- 蓝桥杯 之 算法训练 P1103 编程实现两个复数的运算。设有两个复数 和 ，则他们的运算公式为： 要求:（1）定义一个结构体类型来描述复数。 （2）复数之间的加法、减法、乘法和除法分别用不用的函数来实现。 （3）必须使用结构体指针的方法把函数的计算结果返回。 说明：用户输入：运算符号(+,-,*,/) a b c d. 输出：a+bi，输出时不管... 蓝桥杯 之 算法训练 P1103 编程实现两个复数的运算。设有两个复数 和 ，则他们的运算公式为： 要求:（1）定义一个结构体类型来描述复数。 （2）复数之间的加法、减法、乘法和除法分别用不用的函数来实现。 （3）必须使用结构体指针的方法把函数的计算结果返回。 说明：用户输入：运算符号(+,-,*,/) a b c d. 输出：a+bi，输出时不管...
- Linear Algebra 线性代数 在形式化直观概念时，常用的方法是构造一组对象（符号）和一组规则来操纵这些对象。 这被称为代数。 线性代数是研究向量和某些代数规则来操纵向量。 我们中的许多人从学校知道的向量被称为“几何向量”，通常用字母就加上上方的一个小箭头表示，例如... Linear Algebra 线性代数 在形式化直观概念时，常用的方法是构造一组对象（符号）和一组规则来操纵这些对象。 这被称为代数。 线性代数是研究向量和某些代数规则来操纵向量。 我们中的许多人从学校知道的向量被称为“几何向量”，通常用字母就加上上方的一个小箭头表示，例如...
- 目录 目录前文列表伯努利分布二项分布 前文列表 计数原理 组合与排列 统计与分布之高斯分布 统计与分布之泊松分布 伯努利分布 伯努利分布（Bernoulli Distribution），是一种离散分布，又称为 “0-1 分布” 或 “两点分布”。例如抛硬币的正面或反面，物品有缺陷或没缺陷，病人康复或未康复，此类满足「只有两种可能，试... 目录 目录前文列表伯努利分布二项分布 前文列表 计数原理 组合与排列 统计与分布之高斯分布 统计与分布之泊松分布 伯努利分布 伯努利分布（Bernoulli Distribution），是一种离散分布，又称为 “0-1 分布” 或 “两点分布”。例如抛硬币的正面或反面，物品有缺陷或没缺陷，病人康复或未康复，此类满足「只有两种可能，试...
- 问题描述 求出区间[a,b]中所有整数的质因数分解。 输入格式 输入两个整数a，b。 输出格式 每行输出一个数的分解，形如k=a1 * a2 * a3…(a1<=a2<=a3…，k也是从小到大的) 程序清单 #include <iostream> #include <math.h> using namespace std... 问题描述 求出区间[a,b]中所有整数的质因数分解。 输入格式 输入两个整数a，b。 输出格式 每行输出一个数的分解，形如k=a1 * a2 * a3…(a1<=a2<=a3…，k也是从小到大的) 程序清单 #include <iostream> #include <math.h> using namespace std...
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- 在深度学习过程中，避免不了使用梯度下降算法。但是对于“非凸问题”，训练得到的结果往往可能陷入局部极小值，而非全局最优解。那么这里就以Himmelblau 函数为例，探究待优化参数的初始值对梯度下降方向的影响，从而得到不同的局部极小值。 首先介绍一下Himmelblau 函数： 下图 为 Himmelblau 函数的等高线，大致可以看出，它共有 4 个局部极小值点，并且... 在深度学习过程中，避免不了使用梯度下降算法。但是对于“非凸问题”，训练得到的结果往往可能陷入局部极小值，而非全局最优解。那么这里就以Himmelblau 函数为例，探究待优化参数的初始值对梯度下降方向的影响，从而得到不同的局部极小值。 首先介绍一下Himmelblau 函数： 下图 为 Himmelblau 函数的等高线，大致可以看出，它共有 4 个局部极小值点，并且...
- 问题描述 回形取数就是沿矩阵的边取数，若当前方向上无数可取或已经取过，则左转90度。一开始位于矩阵左上角，方向向下。 输入格式 输入第一行是两个不超过200的正整数m, n，表示矩阵的行和列。接下来m行每行n个整数，表示这个矩阵。 输出格式 输出只有一行，共 m × n m \times n m×n个数，为输入矩阵回形取数得到的结果。数之间用一个空格分隔，行末不要有多... 问题描述 回形取数就是沿矩阵的边取数，若当前方向上无数可取或已经取过，则左转90度。一开始位于矩阵左上角，方向向下。 输入格式 输入第一行是两个不超过200的正整数m, n，表示矩阵的行和列。接下来m行每行n个整数，表示这个矩阵。 输出格式 输出只有一行，共 m × n m \times n m×n个数，为输入矩阵回形取数得到的结果。数之间用一个空格分隔，行末不要有多...
- 深度学习笔记：欠拟合、过拟合 防止过拟合（一）：正则化 防止过拟合（二）：Dropout 数据增强（Date Augmentation） 增加数据集大小是解决过拟合最重要的途径。但是收集样本数据和标注往往是代价昂贵的，在有限的数据集上，通过数据增强技术可以增加训练的样本数量，获得一定程度上的性能提升。 **数据增强(Data Augmentation)**是指在维持... 深度学习笔记：欠拟合、过拟合 防止过拟合（一）：正则化 防止过拟合（二）：Dropout 数据增强（Date Augmentation） 增加数据集大小是解决过拟合最重要的途径。但是收集样本数据和标注往往是代价昂贵的，在有限的数据集上，通过数据增强技术可以增加训练的样本数量，获得一定程度上的性能提升。 **数据增强(Data Augmentation)**是指在维持...
- 问题描述 给定两个仅由大写字母或小写字母组成的字符串(长度介于1到10之间)，它们之间的关系是以下4中情况之一： 1：两个字符串长度不等。比如 Beijing 和 Hebei 2：两个字符串不仅长度相等，而且相应位置上的字符完全一致(区分大小写)，比如 Beijing 和 Beijing 3：两个字符串长度相等，相应位置上的字符仅在不区分大小写的前提下才能... 问题描述 给定两个仅由大写字母或小写字母组成的字符串(长度介于1到10之间)，它们之间的关系是以下4中情况之一： 1：两个字符串长度不等。比如 Beijing 和 Hebei 2：两个字符串不仅长度相等，而且相应位置上的字符完全一致(区分大小写)，比如 Beijing 和 Beijing 3：两个字符串长度相等，相应位置上的字符仅在不区分大小写的前提下才能...
- 对于给定函数：y(w)=aw^2+bw+c 数学求导得：dy/dw=2aw+b 那么，（a,b,c,w）=(1,2,3,4)处的导数，dy/dw=2 * 1 *4 + 2=10 而在Tensorflow2.0中，梯度可以自动求取。具体代码如下： import tensorflow as tf a=tf.constant(1.) b=tf.constant(2.) c... 对于给定函数：y(w)=aw^2+bw+c 数学求导得：dy/dw=2aw+b 那么，（a,b,c,w）=(1,2,3,4)处的导数，dy/dw=2 * 1 *4 + 2=10 而在Tensorflow2.0中，梯度可以自动求取。具体代码如下： import tensorflow as tf a=tf.constant(1.) b=tf.constant(2.) c...
- 问题描述 回文串，是一种特殊的字符串，它从左往右读和从右往左读是一样的。小龙龙认为回文串才是完美的。现在给你一个串，它不一定是回文的，请你计算最少的交换次数使得该串变成一个完美的回文串。 交换的定义是：交换两个相邻的字符 例如mamad 第一次交换 ad : mamda 第二次交换 md : madma 第三次交换 ma : madam (回文！完... 问题描述 回文串，是一种特殊的字符串，它从左往右读和从右往左读是一样的。小龙龙认为回文串才是完美的。现在给你一个串，它不一定是回文的，请你计算最少的交换次数使得该串变成一个完美的回文串。 交换的定义是：交换两个相邻的字符 例如mamad 第一次交换 ad : mamda 第二次交换 md : madma 第三次交换 ma : madam (回文！完...
- 前言： 本专栏在保证内容完整性的基础上，力求简洁，旨在让初学者能够更快地、高效地入门TensorFlow2 深度学习框架。如果觉得本专栏对您有帮助的话，可以给一个小小的三连，各位的支持将是我创作的最大动力！ 系列文章汇总：TensorFlow2 入门指南 Github项目地址：https://github.com/Keyird/TensorFlow2-for-beg... 前言： 本专栏在保证内容完整性的基础上，力求简洁，旨在让初学者能够更快地、高效地入门TensorFlow2 深度学习框架。如果觉得本专栏对您有帮助的话，可以给一个小小的三连，各位的支持将是我创作的最大动力！ 系列文章汇总：TensorFlow2 入门指南 Github项目地址：https://github.com/Keyird/TensorFlow2-for-beg...
- 前言： 本专栏在保证内容完整性的基础上，力求简洁，旨在让初学者能够更快地、高效地入门TensorFlow2 深度学习框架。如果觉得本专栏对您有帮助的话，可以给一个小小的三连，各位的支持将是我创作的最大动力！ 文章目录 一、分类问题简介 二、手写数字识别简介 三、面对初学者的实现方法 （1）导入库 （2）数据集准备 （3）模型搭建 （4）模... 前言： 本专栏在保证内容完整性的基础上，力求简洁，旨在让初学者能够更快地、高效地入门TensorFlow2 深度学习框架。如果觉得本专栏对您有帮助的话，可以给一个小小的三连，各位的支持将是我创作的最大动力！ 文章目录 一、分类问题简介 二、手写数字识别简介 三、面对初学者的实现方法 （1）导入库 （2）数据集准备 （3）模型搭建 （4）模...
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- 如果之前的训练任务为test-12345，模型文件job.pkl存放在output目录下。获取方法如下：import moxing as mox import os from naie.context import Context mox.file.copy(os.path.join(Context.get_job_path("test-12345"), "output/job... 如果之前的训练任务为test-12345，模型文件job.pkl存放在output目录下。获取方法如下：import moxing as mox import os from naie.context import Context mox.file.copy(os.path.join(Context.get_job_path("test-12345"), "output/job...
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