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wo56565

一个5位数，判断它是不是回文数

def tm030(): ''' 【个人备注】：没啥可说的。 ''' num = 12321 s = str(num) for i in range(len(s)//2): if s[i]!=s[-i-1]: print(False) break else: pr

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机器学习-周志华学习笔记

1.模型评估在样本数为m时，既要进行训练，又要进行测试的解决方案。1.1留出法：将原先数据集按照一定的比例划分成训练集和测试集，常见的为2/3,4/5。优化：可进行若干次随机划分，独立同分布进行分层采样，进行评估后取其平均值。1.2交叉验证法：将数据集划分成K个大小相似且互斥的子集，用K-1的子集进行训练，剩下的当做测试集。进行K次训练当K为样本数时，称为‘留一法’，优点：结果较为准

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wo56565

openpyxl模块border边框缺失

引入fix_border.py文件，以下是其完整代码：#!/usr/bin/env python#-*-conding=utf-8-*-from itertools import productimport typesimport openpyxlfrom openpyxl.utils import get_column_letterfrom openpyxl import work

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5x3矩阵乘以3x2矩阵

A = np.ones((5,3))B = np.ones((3,2))print np.dot(A,B) #or A.dot(B)[[ 3. 3.] [ 3. 3.] [ 3. 3.] [ 3. 3.] [ 3. 3.]]

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标准化一个5x5随机矩阵

Z = np.random.random((5,5))z_max, z_min = Z.max(), Z.min()Z = (Z - z_min)/(z_max - z_min)print Z[[ 0.35432088 0.9860153 0.73550363 0.30350038 0.10499184] [ 0.22329659 0. 0.

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创建一个5x5矩阵，其值为对角线以下的1、2、3、4

Z = np.diag(1 np.arange(4), k=-1)print Z[[0 0 0 0 0] [1 0 0 0 0] [0 2 0 0 0] [0 0 3 0 0] [0 0 0 4 0]]

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W11YA

下面这个表达式的结果是什么?

0*np.nan #nannannp.nan == np.nanFalsenp.inf > np.nanFalsenp.nan - np.nannan0.3 == 3 * 0.1False

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W11YA

创建一个大小为30的随机向量，并找到平均值

Z = np.random.random(10)m = Z.mean()# m = np.mean(Z)print m0.499048171998

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W11YA

创建一个带有随机值的10x10数组，找出最小值和最大值

Z = np.random.random((10,10))z_max, z_min = Z.max(), Z.min()# z_max, z_min = np.max(Z), np.min(Z)print z_maxprint z_min0.9969755919010.0148123771689

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dreamhappy2012

Win10防火墙怎么关闭？

问、Win10防火墙怎么关闭？答：步骤1、在Win10桌面这台电脑图标上右键，然后选择“属性”，如下图所示。步骤2、进入这台电脑属性之后，再点击左上角的“控制面板主页”，如下图所示。步骤3、进入Win10控制面板后，依次进入【系统和安全】-【Windows防火墙】，然后再点击左侧的【启用或关闭Windows防火墙】，如下图所示。步骤4、最后将防火墙设置中的“专用网络设置

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wo56565

python数组或列表删除或读取某一列

>>> import numpy as np>>> data=[[1,2,3],[2,3,4],[4,5,6]]>>> data[[1, 2, 3], [2, 3, 4], [4, 5, 6]]>>> #列表的读取或删除某一列>>> #1.读取>>> data1=np.array(data)>>> data1array([[1, 2, 3], [2, 3, 4],

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wo56565

jupyter notebook闪退打不开的解决方法

# -*- coding: utf-8 -*-""" markupsafe._compat ~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Compatibility module for different Python versions. :copyright: (c) 2013 by Armin Ronacher. :license: BSD, see LIC

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wo56565

Python版本MongoDB

MongoDB是一个开源文档数据库，旨在实现卓越的性能、易用性和自动扩展。MongoDB确保不需要对象关系映射（ORM）来促进开发。包含由字段和值对组成的数据结构的文档在MongoDB中称为记录（record）。这些记录类似于JSON对象。字段的值可以包括其他文档、数组和文档数组。{ "_id":ObjectId("01"),"address": {"street":"Siraj Mond

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詹惠儿

如何向属性存储为散列添加属性

Perl中的属性存储为散列引用中的键值对。此外，向代码添加一些属性。package Area; sub new { my $class = shift; my $self = { length => 2, # storing length width => 3, # storing width }; return bless $self, $class;

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dreamhappy2012

Office 2013-2019 C2R 安装

1、下载解压，双击文件“OInstall.exe”打开Office 2013-2019 C2R Install软件； 2、小编以安装office2019为例，选择2019版本，选择x86或x64，选择单个产品，以及zh-cn简体中文，再点击install office在线安装； 3、成功安装后，点击应用程序，可以激活office，或者安装Office 2013-2019许可证。

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詹惠儿

如何优化seq2seq的输入

顾名思义，seq2seq将一系列单词（句子或句子）作为输入，并生成单词的输出序列。它通过使用递归神经网络（RNN）来实现。虽然很少使用RNN的香草版本，但使用更高级的版本，即LSTM或GRU。这是因为RNN存在梯度消失的问题。LSTM用于Google提出的版本。它通过在每个时间点采用2个输入来开发单词的上下文。一个来自用户，另一个来自其先前的输出，因此名称循环（输出作为输入）。许多优化导致se

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詹惠儿

神经网络的目标

目标是为这个神经元找到最佳权重集，从而产生正确的结果。通过使用几个不同的训练样例训练神经元来做到这一点。在每一步计算神经元输出中的误差，然后反向传播梯度。计算神经元输出的步骤称为前向传播，而梯度计算称为反向传播。以下是实施：# Python program to implement a # single neuron neural network # import all necess

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詹惠儿

神经网络运用什么领域

神经网络是深度学习的核心，这个领域在许多不同领域都有实际应用。今天，神经网络被用于图像分类，语音识别，物体检测等。现在，让我们试着理解所有这些艺术技术背后的基本单位。单个神经元将给定输入转换为某个输出。根据分配给每个输入的给定输入和权重，确定神经元是否发射。假设神经元有3个输入连接和1个输出。在给定的例子中，我们将使用tanh。最终目标是为这个神经元找到最佳权重集，从而产生正确的结

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詹惠儿

python如何测试机器学习数据

测试是手动完成的。可以使用一些随机数据进行测试，并测试模型是否为输入数据提供了正确的结果。# Random Test data X_TEST = [[ 10, 20, 30 ]] # Predict the result of X_TEST which holds testing data outcome = predictor.predict(X = X_TEST) # Predi

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詹惠儿

python如何生成机器学习的训练集

使用随机创建的数据集在Python中创建线性回归模型。# python library to generate random numbers from random import randint # the limit within which random numbers are generated TRAIN_SET_LIMIT = 1000# to create exactl

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