我想得到一些厄米矩阵的基态能量(见下面代码中这个矩阵的定义),并用矩阵参数“相位”来绘制它。
import scipy.sparse as sparse
import scipy
import numpy
import numpy as np
import math
from scipy.special import binom
import cmath
import sympy
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
from copy import *
from numpy import linalg as LA
M=5#DIMENS
我正在尝试通过一个ps和两个workers分发TensorBox ReInspect implementation ()。我已经在sv.managed_session中添加了训练代码。
def train(H, test_images, server):
'''
Setup computation graph, run 2 prefetch data threads, and then run the main loop
'''
if not os.path.exists(H['save_dir']): os.makedirs(
给定3个具有整数(正数和负数)的可变长度数组,可以通过乘积每个数组中的一个元素来找到最大乘积。
例如:
A = [ 10, -10,15,-12];
B = [10, -12,13,-12];
C = [-11, -10, 9,-12];
上述数组的:使用15、-12、-12.的最大乘积= 2160
我尝试使用蛮力方法O(N^3)实现它,使用三个嵌套的for循环,但我正在寻找更优化的方法。
int[] A = new int[]{10,-10,15,-12};
int[] B = new int[]{10,-12,13,-12};
int[] C = new int[]{-11,-10,9,-
我正在为呼叫中心创建报告。报告中的分机可以是源,也可以是目标。我需要这份报告同时按src和dst排序。因此,在分机中最小号码处发起或终止的所有呼叫将首先列出,然后列出下一个号码,依此类推。等等。下面的查询将为我提供src的所有调用,然后是dst中的所有调用,但我不知道如何实现我的目标。谢谢你的帮助!
select src, dst, calldate, disposition from cdr where calldate > '2020-11-07' and calldate < '2020-11-12'
and disposition =
这就是我到目前为止想出来的。现在,我已经用固定号码替换了用户输入,以便更快地进行故障排除。
n = 5
e = 0.5
L = range(1, 20+1)
k = 0
a = min(element for element in L if element > k)
while (n/a) > e:
k = k + 1
a = min(element for element in L if element > k)
if (n/a) < e:
prin
使用MySQL5.1.51 (在ColdFusion9中,尽管我不认为这有什么不同),我有以下查询
<cfquery datasource='localReferralData' name="getFiles">
SELECT messageID, patientsex, dateSent, patientTitle,
patientFirstname, patientLastname
FROM messages
WHERE filedata is not null
AND datesent > {ts '2012-03-10 00:0
我有expense和income两种模型,它们分别有多到多的关系,refunds和expenses。我想在column_property表上创建一个expense,这个表名为refunded_amount,按照以下伪代码填充(使用相同的refund.income_id过滤费用):
expenses = [exp1, exp2]
payment = income.amount
for exp in expenses:
amt = exp.amount
if amt <= payment:
exp.refunded_amount += amt
这里是Python的化纤库的一个例子,
from pyevolve import G1DList
from pyevolve import GSimpleGA
import time
def eval_func(chromosome):
score = 0.0
for value in chromosome:
if value == 50:
score += 1
return score
genome = G1DList.G1DList(20)
genome.evaluator.set(eval_func)
ga = GSimpl
我有一个dataframe,df,它有三列A、B和C,如下所示。我想要的是一个数据,df2,它有三列X、Y和Z;其中,当B列中的值为“是”时,列Z取列C的最小值,对于列X中给出的A列中的每一类值都是这样做的。此外,如何在给定的df3中添加df列,突出显示与此最小值对应的行1。
我试过什么?
df2 = df.loc[df.groupby("A")["C"].idxmin()]
这只适用于两列。怎样才能对B栏适用条件?
df
A B C
1 YES 20
1 YES 13
1 NO 18
1 NO 4
1 NO 9
1 YES
是否有一种有效的方法来计算表中数据的组内日期差异(以天为单位):
x = pd.DataFrame(
{'grp':['A','A','A','B','B','B'],
'dt':pd.DatetimeIndex(['1/1/00 00:00:00','1/2/00','1/3/00','1/2/01','1/3/01','1/5/01'])})
x
Ou
我想得到每个设计和类型的不同记录,每个记录的随机id是不可能使用的
select distinct Design, Type, ID from table
它将返回所有值--这是我表的结构
Design | Type | ID
old chair 1
old table 2
old chair 3
new chair 4
new table 5
new table 6
newest chair 7
可能结果
Design | Type | ID
old table 2
old chair 3
new chair 4
new table 6
newest chair 7
以下算法的大O值是多少?为什么是这个值?
algorithm A (val array <ptr to int>)
1 n = 0
2 loop ( n < array size )
1 min = n;
2 m = n;
3 loop ( m < array size)
1 if (array[m] < array[min])
1 min = m;
4 swap(array[min],array[n]);
3 n = n + 1
我的回答是O(n^2),我说的对
我有leetcode.com给我的问题
问题陈述:
给定由2n个整数组成的数组,您的任务是将这些整数分组为n对整数,例如(a1,b1),(a2,b2),.,( an,bn),使最小和(ai,bi)尽可能地从1到n。
例1:输入: 1,4,3,2
产出:4
说明:n为2,最大对和为4= min(1,2) + min(3,4)。
注意:n是一个正整数,在1,10000的范围内。数组中的所有整数都在- 10000,10000的范围内。
我试图使用下面的javascript代码来解决这个问题。
// NOTE: This is more optimal and can work
function ch
我感兴趣的是以这样一种方式重新排序列表,以最大化相邻元素之间差异的平方和(循环)。下面是一段Python代码,它在阶乘时间内强行实现了解决方案,因此您可以理解我的意思:
def maximal_difference_reorder(input):
from itertools import permutations
best_sum = 0
best_orderings = []
for x in permutations(input):
d = np.sum(np.diff(x)**2) + (x[0] - x[-1])**2
i
我是Unity的新手,但我在Java方面有一年半的经验。我理解大多数unityscript的东西,但我仍然在试图弄清楚如何以第一人称从场景中拾取对象。这是我拾取东西的方法,但我不知道如何告诉计算机应该拾取哪个对象,谢谢!
#pragma strict
function Start () {
}
var SpawnTo : Transform;
var Object1 : Transform;
var dist = 4;
private var isHolding = false;
function Update () {
if(Input.GetKeyDown(KeyCode