20世纪非传统的数学家Benoit Mandelbrot在1975年从拉丁词fractus(意思是不规则的或破碎的)创造了分形这个词。
最强大脑之【七阶立方密码】 在 2018 年《最强大脑之燃烧吧大脑》节目中,来自清华大学的杨易和来自北京大学的 刘宇进行了个人淘汰赛,两个人所要挑战的项目是“七阶立方密码”。 七阶立方是由 343 个
在本章中,你将编写自己的递归程序,根据自定义需求搜索文件。你的计算机已经有一些文件搜索命令和应用程序,但通常它们只能根据部分文件名检索文件。如果你需要进行奇特、高度特定的搜索怎么办?例如,如果你需要找到所有具有偶数字节的文件,或者文件名包含每个元音字母的文件?
To:因为在他人的电脑上并非安装有Python的IDLE或Python的解释器,因此需要将.py源代码转换成无需源代码的可执行文件。
在程序中,程序自身调用自身的这种技巧称为递归。我们来通俗的讲一下递归,从前有座山,山里有座庙,庙里有个和尚,和尚在讲故事,从前有座山,山里有座庙,庙里有个和尚,和尚在讲故事,从前有座山…我们小时候应该都听过这样的故事,大家想想,这个故事如果以 我们程序的思维来看是不是递归?当然,这的确很想递归,因为老和尚在一直讲故事,这就像在调用自身老和尚讲故事这个函数,但我要告诉大家的是,放在我们程序里,这还真的不叫递归!我们总是认为递归就是不断的调用自己,但事实上我们忽略了一个重要的条件,程序中的递归应该有终止条件,如果没有终止条件,其实就不算程序,更别说程序中的递归了。 那么,什么样的程序叫递归呢? 1:分形树的绘制: 其实学过python的猿友们,应该很清楚分形树,我们这里应用python中的turtle可以来实现分形树的绘制,并利用了递归的逻辑思维。就是应用递归的思想来实现的,我的代码如下,程序比较模块化,可以帮助理解:
有人要说了,圣诞节是耶稣诞生的日子,我又不信基督教,有啥好庆祝的。这你就有所不知了,Python 的诞生也跟圣诞节有关:1989 年,那是一个冬天,那年的第一场雪来得比以往时候来得更早一些,有一位程序员,在圣诞期间的阿姆斯特丹感觉特别闲,就决定开发一个新的脚本语言。他一边开发一边刷剧,于是新语言的命名也来自于他热衷的豆瓣9分神剧《Monty Python’s Flying Circus(巨蟒剧团之飞翔的马戏团)》。
Python可谓是现在很多人正在学或者想学的一个脚本语言了,提到学习自然就少不了拿项目练手,可是一般的项目根本提不起兴趣嘛,这10个项目可是非常有趣的,不信你看看。
Python 和 JavaScript 是两门非常有影响力的编程语言,二者都是我们在打造跨平台应用时会用到的主流语言。由于 Python 和 JavaScript 都是脚本语言,因此它们有很多共同的特性,都需要解释器来运行,都是动态类型,都支持自动内存管理,都可以调用 eval()来执行脚本等等脚本语言所共有的特性。在过去这些年来,Python 和 JavaScript 占据着主导型地位,但有句话说得好,长江后浪推前浪,青出于蓝胜于蓝。如果将来有一天,Python 和 JavaScript 被打败赶下榜单,那这个挑战者会是谁呢?退休的软件工程师 Richard Kenneth Eng 为我们分享了他的看法,罗列了那些他认为有望打败 Python 和 JavaScript 的编程语言。
分形几何是几何数学中的一个分支,也称大自然几何学,由著名数学家本华曼德勃罗( 法语:BenoitB.Mandelbrot)在 1975 年构思和发展出来的一种新的几何学。
在金融市场中,投资者最常用的两种交易策略是动量和均值回归策略。如果股票表现出动量(或如下图所示的趋势行为),那么如果其上一时期已经上涨(下跌),则其当前时期的价格更有可能上涨(下跌)。
递归(Recursion)是一种解决问题的方法,其精髓在于将问题分解为规模更小的相同问题,持续分解,直到问题规模小到可以用非常简单直接的方式来解决。递归的问题分解方式非常独特,其算法方面的明显特征就是:在算法流程中调用自身。
不急,博主还非常好心的总结了许多类似的,用其他语言可以在终端实现的GitHub项目。
从去年就开始窥东大的C++教学群,当时就被李骏扬老师讲的分形图案给吸引了,简直美赞了。他们的期末作业就是制作一个分形图案的视频,我们这种学校显然不会有这种东西。于是就想着能不能自己研究着画下,然而并不知道这种图案怎么画,度娘上找来的基本没用。搁置了一年,偶然间翻到了一篇论文,终于找到了画图的方法了,加上之前正好有用python绘图的工具,总算把这个东西搞通了一点。其实这个玩意的水还是非常深的,牵涉到了复分析,分形,甚至是混沌理论,据说从上古贝壳的图案,到如今麦田怪圈的图案,都和Julia集有关,说来也是玄乎。
媒介和技术的发展使设计艺术打破了原本界限:从静到动到可交互,从二维到三维到沉浸体验,技术结合设计形成的审美价值在未来是无止境的。视觉设计师们普遍形成了不断从文化、艺术中汲取风格和元素,采用计算机设计软件结合自定义传达内容在媒介载体上传播的工作模式。然而设计软件赋予了设计绚丽的视觉语言却也限制了内在的可能性:设计在不断反复之前出现的文化浪潮,许多设计因软件功能出现了泛同质化难以应对复杂多变的应用场景。现有的设计语言不够丰富,而生成艺术的发展优化了设计创造力的新路径。正如维拉·莫尔纳所言:“这听起来可能很矛盾
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第六篇。这次我们将创建一个动画分形。我们从常规的游戏对象层次结构开始,然后慢慢过渡到Jobs系统,并一直伴随着评估性能。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 作者:赵亚赟,财富中文网撰稿人,现为中国人民大学重阳金融研究院金融投资项目主管,具有多年证券从业经验。著有《金融战》一书。 分形是新的数学学说,对研究随机性较大、不规则的真实事务有着跨越式的发展。股价的变化非常符合分形学说。分形数学的创始人也确实对股市做过研究,经过很多人的后续研究,分形已经可以为技术分析,特别是图形组合,提供数学基础。如果与基本面分析和均线等其他技术分析结合起来,会给投资者一条全新的分析方法 传统欧氏几何习惯对复杂的研究对象进行简化和抽象,虽然这种方法对
上次介绍了康托三分集后,算是给分形的开了一个引子,这次在此基础上介绍一下分形几何中分形的基本概念.俗话说的好,应该是物理学家惠勒曾经说过,“谁不知道熵概念就不能被认为是科学上的文化人,将来谁不知道分形概念,也不能称为有知识。”这不,未来要想要成为文化人还得去了解一下分形的概念.当然,你了解了分形的概念也不一定是"文化人",这只是一个必要条件.其实也不必灰心,"万丈高楼平地起,打好基础最重要".好吧,闲话就说这么多,下面就开始学习分形吧.
【新智元导读】ResNet 是 ImageNet 2015 冠军,通过让网络对残差进行学习,在深度和精度上做到了比 CNN 更加强大。于是有人认为残差结构对此很重要,本文提出一个不依赖于残差的极深(Ultra-Deep)架构,指出残差学习对极深 CNN 并非必需。论文提出了极深 CNN 中首个 ResNet 的替代品 FractalNet ,并开发了一种新的正则化规则,无需数据增强就能大幅超越残差网络性能。作者称该结构可以自动容纳过去已有的强大结构。 【题目】分形网络:无残差的极深神经网络(FractalN
传统欧氏几何习惯对复杂的研究对象进行简化和抽象,虽然这种方法对科学发展起了重要的作用,但事实上很多人都发现身边大部分现象都是非线性不可逆的,随机性非常强,比如天气、股票价格变化等。对于这些现象,经典力学、量子力学、相对论都束手无策。随着科学的发展,混沌、分形、协同学等新的理论逐步出现,计算机技术的飞跃大大促进了这些非线性科学的发展。 分形(fractal)是由IBM的研究员兼哈佛大学教授Mandelbrot提出的。他发现在地图上,海岸线是相对平直的,从飞机上俯视海岸线,却看不到那些规则的光滑曲线,而代以
分形是一个非常有意思的东西,而且大部分时候都很漂亮。在本教程中,我们将编写一个小的C#脚本,让它完成一些类似分形的行为。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第七篇。在其中我们会调整分形,使其最终看起来比数字化的结果更自然。
接下来就是我爱的分形树啦,借助循环产生的二维分形树,喜欢的朋友可以去看看L-System的知识,尝试做自己的分形树。在计算机中模拟大自然一直是一个困难而有趣的事情,会产生很多意想不到的结果。
道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm,亦称为拉默-道格拉斯-普克算法、迭代适应点算法、分裂与合并算法)是将曲线近似表示为一系列点,并减少点的数量的一种算法。该算法的原始类型分别由乌尔斯·拉默(Urs Ramer)于1972年以及大卫·道格拉斯(David Douglas)和托马斯·普克(Thomas Peucker)于1973年提出,并在之后的数十年中由其他学者予以完善。
分形图形一般都有自相似性,这就是说如果将分形图形的局部不断放大并进行观察,将发现精细的结构,如果再放大,就会再度出现更精细的结构,可谓层出不穷,永无止境。
專 欄 ❈ Toby,微信号:drug666123,Python数据科学爱好者,擅长医药统计。国内最大药品数据中心任职,二十多个数据库负责人。 ❈ (细胞二次分裂呈现对称分布) 细胞到生物、
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 在本月的TIOBE编程语言排行榜中,Python与去年同期相比上升了一个名次,战胜了Java,位列第2名! Python能够取得如此成绩,离不开其丰富的使用场景! 无论你是技术开发人员,还是普通的职场办公人士,都可以使用Python来解决自己工作中的问题。 本期就来给大家分享13本今年出版的Python类新书,从技术开发到机器学习算法,从数据分析到数据可视化,从自动化办公到股票分析……希望可以帮助大家找到适合自己的那一款! ---- 01
相关: # python # # 分形 # 唱片 # coding: utf-8 import turtle import random def draw_circles(pen, xy, radius, step, is_homocentric = True): (x, y) = xy pen.ht() pen.color("#FFFFFF") pen.goto(x, y) for r in range(radius, step, step): rgb =
有效市场假说和分形市场假说是资本市场两个重要的理论,有效市场假说建立在正态性的假说上,但大量证据表明,金融数据具有尖峰厚尾的特性,这也是分形市场假说的出发点。
我们可以看到西兰花一小簇是整个花簇的一个分支,而在不同尺度下它们具有自相似的外形。换句话说,较小的分支通过放大适当的比例后可以得到一个与整体几乎完全一致的花簇。因此我们可以说西兰花簇是一个分形的实例。
其实这是一个古老的话题,我用10分钟和你讲一段古老的故事。本文没有公式也没有前置的知识,只是一个有趣的故事。读这个故事能够消耗你几分钟,听着玩就可以,千万不要思考
本期原创馆推荐阳光与青稞,分形艺术追随者。 在平衡、和谐与对称中不断的自我重复,将科学和艺术完美的结合,继而呈现出无穷玄机和美感。即使我们不懂得其中深奥的数学哲理,也会为之感动,这便是分形艺术!走进原
为了区分形状 ,我将通过观察背景的形状来获得其轮廓。 然后我会使用angular点检测algorithm(例如Harris)来检测angular点的数量。 一个三angular形有三个angular落,一个正方形的四个,还有一个笑脸没有。 这是一个用Scipy进行哈里斯angular点检测的python 实现 。
L-System(Lindenmayer system)是一种生成分形图案的方法。与迭代函数系统生成分形依靠数字的迭代不同,L-System依赖的是字符的迭代。字符间也有迭代公式,可以将字符换成某个字符串,随着迭代次数的增加,字符串长度越来越大,而字符串中的每一个字符,都代表着一种对线条的操作,如延伸、旋转等。最后将字符串依次执行一遍,便会得到一张分形图案,比如下图中的树
分形,具有以非整数维形式充填空间的形态特征。通常被定义为“一个粗糙或零碎的分形,具有以非整数维形式充填空间的形态特征。通常被定义为“一个粗糙或零碎的几何形状,可以分成数个部分,且每一部分都(至少近似地)是整体缩小后的形状”,即具有自相似的性质。例如谢尔宾斯基三角形、谢尔宾斯基地毯、康托尔三分集。
本文主要讲了一种基于深度学习的股票投资组合构建和收益率预测方法。具体来说,本文提出了一种新方法来提取股票收益率与市场因素之间的残差部分(Residual Factors),并利用这些信息来构建投资组合和预测股票收益率的分布信息。同时,本文还提出了一种新的神经网络结构,可以将金融市场中常见的不变性特征(如幅度不变性和时间尺度不变性)纳入模型中进行预测。通过实验验证,我们发现所提出的方法在投资组合构建和收益率预测方面表现更好,并且每个技术要素都对提高交易策略性能有贡献。因此,我们认为这些技术可能在各种金融问题中具有广泛应用价值。
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在前一章中,我们看到了一个具有临界点的系统的例子,并且我们探索了临界系统 - 分形几何的一个共同特性。
今天来介绍一个小项目:在TensorFlow中生成分形图案。分形本身只是一个数学概念,与机器学习并无太大关系,但是通过分形的生成,我们可以了解怎么在TensorFlow中进行数学计算,以及如何进行基本的流程控制,是学习TensorFlow的一个非常好的练手项目。 在开始之前,需要说明的是,TensorFlow官方也提供了一个生成分形图案的教程(地址: www.tensorflow.org/tutorials/mandelbrot ),然而官方教程中生成的图像实在是太丑了,而且只能生成一种图案,我对官方的代码
受到夜路川答主勇于用 python 进化自己室友的激励,我顺便深挖了一下《数码宝贝》第一部第五集中光子郎在电脑上敲出的代码,终于把原始代码跑了出来,视频在最后。
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