可变长度的位置形参 --> 无默认值的关键字形参 --> 有默认值的关键字形参 --> 可变长度的关键字形参常用的参数列表类型

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数列排序算法总结(Python实现)

参考链接: 用Python进行存储桶Bucket Sort排序 目录  十大排序算法(Python实现)  一. 算法介绍及相关概念解读  算法分类  相关概念  1....线性时间非比较类排序  5.1 计数排序(Counting Sort)  5.2 桶排序(Bucket Sort)  5.3 基数排序(Radix Sort)  十大排序算法(Python实现)  一....lst[j]>lst[j+1]:                 (lst[j],lst[j+1])=(lst[j+1],lst[j])     return lst x=input("请输入待排序数列...:") for i in arr:     print(i,end=' ') 1.2 快速排序(Quick Sort)   从数列中挑出一个元素,称为 “基准”(pivot);重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面...在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作;递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。

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浅谈用Python计算文本BLEU分数

通过本教程,你将探索BLEU评分,并使用Python中的NLTK库对候选文本进行评估和评分。 完成本教程后,你将收获: BLEU评分的简单入门介绍,并直观地感受到到底是什么正在被计算。...如何使用Python中的NLTK库来计算句子和文章的BLEU分数。 如何用一系列的小例子来直观地感受候选文本和参考文本之间的差异是如何影响最终的BLEU分数。 让我们开始吧。...[A-Gentle-Introduction-to-Calculating-the-BLEU-Score-for-Text-in-Python.jpg] 浅谈用Python计算文本BLEU分数 照片由Bernard...计算BLEU分数 Python自然语言工具包库(NLTK)提供了BLEU评分的实现,你可以使用它来评估生成的文本,通过与参考文本对比。...如何使用Python中的NLTK库来计算语句和文章的BLEU分数。 如何使用一系列的小例子来直观地感受候选文本和参考文本的差异是如何影响最终的BLEU分数

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相对分数和绝对分数

在二分类中,我们只需要给它两个参数,第一个参数是一个元素取值为 {0, 1} 的一维数组,表示该样本是属于正类还是反类;第二个参数是该样本对应的分数(不仅可以是 prob,而且可以是 logit)。...因为考虑到 AUC 在计算过程中会把第二个参数(也就是所谓的分数)进行排序,并且不管有没有应用 sigmoid 函数都不会改变原来 logit 的顺序,所以应用 sigmoid 函数和没有应用该函数得出的...logit 计算出来的 AUC 在第几个 epoch 全部超过 0.9,在 dict_aucs['prob AUC 0.9']['epoch'] 中存放基于通过 softmax 计算得到的 prob 作为分数来计算的所有...因此,我们把 logit 叫做绝对分数,把通过 softmax 得到的 prob 叫做相对分数

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