sympy.simplify不适用于"tanh^2(x-y) + sech^2(x-y)“ - 腾讯云开发者社区

本 API 含有统计内容，如果拒绝统计可自行删除，如觉得不适请停止使用。...id=X-Y 参数 ?...id=X-Y 参数参考值 X参数(模型参数) 1 #琪露诺 / 2 #22娘 / 3 #33娘 Y参数(皮肤参数) 1,2,3,4,5,6,7…… 返回值：对应模型json参数 Rand（随机获取接口...id=X-Y 参数 ?id=X-Y 参数参考值 ?...id=X-Y 参数 ?id=X-Y 参数参考值 ?

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大学生非数竞赛专题四（1）

【解析】：首先要去绝对值，依题意知 -\dfrac{\pi}{2} \leq x-y \leq \dfrac{\pi}{2} ，于是将 D 划分为两块区域，则 D_{1} 内有 0 \leq x-y \...leq\dfrac{\pi}{2} ， D_{2} 内 -\dfrac{\pi}{2}\leq x-y \leq 0 ，所以 \begin{align*}\displaystyle \underset{...D}{\iint}|\sin(x-y)|dxdy&=\underset{D_{1}}{\iint}\sin(x-y)dxdy-\underset{D_{2}}{\iint}\sin(x-y)dxdy\\...{\frac{\pi}{2}-x}\sin(x-y)dy\\&=-\int_{0}^{\frac{\pi}{4}}\cos(x-y)\bigg|_{0}^{\frac{\pi}{2}-y}dy-\int..._{0}^{\frac{\pi}{4}}\cos(x-y)\bigg|_{x}^{\frac{\pi}{2}-x}dx\\&=\int_{0}^{\frac{\pi}{4}}(1-\sin2y)dy+\

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

使用 Basemap 和 Cartopy 绘制子图实例

平时绘制地图时，经常会将多个图放到同一个 figure 中，而这些图的地图范围通常是相同的，所以可以设置共享 x-y 轴。 #!...stalon = data.CEN_LON stalat = data.CEN_LAT fn = "Arial" fs = 10 ld = 0. nrows = 2 ncols = 2 def...= map(lon, lat) # 添加经度，纬度坐标，海岸线，国界线 labelsx, labelsy = sharexy(ax, nrows, ncols, i) # labels 参数用于控制经纬度...未共享x-y轴将上述语句替换为以下两句即可共享x-y轴 map.drawmeridians(np.arange(int(lon[-1,0]), int(lon[0,-1])+1, 2), labels...共享 x-y轴共享 x-y 轴后，中间空白间隔太大，可以使用 subplots_adjust 方法控制将以下语句放到 fig.colorbar 命令前一行（具有相同的缩进） fig.subplots_adjust

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大学生数学竞赛非数专题四（1）

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KD树和LSH局部敏感哈希

文档结构文档表示距离度量 KD树原理构建查询复杂度 KD树的KNN KD树的逼近KNN 不适用高维数据 LSH LSH潜在的问题 LSH算法复杂度概率逼近多表文档结构文档表示词袋模型...一般的欧式距离如下： d(x,y)=||(x−y)T(x−y)|| d(x,y) =|| (x-y)^T(x-y) || 考虑权重后的欧式距离如下，AA是对角阵，对角线上的元素代表该特征上的距离乘数：...d(x,y)=||(x−y)TA(x−y)|| d(x,y) =|| (x-y)^TA(x-y) || 对于余弦相似性，需要注意几点：不是合适的距离度量，不符合三角不等式（两边之和大于第三边）计算稀疏向量的内积很有效率...不适用高维数据查询的复杂度随维度上升指数增长，通常要求N>>2dN>>2^d。距离对不相关的特征很敏感，高维空间中每个点都分离很远，最短距离构成的圆和很多点都相交。...LSH KD树实现检索有以下缺点：实现起来没那么有效复杂度随特征维度指数增加，不适合高维情况高维情况下，一旦发现了最近的点，那么以到最近的点距离为半径的超球体几乎与大多超多面体相交，导致剪枝效率不高

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Python小技之骚操作表白女神一

python画出爱心代码: (打开终端, 复制运行即可) python3 -c "print('\n'.join([''.join([(' I love U'[(x-y)%len(' I love U...有颜色的爱心代码: python3 -c "print('\033[91m'+'\n'.join([''.join([(' I love U'[(x-y)%len(' I love U')] if ((...time.sleep(0.0009), print('\033[91m'+i,end='',flush=True)) for i in ('\n'.join([''.join([(' I love U'[(x-y...(time.sleep(0.0009), print('\033[91m'+i,end='',flush=True)) for i in ('\n'.join([''.join([(u'我爱你'[(x-y...)%3]if((x*0.05)**2+(y*0.1)**2-1)**3-(x*0.05)**2*(y*0.1)**3<=0 else' ')for x in range(-30,30,2)])for

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matlab支持向量回归,支持向量回归 MATLAB代码

本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合。...*y)+c)^p c=Para1;%c=0.1; p=Para2;%p=2; case 3 %径向基核函数 K=exp(-(norm(x-y))^2/(2*sigma^2)) sigma=Para1;%...%暂时定义为 K=exp(-(sum((x-y).^2)/(2*sigma^2))) sigma=Para1;%sigma=8; end %% %% %———————–构造K矩阵————————————...*y)+c)^p; case 3 K(i,j)=exp(-(norm(x-y))^2/(2*sigma^2)); case 4 K(i,j)=exp(-norm(x-y)/(2*sigma^2)); case...*y)+c)^p c=Para1;%c=0.1; p=Para2;%p=2; case 3 %径向基核函数 K=exp(-(norm(x-y))^2/(2*sigma^2)) sigma=Para1;%

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【C语言】4种方法求最大公约数和最小公倍数及比较它们的运行时间

再来看看两个奇数的情况：设有两个奇数x和y，不妨设x>y，注意到x+y和x-y是两个偶数，则有 gcd( x+y,x-y ) = 2 * gcd( (x+y)/2,(x-y)/2 )，那么 gcd( x...,y ) 与 gcd( x+y,x-y ) 以及 gcd( (x+y)/2,(x-y)/2 ) 之间是不是有某种联系呢？...为了方便设 m=(x+y)/2 ，n=(x-y)/2 ，容易发现 m+n=x ，m-n=y 。...所以 gcd( x,y ) = gcd( m,n ) = gcd( (x+y)/2,(x-y)/2 )。...整理一下，对两个正整数 x>y ： 1、均为偶数 gcd( x,y ) =2gcd( x/2,y/2 )； 2、均为奇数 gcd( x,y ) = gcd( (x+y)/2,(x-y)/2 )；

1.6K2 0

洛谷虚拟赛-5总结

t[s[i] - 'A']) t[s[i] - 'A'] = true, ++ans; cout << ss << ' ' << ans << '\n'; T2 你为什么不空间跳跃一个分类讨论，三个min...那只要走下去就好了：l 如果他在上行，下次到的时间为 (m - l) + m，即到 m 楼再下来的时间对于每一次搬行李，我们只要取出优先队列顶，将 nowtime 设为它，nowtime + m * 2...long nowtime; for (int i = 0; i < k; ++i) { nowtime = q.top(); q.pop(); q.push(nowtime + m * 2)...; } cout << nowtime + m << '\n'; T4 两朵不具名的花我们都知道， |x-y| 的取值有两种可能：x-y or y-x 如果我们知道 x<y |x-y| 的取值是...y-x ，那么 x-y \leqslant 0 \leqslant y-x …未完

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Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm

最小二乘是一种无偏估计方法，如果系统是病态的，则会导致其估计方差很大，因此最小二乘法不适用于求解病态方程。为了求解病态线性系统的逆问题，可以使用岭回归。...{ {x}}{\arg \min} \frac{1}{2}\|{A x}-{y}\|_{2}^{2}+\lambda\|{x}\|_{2}^{2}\tag{3} x^T=xargmin21∥Ax...A x-y)+\lambda \operatorname{sign}(x)\tag{8} ∂x∂f=∂x∂f1+∂x∂f2=AT(Ax−y)+λsign(x)(8) 对于第一项： x k...+ 1 = x k − α A T ( A x − y ) (9) x^{k+1}=x^{k}-\alpha A^{T}(A x-y)\tag{9} xk+1=xk−αAT(Ax−y)(9) 对于第二项...(0)} = 0 x(0)=0 当 x ( k ) x^(k) x(k)未收敛 x k = x k − α A T ( A x − y ) x^{k}=x^{k}-\alpha A^{T}(A x-y

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JavaScript 数组排序函数sort（）的使用

2.纯数字数组排序 let myArray = [541,2,34,55,311] console.log(myArray.sort()) // 打印结果 [ 2, 311, 34, 541, 55 ]...] myArray.sort( function (x,y){ console.log(x,y,x-y) return x-y } ); console.log...这个匿名函数的返回值决定了数组的排序结果，现在我们传进去了x,y两个参数（有顺序，x在y的前面），如果x>y，则x-y>0，匿名函数返回的是一个正值，则x,y的位置会变换。 ...如我们传进去了 541,2，因为541-2 > 0 ，所以541和2的位置会变化，在排序后的数组中，541的索引大于2的索引。所以如果想要实现一个升序的数组，返回值为x-y就可以。 ...以上例子已经讲解了返回值为什么要为x-y或者y-x。下面就总结一下sort（）排序的主要事项： sort（）函数默认按照字典顺序进行排序。 sort（）函数可以接收一个函数作为参数。

2.2K1 0

Latex 公式速查

本文记录了一些常用的数学公式对应的 Latex 字符，用于快速查找需要的字符。...如果是对于比较大的数学公式，如需要独立一段的公式，就需要使用于 \[ 和 \] 或 \begin{displaymath} 和 \end{displaymath} 来写公式。...n $\tanh n$ \operatorname{sh}d $\operatorname{sh}d$ \operatorname{argsh}e $\operatorname{argsh}e$...$\gg$ > $>$ \ge $\ge$ \geqq $\geqq$ = $=$ \leq $\leq$ \leqq $\leqq$ \ll $\ll$ \lll $\lll$ (x-y...)^2\equiv(-x+y)^2\equiv x^2-2xy+y^2 $(x-y)^2\equiv(-x+y)^2\equiv x^2-2xy+y^2$ x\not\equiv N $x\not\equiv

2.4K3 0

实用的位运算应用(r4笔记第97天)

比如a=100,b=200; 采用下面的方式，就会交换变量的值，最后的输出是200,100 a ^= b; b ^= a; a ^= b; 2.数据类型的范围对于开发语言中的数据类型范围，比如我们说范围是...2^31-1，我们可能没有什么概念，我们可以通过位运算来很方便地得到结果。...比如2^31-1的结果，可以采用如下的方式来实现。 (1<<31)-1 结果就是2147483647，这样看起来是不是就清晰多了。...y&((x-y)>>31) | x&(~(x-y)>>31) 比如我们输入x=3，y=2 则返回 3 如果需要返回两个数中较小的数，则简单改动一下即可。...x&((x-y)>>31) | x&(~(x-y)>>31) 比如我们输入x=3,y=2，则返回2 5.两个数的平均数如果需要求得两个数的平均数，可以通过下面的形式来完成。

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IncDec Sequence 差分

例如对 2 5 1，dif是 3 -4，需要min(3,abs(-4))=3步让其中一个为0，对原数组操作就是5减三变成2. 这时原数组就是2，2，1，而此时dif 差值数组是 0，-1. ...这-4抵消了3次变成-1,还要经过1次才行，我们发现abs(-4)-3 =1,于是多试几次得出结论对一个正数（X）和负数（Y）都变成0 需要经过 min(X,abs(Y))+abs(X-Y)==max(...从上面看出所有差值为正的和totz与所有差值为负的绝对值的和totf 两种中小者是抵消的次数，最后还剩下 abs(X-Y)次操作是改变整个数列值的操作。...又例如上面例子2，5，1 3次抵消变成2，2，1最后一次操作让最后一个数加一是确定整个数列变成2. ...也就是说多出的abs(X-Y)次操作可以管也可以不管前面的差分，所以答案就是abs(X-Y)+1 #include using namespace std; #define

5310 0

数据结构和算法-数学问题-最大公约数

不妨设x>y，我们注意到x+y和x-y是两个偶数，则有 gcd( x+y,x-y ) = 2 * gcd( (x+y)/2,(x-y)/2 )，那么 gcd( x,y ) 与 gcd( x+y,x-y...) 以及 gcd( (x+y)/2,(x-y)/2 ) 之间是不是有某种联系呢？...为了方便我设 m=(x+y)/2 ，n=(x-y)/2 ，容易发现 m+n=x ，m-n=y 。...所以 gcd( x,y ) = gcd( m,n ) = gcd( (x+y)/2,(x-y)/2 )。...要做一次交换，把14作为被减数，即(14,7)->(7,7)，再做一次相减，结果为0，这样也就求出了最大公约数7 更相减损法最早是出自《九章算术》的一种求最大公约数的算法，它原本是为约分而设计的，但它适用于任何需要求最大公约数的场合

1.1K1 0

Python3函数

任何传入参数和自变量必须放在圆括号之中，圆括号之中可以用于定义参数。函数内容以冒号起始，并且缩进。 return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。...# 而不是第一次返回 [1] 第二次返回[2] 第三次返回[3] print(f(1)) print(f(2)) print(f(3)) 输出 [1] [1, 2] [1, 2, 3] 2、关键参数...(2,5) 输出 x+y: 7 x-y: -3 # 返回值为函数本身 #!...return mul # 返回 mul函数本身，可以赋给变量 calc(3,5) 输出 x+y: 8 x-y: -2 .mul(x, y)> c = calc(3,5) # c 被赋值为mul函数输出 x+y: 8 x-y: -2 闭包函数返回值为内部函数的名字，内部函数又处理外层函数变量；这个整体叫闭包

1.1K1 0

Python机器学习教程—超参数的调整与可视化

# times表示迭代次数 # 循环求模型的参数 for i in range(times): # 输出每一轮运算过程中，w0、w1、1oss的变化过程： loss=((w0+w1*x-y...)**2).sum()/2 print('{:4}, w0:{:.8f}, w1:{:.8f}, loss:{:.8f}'.format(i+1,w0,w1,loss)) #...计算w0和W1方向上的偏导数，代入模型参数的更新公式 d0=(w0+w1*x-y).sum() d1=(x*(w0+w1*x-y)).sum() # 更新w0和w1 w0...)**2).sum()/2 # 把变量存入各个列表中 epoches.append(i+1) w0s.append(w0) w1s.append(w1) losses.append...(loss) # 计算w0和W1方向上的偏导数，代入模型参数的更新公式 d0=(w0+w1*x-y).sum() d1=(x*(w0+w1*x-y)).sum()

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【MATLAB】三维图形绘制 ( 三维平面图 | 二维网格 | meshgrid 函数 | 绘制网格 | mesh 函授 | 绘制平面 | surf 函数 | 绘制等高线 | contour 函数 )

: 1 : 2 % 生成 X Y 两个矩阵 % 生成了 x-y 坐标轴上的网格 [X, Y] = meshgrid(x, y) 打印结果 : >> Untitled x = -2...= -2 : 0.1 : 2; % 生成 y 向量 y = -2 : 0.1 : 2; % 生成 X Y 两个矩阵 % 生成了 x-y 坐标轴上的网格 [X, Y] = meshgrid(x, y...2 : 0.1 : 2; % 生成 y 向量 y = -2 : 0.1 : 2; % 生成 X Y 两个矩阵 % 生成了 x-y 坐标轴上的网格 [X, Y] = meshgrid(x, y);...生成了 x-y 坐标轴上的网格 [X, Y] = meshgrid(x, y); % 生成 Z 矩阵 Z = X .* exp (-X .^ 2 - Y .^ 2); % 绘制等高线 contour...生成 X Y 两个矩阵 % 生成了 x-y 坐标轴上的网格 [X, Y] = meshgrid(x, y); % 生成 Z 矩阵 Z = X .* exp (-X .^ 2 - Y .^ 2);

4.9K2 0

实战二·使用TensorFlow拟合直线

[深度学习入门]实战二·使用TensorFlow拟合直线问题描述拟合直线 y =（2x -1） + 0.1(-1到1的随机值) 给定x范围（0，3）可以使用学习框架建议使用 y = w...plt.title("X-Y") plt.plot(xs,ys) plt.show() 生成图像： ?...srun(w)[0,0],srun(b)[0,0] print(w_pre,b_pre) 显示预测结果 ys_pre = get_data(xs,w_pre,b_pre) plt.title("X-Y...print(ys.shape) """plt.title("X-Y") plt.plot(xs,ys) plt.show()""" x = tf.placeholder(tf.float32,[None...b_pre =srun(w)[0,0],srun(b)[0,0] print(w_pre,b_pre) ys_pre = get_data(xs,w_pre,b_pre) plt.title("X-Y

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python – 函数方法

两数相加的结果为：{msg}") def my_add(x,y): """ 可以对两数相加返回结果 :param x: 需要相加的参数1 :param y: 需要相加的参数2...:return: 两数相加的返回 """ return x+y # 2.多返回值示例 def my_add(x,y): return x+y,x-y msg1,msg2...= my_add(100,200) print(f"两数相加的结果为：{msg1},两数相减的结果为：{msg2}") # 3.乱序传参示例 def my_add(x,y): return...x-y msg = my_add(y=100,x=200) print(f"两数相减的结果为{msg}") # 4.默认参数示例 # 表示y在默认情况下为100,默认参数必须在最后 def...my_add(x,y=100): return x-y msg = my_add(,x=200) print(f"两数相减的结果为{msg}") # 5.位置不定长参数示例 # 不定长的形参会被改为元组的数据存在

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大学生非数竞赛专题四（1）

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