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【Manim CE】常用Mobject
当前文档版本：v0.16.0.post0 VMobject 继承自Mobject V的意思是向量化的，vectorized mobject fill_color=None, fill_opacity=0.0, stroke_color=None, stroke_opacity=1.0, stroke_width=DEFAULT_STROKE_WIDTH, background_stroke_color=BLACK, background_stroke_opacity23.NumPy线性代数
NumPy 提供了 numpy.linalg 模块，该模块中包含了一些常用的线性代数计算方法，下面对常用函数做简单介绍： NumPy线性代数函数 函数名称 描述说明 dot 两个数组的点积。 vdot 两个向量的点积。 inner 两个数组的内积。 matmul 两个数组的矩阵积。 det 计算输入矩阵的行列式Tools.UML.1-PlantUML
PlantUML 1. PlantUML Language Ref[7] Ref[5] 2. PlantUML VSCode Extension 2.1 Install PlantUML Extension 2.2 ERROR: Dot Executable: /opt/local/bin/dot File does not exist. Error Info: Solution: A. Install graphviz $ bre渲染球体
综述 这一章节，东西不少，画出圆（实际上是球），又没用圆的方程 主要是体现在视口的定义上。说的较为简单。至少我是可以看明白dot product
1570. Dot Product of Two Sparse Vectors Medium 858114Add to ListShare Given two sparse vectors, compute their dot product. Implement class SparseVector: SparseVector(nums) Initializes the object with the vector nums dotProduct(vec) Compute the dot pDijkstra算法总结
模板 朴素版($o(n^2) $) void dijkstra() { memset(dist,0x3f,sizeof dist); dist[1] = 0; for(int i = 0;i < n;i ++) { int t = -1; for(int j = 1;j <= n;j ++) if(!st[j] && (t == -1 || dist[j] < dist[t]))Dijkstra
模板 朴素版($o(n^2) $) void dijkstra() { memset(dist,0x3f,sizeof dist); dist[1] = 0; for(int i = 0;i < n;i ++) { int t = -1; for(int j = 1;j <= n;j ++) if(!st[j] && (t == -1 || dist[j] < dist[t]))牛客华为机试HJ95
原题传送门 1. 问题描述 2. Solution import sys if sys.platform != "linux": sys.stdin = open("input/HJ95.txt") nums = ['零', '壹', '贰', '叁', '肆', '伍', '陆', '柒',神经网络建立银行分控模型/决策树建立银行分控模型
'''用决策树建立银行分控模型''' #导入库 import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as DTC from sklearn.tree import export_graphviz from IPython.display import Image from sklearn import tree import pydotplus #导入数据DB2 存储函数
创建fuction：根据年份和周数，获取到当周开始日期 -- Generate SQL -- Version: V7R1M0 100423 -- Generated on: 03/29/22 12:08:46 -- Relational Database: S685D13X -- Standards Option: DB2 for i S银行风控模型
一、神经网络建模 #神经网络预测import pandas as pd import numpy as np# 参数初始化filename=r'data\bankloan.xls' data=pd.read_excel(filename)x=data.iloc[:,:8].valuesy=data.iloc[:,8].values # 获取二分类数据from keras.models import Sequentialfrom keras.layers.神经算法与决策树分析bankloan数据
神经网络分析代码如下 import pandas as pd filename = 'C:/Users/透心凉i/Desktop/data/data/bankloan.xls' data_tr = pd.read_excel(filename) #print(data_tr) # 导入数据 #读取数据 x_tr = data_tr.iloc[:,:8] y_tr = data_tr.iloc[:,8] #print(x_tr) #print(y_tr) from teID3决策树和BP神经网络建立银行分控模型
数据来源：bankloan.xls 下面不做决策树和神经网络的分析了，直接上代码了结果。 一、ID3决策树建立银行分控模型 代码： # -*- coding: utf-8 -*- '''用决策树建立银行分控模型''' #导入库 import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as DTC from sklearn银行风控模型
一、决策树 代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Mar 27 00:01:20 2022 @author: dd """ import pandas as pd # 参数初始化 filename ='D:/ISS/anaconda/bankloan.xls' data = pd.read_excel(filename) # 导入数据 x = data.ilPAPR论文阅读笔记2之On the distribution of the peak-to-average power ratio in OFDM signals
从（A.2）到（A.5）： x =numpy 中 * 和 np.dot() 的区别
1、numpy 乘法运算中 "*" 是数组元素逐个计算具体代码如下： a = np.array([[1,2],[3,4]]) b = np.array([[1,2],[3,4]]) print(a) print(b) print(a*b) """ [[1 2] [3 4]] [[1 2] [3 4]] [[ 1 4] [ 9 16]] """ 2、numpy乘法运算中dot是按照矩阵乘法的规则来运算的具体实现代vim中的dot范式
巧用. * 等指令，可以令重复变的高效 在行尾添加内容 使用*配合. 重复替换使用gprof2dot和graphivz生成程序运行调用图
使用gprof2dot和graphivz生成程序运行调用图 gprof2dot是一个将gprof生成的输出转换为dot脚本的工具。通过给定一个gprof的输出文件，将其转换为生成程序调用图的dot脚本。dot脚本可以生成图像来进行查看。 1、下载gprof2dot工具# gprof2dot工具由JoséFronseca维护，并托管在Google代带dot的折线图
/** * * 作者: GhostCat * 博客: https://gcat.cc * 描述: 带点和渐变的折线图 * */ let label = [233, 233, 200, 180, 199, 233, 210, 180]; let value = [233, 233, 200, 180, 199, 233, 210, 180]; option = { backgroundColor: '#101e44', grid: {CMD批处理实现dot命令自动运行更新
CMD批处理实现dot命令自动运行更新 前言一. 编写bat脚本二. 解释 总结 前言 最近学习dot语言 我们知道， 运行dott脚本大致有两种方法： 使用Gvedit编辑dot代码并直接点击运行按钮运行使用记事本编辑工具编辑号dott脚本后， 使用CMD， 进入代码路径下，执行代码 dot -Tpdf xxx.dotNumpy的简单运算
Numpy的简单输出： import numpy as np a=np.array([10,20,30,40]) b=np.arange(4) print(a,b) c=b**2 c=10*np.tan(a) print(c) print(b<3) print(b==3) 输出结果： [10 20 30 40] [0 1 2 3] [ 6.48360827 22.37160944 -64.05331197 -11.17214931] [ True True True False]初代轮播图（后续我会更新完整版)
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=d基于李雅普诺夫函数的跟踪控制（一）
基于李雅普诺夫函数的跟踪控制 前言 本系列将会介绍基于李雅普诺夫函数的跟踪控制问题，以多个不同的例子来具体说明，如何根据李雅普诺夫函数来求解控制律，实现跟踪控制。总共分为7篇博客讲解，分别针对不同的情况。 跟踪控制—系列博客总览 一阶时不变系统，系统已知，且无扰动一Unity Shader 消融效果
游戏中有一种很常见的效果：角色死亡或者场景烧毁会逐渐消融 消融效果 要实现消融效果，最重要的就是让某些像素显示，某些像素消失 为了实现这种效果 我们就需要标记哪些像素要显示，哪些像素要消失，可以使用噪声图来给每一个像素做标记 由于噪声图的随机性，使得像素的显示和消失显得非常DotProduct Vs. CrossProduct Vs. Element-wise Product
这里写目录标题 Dot Product (scalar 的similarity)使用的一些情况 Dot-product-like(matrix 的similarity)The projection of b onto a使用的一些情况 Cross Product (different)Cross Product (Area)Orthogonality (Orthogonality) Dot Product (scalar 的similarity)