大一复习计划(1/∞)(1/\infty)(1/∞) 向量代数与空间解析几何 ---- 第一节 向量及其线性运算 卦限: 同 二维的象限 当 z 为正时 在 1 - 4 象限,反之则在 5 - 8 象限. 方向角与方向余弦: (cosα,cosβ,cosγ)=(x∣r⃗∣,y∣r⃗∣,z∣r⃗∣)=1∣r⃗∣(x,y,z)=rr⃗=e⃗(\cos \alpha,\cos\beta,\cos\gamma) = \left (\frac{x}{|\vec r|},\frac{y}{|\v
相信很多人初学的时候和我一样对这种三维空间的几何体计算方面有困难。我也曾百度过关于几何体体积/表面积的求法,但是始终不是很明白百度上的那种方法。这篇文章让你彻底理解这个万能的几何思想:“元素法”
过去两个月,例子君每天总结和梳理小例子,关于Python基础、常用内置库、正则表达式、装饰器、生成器、迭代器、绘图工具,Python多线程等。它们很简单,也就几行代码,各位读者反映也很不错哒,养成了每天看小例子的习惯。
行列式在数学中,是一个函数,其定义域为det的矩阵A,取值为一个标量,写作det(A)或 | A | ,可以看作在几何空间中,一个线性变换对“面积”或“体积”的影响。
公众号之前有讲了好几期关于Monte Carlo算法的推文。过冷水自以为感觉能够让大家明白什么是Monte Carlo算法。只叹数学方法的深奥灵活岂是一朝一夕就可以掌握的,本期过冷水就和大家分享一下大家所不知道的Monte Carlo算法。
image.png 相信大部分同学曾经都学习过快速排序、Huffman、KMP、Dijkstra等经典算法,初次学习时我们惊叹于算法的巧妙,同时被设计者的智慧所折服。于是,我们仔细研读算法的每一步,甚至去证明算法的正确性,或者是去尝试优雅地实现这些算法。总之,我们会花费很大的时间精力去理解这些智慧的结晶。 然而,现在对于这些经典的算法你仍然了然于胸吗?就算现在你仍然记得这些算法的步骤,你敢确保一年后、十年后自己不会忘记?我想没有多少人敢保证吧。 我们当然希望自己掌握一个算法后,就永远不会忘记,最好还能举一反
C. Ancient Berland Circus time limit per test 2 seconds memory limit per test 64 megabytes input standard input output standard output Nowadays all circuses in Berland have a round arena with diameter 13 meters, but in the past things were differen
今天,讲一个数据分析或机器学习里非常重要的概念,置信度和置信区间。为什么说置信度和置信区间非常重要?举个例子。
今天我们再进入下一个领域——以极限为基础的微积分,看看在这个领域,到底什么才是基本定理。
实验目的:掌握类的继承、抽象类的定义和使用、对象的向上转型。 实验内容:已知若干图形,求以该图形为底的锥体的体积。 实验要求:用面向抽象的思想实现。 实验步骤: 1、程序总体框架
在上一篇推送中总结了用数学方法直接求解最小二乘项的权重参数,然而有时参数是无法直接求解的,此时我们就得借助梯度下降法,不断迭代直到收敛得到最终的权重参数。首先介绍什么是梯度下降,然后如何用它求解特征的权重参数,欢迎您的阅读学习。 1 梯度下降 梯度是函数在某点处的一个方向,并且沿着该方向变化最快,变化率最大。 沿着梯度这个方向,使得值变大的方向是梯度上升的方向,沿着使值变小的方向便是下降的方向。 综上,梯度下降的方向就是在该点处使值变小最快的方向。 2 梯度下降求参数 2.1 求梯度 在上个推送中我们得出了
前面三天推送机器学习线性回归算法之最小二乘法,从假设到原理,详细分析了直接求解和梯度下降两种算法,接下来手动编写python代码实现线性回归的算法吧。 01 数据预处理 在拿到一个数据集后,往往需要经
11. Container With Most Water Total Accepted: 86363 Total Submissions: 244589 Difficulty: Medium Given n non-negative integers a1, a2, ..., an, where each represents a point at coordinate (i, ai). n vertical lines are drawn such that the two endpoints of
材料力学的任务就是在满足强度、刚度和稳定性的要求下,以最经济的代价,为构件确定合理的形状和尺寸,选择适宜的材料,为构件设计提供必要的理论基础和计算方法。
注意这里的方法__intit__(self)下划线是前面两个下划线,后面两个下划线,并不是一个下划线。
在一切理论成就中,未必再有什么像17世纪下半叶微积分的发现那样被看作人类精神的最高胜利了,如果在某个地方我们看到人类精神的纯粹的和唯一的功绩,那正是在这里。——恩格斯
“ 数据挖掘算法基于线性代数、概率论、信息论推导,深入进去还是很有意思的,能够理解数学家、统计学家、计算机学家的智慧,这个专栏从比较简单的常用算法入手,后续研究基于TensorFlow的高级算法,最好能够参与到人脸识别和NLP的实际项目中,做出来一定的效果。”
为了贪图奖金,我又参加比赛了。。。去年得两个二等奖,今年不知道怎么样。这次选题我没有选C,但还是选了一个物理的题目,而且基本上和去年我的赛题是差不多的。
输入:新建文件夹,建立一个新的Excel,写入图1数据,并重命名这页sheet为计算,并将Excel,和Python文件都要保存在这个文件夹里面,如果不这样的话就要在写Python的时候把路径写完整。
Java中有八种基本数据类型,分别为:byte、short、int、long、float、double、char、boolean。 这八种基本类型都有对应的包装类,分别为:Byte、Short、Integer、Long、Float、Double、Character、Boolean。 面试时时常会闻到这八种基本类型及其包装类,而且各种基本类型所占的字节数即使记不住、能用代码实现也是可以的。所以给出基本数据类型所占字节的代码。以供大家参考。
在 【组合数学】递推方程 ( 无重根递推方程求解实例 | 无重根下递推方程求解完整过程 ) 博客中介绍了 “常系数线性齐次递推方程” 的通解求法 ;
最近某某中央直属企业,大型金融央企银行的软件中心近期进行的一次薪资调整,取消了执行已久的13薪制,在业界引起了广泛的关注。
我们应该都学过三角函数吧,比如正弦函数,在最初接触到这方面的知识的时候,我们要求sin30°是不是要去查一个叫做“三角函数值查表”的东西,然后得出sin30° = 0.5。
所谓"水仙花数"是指一个三位数,其各位数字立方和等于该数本身。例如:153是一个"水仙花数",因为153=1的三次方+5的三次方+3的三次方。
读书笔记(十) %% 矩阵的操作 format short A = magic(3) %产生三阶幻方矩阵 sum(A) %对列求和 sum(A')' %对行求和 sum(diag(A)) %对主对角线求和 sum(diag(flipud(A))) %对副对角线求和 sum(1:9)/3 %第一项到第九项和的三分之一 for k = 0:3 rot90(A,k) %将A逆时针旋转k个90度 rot90(A',k) %
最近做题,老是遇到了一些公式比如An=An-1+An-2,然后给你一个巨大n的数据,要你求An的值,然后以前做起来,还是比较的顺手的,但是时间抹去了记得的记忆,说明没有学会,于是又花掉一些时间,来回顾以及学习快速矩阵算法。 其实,每一次我们想到快速矩阵的时候,就可能会产生一个问题? 矩阵该怎么构造,在已经知道了公式的情况下。 不妨以一个我们所收悉的列子:(引自一位 http://www.cnblogs.com/frog112111/archive/2013/05/19/3087648.html
PERT图是软件工程中非常重要的工具之一。通过它,我们可以更好地理解项目流程,评估项目风险制定有效的项目计划。同时,通过对PERT图的相关计算,我们可以更好地把握项目进度和资源分配情况从而确保项目的顺利完成。
$$ \begin{aligned} P(B-A)&=P(B)-P(AB) \ P(A\cup B)&=P(A)+P(B)-P(AB) \ P(A\cup B \cup C) &=P(A)+P(B)+P(C) \ &-P(AB)-P(AC)-P(BC) \ &+P(ABC) \end{aligned} $$
参考网址:http://www.lsngo.net/2018/01/07/graphics_plane/
题目描述: 输入一个整数,输出该数二进制表示中1的个数。其中负数用补码表示。 ---- 整数二进制求法: 十进制转成十六进制: Integer.toHexString(int i) 十进制转成八进制 Integer.toOctalString(int i) 十进制转成二进制 Integer.toBinaryString(int i) 这3个函数都可以将十进制的整数转换成二、一六、八进制数 不过转换后的结果都是字符串的形式 ---- 负数的( 32位 )补码: 思路:求负数的补码的方法。 注意
关于二进制转格雷码,其法则是保留二进制码的最高位作为格雷码的最高位,而次高位格雷码为二进制码的高位与次高位相异或,而格雷码其余各位与次高位的求法相类似。
关关的刷题日记60 – Leetcode 437. Path Sum III 题目 题目的意思是给定一个二叉树,让我们找到路径节点和等于给定值的路径的个数。这里的路径不一定是从根节点到叶子节点,可以是
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。
如图表示一个房价预测的数据集,x轴表示房子的面积,y轴表示对应的房价,现在需要做的就是用一条直线拟合这些数据,使得给出一个新的房子面积,可以预测出它的房价。当然,可以用曲线来拟合数据使得预测更加准确,但是目前只先讨论单变量的线性回归,即用直线来拟合数据。
首先了解它的一般求法(欧几里得算法):假设存在两个数A和B,假如A%B的结果不为0,那么A和B的最大公约数是B与A%B的最大公约数,一直往下计算,直到后者为0,此时的最大公约数为A’(注意不是A而是A’)。就比如上边的例子,当A%B==0的时候,最大公约数就是B了,这个A’就代表B。
设有两整数a和b: ① a%b得余数c ② 若c==0,则b即为两数的最大公约数 ③ 若c!=0,则a=b,b=c,再回去执行①。
(VRPinea 10月14日讯)今日重点新闻:VR串流工具《Virtual Desktop》已经正式登陆海外PICO商店;Meta已提交文件请求法庭驳回FTC反垄断诉讼;UFC与Meta合作将MMA引入《Horizon Worlds》。
随着科技和数据科学的迅速发展,我们可以获取到大量关于地球的数据,这些数据包含了丰富的信息,涉及地理、气候、环境等方方面面。而Python作为一门功能强大且易学的编程语言,为我们提供了处理地球数据的优秀工具和技术。在本文中,我们将探索一道关于地球数据的Python程序练习题,通过实践和应用,发现Python编程的魅力。
之前过冷水在推文中三维空间分布函数绘制实例中和大家分享了对分布函数g(r)的程序实现方法。只要你认真学习专研总有新的发现,这不过冷水就接触到了一种叫做相对角距离的方法,应用该方法可以得到一个完整的峰值函数,了解液态结构的应该知道称之为第一配位球层对分布函数。图像如下:
格雷码,又叫循环二进制码或反射二进制码,格雷码是我们在工程中常会遇到的一种编码方式,它的基本的特点就是任意两个相邻的代码只有一位二进制数不同,这点在下面会详细讲解到。格雷码的基本特点就是任意两个相邻的代码只有一位二进制数不同,这点很重要。常用的二进制数与格雷码间的转换关系如下表:
为了让读者更好理解,笔者概率论中最核心的概念以及概念之间彼此的关系绘制成了下图,那么接下来笔者开始“讲故事”了。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍梯度的调试,应用梯度下降法最主要的就是计算梯度,但很有可能计算梯度程序没有错但是求得的梯度是错误的,这个时候就需要使用梯度调试的方式来发现错误。
2.点对中两个点有连边,如果有连边,这个很好处理,跑一遍边就好了,要注意重边,所以我们开一个map存,如果直接遍历边集会重复计数(计数d[a]+d[b]-cnt[a,b]>quert[i]) cnt[a,b]是map中该点对出现次数,这里我们做个处理,比如(1,2)、(2,1)都视为同一个点对
从小学我们都知道,三角形的面积是底乘以高除以2。那么已知任意一个三角形的三条边,如何能够求出三角形的面积呢?这里我们用到了海伦公式。
数论是纯粹数学的分支之一,主要研究整数的性质。整数可以是方程式的解(丢番图方程)。有些解析函数(像黎曼ζ函数)中包括了一些整数、质数的性质,透过这些函数也可以了解一些数论的问题。透过数论也可以建立实数和有理数之间的关系,并且用有理数来逼近实数(丢番图逼近)。 按研究方法来看,数论大致可分为初等数论和高等数论。初等数论是用初等方法研究的数论,它的研究方法本质上说,就是利用整数环的整除性质,主要包括整除理论、同余理论、连分数理论。高等数论则包括了更为深刻的数学研究工具。它大致包括代数数论、解析数论、计算数论等等。
正数的补码计算:与原码相同 负数的补码计算: ①先求出负数的原码,如-4的原码为1000 0100 ②通过原码求出反码,负数的反码就是:除符号位以外,其他位全部取反,如-4的反码为1111 1011 ③负数的补码等于负数的反码末位+1,如-4的补码为1111 1100 特例:约定-128的补码为1000 0000
这道题目初接触时,我能想到的只是穷举,但提交时超出时间限制。直到看到题解中的双指针法,不自觉感叹牛比。这是官方题解中给的说明:
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