git二分法是通过计算“好”和“坏”之间的提交数以及中间的变化来实现的。不幸的是,这对回购不起作用,因为一个项目(例如框架)可能在早期就会有很多更改,而另一个项目(例如内核)可能会有一系列后来的更改,因此'repo for well -c "git bisect .‘可能会让一个项目在一个比另一个要老得多的州结账。
我的问题是,是否有一种方法可以让git-二分法根据提交日期来选择它的提交,所以当跨项目完成时,我们最有可能处于编译干净的状态。
在找到每个根之前,需要进行多少次递归?还有,哪些是根呢?
下面是我的代码:
e=0.000001;
f1=@(x) 14.*x.*exp(x-2)-12.*exp(x-2)-7.*x.^3+20.*x.^2-26.*x+12;
a=0;
c=3;
while abs(c-a)>e
b=(c+a)/2;
if f1(a)*f1(b)<0
c=b;
else
a=b;
end
disp(b);
end
我试图计算R中x (连续变量)和y (范畴变量)之间的相关性。
biserial包中的函数psych用于计算这个值。见。
但是当我实际使用它的时候,我得到了一个警告信息和NA作为关联:
Warning message:
In biserialc(x[, j], y[, i], j, i) : For x = 1 y = 1 y is not dichotomous
真的有人使用这个函数并得到正确的结果吗?
更新:
以下是可复制的代码:
library(psych)
x=c(5,3,4,8,7,7,4,9,6,8,11,5,1,4,4,9,5,9,10,2,9,3,6,9,3,9,7,14,7
一个天真的解决方案是迭代每个直线方程(大约1e5个),用给定值替换'x‘,获得'y',并将这个'y’与从其他直线方程获得的'y‘进行比较。然而,如果查询数量很大(~1e5),这个解决方案无法在时间限制内完成。有没有什么有效的方法可以找到特定'x’的最小‘y’?
失败的JAVA代码:
import java.util.Scanner;
class Competitive_Programming
{
static Scanner sc = new Scanner(System.in);
static int N, M;
st
哪种优化算法适用于整型输入、浮点型输出? 一种想法是使用布伦特搜索,但构造了一种方法,即插入两个最近的点来伪造实数输入,而不是整数输入。 我的第二个想法是,这似乎是一个如此普遍的需求,在scipy中一定已经有一些东西可以做到这一点,并且/或者有一个更适合它的算法? 二等分当然可以做到这一点,但对于大输入,它的收敛时间可以改善。像布伦特优化这样的混合优化会更好。 https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/optimize.html 示例 a = []
for i in range(10):
a.append(i-5+.8)
# a = [-
在类LISP语言中,所有语言构造都是一等公民。
考虑以下Dylan中的示例:
let x = if (c)
foo();
else
bar();
end;
在LISP中:
(setf x (if c (foo) (bar)))
在Python中,您必须编写:
if c:
x = foo();
else:
x = bar();
因为Python不区分语句和表达式。
遵守越位规则(具有基于缩进的语法)的语言中的所有语言构造是否都是表达式,以便您可以将它们赋给变量或作为参数传递?
我有一个用C#编写的Windows应用程序。其中一个表单是带有保存按钮的数据输入表单。
单击Save后,代码首先将所有文本框转换为Caps。然后将SQL表字段的所有变量声明到标识文本框。
ex (有几种这类绑定)
var vlast = textBox_V_lname.Text;
所有这些都运行得非常快,就像预期的那样(我已经使用断点来找到延迟)。这里,所有的东西都挂起来了。它挂起大约30秒(这是一个很长的时间,当你只有900条记录在表中)。
var badger_History = new Badger_History() { v_noaccess_flag = myacess, v_las
我正在处理一个数据,在那里我需要处理集群。
我知道星火框架不会让我拥有一个集群;最小的集群数是两个。
我创建了一些虚拟随机数据来测试我的程序,我的程序显示了错误的结果,因为我的KMeans函数正在生成一个集群!怎么会这样?我不明白。是因为我的数据是随机的吗?我没有在我的手段上指明任何东西。这是处理K-的代码的一部分,意思是:
kmeans = new BisectingKMeans();
model = kmeans.fit(dataset); //trains the k-means with the dataset to create a model
clusterCenters = m
我有一个数组a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]和b = [1, 3, 5],我想映射a,这样,对于a中在b元素之间的每个元素,它将被映射到b的索引,这是a包含的上限范围。不是最好的解释,但这里有一个例子
a = 1 -> 0 because a <= first element of b
a = 2 -> 1 because b[0] < 2 <= b[1] and b[1] = 3
a = 3 -> 1
a = 4 -> 2 because b[1] < 4 <= b[2]
所以我想要的最后一个产品是f(a, b) = [0,
我有以下代码:
typedef unsigned long long uint64;
template<typename K, typename V>
class A {
K a;
V b;
public:
A() {}
};
class B {
private:
A<uint64, uint64>* a = new A<uint64, uint64>(); // does not compile
A<uint64, uint64>* b = new A<unsigned long long,
我正在用Python编写样条类。样条插值值的计算方法需要最接近的x个数据点的索引。目前,简化版本如下所示:
def evaluate(x):
for ii in range(N): # N = len(x_data)
if x_data[ii] <= x <= x_data[ii+1]:
return calc(x,ii)
因此,它遍历x_data点的列表,直到找到x所在的区间的下索引ii,并在函数calc中使用它来执行样条插值。虽然功能强大,但对于大型x_data数组来说,如果x接近数据集的末尾,这似乎是效率低下的。是否有一种更有效
我有一个表单元组的排序列表。
x =
[(0,1), (0,2), (0,3), ...
(1,1), (1,3), (1,4), ...
...
(n,0), (n,4), ...
]
我想对列表进行切片,使(x,y)的所有数,其中x是新列表中的某个值,并保持顺序。现在,这显然是可行的:
y = [(a,b) for (a,b) in x if a == n]
但它真的很慢。用二进制搜索来找到满足这个条件的第一个和最后一个索引会更快。index为您提供一个值的第一个索引,而反向列表的index将给出最后一个索引。然而,在不使用[a for (a,b) in x]和复制整个列表的情况
我试图在列表CardData=11,12,25,33,52,56,57,59,85,91上进行二进制搜索
这是我的二进制搜索方法
def binsea(x,CardData):
front=0
back=len(CardData)
mid=len(CardData)//2
found=False
while front<back and found==False:
if x==CardData[mid]:
found=True
print(x,"is found at posi
我正在解决这个问题:
TSP:
Input: A matrix of distances; a budget b
Output: A tour which passes through all the cities and has length <= b,
if such a tour exists.
TSP-OPT
Input: A matrix of distances
Output: The shortest tour which passes through all the cities.
证明了如果TSP可以在多项式时间内求解,那么TSP也可以选择.
现在,我想到的第一件事
我是机械工程专业的学生,这是我第一年接触到Python环境,或者是Anaconda的发行版。我被赋予了一个任务来查找这个函数的零:
⋅sin()cos()+⋅cos()sin()2−⋅cos()−ℎ⋅sin()=0
参数如下:
D = 220mm,
h = 1040mm,
l = 1420mm,where
n = 81
是功能上相同距离点的数目,该功能仅限于:
其中np.array是∈0,2。
问题是,当我试图在bisect(fun, a, b)中插入函数时,错误是
'numpy.ndarray‘对象不可调用
有人能帮助一个菜鸟编剧吗?谢谢。