값 배열 x에 대한 초기 추측을 감안할 때 x에 가장 가까운 시스템의 루트를 찾으려고합니다. f_i는 f 내에서 하나 개의 특정 기능이 0 = f_1(x)
0 = f_2(x)
....
0 = f_n(x)
패키지 내에서있다 : 당신이 시스템의 뿌리를 찾는 데에 익숙하다면, 당신은 방정식의 시스템에 대한 f을 만족 루트를 찾는 것은 이해합니다 scip
두 개의 목록을 보간. 처음에는 , 나는 다항식 coeficients을 가지고있다 : import numpy as np
coefficients = np.polyfit(
np.array(values_from_x_list),np.array(values_from_y_list), polynomial_degree
)
그런 다음, X의 목록에서 각각의
가장 정확한 PS1 모양을 얻으려면 소프트웨어 렌더러가있는 게임을하고 있습니다. PS1 그래픽/렌더링 시스템이 어떻게 작동했는지, 왜곡 된 꼭지점 등의 이유에 대한 연구를하면서, 나는 그들이 분열 한 방식에 관한 문서를 보았습니다. 여기에 대한 링크입니다 : http://problemkaputt.de/psx-spx.htm#gteoverview (참조는 "G
정규 표현식의 경우 commons-text -LevenshteinDetailedDistance과 비슷하지만 과 비슷합니다. e.g
LevenshteinDetailedDistance d = new LevenshteinDetailedDistance();
LevenshteinResults levenshteinResults = d.apply("S
신경망을 사용하여 도메인의 로그 함수를 1에서 100까지 근사하려고합니다. 나는 소프트웨어로 tensorflow을 사용합니다. 결과는 내가 기대했던 것만 큼 좋지 않아서 왜 그 이유를 알고 싶습니다. I는 다음 코드를 사용 import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pl
내가 읽는 교과서에서 아래의 문제를 해결하고 싶지만 어떻게해야하는지 잘 모르겠습니다. 우리가 세트의 최대 빈도가 아니라 세트의 최대 빈도가 필요하다고 생각하기 때문에 사실 그것이 확실한 지 아닌지는 사실입니다. 생각할 수있는 가치가 없습니다. 집합 A = {a 1 ..... a n} 및 집합 B, 예를 들어 B 1, B 2, ..., B m. 각 요소 ai
에 인덱스 (ZSET) 사이에 연결되어 내가 5 인덱스가 상상 (그것은 ZSET의) : 애플 -> 1, 2, 3 레드 -> 1, 2 녹색 -> 3 큰 -> 3, 2 작은 -> 1 , 레드 애플이 얼마나 큰지 알고 싶습니다. (필요한 경우 약간의 에러 마진을 받아 들일 수 있습니다.) 첫 번째 방법은 애플과 레드 인덱스를 교차시켜 1과 2를 크게 검색하는 것