这些函数大部分的返回结果是浮点数，在代码中，浮点数小数点后面的位数是有限的，而二进制表示小数时很有可能会出现无限循环的小数，因此浮点数会有精度损失，不过，大多数情况下这并不影响我们使用。
在Python编程中，我们经常遇到表示缺失或无效数据的情况。为了解决这种问题，Python中提供了特殊的浮点数表示：nan、NaN和NAN。这些表示法被广泛应用于数学和科学计算等领域。本文将介绍这三个特殊的浮点数表示，并讨论它们的使用场景和注意事项。
第一次接触 Python 时，是把它作为一个智能计算器使用的。普通的计算器计算很大的数时都会报错，比如计算 9 的 531441 次方，计算器就提示我不是数字：
转载自品略图书馆 http://www.pinlue.com/article/2020/03/0118/169961870321.html
math库是python提供的内置数学类函数库，math库不支持复数类型，仅支持整数和浮点数运算。math库一共提供了4个数字常数和44个函数。44个函数共分为4类，包括16个数值表示函数，8个幂对数函数，16个三角对数函数和4个高等特殊函数。
大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。
上一节，有一些级数 可以通过一些简单的方法，求和 并且知道了，收敛的级数，是可以求和的 但是，对于具体的收敛或者发散的确认，具体求和还不太清楚 下面一起看看
后面是 经典的叙述（记得大学，epsilon【ε】，delta【δ】 这段话都快背疯了）
copysign:把y的正负号加到x前面，可以使用0 cos:求x的余弦，x必须是弧度 degrees:把x从弧度转换成角度 e:表示一个常量 exp:返回math.e,也就是2.71828的x次方 expm1:返回math.e的x(其值为2.71828)次方的值减１ fabs:返回x的绝对值 factorial:取x的阶乘的值 floor:取小于等于x的最大的整数值，如果x是一个整数，则返回自身 fmod:得到x/y的余数，其值是一个浮点数 frexp:返回一个元组(m,e),其计算方式为：x分别除0.5和1,得到一个值的范围 fsum:对迭代器里的每个元素进行求和操作 gcd:返回x和y的最大公约数 hypot:如果x是不是无穷大的数字,则返回True,否则返回False isfinite:如果x是正无穷大或负无穷大，则返回True,否则返回False isinf:如果x是正无穷大或负无穷大，则返回True,否则返回False isnan:如果x不是数字True,否则返回False ldexp:返回x*(2**i)的值 log:返回x的自然对数，默认以e为基数，base参数给定时，将x的对数返回给定的base,计算式为：log(x)/log(base) log10:返回x的以10为底的对数 log1p:返回x+1的自然对数(基数为e)的值 log2:返回x的基2对数 modf:返回由x的小数部分和整数部分组成的元组 pi:数字常量，圆周率 pow:返回x的y次方，即x**y radians:把角度x转换成弧度 sin:求x(x为弧度)的正弦值 sqrt:求x的平方根 tan:返回x(x为弧度)的正切值 trunc:返回x的整数部分
1、Infinity代表无穷大，属于浮点类型，np.inf代表无穷大，-np.inf代表无穷大。
NumPy包括几个常量： np.e、np.pi、 np.inf、 np.nan、np.NINF、np.PZERO & np.NZERO、np.euler_gamma、np.newaxis
参考链接： 使用Python卷积简介 python 卷积函数 What is a convolution? OK, that’s not such a simple question. In
最后一个函数比较特殊，ord函数根据ASCII码将单个字符转换为数值，与之相对，chr函数可以将数值转换为ASCII编码的字符。
次幂在 Python 里面怎么做，我们可能想到说是不是用 2^3 就可以求次幂，其实不是的。
激活函数概念 所谓激活函数（Activation Function），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。
编辑公式这个任务一直也没有什么好的办法，目前也是，因为LaTex的环境在Ubuntu里面。懒得打开了，就用MD写了。
由于此类语言入门非常容易，哪怕初中生亦可以，并且本科/研究生写论文、做实验多数所用语言都是【Python】故而选择此语言。
越刷题越觉得自己进度慢、且要补的知识点越多了，所以加快下刷题进度吧。恰好接下来的 15 和 16 题都与三数之和相关，放到一起来记录下。
题目名称 821. 字符的最短距离 自己想的解法 题目思路 遍历一遍字符串ｓ，获取记录预期字符ｃ在ｓ中所有位置的列表 list_c 定义一个方法: 获取输入字符 和 列表中所有元素 所有差值中绝对值最小的那个值 遍历字符串s，每遍历到一个字符时，调用一次自定义方法，记录到数组中 code for Python3 class Solution: def shortestToChar(self, s: str, c: str) -> List[int]: list_c = [i for
当数字直接出现在程序中时，被称为数值直接量。在 JavaScript 程序中，直接输入的任何数字都被视为数值直接量。 示例1 数值直接量可以细分为整型直接量和浮点型直接量。浮点数就是带有小数点的数值，而整数是不带小数点的数值。
典型的网络是由节点与连接两节点的边组成，现实生活存在大量复杂系统可通过网络加以描述，比如社交网络、电力网络、交通网络等。
导读：这篇是1999 年Richard Sutton 在强化学习领域中的经典论文，论文证明了策略梯度定理和在用函数近似 Q 值时策略梯度定理依然成立，本论文奠定了后续以深度强化学习策略梯度方法的基石。理解熟悉本论文对 Policy Gradient，Actor Critic 方法有很好的指导意义。
上一篇文章对放大电路做了简单的介绍,相信大家对”放大”这个概念已经有了一定的了解,下面我们来看一下运算放大器
浮点数是计算机编程中用于表示实数的一种数据类型，用于处理具有小数部分的数值。Go语言（Golang）提供了两种主要的浮点数类型：float32和float64，分别用于单精度和双精度浮点数的表示。本篇博客将深入探讨Go语言中的浮点类型，介绍浮点数的特点、精度、舍入规则以及在实际开发中的应用。
本周的PyCoder's Weekly上分享了一篇小文章，它里面提到的冷知识很有意思，我稍作补充，分享给大家。
这里p是price价格， x是卖的个数 而这里 P = p（X）是当前的价格 如果我们把曲线分成n份，则有
（1）布尔值会自动转换为 数值，false 转换为 0，true 转换为 1，然后再相加。
而接下来这个定理，名字上虽然已经没有了基本（fundamental）二字，但是其名——主定理（main theorem）的响度一点也不压于基本定理的声音。想讲它还有一个原因是，它是难得的一个在离散数学为主导的计算机科学中，用分析的思想来解决的问题的例子。而且还是那么的基础和优雅，说它是整个计算机理论的基石之一也不为过。
导读：美国电视剧《西部世界》第二季的第一集一经播出就引起热议。一时间，人和人工智能这个话题又重新被辩论。由于程序功能越来越强大，人们开始担心：“人工智能程序会不会全面取代人类？”
注意：使用math库前，用import导入该库 >>> import math 取大于等于x的最小的整数值，如果x是一个整数，则返回x >>> math.ceil(4.12) 5 把y的正负号加到x前面，可以使用0 >>> math.copysign(2,-3) -2.0 求x的余弦，x必须是弧度 >>> math.cos(math.pi/4) 0.7071067811865476 把x从弧度转换成角度 >>> math.degrees(math.pi/4) 45.0 e表示一个常量 >>> m
开始我的数据分析冒险之旅，我发现了解数据描述的主要统计方法是非常必要的。当我深入研究时，我意识到我很难理解为给定的数据选择哪个集中趋势指标有三种:平均值，中位数和众数。
二进制数表示方式为0b或者0B开头。例如：0b10110010，0B11001001 八进制数表述方式为0o或者0O开头。例如：0o632765，0O223174 十六进制数表述方式为0x或者0X开头。例如：0xff，0X3A，0xAC，0Xb7
decimal 模块：decimal意思为十进制，这个模块提供了十进制浮点运算支持
在算法竞赛中，我们常常需要用到一个“无穷大”的值，对于我来说，大多数时间我会根据具体问题取一个99999999之类的数（显得很不专业啊！）
问题还原 《算法导论》9.2：快速选择 时间复杂度是o（n）, 这个认识不对呀，快速排序时间复杂度o（nlogn）都记忆多少次了 敲黑板：吃土记：之前理解时间复杂度计算方式是错误的。 堆排序中建堆过
浮点数是Python基本数据类型之一，表示实数，包括小数、负数、零和无限大等。在Python中，浮点数类型的变量可以使用float类型表示。
• y = arctan x 与 y = arccot x 自变量的取值范围都是 x∈R • y = arctan x 与 y = arccot x 的图像关于直线 y = π/4 对称，相交与点 (1 ，π/4)
这张图的等号左边部分就是全连接层做的事，W是全连接层的参数，我们也称为权值，X是全连接层的输入，也就是特征。从图上可以看出特征X是N*1的向量，这是怎么得到的呢？这个特征就是由全连接层前面多个卷积层和池化层处理后得到的，假设全连接层前面连接的是一个卷积层，这个卷积层的输出是100个特征（也就是我们常说的feature map的channel为100），每个特征的大小是4*4，那么在将这些特征输入给全连接层之前会将这些特征flat成N*1的向量（这个时候N就是100*4*4=1600）。解释完X，再来看W，W是全连接层的参数，是个T*N的矩阵，这个N和X的N对应，T表示类别数，比如你是7分类，那么T就是7。我们所说的训练一个网络，对于全连接层而言就是寻找最合适的W矩阵。因此全连接层就是执行WX得到一个T*1的向量（也就是图中的logits[T*1]），这个向量里面的每个数都没有大小限制的，也就是从负无穷大到正无穷大。然后如果你是多分类问题，一般会在全连接层后面接一个softmax层，这个softmax的输入是T*1的向量，输出也是T*1的向量（也就是图中的prob[T*1]，这个向量的每个值表示这个样本属于每个类的概率），只不过输出的向量的每个值的大小范围为0到1。
这里涉及到有符号整型数的补码，正数的补码与原码相同。负数的补码，将其原码除符号位外的所有位取反后加1
当我们在使用 PyTorch 中的浮点数时，我们都知道它们并不能占满整个实数集 R。这主要是由于两个原因：精度和表示范围。对于计算机处理浮点数而言，精度不够的情况一般会选择截断，而超出表示范围的情况则通常会返回无穷大。然而，一旦 PyTorch 中的浮点数变成无穷大，将会出现非常奇怪的报错。因此，我们需要思考一下如何解决 PyTorch 中浮点数超出表示范围的问题。
第一次接触这两个名词是在做风控模型的时候，老师教我们可以用IV去做变量筛选，IV（Information Value），中文名是信息值，简单来说这个指标的作用就是来衡量变量的预测能力强弱的，然后IV又是WOE算出来的。姑且先不管原理哈，我们先给出来一下结论。
极限的定义：在自变量的同一变化过程x -> x0 或x -> ∞中，函数f(x)具有极限A的充要条件是f(x) = A + å，其中å是无穷小。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 最大似然估计 上一篇（机器学习（2）之过拟合与欠拟合）中，我们详细的论述了模型容量以及由模型容量匹配问题所产生的过拟合和欠拟合问题。这一次，我们探讨哪些准则可以帮助我们从不同的模型中得到特定函数作为好的估计。其中，最常用的准则就是极大似然估计（maximum likelihood estimation，MLE）。（1821年首先由德国数学家C. F. Gauss提出，但是这个方法通常被
这几个都是R语言里面的特殊值，都是R的保留字(reserved words)。它们的意义分别为：
https://blog.csdn.net/kebu12345678/article/details/54845908
今天做了一下一道多源最短路径的问题，用弗洛伊德算法的，五分钟敲完，交一下发现wa了，
在 JavaScript 中，负无穷大表示为 -Infinity。它是一个特殊的数值，用于表示比任何实数都要小的值。
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
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