迭代计算

【leetcode系列】【算法】【简单】有效的完全平方数(牛顿迭代)

【leetcode系列】【算法】【简单】有效的完全平方数(牛顿迭代)

)知识,左加右减,目的使得函数图像当时,直线函数表示切线方程的斜率为本次需要求得的值,转换后的表达式为:对于本题,,带入上面的式子可得到:使用继续迭代,直到找到使得原始式子的解借用wiki的动图,整个流程如下:代码实现:方法一:class Solution: def isPerfectSquare -> bool: if num bool: if num ... »

leetcode 46. Permutations 迭代+递归 python3

2,数组长度为n,前面0~n的子数组已完成全排列,我们慢慢向后推进,接下来把nums[i+1]加进去,来完成新子数组的全排列,方法就是把nums[i+1]插入0~n子数组所有全排列的结果中的每个可能位置,这种思路适合用迭代实现。 »

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数值分析之不动点迭代求多解(结合求多个近似解位置)

@数值分析之非线性方程求解 文章目录一、何为不动点迭代1.1 不动点迭代思想1.2 求近似根位置二、题目及实现代码2.1 题目2.2 输入输出格式2.3 样例输入(1)输出(1)输入(2)输出(2)2.4 思路和要点2.5 代码2.6 结果 一、何为不动点迭代 不动点迭代和二分法的本质和区别在上一篇blog的开头就和大家说明了,作为简单迭代的一种,不动点迭代的关键在于寻找一个不定点(通过构建x=g... »

廖雪峰Python(三)函数和高级特性

函数 多次的重复作业提取出固定流程成为某种模板即成为函数。 借助抽象,把底层的具体计算过程模糊,我们可以专注更高层次的思考。函数就是最基本的一种代码抽象的方式。 1. 调用函数 函数的帮助:官方文档 在交互式命令行通过help(abs)查看abs函数帮助信息。abs为求绝对值的函数。 使用函数时应注意传入函数的参数的数量,类型,顺序。 数据类型转换 熟练使用数据类型转换函数可以转换函数类型,例如:... »

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数值分析之二分法、试值法 python

@ 数值分析之非线性方程求解 文章目录二分法、试值法的本质(1) 二分法求利率题目输入输出格式举例输入:输出:思路和要点代码结果(2)试值法法求利率题目输入输出格式举例输入:输出:思路和要点代码结果 二分法、试值法的本质 二分法,试值法主要依靠在确定区间[a,b]上,f(a)f(b)<0来迭代找根,这个区间内只能有单解,然后缩小区间,逼近精确解,这统称为全局收敛法。 但是如果区间内有多个根,... »

计算方法——非线性方程的解法(二分法、试值法、迭代法)

非线性方程的解法(python) 二分法 试值法 迭代法 二分法 1.简介 连续函数f(x)在根两边会变号,如果[a,b]区间有根,则f(a)*f(b)<0,令S1: e=(a+b)/2,If f (e)=0,e是根,end;ElseIf f(a)*f(e)<0,[a, e]中有根,Set b=e, go to S1;Else,[e, b]中有根,Set a=e, go to S1 2... »

Python:内置函数

原文地址 内置函数总表 内置函数 __import__() abs() all() any() ascii() bin() bool() bytearray() bytes() callable() chr() classmethod() compile() complex() delattr() dict() dir() divmod() enumerate() eval() exec() fi... »

python之函数详解

1、函数是什么? 函数是指人为事先组织好的,可重复利用的,用来实现单一或相关联功能的程序代码段。函数能在一定程度上提升某种应用的模块性,保证了代码的重复利用率! ps:以下代码需要自己写哦,我没有给出执行结果! 1.1、自定义函数语法 def 函数名(参数1,参数2,参数3……参数n): 函数体(语句块) return [表达式] 1.2、函数的参数 1.2.1、必须参数(位置参数):他必须以正确... »

解线性方程组迭代法之Jacobi迭代法及其算法实现

在上一篇博客里面,笔者介绍了解线性方程组的LU分解法,这篇来介绍一个新的方法,迭代法.解线性方程组的迭代法有多种,其中就有Jacobi迭代法,它的原理是什么呢?有如下的线性方程组Ax=b,可将其变形为=>Mx=Nx+b=>x=M-1Nx+M-1b,设B=M-1N=M-1(M-A)=E-M-1A,f=M-1b,即可得到迭代式:X(k+1)=Bx(k)+f,这里我们只需要设置一个初始的x向... »

python中68个内置函数的总结与介绍

python内置函数 内置函数就是python给你提供的, 拿来直接用的函数, 比如print., input等. 截止到python版本3.6.2 python一共提供了68个内置函数. 68个内置函数 abs()   dict()   help()   min()   setattr() all()   dir()   hex()   next()   slice() any()   divm... »

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Python所有重要知识点(教你把python3拿捏得死死的)

python的特性 Python是动态类型的,这意味着你不需要在声明变量时指定类型。你可以先定义x=111,然后 x=”I’m a string”,一点问题也不会有。 Python是面向对象语言,所有允许定义类并且可以继承和组合。Python没有访问访问标识如在C++中的public, private, 这就非常信任程序员的素质,相信每个程序员都是“成人”了~ 在Python中,函数是一等公民。这... »

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机器学习实战:逻辑回归+梯度下降

使用梯度下降的方法进行逻辑回归实战: 问题说明: 这里将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。 假设你是一个大学的管理员,你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会,你有以前的申请人的历史数据。可以用历史数据作为逻辑回归的训练集。对于每一个样本,有两次考试的申请人的成绩和录取决定。建立一个分类模型,根据考试成绩估计入学概率。 数据链接: 链接:https://pan.baidu.... »

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基于感知机Perceptron的鸢尾花分类实践

文章目录1. 感知机简介2. 编写感知机实践2.1 数据处理2.2 编写感知机类2.3 多参数组合运行3. sklearn 感知机实践4. 附完整代码 本文将使用感知机模型,对鸢尾花进行分类,并调整参数,对比分类效率。 1. 感知机简介 感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型 输入:实例的特征向量 输出:实例的类别,取 +1 和 -1 二值 感知机对应于输入空间(特征空间)中将实例... »

Scrum迭代中的质量标准

另外一点是在Scrum迭代过程中存在着三种角色,产品经理,研发,测试。针对上面的这些问题,参考了对日软件的经验和标准,制定了一套Scrum迭代内的质量标准。在公司的研发体系内,Scrum迭代内包括以下内容,详细需求,研发,测试。1、全能人才的Scrum团队实际上也需要一个质量标准进行把关,只是需要汇总前面的研发bug数和测试人员的bug作为一个质量标准进行验收。 »

组织敏捷测试

在这篇文章中,我们将围绕“测试组如何在组织中组织敏捷测试”这个话题来展开讨论。相较于传统软件测试的测试过程而言,敏捷中的测试并不特别注重过程,但这并非意味着敏捷测试不需要过程的控制。敏捷测试并非是一个面向过程的活动,一言以蔽之,在敏捷测试 »

敏捷测试的挑战

敏捷测试的挑战之三:可接受性测试是否过于简单了?敏捷测试员需要根据项目和产品的风险来调整测试。敏捷测试的挑战之七:用什么质量标准来度量敏捷项目?敏捷测试的挑战之八:回归测试伴随着频繁的迭代,我们需要频繁地重新测试,单元测试是不足够的。敏捷测试的挑战之九:回归测试工具大部分的商业测试工具在敏捷环境下都不是很好用。 »

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[迭代][DFS]用C++求解传统九宫格数独

[迭代][DFS]用C++求解传统九宫格数独简介流程图部分代码解析全局变量函数功能描述迭代DFS全部代码测试样例改进余地有问题欢迎提出简介本程序先通过迭代推算出部分数字,然后通过DFS搜索解空间,迭代时排除了一部分不可能解以加速遍历流程图部分代码解析全局变量//sodu矩阵用于接收sudo谜题,且一切求解操作都作用于此char sodu[9][9];//po »

L21 Momentum RMSProp等优化方法

L21 Momentum RMSProp等优化方法

airfoil4755 下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1YEtNjJ0_G9eeH6A6vHXhnA 提取码:dwjq 11.6 Momentum 在 Section 11.4 中,我们提到,目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此,梯度下降也叫作最陡下降(steepest descent)。在每次迭代中,梯度下降根据自变量当前位置,... »

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深度学习——循环神经网络

理解循环神经网络是一类以序列数据为输入,在序列的演进方向进行递归且所有节点按链式连接的递归神经网络。循环神经网络可以看作是沿着时间维度上的权值共享在卷积神经网络中,一个卷积核通过在特征图上滑动进行卷积,是空间维度的权值共享。在卷积神经网络中通过控制特征图的数量来控制每一层模型的复杂度,而循环神经网络是通过控制W_xh和W_hh中h的维度来控制模型的复杂度。 »

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【三维深度学习】多视角场景点云重建模型PointMVS

PointMVS区别于先前利用cost volum来进行多视角处理的方法,直接基于点云的方式对场景进行处理。从过由粗到细的迭代优化过程,充分结合了几何先验信息和2D纹理信息来来增强点云特征,并利用图网络的来对深度的残差进行有效估计。这种由粗到精的迭代结构获得非常好的重建精度。 1.PointMVS 基于深度学习的现有三维重建方法大多都是基于3D CNN来进行深度图或者体素的预测。但这种方法对于内存... »

RF、GBDT、XGBoost

Ensemble Learning集成学习RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习,集成学习的目的是通过结合多个学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。GBDT原理提GBDT之前,谈一下Boosting,Boosting是一种与Bagging很类似的技术。不论是Boosting还是Bagging,所使用的多个分类器类型都是一致的。 »

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如何构建阿里小蜜算法模型的迭代闭环?

整个过程需要很多的算法模块,每一个模块都会封装成一个算法组件,提供到不同的模型迭代中。 »

《区块链原理、架构及应用》读书笔记二

哈希算法简介 Hash算法,或密码学Hash函数,是密码学应用的重要组成部分。Has函数由于其压缩特性,常用于消息的核实和认证。Hash函数是区块链技术中加密的关键技术。 一、Hash函数的定义 Hash函数又称为杂凑函数、哈希函数或散列函数,其功能是将一串任意长度的消息映射为一个较短的固定长度的输出串。该固定长度的输出串与初始消息的所有比特相关,通常称该输出串为消息的Hash值。 Hash函数通... »

「循环」「遍历」「迭代」「递归」的区别?

都表示重复概念循环、遍历、迭代、递归都有重复的概念。循环循环,指的是在满足条件的情况下,重复执行同一段代码。比如访问线性集合中的部分或所有元素。迭代与循环看似相似,却有不同之处。遍历遍历,指的是按照一定的规则访问树形结构中的每个节点,而且每个节点都只访问一次。 »

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对抗样本(一)以综述入门

然而,深度神经网络近来被发现,对于精心设计好的输入样本,其是脆弱的,这种样本就被称为对抗样本。因此对抗样本的攻击和防御吸引了很大的注意。对抗样本的迁移效应使得黑箱对抗攻击成为可能。 »

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