2.Pi的近似值 ? 思路：水题，考察循环和Swing，按题目给的近似式去做就好了，感觉也没啥好说的.....噢对了有意思的是这个级数收敛极慢….运行结果： 右图是输入1000时的结果 /** * @Title: b.java * @Description: TODO * @author 菱形继承
许多概率模型很难训练的原因是很难进行推断。在深度学习中，通常我们有一系列可见变量 v 和一系列潜变量 h。推断困难通常是指难以计算 p(h | v) 或其期望。...
double term = 1.0/(2*i+1); // if(i%2==0) sum+=term; // else sum-=term; // if(term<1e-.../(2*i+1); if(i%2==0) sum += term; else sum-= term; i++; }while(term >= 1e-
使用程序计算近似Π值 一、前言 现在大多数语言，只需要调用一下Math.PI就可以知道Π值了。但是你有没有想过这个PI是怎么来的，是直接存储吗？还是计算来的。...虽然不知道具体是怎么实现的，但是我们可以使用一些简单的数学知识，来计算出近似的Π值。 二、实现原理 我们小学就学过圆的面积公式，只不过那个时候我们直接使用3.14作为Π。...我们假设n个矩形面积和为A，那么近似的Π计算公式如下： \pi = \frac{4A}{R^2} 现在我们知道了pi的具体公式，接下来我们看看A的计算。...最后，n个矩形相加的公式为： A = \sum_{i=1}^n\frac{\sqrt{R^2 - (\frac{i}{n}R-R)^2}}{n} 下面我们就可以根据公式用程序求出Π的近似值。
这是函数 cv2.findCountours() 的第三个参数。它到底代表什么意思呢? 轮廓是一个形状具有相同灰度值的边界。 它会存贮形状边界上所有的 (x...
https://blog.csdn.net/Solo95/article/details/91395467 universal approximation theorem 万能近似定理...它声明了在给定网络具有足够多的隐藏单元的条件下，配备一个线性输出层和一个带有任何“挤压”性质的激活函数(如logistic sigmoid激活函数)的隐藏层的前馈神经网络，能够以任何想要的误差量近似任何从一个有限维度的空间映射到到另一个有限维度空间的...前馈网络的导数也可以以任意好地程度近似函数的导数。 任意定义在Rn\mathbb{R}^nRn有界集上的连续函数都是Borel可测的，因此可以用神经网络来近似。...神经网络也可以近似从任何有限离散空间映射到另一个有限离散空间的函数。 在原始的定理中，要求激活函数在变量取非常大的正值或者非常大的负值时饱和。...实际上，万能近似定理对更广泛的激活函数也是适用的，包括ReLU。 万能近似定理其实说明了理论上神经网络可以近似任何函数。但实践上我们不能保证学习算法一定能学习到目标函数。
Arctan快速近似计算 这里，罗列paper 《Efficient Approximations for the Arctangent Function 》中的7种近似算法，这些近似算法通过Lagrange...从上到下依次为， 线性近似，最大近似误差 \(0.07 \ rad = 4^{\circ}\)， \[\arctan (x) \approx \frac{\pi}{4} x, \quad-1 \leq...x \leq 1 \] 二阶近似，最大近似误差 \(0.0053 \ rad = 0.3^{\circ}\)， \[\arctan (x) \approx \frac{\pi}{4} x+0.285 x...\frac{\pi}{4} x+0.273 x(1-|x|), \quad-1 \leq x \leq 1 \] \(\alpha x^{3}+\beta x\)形式的三阶近似，最大近似误差 \(0.005...|x|), \quad-1 \leq x \leq 1 \] \(x /\left(1+\beta x^{2}\right)\)形式的近似，最大近似误差 \(0.0047 \ rad = 0.27^{\
E聊整合了即时通讯的基础能力，使用E聊，您可以让您的应用快速接入即时聊天的功能。E聊现已适配PC Web, 移动Web, Android, iOS 等平台。...Secret)； (4).登录应用后台，获取E聊用户账号(auid, token)实现登录，消息收发； 3.E聊现有开源项目介绍与关系: 3.1 开源项目介绍 E聊SDK后台源码: E聊后端通讯功能...，使用java+springboot+socket.io框架开发; Web版核心SDK源码: Web版客户端通讯功能，能适配网页端，移动网页端，ReactNative 等； 原生版核心SDK源码:...原生版客户端通讯功能，能运行在windows, linux, mac, android 等平台，支持使用python, java, c++/c, c# 等语言进行客户端开发. 3.2 client-ts-core...与client-cpp-core 开发语言/平台支持情况: 语言/平台 windows mac linux web android ios c++/c O O O X O O Java
当我们在单元格E1中输入价格11.32时，使用经典的INDEX/MATCH函数组合，肯定能查到其对应的商品为“枕芯”。然而，如果输入的价格有一定的误差，例如正负相差1，如何也能查找到对应的商品。...在单元格E3中输入数组公式： =IFERROR(INDEX(表1[商品],IFERROR(MATCH($E$1,表1[价格],0),MATCH(1,(表1[价格]>($E$1-1))*(表1[价格]<(...$E$1+1)),0))),"没有找到") 公式中，“表1”是数据所在的表名，本例中为单元格区域A1:B8。...公式中： MATCH($E$1,表1[价格],0) 简单地在表1的价格列中查找单元格E1中的值并返回其位置。...如果没有找到，则IFERROR函数计算其第2个参数： MATCH(1,(表1[价格]>($E$1-1))*(表1[价格]<($E$1+1)),0) 查找是否存在指定价格在正负1范围的值，示例中该部分可转换为
OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset=Point()); 其中第五个参数为轮廓的边缘近似方法...KCOS }; 依次为： 1为能够包围轮廓的所有的点； 2为压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分； 3,4为使用the flavors of Teh-Chin chain近似算法的一种
ES深入搜索近似匹配中常见的概念 1.
当我们调用HashSet的add（E e）的方法 的时候，我们会计算机元素e的hash值，如果这个值之前没出现过，就说明这个元素在set中不存在，如果出现过，就说明。set中已经存在了，就添加失败。...参考笔者的文章HashMap实现原理分析（Java源码剖析） 我们可以看到HashSet有多个构造函数，但每个构造函数都是初始化了一个HashMap的对象 /** * Constructs a... e2==null : e.equals(e2))....也就是说，我们在向set中添加一个e元素的时候，实际上就是在像map添加一个（e, Object）的键值对。我们添加的元素e变成了map中的key，而value则都是Obeject对象。...所以我们添加的e作为key的话，就可以保证添加成功的话，e一定是唯一的。这就实现了set的唯一性。
练习4-7 求e的近似值 自然常数e可以用级数1+1/1!+1/2!+⋯+1/n!来近似计算。本题要求对给定的非负整数n，求该级数的前n项和。 输入格式: 输入第一行中给出非负整数n（≤1000）。
如果一个“足够好”的数字就够了，那么这就是一个应用近似值模式的好机会。...近似值模式 在所需要的计算非常有挑战性或消耗的资源昂贵（时间、内存、CPU周期）时，如果精度不是首要考虑因素时，那么我们就可以使用近似值模式。再回顾一下人口问题，精确计算这个数字的成本是多少？...从应用程序的角度看，我们可以构建一个近似因子，它允许对数据库进行更少写入的同时仍然提供统计上有效的数字。...应用场景示例 人口统计的方式是近似值模式的一个示例。另一个可以应用此模式的用例是网站视图。一般来说，知道访问过该网站的人数是700,000还是699,983并不重要。...结论 近似值模式对于处理难以计算和/或计算成本高昂的数据，并且这些数字的精确度不太关键的应用程序是一个很好的解决方案。我们可以减少对数据库的写入，从而提高性能，并且保持数字仍然在统计上是有效的。
量子近似优化算法及其应用 量子近似优化算法（QAOA）是一种经典和量子的混合算法，是一种在基于门的量子计算机上求解组合优化问题的变分方法。...1.量子近似优化算法QAOA概述 量子近似优化算法（QAOA）最初就是为了解决MaxCut问题而提出的。在含噪声中等规模量子时代（NISQ），量子噪声主要包括量子退相干、旋转误差等。...量子近似优化算法并没有展现出在量子计算中的指数级加速优势，随着量子线路深度的增加，量子噪声引起的误差会随着增加影响量子近似优化算法。...因此对于量子近似优化算法而言，现阶段最关键的任务是降低量子近似优化算法中量子线路深度对其性能的影响。...给定一个无向图G，其顶点i∈V，边缘（i，j）∈E，求解MaxCut问题得到V的两个子集S0和S1，使得S0∪S1=V，S0∩S1=∅，边数（i，j）中i∈S0和j∈S1，且j尽可能大。
文章背景：在Excel中，如果想要实现近似匹配，可以使用Vlookup函数。在Power Query中，也可以实现查找并返回等于或介于两个数据点之间的值。...在Power Query中实现近似匹配的步骤如下： （1）连接到源表和查找表； （2）准备查找表。重命名键列，以确保它们在两个表中匹配。 （3）执行匹配。
相应方法 访问资源数据 （使用getInputStream） 对于获取head头部信息 java 提供了以下方法 ?...image.png 设置头部信息 setRequestProperty()方法 服务端程序脚本进行java表单提交 表单提交流程图 ? image.png GET和POST区别 ?...URLEncoder(value,"UTF-8"+"&")); out.print(name2 + "=" + URLEncoder(value,"UTF-8")); out.close() //关闭输出 发送E-mail...image.png java -classpath .:path/to/mail.jar path/to/message.txt 运行程序
e语言，也叫“易语言” 是一种中文的编程语言 官网详细的介绍在这里： 1。非运行语句。 非运行语句包括以下几种。
java泛型 java泛型(generics)是jdk5引入的新特性,泛型提供了编译时类型安全检测机制,该机制运行开发者在编译时检测到非法的类型....K和V 表示key,value,比如用于map的通配符 T(type) 表示具体的一个java类型 E (element) 表示一个元素,例如List 除了这几个特定意义的通配符之外,还存在 ?...无界通配符,这个东西一般会在方法参数上使用,搭配 和 使用 上界通配符 该符号表示,在参数中,传入的类型必须是E或者继承与...extends Map> E test( E e) { return e; } 可以看出,在test方法中,传入了hashmap(实现了Map接口),可以正常使用 如果有多个类型参数...通配符 在上面我们可以看到,上界通配符是 ,下界通配符确是 ?和T都表示不确定的类型,区别在于一个是字母,可以直接操作,但是对?
前言 Java 泛型（generics）是 JDK 5 中引入的一个新特性, 泛型提供了编译时类型安全检测机制，该机制允许开发者在编译时检测到非法的类型。...表示不确定的 java 类型 T (type) 表示具体的一个java类型 K V (key value) 分别代表java键值中的Key Value E (element) 代表Element ？...在类型参数中使用 extends 表示这个泛型中的参数必须是 E 或者 E 的子类，这样有两个好处： 如果传入的类型不是 E 或者 E 的子类，编译不成功 泛型中可以使用 E 的方法，要不然还得强转成...E 才能使用 private E test(K arg1, E arg2){ E result = arg2; arg2.compareTo...在公众号菜单中可自行获取专属架构视频资料，包括不限于 java架构、python系列、人工智能系列、架构系列，以及最新面试、小程序、大前端均无私奉献，你会感谢我的哈
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