出于纯粹的兴趣,我很好奇如何按顺序创建PI,以便允许在生成过程本身时显示数字,而不是在过程的结果之后生成数字。如果是这种情况,那么数字可以自动生成,并且我可以对以前看到的数字执行垃圾收集,从而创建无限系列。结果就是在Pi序列之后每秒生成一个数字。
这是我在互联网上发现的:
这是一种流行的计算机友好算法,类似机器的算法:
def arccot(x, unity)
xpow = unity / x
n = 1
sign = 1
sum = 0
loop do
term = xpow / n
break if term == 0
我的数组A从0,1排序为21381120个元素,我需要构造一个新的数组B,其中元素i包含A中小于或等于A[i]中的元素数。
我的尝试:
A = np.random.random(10000) # for reproducibility
g = np.sort(A)
B = [np.sum(g<=element) for element in A]
我还在使用for loop,时间太长了。因为我不得不这样做几次,我想知道是否存在一个更好的方法来做它。
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我给出了一个数组A的可重现性的例子。这将起到人们预期的作用。但我需要它更快(对于具有2e9元素的数组)。
例如,如果:
A = [0.
我正在尝试使用Ramanujan的公式之一在Python上以任意精度计算π:。它基本上需要大量的阶乘运算和高精度的浮点数除法。
我使用多个线程来划分无穷级数计算,通过赋予每个线程所有的成员,当除以线程的数量时,这些成员具有一定的模数。因此,如果你有3个线程,那么总和应该像这样划分线程1-> 1,4,7...成员线程2->2,5,8...线程3->3,6,9...
到目前为止,我的代码如下:
from decimal import *
from math import sqrt, ceil
from time import clock
from thre
我读了很多关于支持向量机的文章,在我看到的所有书籍和在线文章中,支持向量机被归类为使用超平面的线性分类器。如果数据不能线性可分,则可以将数据映射到高维,以启用线性边界。
现在,我看到了华盛顿大学著名机器学习专家佩德罗·多明戈斯教授的一些文章和幻灯片。他特别将支持向量机归类为一种基于实例的机器学习算法,类似于kNN.有人能跟我解释一下吗?
例如,在 in Communications of the ACM (2012年10月)中,他特别将支持向量机置于“实例”-based表示之下,而大多数机器学习人员会将其置于“超平面”下,并进行logistic回归。
此外,在他的中,他给出了这样的推
我很难理解这个关于德尔塔规则的概念。据我所知,在学习网络的过程中,增量规则用于更新权重。假设我有这两个公式:
第一个公式说的是什么?新的重量应计算为:
learning rate (eta) * gradient of loss function.
这个结果将是新的重量。我说得对吗?
第二个公式令人困惑。上面到底写了什么?两者都应该是增量规则,但两者之间有什么区别呢?请你解释一下,下面的公式是什么?我想是这样的(但我不能完全肯定.)
change weight between neuron ij = learning rate (eta) * (I dont have a
好的,所以问题不一定是实际的代码,因为它工作,而是逻辑。问题是,你需要多少猜测才能得到你所想的数字?在1-100之间,无论是什么,只要在1-100之间,总能猜到你的7次试数。下一个问题是,关于1-50,我想只要5次就能猜出你的号码。
import java.util.Scanner;
public class ThinkofaNumber {
public static void main(String[] args) {
Scanner in = new Scanner(System.in);
System.out.println("Guess a number b
如何计算(100,000选择50,000)这样的组合?
到目前为止,我已经尝试了三种不同的方法,但由于显而易见的原因,每种方法都失败了:
1)动态编程-数组的大小变得如此荒谬,以至于出现了seg错误
unsigned long long int grid[p+1][q+1];
//Initialise x boundary conditions
for (long int i = 0; i < q; ++i) {
grid[p][i] = 1;
}
//Initialise y boundary conditions
for (long int i = 0; i < p;
梯度下降的缺点是什么?
我正在尝试编写一个线性回归模型。
# My example data, X is the height and y is the weight.
X = np.array([[147, 150, 153, 158, 163, 165, 168, 170, 173, 175, 178, 180, 183]]).T
y = np.array([[49, 50, 51, 54, 58, 59, 60, 62, 63, 64, 66, 67, 68]]).T
# Visualize data
plt.plot(X, y, 'ro')
plt.xlabel(&