理解RESTful的幂等性，并且设计符合幂等规范的高质量RESTful API。 怎么理解幂等性 HTTP幂等方法，是指无论调用多少次都不会有不同结果的 HTTP 方法。...不管你调用一次，还是调用一百次，一千次，结果都是相同的。 还是以之前的博文的例子为例。...# 更新用户信息(部分字段) 【DELETE】 /users/1001 # 删除用户信息 HTTP GET方法 HTTP GET方法，用于获取资源，不管调用多少次接口...我们来看下 【PUT】 /users/1001 # 更新用户信息(全部字段) 因为它直接把实体部分的数据替换到服务器的资源，我们多次调用它，只会产生一次影响，但是有相同结果的...【DELETE】 /users/1001 # 删除用户信息 调用一次和多次对资源产生影响是相同的，所以也满足幂等性。
背景 拟合非线性函数。 概念 当目标函数是非线性时，比如拟合二次函数，神经网络需要引如激活函数。激活函数是用来加入非线性因素的，解决线性模型所不能解决的问题。...实践 拟合目标函数 y=x^2 + x + 1 import numpy as np import paddle import paddle.nn as nn import paddle.nn.functional...paddle.to_tensor(i)).numpy()[0] for i in x]) plt.plot(x, z, color='red', label="eval") plt.legend() plt.show() 拟合曲线
将这种2进制表示写成2的次幂的和的形式，令次幂高的排在前面，可得到如下表达式：137=2^7+2^3+2^0 现在约定幂次用括号来表示，即a^b表示为a（b） 此时，137可表示为：2（
scipy.optimize 模块的 curve_fit 函数可以用于曲线/曲面拟合。...曲线拟合示例： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit def...x = np.linspace(0,3,100) y = func(x,2.5,1.3,0.5) yn = y+0.1*np.random.normal(size=len(x)) # 曲线拟合...color='b',label='raw data') plt.plot(x, func(x,*popt), "r-", label='fit') plt.legend() plt.title("曲线拟合...") plt.show() 曲面拟合示例： import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit from mpl_toolkits.mplot3d
aligned} \] 同时这个方法具有非常强的扩展性，我们也可以推导出\(i^k\)的公式，但是计算起来的复杂度却是\(k^2\)的，感觉还是拉格朗日插值\(k \log k\)好用一些 参考资料 幂和
结果如下: 输入: 16 输出: True 输入: 17 输出: False
关于HashMap的详解文章请移步： 链接: HashMap源码研究——源码一行一行的注释 文章目录 为什么初始容量是 2次幂？ 如果指定了不是2的次幂的容量会发生什么？...那容量不是 2次幂会怎么样？我们来做个试验。...2次幂的情况： 非2次幂的情况，假设 n = 10: 对比来看，哪种发生哈希碰撞的概率更低一目了然，如果 n 为 2次幂，可以保证数据的均匀插入，降低哈希冲突的概率，毕竟冲突越大，代表数组中的链表...如果指定了不是2的次幂的容量会发生什么？...总结 总的来说，不管是规定 Hashmap 的 n 为 2次幂，还是扰动函数，都是为了一个目标，降低哈希冲突的概率，从而使 HashMap 性能得到优化。
样例 Pow(2.1, 3) = 9.261 Pow(0, 1) = 0 Pow(1, 0) = 1
原图来自于Ihalcon论坛，条条大路通罗马，目前有动态阈值、频域分析等算法思路，都可以尝试，在此提出另一种思路--人为构造光滑的二次区域与原图对比，进行脏污的检测。...按行依次拟合平滑后的二维灰度图片 效果如下视频 拟合后的轮廓线 几乎无毛刺，十分光滑 ? 拟合前后的3D视图对比，左原图，右拟合图 拟合后明显比原图光滑很多 ?...以拟合图为阈值图像进行动态阈值分割 形态学处理，特征筛选后，检测脏污缺陷如下 ?...整体算法思路 *（1）按行依次拟合平滑后的二维灰度图片 *（2）动态阈值分割，形态学处理，特征筛选出脏污缺陷 拟合代码如下 for i:=0 to Height-1 by 1 tuple_gen_const
为什么要保证 capacity 是2的次幂呢？ 1）在get方法实现中，实际上是匹配链表中的 Node[] tab 中的数据。...2）因为 n 永远是2的次幂，所以 n-1 通过 二进制表示，永远都是尾端以连续1的形式表示（00001111，00000011） 当(n - 1) 和 hash 做与运算时，会保留hash中 后 x...& 10000011 = 00000011 这样做有2个好处 &运算速度快，至少比%取模运算块 能保证 索引值 肯定在 capacity 中，不会超出数组长度 (n - 1) & hash，当n为2次幂时...0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } 3.capacity 永远都是 2 次幂，那么如果我们指定 initialCapacity 不为 2次幂时呢，是不是就破坏了这个规则...答案是：不会的，HashMap 的tableSizeFor方法做了处理，能保证n永远都是2次幂。
总结： 因为2的幂-1都是11111结尾的，所以碰撞几率小。
对lena.jpg进行伽马校正（ c = 1 c=1 c=1， g = 2.2 g=2.2 g=2.2）！
如果上题中的幂大于1，则幂也要用2的幂形式输出。...2次幂的形式，我们需要思考的问题有两点 什么时候进入递归调用 什么时候结束递归调用 这两个问题如果没有思考清楚，写完之后绝对会进入无限递归调用。...第一次递归调用的时候肯定是在输入数据之后。...在往后的递归过程中每次都是判断次幂是否大于1，大于1就把这个值再次传入函数之中，直到，次幂 等于1或者0 第二个问题：什么时候结束递归调用 每次我们传入一个数据之后，首先计算出这个数以下最大的一个二次幂表示数...感谢各位小伙伴的支持~ 往期作品： 【巩固学习_实训】第一次任务 【巩固学习_实训】任务二_回形矩阵 【巩固训练_实训】任务二_全排列 【巩固训练_实训】任务二第四题
from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplo...
在Python中进行曲线拟合通常涉及使用科学计算库（如NumPy、SciPy）和绘图库（如Matplotlib）。...下面是一个简单的例子，演示如何使用多项式进行曲线拟合，在做项目前首先，确保你已经安装了所需的库。1、问题背景在Python中，用户想要使用曲线拟合来处理一组数据点。...用户希望得到的曲线拟合结果与蓝色曲线非常相似，但在点1和点2处具有更平滑的梯度变化(这意味着用户不要求拟合曲线通过这些点)。...2、解决方案2.1 曲线拟合用户可以使用Python中的numpy和scipy库来进行曲线拟合。...用户需要指定要拟合的函数类型，以及要拟合的数据。curve_fit()函数会自动计算拟合参数，并返回最佳拟合参数和拟合协方差矩阵。在这个例子中，我们首先生成了一些带有噪声的示例数据。
快速幂算法（又称二分幂算法）是一种快速计算一个数的正整数次幂的算法，其时间复杂度为O(logn)，相较于朴素算法的时间复杂度O(n)，有很大的优势。...下面是 Python 实现快速幂算法的示例代码： def fast_power(x: int, n: int) -> int: """ 使用快速幂算法计算x的n次方 """...这样就可以将x^n的计算分解成多个x^{n/2}的计算，从而实现了快速幂的效果。
【polyfit】多项式曲线拟合 【polyval】多项式曲线求值 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x_data = np.random.rand
题目 描述 用 O(1) 时间检测整数 n 是否是 2 的幂次。 样例 n=4，返回 true; n=5，返回 false. 解答 思路 大于零。...2的整数幂次的二进制表示都是0...010...0，其减1后二进制表示为0...001...1，两个数按位取且（&）等于零。
python根据坐标点拟合曲线绘图 import os import numpy as np from scipy import log from scipy.optimize import curve_fit...import math from sklearn.metrics import r2_score # 字体 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 拟合函数...def func(x, a, b): # y = a * log(x) + b y = x/(a*x+b) return y # 拟合的坐标点 x0 = [2, 4, 8, 10..., 24, 28, 32, 48] y0 = [6.66,8.35,10.81,11.55,13.63,13.68,13.69,13.67] # 拟合，可选择不同的method result =...curve_fit(func, x0, y0,method='trf') a, b = result[0] # 绘制拟合曲线用 x1 = np.arange(2, 48, 0.1) #y1 =
. “//”是从Python2.2开始，除法运算符除了“/”之外，又引入了一个除法运算符，这一种运算符只用于进行整除法， 20 // 3 6 20 // 3.0 6.0 20.0 // 3 6.0 20.0...“**”运算 这个“**”比较简单，就是标题中的Python的幂运算了 2 ** 0 1 2 ** 1 2 2 ** 10 1024 2 ** 20 1048576 第一操作数为底数，第二个操作数则为指数
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