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计算权重的方法_ahp权重计算方法

层叠是css处理冲突的一种解决方案。需要通过计算权重来解决层叠的问题。计算权重的第一步 Document /*计算权重第一步比较... div-div-div-p 结果：计算权重的第二步...，谁的权重大听谁的。...如果权重一样，谁写在后面听谁的。如果没有选中目标元素，那么权重为0，如果所有的权重都为0，就近原则，谁离目标元素近听谁的。

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【说站】css权重的计算规则

css权重的计算规则 1、用四位数串来表示权重。每个数字代表一个级别，从左到右，级别依次降低，级别之间没有进位。每个选择器的贡献值叠加了最终权重值。 2、继承风格的权重为0。...行内风格的权重大于所有选择器。！important命令表示优先级。权重相同时，采用层叠。...实例 #box ul li a.cur {color:red;} #box li .cur {color:green;} #box ul li a.cur 权重是 100+1+1+1+10... = 113 #box li .cur 权重是 100+1+10 = 111 以上就是css权重的计算规则，希望对大家有所帮助。

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Python科学计算库numpy中的add运算

>>> import numpy as np >>> np.add.accumulate([1,2,3]) # 累加 array([1, 3, 6], dtype=int32) >>> np.add.accumulate...> np.add.reduce([1,2,3,4,5]) # 连加 15 >>> x = np.array([1,2,3,4]) >>> np.add.at(x, [0,2], 3) # 下标0和2的元素分别加...]]) # row3 >>> np.add.reduceat(x, [0, 3, 1, 3], axis=1) # 对列进行计算 array([[ 3., 3., 3., 3.],

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【科学计算包NumPy】NumPy数组的创建

但 SciPy 中并没有合适的类似于 Numeric 中的对于基础数据对象处理的功能。...于是， SciPy 的开发者将 SciPy 中的一部分和 Numeric 的设计思想结合，在 2005 年发行了 NumPy。 ...科学计算包 NumPy 是 Python 的一种开源的数值计算扩展库。它包含很多功能，如创建 n 维数组（矩阵）、对数组进行函数运算、数值积分等。...：',c1.ndim) print('形状为：',c1.shape) # 结果显示的(4,)不应该理解为沿轴0有4行，而应该理解为沿着唯一的维度(其实是轴1)方向有4个元素 print('元素个数为...输出： [[1] [2] [3]] (3, 1) [[1 2 3]] (1, 3) 三、生成随机数组（一）通过random模块创建随机数组在 NumPy.random 模块中，提供了多种随机数的生成函数

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Python科学计算扩展库numpy中的广播运算

首先解答上一个文章Python扩展库numpy中的布尔运算中的问题，该题答案为[111, 33, 2]，题中表达式的作用是按列表中元素转换为字符串后的长度降序排序。...---------------------分割线------------------ numpy中的广播运算使得两个不同形状（但也有基本要求，不是任何维度都可以广播）的数组进行运算，较小维度的数组会被广播到另一个数组的相应维度上去..., 12, 13, 14, 15]) # 6x1数组和1x6数组的广播 # 把数组a中的每个元素广播到数组b，得到结果数组中的一行 >>> a + b array([[ 0, 1, 2, 3,...200, 250]]) >>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 二维数组与标量的广播计算...>>> a + 2 array([[3, 4, 5], [6, 7, 8]]) # 2x3数组与2x1数组之间的广播 # 把[1]广播到a的第一行，[2]广播到a的第二行 >>> a

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【科学计算包NumPy】NumPy数组的基本操作

一、数组的索引和切片（一）数组的索引首先，导入 NumPy 库。 import numpy as np 一维数组的索引与 Python 列表的索引用法相同。...三、数组的运算（一）数组和标量间的运算数组之所以很强大是因为不需要通过循环就可以完成批量计算。...NumPy 提供的 where 方法可以克服这些问题。...几乎所有的统计函数在针对二维数组的时候需要注意轴的概念。axis=0 时表示沿着纵轴进行计算，axis=1 时沿横轴进行计算。...： 657 z的列元素之和： [136 212 157 152] z的行元素之和： [143 213 301] 计算元素的均值。

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【numpy】numpy中的常用函数

1、numpy.mean(a, axis, dtype, out，keepdims ) 经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例： axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数 axis...= 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵 axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵 2、numpy.mat()：将数组转换成矩阵的形式 3、data.T：将矩阵进行转置...4、numpy.var()：计算数据的方差，与numpy.mean()类似 5、data.copy()：复制一份数据 6、具体使用方法numpy.zeros((10,1))，相类似的还有ones() 7...、numpy.prod()：表示连乘操作 ?

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【numpy】新版本中numpy（numpy>1.17.0）中的random模块

numpy是Python中经常要使用的一个库，而其中的random模块经常用来生成一些数组，本文接下来将介绍numpy中random模块的一些使用方法。...首先查看numpy的版本： import numpy numpy....__version__ '1.18.2' numpy获得随机数有两种方式：结合BitGenerator生成伪随机数结合Generate从一些统计分布中采样生成伪随机数 BitGenerator：生成随机数的对象...某些过期的API清除意味着已从Generator中删除了旧方法和兼容性方法。 ?...这与Python的随机性是一致的。 numpy中的所有BitGenerator都使用SeedSequence将种子转换为初始化状态。

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Numpy中找出array中最大值所对应的行和列

Python特别灵活，肯定方法不止一种，这里介绍一种我觉得比较简单的方法。...如下图，使用x == np.max(x) 获得一个掩模矩阵，然后使用where方法即可返回最大值对应的行和列。 where返回一个长度为2的元组，第一个元素保存的是行号，第二个元素保存的是列号。

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(2019)面试题：CSS中权重计算方式方法

问题 CSS中的选择器权重 Hello，欢迎来到我的博客，每天一道面试题，我们共同进步。解答不用说，CSS权重肯定是面试中最常考的题之一。我们直接上权重计算规则：第零等：!...【伪元素可以创建一些文档语言无法创建的虚拟元素。比如：文档语言没有一种机制可以描述元素内容的第一个字母或第一行，但伪元素可以做到(::first-letter、::first-line)。...同时，伪元素还可以创建源文档不存在的内容，比如使用 ::before 或 ::after。】计算规则 !important 和内联样式style都属于不讲理的那种，只要存在 !...important，存在style，那么style便具有最高优先级；剩下的 “ID” 、 “类，伪类和属性” 、 “元素类型和伪元素“ 分别对应权重值（0-a-b-c）中的 a/b/c；计算方法其余某个选择的权重...，就是他们有的选择器的权重相加，相同的话后面的覆盖前面的。

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numpy中的broadcasting

broadcast是numpy中array的一个重要操作。首先，broadcast只适用于加减。...然后，broadcast执行的时候，如果两个array的shape不一样，会先给“短”的那一个，增加高维度“扩展”（broadcasting），比如，一个2维的array，可以是一个3维size为1的3...broadcast 之后的运算是怎样呢？...举例说明:a = [ [0,1,2,3], [4,5,6,7] ]b = [1,2,3,4]a + b = [ [1,3,5,7], [5,7,9,11] ] 或可自己运行下面代码观察：import numpy...：import numpy as np a = np.arange(3)b = np.arange(5)a = a[:, np.newaxis]print(a)print(b)print(a+b)Output

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详解Python科学计算扩展库numpy中的矩阵运算（1）

首先解答上一篇文章中使用with关键字让你的Python代码更加Pythonic最后的习题，该题答案是False，原因在于内置函数sorted()的参数reverse=True时表示降序排序，而内置函数...--------------------分割线------------------- Python扩展库numpy提供了大量的矩阵运算，本文进行详细描述。...>>> import numpy as np >>> a_list = [3, 5, 7] # 创建矩阵 >>> a_mat = np.matrix(a_list) >>> a_mat matrix(...c_mat = np.matrix([[1, 5, 3], [2, 9, 6]]) >>> c_mat matrix([[1, 5, 3], [2, 9, 6]]) # 纵向排序后的元素序号...matrix([[ 2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5]]) ------------------分割线---------------- 今日习题：表达式10 ** 2 ** 3的值是什么

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Numpy 中的 Ndarray

numpy概述 Numerical Python，数值的Python，补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。 Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。...Numpy完全标准C语言实现，运行效率充分优化。 Numpy开源免费。 numpy历史 1995年，Numeric，Python语言数值计算扩充。...2005年，Numeric+Numarray->Numpy。 2006年，Numpy脱离Scipy成为独立的项目。 numpy的核心：多维数组代码简洁：减少Python代码中的循环。...)) # numpy.ndarray'> 内存中的ndarray对象元数据（metadata）存储对目标数组的描述信息，如：ndim、shape、dtype、data等。...行 print(a[:, 1, :]) #切出0页的1行1列 print(a[0, :, 1]) ndarray数组的掩码操作：之后的要学到的pandas包也经常使用 import numpy

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NumPy 数组间运算：LLM 开发中的核心计算引擎

利用数组内存布局优化 NumPy数组的内存布局有两种主要形式：C连续（行优先）和Fortran连续（列优先）。在LLM开发中，应根据数组访问模式选择合适的内存布局，以提高缓存利用率和计算效率。...使用合适的数组数据类型 NumPy支持多种数组数据类型，如float32、float64、int32等。在LLM开发中，应根据计算需求和内存限制选择合适的数组数据类型，以平衡计算精度和效率。...六、总结与未来展望 NumPy数组间运算是LLM开发中的核心计算引擎，它通过广播机制、向量化操作和高效的内存管理，为构建大规模语言模型提供了基础。...在LLM的嵌入层、自注意力机制、位置编码和损失函数计算等关键组件中，数组间运算的效率直接影响了模型的训练速度和推理性能。通过合理应用NumPy的数组间运算特性，可以显著提升LLM的计算效率。...在实际LLM开发中，应将NumPy数组间运算视为底层计算引擎，通过合理设计模型架构和优化计算路径，充分发挥其性能优势。

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【NumPy 数组过滤、NumPy 中的随机数、NumPy ufuncs】

随机数并不意味着每次都有不同的数字。随机意味着无法在逻辑上预测的事物。伪随机和真随机计算机在程序上工作，程序是权威的指令集。因此，这意味着必须有某种算法来生成随机数。...为了在我们的计算机上生成一个真正的随机数，我们需要从某个外部来源获取随机数据。外部来源通常是我们的击键、鼠标移动、网络数据等。...print(x) 实例生成有 3 行的 2-D 数组，每行包含 5 个从 0 到 100 之间的随机整数： from numpy import random x = random.randint...实例生成包含 5 个随机浮点数的 1-D 数组： from numpy import random x = random.rand(5) print(x) 实例生成有 3 行的 2-D 数组...ufunc 用于在 NumPy 中实现矢量化，这比迭代元素要快得多。它们还提供广播和其他方法，例如减少、累加等，它们对计算非常有帮助。

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Numpy中如何给矩阵增加一行或一列

使用Python的numpy的array结构，如何给矩阵增加一行或者一列呢？下面提供一种方法，当然numpy还提供了很多API函数可供选择。 ?

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numpy科学计算包的使用2

利用数组进行数据处理 NumPy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数组表达式（否则需要编写循环）。用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。...矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级利用数组进行数据处理将条件逻辑表述为数组运算传统方式缺点：列表推导的局限性纯Python代码，速度不够快。...np.random.randn(5, 4) print(arr) print(arr.mean()) print(arr.sum()) print(arr.mean(axis = 1)) # 对每一行的元素求平均...arch['b']) print ('读取csv文件做为数组') arr = np.loadtxt('array_ex.txt', delimiter = ',') print (arr) 线性代数常用的numpy.linalg...用于按列堆叠') print(np.c_[np.r_[arr1, arr2], arr]) print('切片直接转为数组') print(np.c_[1:6, -10:-5]) 例题例题分析距离矩阵计算

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NumPy 数组运算：科学计算的基石

NumPy数组运算不仅能显著提升计算效率，还能简化复杂的数据操作逻辑，是科学计算、数据分析和机器学习等领域的基础工具。...图像处理中的数组运算图像通常以三维数组表示（高度×宽度×通道），NumPy数组运算可以高效处理图像数据： # 读取图像并转换为NumPy数组 from PIL import Image import...机器学习中的数组运算在机器学习中，NumPy数组运算用于处理特征数据、计算损失函数和优化模型参数： # 线性回归模型 def linear_regression(X, y): # 添加一列全1...在实际应用中，应遵循以下最佳实践：尽量使用向量化运算而非显式循环，以提高计算效率合理使用广播机制，避免不必要的数组复制和形状调整了解不同形状操作函数的内存特性（视图/副本），根据需求选择合适的方法...对于大型数据集，考虑使用内存映射（memmap）功能，以减少内存占用在数据处理过程中，及时清理不再使用的变量，释放内存资源通过结合NumPy数组运算和Matplotlib可视化，可以构建强大的数据分析流程

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开源的Python科学计算库：NumPy

本文将详细介绍NumPy库的常用功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。图片1....), (4, 5, 6)])2.2 访问数组元素import numpy as np# 访问数组元素a[0] # 访问一维数组的第一个元素b[1, 2] # 访问二维数组的第二行第三列的元素2.3...数组操作import numpy as np# 更改数组形状a = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)])a.reshape(3, 2) # 将二维数组变为3行2列的数组#...数据分析与处理NumPy在数据分析中扮演着重要的角色，常与Pandas、Matplotlib等库配合使用，进行数据处理、分析和可视化。...本文详细介绍了NumPy库的常用功能和应用场景，并通过实例演示了它在Python数据分析中的具体应用。通过合理利用NumPy提供的功能，可以在数据分析中高效地进行大规模数据处理和数值计算。

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numpy科学计算包的使用1

Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。...print(np.identity(3)) print(np.eye(3)) print(np.eye(3,k=1)) #补充numpy.linspace方法，例如，在从1到3中产生9个数： print...#numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。...#numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的随机样本位于[0, 1)中 arr1 = np.random.randn(2,4)#2行4列数组 print(arr1) print(...print(rnd_arr[name_arr == 'Bob']) # 利用布尔数组选择行,显示第一行和第四行 print(rnd_arr[name_arr == 'Bob', :2]) # 在上一个的基础上增加限制打印列的范围

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