我正在编写Haskell,但它可以应用于任何具有ADT概念的OO或函数式语言。我将在Haskell中给出模板,忽略算术运算符已经被采用的事实:
class Thing a where
(+) :: a -> a -> a
(-) :: a -> a -> a
x - y = x + negate y
(*) :: (RealFrac b) => a -> b -> a
negate :: a -> a
negate x = x * (-1)
基本上,这些东西可以加减,也可以乘以实际的小数值。一个例子可能是一个简
我正在努力适应,以实现一维卷积使用一维输入.模型是可编译的,所以您可以看到.summary()中的层和形状,但是当.fit()模型时它会抛出错误。它似乎发生在损失计算中。下面是我的代码:
import numpy as np
from scipy.stats import norm
from keras.layers import Input, Dense, Lambda, Flatten, Reshape
from keras.layers import Conv1D, UpSampling1D
from keras.models import Model
from keras impor
我试着用python 3.4.3和Matplotlib获得一个平面的方向,它是三维散点图中绘制的一条最适合的线。目前,我在3D图中绘制了数据,其中有一个平面通过点,并且需要一种方法来获得平面的方向。看看得到的角度,它是从Z轴的倾斜。我错过了一条简单的“打印”方向角的捷径吗?或者,是否可以创建一个三角特征从屋顶的盒子到飞机,以获得的角度。另外,我对数学知识知之甚少,因此,任何帮助都将不胜感激。
def plane(x, y, params):
a = params[0]
b = params[1]
c = params[2]
z = a*x + b*y + c
嘿,我是计算机科学专业的学生,我们被要求用向量类建立一个通用矩阵,我们完全不允许使用“新”和“删除”。我不知道如何正确启动它--我们可以使用以下库:
级联
向量
cstdlib
cmath
我在互联网上到处搜索,但没有找到一个类使用向量作为矩阵(矩阵的索引是mati*cols+j),也没有使用新的删除函数或分配内存:
我们应该检查的例子:(int测试)
"Matrix.hpp“
template < class T ><class T> class Matrix {
private:
int rows;
int cols;
我最近开始自学python,并一直在使用这门语言进行在线算法课程。由于某些原因,我为本课程创建的许多代码非常慢(相对于我在过去创建的C/C++ Matlab代码而言),而且我开始担心我没有正确地使用python。
这里有一个简单的python和matlab代码来比较它们的速度。
MATLAB
for i = 1:100000000
a = 1 + 1
end
Python
for i in list(range(0, 100000000)):
a=1 + 1
matlab代码大约需要0.3秒,python代码大约需要7秒。这是正常的吗?我针对
我看到过关于重新编码变量(例如Recoding variables with R)的各种问题,但我想知道是否有一种简单的方法来完全‘翻转’数据。我目前正在使用一个变量x,它的值从0到30,它计算患者没有在重症监护室度过的天数。我想要的是在重症监护室度过的天数,也就是说,如果一个人没有在重症监护室呆过一天,他们就会有一个值x=30,但我想要一个值x=0,以此类推。显然,我可以单独重新编码每个值,但为了节省击键和了解更多关于R的知识,我想知道是否有一个简单的解决方案。
我试图在Ocaml的类型级别上实现Peano算法,但遇到了一个问题: module Nat = struct
type zero = Z
type 'a succ = S
type 'a nat = Zero : zero nat | Succ : 'a nat -> 'a succ nat
end 现在,如果我想实现add,关于这个操作的两个公理是: ? ? 我试过了 let rec add : type n1 n2. n1 nat -> n2 nat -> 'a nat =
fun a b -&
为了加速我的代码,我将一个多维的sumproduct函数从Python转换为Theano。我的Theano代码可以得到相同的结果,但是一次只计算一个维度的结果,所以我必须使用Python for循环来获得最终结果。我认为这会使代码变慢,因为Theano无法优化内存使用和多个函数调用之间的传输(针对gpu)。或者这是一个错误的假设?
那么,我如何更改Theano代码,以便在一次函数调用中计算sumprod?
原始的Python函数:
def sumprod(a1, a2):
"""Sum the element-wise products of the `a1`