今天上课老师布置了一道pthon的课题,关键是和数学有关数学又是我的弱项头有点小大
古代的勾三股四弦五中说的弦就是我们要说的正弦,也就是直角三角形中的斜边,叫做弦,股就是人的大腿,古人称直角三角形长的那个直角边就叫做股。
有任务需要处理一堆收集来得开源数据集,在服务器单机跑了一天才给结果,多方咨询有HPC可以用,或者叫supercomputer,或者叫计算机集群,大部分的简称grid。看了wiki、confluence,给出一堆链接在脑海中织出密密麻麻的蜘蛛网——无从下手。居然没有use case出发端到端的参考demo,真是无力吐槽。自力更生求助google,youtube,stack overflow,梳理下来,简而言之,可以理解分而治之多线程的多处理核(cpu/gpu)的版本,涉及算力资源调度引入slurm,涉及通讯引入mpi。
A货:什么!你不会背圆周率(鄙夷的眼神) 3.1415926535 8979323846 26433...
前几天在Python最强王者交流群有个叫【Chloe】的粉丝问了一个Python基础的问题,关于and和or,这里拿出来给大家分享下,一起学习下。
Python的程序执行方式:Python的程序编辑窗口、Python的解释器提示符。
使用一个桌面型的六轴机械臂,在机械臂的末端安装一个摄像头,来进行人脸识别和跟踪的一个功能。该功能分为两个模块,一个是人脸识别模块,另一个是机械臂的运动控制模块。
python经常作为机器学习的首选,有一个统计,50%以上的机器学习开发者使用python。在学习机器学习之前需要熟悉以下几个python模块: numpy Python没有提供数组,列表(List)可以完成数组,但不是真正的数组,当数据量增大时,它的速度很慢。所以Numpy扩展包提供了数组支持,同时很多高级扩展包依赖它。是以矩阵为基础的数学计算模块,纯数学。 SciPy SciPy是数学,科学和工程的开源软件。 它包括用于统计,优化,集成,线性代数,傅里叶变换,信号和图像处理,ODE解算器等的模块。Sci
TOPS是每秒数万亿或万亿次操作。它主要是衡量可实现的最大吞吐量,而不是实际吞吐量的衡量标准。大多数操作是 MAC(multiply/accumulates),因此:
提起祖冲之,大家最熟悉的就是他在计算圆周率π方面的杰出贡献,祖冲之在前人研究圆周率的基础上进一步得出精确到小数点后7位的结果,给出不足近似值3.1415926和过剩近似值3.1415927,即:
次表面散射(Subsurface scattering,SSS),是光在传播时的一种现象。光一般会穿透物体的表面,并在与材料之间发生交互作用而被散射开来,在物体内部在不同的角度被反射若干次,最终穿出物体[1]。对于大理石,皮肤,树叶,蜡和牛奶等材料,次表面散射对于提升材质的质感而言非常重要。
自从 DeepMind 团队提出 DQN,在 Atari 游戏中表现出超人技巧,已经过去很长一段时间了。在此期间持续有新的方法被提出,不断创造出 Deep RL 领域新 SOTA。然而,目前不论是同策略或异策略强化学习方法(此处仅比较无模型 RL),仍然需要强大的算力予以支撑。即便研究者已将 Atari 游戏的分辨率降低到 84x84,一般情况下仍然需要使用 GPU 进行策略的训练。
有些同学没能区分拍频和人耳能听到的声音频率下限20Hz的区别,在群里发表了疑惑。虽然这个问题很快就解决了,但另一个问题产生了——人耳能不能分辨7Hz以上的拍? 为了验证,首先要制作一个可以产生并合成任意频率的发生器。这个很自然地就想用程序控制扬声器,但是我只有Python的环境……
本文使用香橙派AIpro开发板,实现Yolov5的框架部署,并使用预训练模型进行图像识别。OrangePi AIpro 是2023.12月初,香橙派联合华为发布了基于昇腾的Orange Pi AIpro开发板,提供8/20TOPS澎湃算力,支持复杂的计算任务,适用于AI边缘计算、深度视觉学习、视频流AI分析等多个领域。作为业界首款基于昇腾深度研发的AI开发板,它搭载了高性能处理器和丰富的AI加速硬件,支持神经网络推理、图像识别等高计算需求的任务。
最近学到了Pyhton中循环这一章。之前也断断续续学过,但都只是到了函数这一章就停下来了,写过的代码虽然保存了下来,但是当时的思路和总结都没有记录下来,很可惜。这次我开通了博客,就是要把这些珍贵的学习思考总结记录下来。从现在开始。
最近在做一个项目,用到了Power Automate从excel online中获取一个表提交到流数据集中。
卢卡斯定理: 求 C m n m o d p C_m^n~mod~p Cmn mod p 设 m = a 0 p 0 + a 1 p 1 + ⋯ + a k p k m={a_0}^{p_0}+{a_1}^{p_1}+\cdots+{a_k}^{p_k} m=a0p0+a1p1+⋯+akpk 设 n = b 0 p 0 + b 1 p 1 + ⋯ + b k p k n={b_0}^{p_0}+{b_1}^{p_1}+\cdots+{b_k}^{p_k} n=b0p0+b1p1+⋯+bkpk 则 C
现代数学是建立在公理化的体系之上,可以认为是形而上学。公理化是数学的本质所在,古代中国人建立过数学的辉煌,但是却似乎并没有去思考数学的本质,而古希腊的《几何原本》是人类有史以来记载的最早数学往公理化方向努力,尽管《几何原本》中存在着公理的不完备,证明过程中依然有”想当然“的成分,比如直线上除某点之外的一点(几何原本中并没有公理支持直线上除了某点之外还可以取一点),但是往公理化运行的这个历史意义巨大。 很长时间,我都不太认为古代数学有哪些惊人,只是还知道勾股定理,杨辉三角,以及祖冲之算圆周率等。
前几天,后台老有小伙伴留言“爱心代码”。这不是Crossin很早之前发过的内容嘛,怎么最近突然又被人翻出来了?后来才知道,原来是一部有关程序员的青春偶像剧《点燃我,温暖你》在热播,而剧中有一段关于期中考试要用程序画一个爱心的桥段。
前几天,后台老有小伙伴留言“爱心代码”。这不是很早之前发过的内容嘛,怎么最近突然又被人翻出来了?后来才知道,原来是一部有关程序员的青春偶像剧《点燃我,温暖你》在热播,而剧中有一段关于期中考试要用程序画一个爱心的桥段。
摘要:在数据挖掘中,K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。
前几天在Python钻石交流群有个叫【dcpeng】的粉丝问了一个关于Python基础的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习。
探索 Jetson Nano 为 myCobot 280 提供的强大功能,机器人技术的一个有前途的组合
量子计算机的算力可体现为量子计算机可实现并行计算, Grover算法(Quantum Search Algorithm)是量子计算领域的主要算法之一。Grover算法是由Grover于1996年提出的平方根加速的随机数据库量子搜索算法,旨在利用量子计算机进行比经典计算机更快的数据搜索。在数据库足够混乱且没有具体的数据结构限定的条件下,Grover算法可以快速解决从N个未分类的客体中寻找出某个特定个体的问题。除搜索时间远短于经典计算外,其强大之处还在于Grover算法的公式可适用于很多问题,比如:密码学、矩阵和图形问题、优化以及量子机器学习等。本文将从Grover算法的实现原理、应用与实践等方面介绍Grover算法。
随机抽样是蒙特卡罗法的一种应用,有直接抽样法、接受拒绝抽样法等。接受拒绝法的基本想法是,找一个容易抽样的建议分布,其密度函数的数倍大于等于想要抽样的概率分布的密度函数。按照建议分布随机抽样得到样本,再按要抽样的概率分布与建议分布的倍数的比例随机决定接受或拒绝该样本,循环执行以上过程。
求解线性方程组是科学计算中的一个基础问题,也可利用线性方程组构造复杂的算法,如数值计算中的插值与拟合、大数据中的线性回归、主成分分析等。而正是由于线性求解问题在学科中的基础性作用,其在科学、工程、金融、经济应用、计算机科学等领域也应用广泛,如常见的天气预报,需要通过建立并求解包含百万变量的线性方程组实现对大气中类似温度、气压、湿度等的模拟和预测;如销量预测,需要采用线性回归方式的时序预测方法进行预测。
对于三角形,三边长分别为a, b, c,给定a和b之间的夹角C,则有:。编写程序,使得输入三角形的边a, b, c,可求得夹角C(角度值)。
CVPR2018: Unsupervised Cross-dataset Person Re-identification by Transfer Learning of Spatio-tempora
欧拉恒等式用Pi把5个最重要的数连在一起。海森堡测不准原理包含圆周率,它表明物体的位置和速度不能同时精确测量。在许多公式中Pi是一个正态常数,包括高斯/正态分布。Reimann zeta函数取2时,收敛到一个因子Pi。
OrangePi AIPro 是一款基于昇腾AI技术的开发板,它采用华为昇腾910E AI芯片,集成4核64位CPU和AI处理器,支持8TOPS AI算力,拥有8GB/16GB LPDDR4X内存,支持千兆网口、GPIO接口、双HDMI接口、WIFI5+BT4.2、USB3.0和USB Type-C 3.0接口等,采用Type-C供电(还支持MIPI接口的摄像头和DSI屏幕,后续有了这些外设可以继续开发)。Orange Pi AIpro支持Ubuntu、openEuler操作系统,满足大多数AI算法原型验证、推理应用开发的需求。
接上 就是这一篇 ZeroDesigner,公众号:FindKeyPython每日一谈|No.25.实例.6-Life.2-Python-生成密码 我思考了一下,这样保密性虽然很强 但是他不道德,你反正肯定记不住,我也记不住 'g63wN4d69$65g11' 而且你保存这个密码到文件中,再给文件加密还是弱密码 基本等于没用 那么怎么拿到一个比较好记的强密码呢 其实我觉得需要满足三个问题 1.常用单词组合,满足记忆 2.足够强,防止破解 3.在不同的平台上,有不同的形式,防止厂家泄漏隐私 先考古 看下常用的
计算机音频领域,有近百年的历史,论起这个行业的翘首,DAW(数字音频工作站)当之无愧,集行业各种顶尖技术和人才,产生出工业级标准如Pro Tools,各方一霸如Cubase, Logic, FL Studio ......
由于要在内网开发地图项目,不能访问在线的地图服务了,就想把地图瓦片下载下来,网上找了一些下载器都是需要注册及收费的,否则下载到的图都是打水印的,如下:
很多时候 我们需要对数字进行四舍五入计算 我们就以π为例吧 (我不会告诉你Excel里面有个函数专门的函数PI的) 📷 ROUND(数字,四舍五入的位数) 我们可以四舍五入到2位小数 📷 或者-1位小数 📷 其实就是在十位对个位四舍五入 因为3小于5所以≈0 但是有些时候我们要的不仅仅是四舍五入 我们有可能向上取整 (这时候用Roundup) 或者向下取整 (这时候用Rounddown) 向上up 向下down 很好记吧 ROUNDUP(数字,四舍五入的位数) 向上取整,就是不管大小全部取最接近的大于
如果这里出现这个,是电压不够,因为我上面是USB转TTL上面的5V直接PI,后面就报错了。
由于CASCI/CASSCF计算量随活性空间呈指数增长,超过(16,16)的计算在高配机器上几乎不可能。近似求解大活性空间的方法通常有DMRG, selected CI等等。Block-1.5是做DMRG计算的经典程序,由Sandeep Sharma和Garnet Chan开发,虽然早在5年前就不更新了,但其计算速度仍高于很多同类程序。Block-1.5一般结合PySCF使用,可以进行DMRG-CASCI,DMRG-CASSCF和DMRG-SC-NEVPT2等计算。笔者之前在公众号上将该程序的安装拆分为几篇短文
蒙地卡罗为摩洛哥王国之首都,该国位于法国与义大利国境,以赌博闻名。蒙地卡罗的 基本原理为以乱数配合面积公式来进行解题,这种以机率来解题的方式带有赌博的意味,虽然在精确度上有所疑虑,但其解题的思考方向却是个值得学习的方式。
今天我们看一道 leetcode hard 难度题目:通配符匹配。 题目 给你一个输入字符串 (s) 和一个字符模式 (p) ,请你实现一个支持 '?' 和 '*' 匹配规则的通配符匹配: '?' 可
#写在前面 老习惯,正文之前瞎扯一通。HMM学了很久,最初是在《统计学自然语言处理》里面就学到了相关内容,并且知道HMM CRF一直都是NLP比较底层比较基础且较为有效的算法模型(虽然感觉还是挺难的),之前仅仅局限在了解前向算法和维特比算法上。也没有去写代码,只知道个大概思路。最近从52nlpHMM系列讲解再次入手,结合多篇博客、github项目以及李航的《统计学习方法》比较全面的对HMM做了一次学习,要求对自己强制输出,所以在整体公式推导没有什么大问题之后,昨天花了一天完善了代码,今天来做一个全面的讲解,为人为己。 本文还是坚持自己的风格,讲解和公式穿插进行,数学公式永远是最精炼的语言 ^_^
发现一个现象是,数据挖掘案例并没有太多的类class,只用函数def就能跑完,但是Django等web应用就用到大量类。
来源:DeepHub IMBA 本文约2400字,建议阅读9分钟 国外大佬将通过分析,证明Python 3.14 将比 C++更快。 Python 是数据科学 (DS) 和机器学习 (ML) 中最常用的脚本语言之一。根据“PopularitY of Programming Languages”,Python 是 Google 上搜索次数最多的语言。除了作为将各种 DS/ML 解决方案连接在一起的出色胶水语言之外,它还有许多库可以对数据进行方便处理。 我们以前也发过文章做过一些3.11 版的测试。因为这个版本
Python 是数据科学 (DS) 和机器学习 (ML) 中最常用的脚本语言之一。根据“PopularitY of Programming Languages”,Python 是 Google 上搜索次数最多的语言。除了作为将各种 DS/ML 解决方案连接在一起的出色胶水语言之外,它还有许多库可以对数据进行方便处理。
先给出结论,对该语句用法简单的解释就是:如果if __name__ == '__main__' 所在模块是被直接运行的,则该语句下代码块被运行,如果所在模块是被导入到其他的python脚本中运行的,则该语句下代码块不被运行。
维特比算法是安德鲁.维特比(Andrew Viterbi)于1967年为解决通信领域中的解码问题而提出的,它同样广泛用于解决自然语言处理中的解码问题,隐马尔可夫模型的解码是其中典型的代表。无论是通信中的解码问题还是自然语言处理中的解码问题,本质上都是要在一个篱笆网络中寻找得到一条最优路径。 所谓篱笆网络,指的是单向无环图,呈层级连接,各层节点数可以不同。如图是一个篱笆网络,连线上的数字是节点间概念上的距离(如间距、代价、概率等),现要找到一条从起始点到终点的最优路径。
近日谷歌的有关量子霸权的论文登上了Nature杂志150年刊的封面位置,而再次罢占各大媒体的头条位置,其实这篇文章之前曾经短暂上过NASA的网站,而这次美国的伊万卡公主甚至也直接发推,官宣美国实现量子霸权。
飞哥注:这篇是我同事苏惠写的,内容更全面,代码更完整,我的上一篇plink计算的PCA为什么和GCTA计算的不一样?是一个引子,而且这一篇给出了plink --pca 样本数时,
有人会疑问了,这怎么算最美代码?其实,今天之所以写这篇文章,要从下面的这幅图说起,我们慢慢道来。
1.1.3: Modules and Methods 模块和方法 让我们谈谈模块。 Let’s talk a little bit about modules. Python模块是代码库,您可以使用import语句导入Python模块。 Python modules are libraries of code and you can import Python modules using the import statements. 让我们从一个简单的案例开始。 Let’s start with
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