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(11)python里面while到底有多少知识点

点赞过十万就算化成灰我也更新下一篇。(肯定不到,也会更的。)...有问题也可以在评论区留言,也可以私聊我加我好友共同交流一起进步~ 喜欢内容欢迎关注我、评论、点赞、收藏,这对我很重要,谢谢~ ---- 作者简介 作者名:1_bit 简介:CSDN博客专家,2020年博客之星...小媛:所以到底有多少内容? 小C:哈哈哈,我们再学一一点关于 while 的内容就可以学习到下一个内容了。 小媛:不要骗我哟。 小C:放心吧,很快就学会了的。...小媛:emmm,我觉得这个时候我们可以问一下读者“这点内容”到底是多少内容,哈哈哈。开始教我吧。 小C:那我们就把 while 循环的知识点先学会吧。 小媛:赶紧开始,别废话。...小媛:原来这个 break 就是这个意思,那我明白了,我们可以改动上一节的程序,如果答对了多少题就可以跳出循环表示通关了。 小C:要不你试试? 小媛:我已经改好了,小意思。

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豆瓣已玩烂,来爬点有逼格的 ——IMDB 电影提升你的品位

= [k.find('a').text for k in detail_list1] movie_type=pd.DataFrame({'Type':detail_str1}) #获取以组划分的电影详细评分...Top250电影中,1957、1995、与2014年电影较多,而1975年后,上榜电影有明显增加的趋势,这可能与电影工业的日趋成熟有关。...虽然近几年中国不乏有《大鱼海棠》、以及刚最新上映的《流浪地球》这样高质量的作品上线,但是在国际市场仍反响平平。我相信电影是有共同语言的,也真的有普世价值观这样的东西。...代表作做对照表,值得注意的是,雷德利・斯科特、詹姆斯・卡梅隆、大卫・芬奇分别执导了电影《异形1》《异形2》《异形3》,一部《异形》出3个上榜导演,可见其系列影响力,没看过的小伙伴强烈建议一看,虽然口味可能点重...毕竟美国人民的喜好和中国还是有一定区别的。

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    一组照片渲染出3D视频,单像素点实时渲染火了,网友:在家也能制作3A游戏了?

    我们先来看下该研究的效果:  有网友表示,这是电子游戏制作人的梦想。 「这种效果是由 2D 图像生成的,输出是如此平滑,令人疯狂,给人印象非常深刻。」...「如果你对这项研究感到困惑,不明白它为什么令人印象深刻,它实际上不是一个视频,它是由一组照片制作而成(顺便说一下,不是平滑的照片)。该研究发布的流畅视频是用神经技术渲染的,效果非常自然。...为制作者点赞。」有网友总结道。 具体来讲,该研究的输入是点云和相机参数的初始估计,输出是由任意相机姿态合成的图像。点云渲染由使用多分辨率单像素点栅格化的可微渲染器执行。...下图 1 为这种方法的示意图: 完整的端到端可训练神经渲染 pipeline 如下图 2 所示,其中输入为新帧的相机参数、一个点云(每个点被分配给可学得的神经描述器)和一个环境图,输出为给定新视点的...在推理时替换 TM 的结果如下图 12 所示: 过去30年,微软研究院一直通过跨学科、跨机构、跨地域的科学研究,为微软、为社会畅想和实现技术远景,致力于培育一个有韧性、可持续且健康的全球社会,并确保技术值得信赖

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    在图中,从某顶点到另一顶点长度为n的路径有多少条?(矩阵乘法的应用)

    其实矩阵A的含义可以这样解释,a[i][j]表示的是,从点i出发走一步到点j有多少条路径,不用多说要么为1,要么为0。而乘上一个矩阵A就相当于步数+1。...现在我们来分析A^2这个矩阵的含义,a[i][i]表示的是,从点i出发走2步到达点j有多少条路径。那么是否可以表示为A^3,A^4,...,A^n这样的形式呢。...最后,总结下A^n中,A[i][j]表示的是从i出发走到点j走n步(哪怕来回往返走动也算一条路径),有多少种走法。...比如A^2中,A[0][0]=2表示从0到0走2步有2条路径 第一条:从0到1,再从1到0 第二条:从0到3,再从3到0 A[0][2]=2表示从0走到2位置走2步有2条路径 第一条:从0到1,再从1到...2 第二条:从0到3,再从3到2 相关题目: Problem Description 题目给出一个有n个节点的有向图,求该有向图中长度为k的路径条数。

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    NCL专辑 | 常用插值函数集锦

    平时,我们不管做科研也好,还是做业务也好,都逃不了各种各样的插值:站点插到格点上,格点插到站点上,高分辨率插值到低分辨率格点,低分辨率插值到高分辨率,还有各种模式输出产品往站点、格点上插……NCL没出来之前...函数的输入值是一组随机间隔的数据,这些数据可以是一维、二维或三维的。 注意,csagrid 是 ngmath 数据库中唯一一个为三维数据提供拟合曲面近似的软件包。...该系列函数输入的是一组随机间隔的三维坐标及对应的数据,输出一组在用户指定的坐标上的插值函数值。注意:输出网格中的坐标必须在每个坐标方向上单调递增,但不需要均匀分布。...该系列函数输入是一组随机间隔的二维坐标及对应数据,输出在用户指定的矩形网格坐标上的插值函数值。输出网格中的坐标必须在每个坐标方向上单调递增,但不需要均匀分布。也可以在单点上进行插值。...它还提供了高效查找三维空间中给定点或最近点的功能。该插值函数输出是一组坐标在用户指定的网格(可能是一个单点)上的值。 对于我自己来说,常用的插值函数有: cressman插值:站点插值到格点上。

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    COUNTIF函数,“聪明的”选择

    例如,当复制一组客户的地址数据,并且需要知道“北京”有多少客户时,可以这样使用COUNTIF函数:COUNTIF(“数据区域”,”*北京*”),符号*告诉excel将其中含有”北京”的任意单元格相匹配,...当需要计算一组数字的平均值,但需要排除零时,可以很好地使用此技巧:SUM(“数据区域”)/COUNTIF(“数据区域”,“0”)。...如果只需要知道单元格是否有特定的值,也可以使用COUNTIF函数,比如:COUNTIF(“你查找的单元格”,”*三峡*”)将返回1或0。...有2个单元格的值小于“c”,换句话说,给定单元格中“c”的排序顺序是3(因为有2个单元格小于“c”)。...,返回第1到33行中存在多少个错误值#VALUE!。如果你正在构建一个复杂的模型,并且需要跟踪错误,那么这将非常有用。 上述大多少技巧也适用于SUMIF函数。

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    【数值计算方法(黄明游)】函数插值与曲线拟合(一):Lagrange插值【理论到程序】

    投影(Projection)   指将一个向量或一组向量映射到另一个向量空间或子空间上的过程。在线性代数中,投影可以用来找到一个向量在另一个向量或向量空间上的投影或投影分量。...拉格朗日插值方法 拉格朗日基函数: 对于给定的插值节点 x_0, x_1, \ldots, x_n ,拉格朗日插值使用如下的拉格朗日基函数: L_i(x) = \prod_{j=0, j\neq...抛物插值的基本思想是使用二次多项式来逼近一组给定的插值点。...局限性: 抛物插值要求插值节点的个数是三个,因此只能处理有三个插值点的情况。 对于一些数据分布不规则或存在噪声的情况,抛物插值可能会过度拟合数据,导致插值结果不稳定。...然而,在数据分布较为复杂或需要考虑更多插值点的情况下,可能需要考虑更高次数的插值方法或其他插值技术。 c. n次插值 n 次插值是一种一般化的插值方法,它使用 n 次多项式来逼近给定的插值点。

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    【数值计算方法】曲线拟合与插值:Lagrange插值、Newton插值及其pythonC实现

    投影(Projection) 指将一个向量或一组向量映射到另一个向量空间或子空间上的过程。在线性代数中,投影可以用来找到一个向量在另一个向量或向量空间上的投影或投影分量。...二、插值 Lagrange插值和Newton插值都是常见的多项式插值方法,用于通过给定的一组数据点来估计在其他点上的函数值。它们之间的主要区别在于插值多项式的构建方法。...它是基于拉格朗日插值多项式的原理,该多项式通过每个数据点并满足相应的条件。拉格朗日插值可用于估计数据点之间的值,而不仅仅是在给定数据点上进行插值。...使用Lagrange插值的基本步骤如下: 给定一组已知的数据点,包括横坐标和纵坐标的值。 根据数据点的数量,构造相应次数的拉格朗日插值多项式。...通过给定的一组数据点,Newton插值可以生成一个通过这些点的多项式,从而在给定的数据范围内进行插值和外推。 Newton插值的基本思想是使用差商来递归地构建一个多项式。

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    二分图最大匹配 —— 匈牙利算法

    算法示例 以男生女生结成情侣的场景为例,有男生节点和女生节点组成的二分图,部分男生女生之间互有好感,那么最多可以组成多少对情侣 数学表述: 求解二分图中最多能找到多少条没有公共端点的边 / 二分图的最大匹配数...对于每一组数据,如果该关卡有解,输出一行Yes;否则输出一行No。 我们把矩阵转化为二分图(左侧集合代表各行,右侧集合代表各列,某位置为1则该行和该列之间有边)。...需要在限定次数把所有格子按下去,请计算出开给定的锁所需的最少次数。...棋盘覆盖 描述 Description 给出一张nn(n点,问可以使用多少12的多米诺骨牌进行掩盖。...在染色之后,黑格和白格可以构成一个二分图,每个白格都只和黑格相连,每个黑格也只和白格相连。 在给所有黑格和白格编号后,我们把每个未删除的格子都与它 上下左右紧邻 的未删除的格子相连。

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    用 Wolfram 的方法探索象棋数独挑战

    9×9 网格中的每个单元格都可能包含一个骑士棋子。初始棋盘配置定义了一组骑士棋子的位置,且特定数量的骑士棋子必须出现在解答的邻域。...本质上,可将问题归结为一组代表可能电路板配置的逻辑变量之间的关系。...: 有必要建立第一个逻辑约束来保证单元格被标记或未标记。...我们可以编写一个简单的函数来枚举单元格 {x,y} 的邻域的坐标: 为给定的位置和数量的预期骑士棋子的邻域生成所有可能的有效值分配。...我们通过获取一组邻域棋子并将每个值与 1 或 2 相关联来实现这一点。1 和 2 分配的顺序是通过计算1 和 2 序列的所有排列来实现的,这些序列包含适当数量的 1 和 2 的预期的邻域棋子数。

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    13张动图快速理解马尔科夫链、PCA、贝叶斯!

    矩阵中的每个单元格都告诉你从行状态转换到列状态的概率。因此,在矩阵中,单元格做的工作和图中的箭头所示是一样。 如果状态空间添加了一个状态,我们将添加一行和一列,向每个现有的列和行添加一个单元格。...为建立这个模型,可以从下面的雨天(R)和晴天(S)开始: 表述这种模拟天气的方法就是:“有一半的天数是下雨天。所以模拟中的每一天都有50%的概率是下雨的。”...通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。PCA是最重要的降维方法之一,在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。...这个数据集可以绘制成平面上的点。但如果想要整理出变量,PCA会找到一个新的坐标系,其中每个点都有一个新的(x,y)值。坐标轴实际上没有任何物理意义。它们是高度和重量的组合,被称为“主分量”。...那么给定一个球,它击中了红色架子(A事件),而后击中蓝色架子(B事件)的概率会是多少呢?可以通过给定A的条件概率,即P(B | A)来回答这个问题。

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    13张动图助你彻底看懂马尔科夫链、PCA和条件概率!

    矩阵中的每个单元格都告诉你从行状态转换到列状态的概率。因此,在矩阵中,单元格做的工作和图中的箭头所示是一样。 如果状态空间添加了一个状态,我们将添加一行和一列,向每个现有的列和行添加一个单元格。...为建立这个模型,可以从下面的雨天(R)和晴天(S)开始: 表述这种模拟天气的方法就是:“有一半的天数是下雨天。所以模拟中的每一天都有50%的概率是下雨的。”...通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。PCA是最重要的降维方法之一,在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。...这个数据集可以绘制成平面上的点。但如果想要整理出变量,PCA会找到一个新的坐标系,其中每个点都有一个新的(x,y)值。坐标轴实际上没有任何物理意义。它们是高度和重量的组合,被称为“主分量”。...那么给定一个球,它击中了红色架子(A事件),而后击中蓝色架子(B事件)的概率会是多少呢?可以通过给定A的条件概率,即P(B | A)来回答这个问题。

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    13张动图快速理解马尔科夫链、PCA、贝叶斯!

    矩阵中的每个单元格都告诉你从行状态转换到列状态的概率。因此,在矩阵中,单元格做的工作和图中的箭头所示是一样。 如果状态空间添加了一个状态,我们将添加一行和一列,向每个现有的列和行添加一个单元格。...为建立这个模型,可以从下面的雨天(R)和晴天(S)开始: 表述这种模拟天气的方法就是:“有一半的天数是下雨天。所以模拟中的每一天都有50%的概率是下雨的。”...通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。PCA是最重要的降维方法之一,在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。...这个数据集可以绘制成平面上的点。但如果想要整理出变量,PCA会找到一个新的坐标系,其中每个点都有一个新的(x,y)值。坐标轴实际上没有任何物理意义。它们是高度和重量的组合,被称为“主分量”。...那么给定一个球,它击中了红色架子(A事件),而后击中蓝色架子(B事件)的概率会是多少呢?可以通过给定A的条件概率,即P(B | A)来回答这个问题。

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    旋转图像

    和之前那一题还是有点差别,这边设置值的传递固定是四个完成一组,然后需要判断一圈有多少组 ?...那么外循环条件是有几圈2×2,3×3都只有一圈,4×4与5×5是两圈。也就是length/2圈,内循环为每圈要移动多少组数字它取决于终点索引,并且每往内一圈length都会少2两边都会靠近1格。...外圈(第一圈)起点matrix[0][0] 终点matrix[0][2] 有三组 内圈(第二圈)起点matrix[1][1] 终点matrix[1][1] 只有一组 也就是当外循环完毕内循环的起点是和外循环相同...我们这里只看首指针的变化,其他一样推总结在代码里 第一圈从[0][0]--->[0][4] 5组 第二圈从[1][1]--->[1][3] 3组 第三圈就[2][2] 1组 public void rotate...通过图形变换反转类似的方式就两数交换完成就可能进行几组反转比起上面直接的一步的到位的设值方式在单元操作上两数交换比起四数看起来简一点。但有进行多组遍历的可能。

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    拉格朗日插值定理的理论基础

    多项式插值定理 拉格朗日插值本质上是多项式插值的一种,而多项式插值是什么意思呢?这里有个定理叫多项式插值定理,说的是咋个一回事呢? 就是说假设我们已知有n个点,(x1,y1),(x2,y2),......,(xn,yn),很明显这是一组二维平面上的点。这定理告诉我们必然存在唯一的一个(n-1)次多项式,使得这n个点的x、y值带入这个(n-1)次的多项式都是成立的。...对某个多项式函数,已知有给定的k + 1个取值点: 对应平面上k+1个点 假设任意两个不同的xj都互不相同,那么应用拉格朗日插值公式所得到的拉格朗日插值多项式为: 插值函数 其中每个 为拉格朗日基本多项式...例子 假设有某个二次多项式函数f(x),已知它在三个点上的取值为:f(4)=10,f(5)=5.25,f(6)=1。有一个点,我们只知道它的x值为18,要我们求这个点的y值,即f(18)=?...比如,我们要分析某个餐馆一年内的营收情况,我们会有365组数据,这里面可能会有一天的营收数据是不存在的,那么我们该怎样利用剩下的364组数据对缺失的这一天的数据进行插值呢?

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    【强基固本】13张动图,彻底看懂马尔科夫链、PCA和条件概率

    矩阵中的每个单元格都告诉你从行状态转换到列状态的概率。因此,在矩阵中,单元格做的工作和图中的箭头所示是一样。 如果状态空间添加了一个状态,我们将添加一行和一列,向每个现有的列和行添加一个单元格。...为建立这个模型,可以从下面的雨天(R)和晴天(S)开始: 表述这种模拟天气的方法就是:“有一半的天数是下雨天。所以模拟中的每一天都有50%的概率是下雨的。”...通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。PCA是最重要的降维方法之一,在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。...这个数据集可以绘制成平面上的点。但如果想要整理出变量,PCA会找到一个新的坐标系,其中每个点都有一个新的(x,y)值。坐标轴实际上没有任何物理意义。它们是高度和重量的组合,被称为“主分量”。...那么给定一个球,它击中了红色架子(A事件),而后击中蓝色架子(B事件)的概率会是多少呢?可以通过给定A的条件概率,即P(B | A)来回答这个问题。

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    正则表达式来了,Excel中的正则表达式匹配示例

    当需要在单元格区域中找到某个值时,可以使用MATCH函数。在单元格中查找特定字符串时,FIND函数和SEARCH函数非常方便。如何知道单元格中是否包含与给定模式匹配的信息?...在下面的数据集中,我们将搜索前两组中有3位数字、最后一组中有4位数字的10位数字。这些组可以用句点、连字符或空格分隔。第一组可以用括号括起来,也可以不用括号括起来。...接下来,还有一组3位数字d{3},后跟任何连字符、句点或空格[\-\.\s]?出现0或1次。 最后一组4位数字\d{4}后跟一个单词边界\b,以明确电话号码不能是较大号码的一部分。...,后跟任何月份缩写,以|分隔,以启用or逻辑,后跟一组4或2位数字。...要找出有多少单元格包含电话号码,只需要计算单元格区域B5:B9中的TRUE值。

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