迭代计算

递归的基本概念:程序调用自身的编程技巧称为递归,是函数自己调用自己. 一个函数在其定义中直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型的复杂的问题转化为一个与原问题类似的规模较小的问题来解决,能够极大的降低代码量.递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合. 使用递归要注意的有两点: 1)递归就是在过程或函数里面调用自身; 2)在使用递归时,必须有一个明白的递归结束条件,称为递归出口. 递归分为两个阶段: 1)递推:把复杂的问题的求解推到比原问题简单一些的问题的求解; 2)回归:当获得最简单的情况后,逐步返回,依次得到复杂的解. 利用递归能够解决非常多问题:如背包问题,汉诺塔问题,...等. 斐波那契数列为:0,1,1,2,3,5... fib(0)=0; fib(1)=1; fib(n)=fib(n-1)+fib(n-2); int fib(int n) { if(0 == n) return 0; if(1 == n) return 1; if(n > 1) return fib(n-1)+fib(n-2); } 上面就是一个简单的递归调用了.因为递归引起一系列的函数调用,而且有可能会有一系列的反复计算,递归算法的运行效率相对较低. 迭代:利用变量的原值推算出变量的一个新值.假设递归是自己调用自己的话,迭代就是A不停的调用B. 递归中一定有迭代,可是迭代中不一定有递归

递归的基本概念:程序调用自身的编程技巧称为递归,是函数自己调用自己. 一个函数在其定义中直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型的复杂的问题转化为一个与原问题类似的规模较小的问题来解决,能够极大的降低代码量.递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合. 使用递归要注意的有两点: 1)递归就是在过程或函数里面调用自身; 2)在使用递归时,必须有一个明白的递归结束条件,称为递归出口. 递归分为两个阶段: 1)递推:把复杂的问题的求解推到比原问题简单一些的问题的求解; 2)回归:当获得最简单的情况后,逐步返回,依次得到复杂的解. 利用递归能够解决非常多问题:如背包问题,汉诺塔问题,...等. 斐波那契数列为:0,1,1,2,3,5... fib(0)=0; fib(1)=1; fib(n)=fib(n-1)+fib(n-2); int fib(int n) { if(0 == n) return 0; if(1 == n) return 1; if(n > 1) return fib(n-1)+fib(n-2); } 上面就是一个简单的递归调用了.因为递归引起一系列的函数调用,而且有可能会有一系列的反复计算,递归算法的运行效率相对较低. 迭代:利用变量的原值推算出变量的一个新值.假设递归是自己调用自己的话,迭代就是A不停的调用B. 递归中一定有迭代,可是迭代中不一定有递归

Python实现牛顿迭代法 牛顿迭代法原理及实现 （一）牛顿迭代法（方程，简单） （二）牛顿迭代法（由迭代次数） （三）牛顿迭代法（由迭代精度） （四）牛顿迭代法（由迭代次数和迭代精度） （五）全局牛顿法 牛顿迭代法原理及实现 牛顿法是牛顿在17世纪提出的一种求解方程f(x)=0.多数方程不存在求根公式，从而求精确根非常困难，甚至不可能，从而寻找方程的近似根就显得特别重要。 牛顿迭代法是取x0之后，在这个基础上，找到比x0更接近的方程的跟，一步一步迭代，从而找到更接近方程根的近似跟。方法使用函数f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x) = 0的根。牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一，其最大优点是在方程f(x) = 0的单根附近具有平方收敛，而且该法还可以用来求方程的重根、复根。另外该方法广泛用于计算机编程中。 设r是f(x)=0的根，选取x0作为r初始近似值，过点（x0,f(x0)）做曲线y=f(x)的切线L，L的方程为y=f(x0)+f’(x0)(x-x0),求出L与x轴交点的横坐标 x1=x0-f(x0)/f’(x0),称x1为r的一次近似值，过点（x1,f(x1)）做曲线y=f(x)的切线，并求该切线与x轴的横坐标 x2=x1-f(x1)/f’(x1)称x2为r的二次近似值，重复以上过程，得r的近似值序列{Xn},其中Xn+1=Xn-f(Xn)/f’(Xn),称为r的n

目录 0. 导读 1. 切片(Slice) 2.迭代（遍历） 3.列表生成器（List Comprehensions） 4.生成器（generator） 5. 迭代器 0. 导读 Python高级特性，根据我的理解来说就是一些用来简化代码操作的方法，可以用更少的代码写出功能一样的程序。常听到一句话，一个优秀的程序员，最多也只能更新和维护两万行左右的代码，超过这个值，可能就没有那么大的精力了，当然这个特性也不限制是哪种语言，Python相对其他语言来说，写出相同的程序代码量本身不需要花很多行代码去实现，如果我们能想方设法再节约一些代码行数，那可谓是锦上添花呀。例如要创建一个从1到100的列表，我们可以使用for函数来创建，但是要写好几行代码，但是可以使用高级特性来简化只要一行代码足以，即 li = list(range(1, 101)) 。那么接下来详细地来学习一下Python高级特性。 1. 切片(Slice) 切片是用来做什么的？ 切片的目的是 用来取指定索引范围的操作 。平时我们去指定索引范围的操作会选择用循环来解决，但是相对于切片来说，循环就显得有些冗余。 来看一个切面操作和循环操作取指定索引范围的列表的具体实例对比. 例1.1： #!/user/bin/python #coding=utf-8 #author@ zjw if __name__ == "__main__":

基于Springboot 的Thymeleaf模板引擎 第一章：Thymeleaf 模板引擎的简介 Thymeleaf是面向Web和独立环境的服务器Java模板引擎，能够处理HTML、XML、JavaScript、CSS甚至纯文本数据。 Thymeleaf的主要目标在于提供一种可被浏览器正确显示的、格式良好的模板创建方式，因此也可以用作静态建模。 Thymeleaf的可扩展性也非常棒。你可以使用它定义自己的模板属性集合，这样就可以计算自定义表达式并使用自定义逻辑。这意味着Thymeleaf还可以作为模板引擎框架。 1.1、Thymeleaf可以处理什么模板 Thymeleaf允许我们处理六种模板： HTML 该HTML模板模式将允许任何类型的HTML的输入，包括HTML5，HTML4和XHTML。 XML 该XML模板模式将允许XML输入。在这种情况下，代码应该是格式良好的 - 没有未封闭的标签，没有未加引号的属性等等，如果发现格式错误，解析器将会抛出异常。 TEXT ​ 该TEXT模板模式将允许非标记性质的模板使用特殊的语法。这种模板的例子可能是文本电子邮件或模板文档。 JAVASCRIPT ​ 该JAVASCRIPT模板模式将允许在Thymeleaf应用程序的JavaScript文件的处理。 CSS ​ 该CSS模板模式将允许参与Thymeleaf应用CSS文件的处理。 RAW

Redis 集合类型键实现(t_set) 集合命令介绍 redis中所有的集合命令如下：Redis集合命令详解 集合类型的实现 之前在redis对象系统源码剖析和注释中提到，一个集合类型的对象的编码有两种，分别是 OBJ_ENCODING_HT和OBJ_ENCODING_INTSET 。 关于集合类型底层的两种数据结构的源码剖析和注释，请看下面的博文。 Redis 字典结构源码剖析和注释 Redis 整数集合源码剖析和注释 从OBJ_ENCODING_INTSET转换到OBJ_ENCODING_HT的条件如下： redis的配置文件中的选项：如果数据编码为整数集合的集合对象的元素数量超过 set-max-intset-entries 阈值，则会转换编码 set - max - intset - entries 512 如果向数据编码为整数集合的集合对象插入字符串类型的对象，则会转换编码 集合对象的数据编码转换的源码如下： // 将集合对象的INTSET编码类型转换为enc类型 void setTypeConvert ( robj * setobj , int enc ) { setTypeIterator * si ; serverAssertWithInfo ( NULL , setobj , setobj -> type == OBJ_SET && setobj ->

可以直接作用于 for 循环的数据类型有以下几种： 一类是集合数据类型，如 list 、 tuple 、 dict 、 set 、 str 等； 一类是 generator ，包括生成器和带 yield 的generator function。 这些可以直接作用于 for 循环的对象统称为可迭代对象： Iterable 。 可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是 Iterable 对象： from collections import Iterable def fib(max): n,a,b=0,0,1 while n<max: #print(b) yield b a,b = b,a+b n=n+1 return 'done' print(isinstance([],Iterable)) # True print(isinstance((),Iterable)) # True print(isinstance({},Iterable)) # True print(isinstance(set([]),Iterable)) # True print(isinstance('abc',Iterable)) # True print(isinstance((x for x in range(10)),Iterable)) # True print(isinstance

逻辑回归 1.逻辑回归与线性回归的联系与区别 2.逻辑回归的原理 3.逻辑回归损失函数推导及优化 4.正则化与模型评估指标 5.逻辑回归的优缺点 6.样本不均匀问题解决办法 7.Sklean参数 8.代码实现 1.逻辑回归与线性回归的联系与区别 线性回归解决的是连续变量的问题，但离散性变量，在分类任务中使用线性回归，效果不理想。` 例子： 图显示了是否购买玩具和年龄之间的关系，可以用线性回归拟合成一条直线，将购买标注为1，不购买标注为0，拟合后取当0.5值为阈值来划分类别。 y ^ = { 1 , f ( x ) > 0.5 , 0 , f ( x ) < 0.5 \hat y =\begin{cases} 1, f(x)>0.5, \\\\0, f(x)<0.5\end{cases} y ^ ​ = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ ​ 1 , f ( x ) > 0 . 5 , 0 , f ( x ) < 0 . 5 ​ 可以看到，在途中，年龄的区分点约为19岁。 但当数据点不平衡时，很容易影响到阈值，见以下图： 可以看到，0值样本的年龄段往高年龄端偏移后，真实的阈值依然是19岁左右，但拟合出来的曲线的阈值往后边偏移了。可以想想，负样本越多，年龄大的人越多，偏移越严重。 实际情况是60岁的老人和80岁的老人都不会购买玩具，增加几位80岁的老人，并不会影响20岁以下人群购买玩具的概率

from：https://www.cnblogs.com/shibalang/p/4859645.html 多元线性回归是最简单的机器学习模型，通过给定的训练数据集，拟合出一个线性模型，进而对新数据做出预测。 对应的模型如下： n: 特征数量。 一般选取残差平方和最小化作为损失函数，对应为： M: 训练样本数量。 通过最小化代价损失函数，来求得 值，一般优化的方法有两种，第一是梯度下降算法（ Gradient Descent ），第二种是矩阵法（ The normal equations ）。 梯度下降算法 给 一个初始值，然后逐步的迭代改变的值，是代价损失函数逐次变小，使每次都往梯度下降的方向改变： 表示下降速度。 为了求偏导数，当只有一个样本时，即 ； 即： 当有多个训练样本时，下降梯度算法即为： 由于每次迭代都需要计算所有样本的残差并加和，因此此方法也叫做批下降梯度法（ batch gradient descent），当有大规模数据时，此方法不太适合，可采取它得一个变种，即每次更新权重时，不是计算所有的样本，而是选取其中一个样本进行计算梯度，这个方法叫做随机下降梯度法（ stochastic gradient descent）： 随机下降梯度法与下降梯度法对比可能收敛更快，但是可能找不到最优点而在最优点附近徘徊。 矩阵求解法 由于梯度下降算法需要多次迭代，并且需要指定下降速率

人工智能实验四报告：深度学习算法及应用 文章目录 人工智能实验四报告：深度学习算法及应用 实验目的 实验要求 实验硬件 实验软件 实验内容与步骤 MNIST数据集 具体实现 DNN（深度神经网络） 概述 具体设计 代码实现 结果输出 结果分析 为啥我又用了CNN（卷积神经网络）？ CNN（卷积神经网络） 概述 具体设计 代码实现 结果输出 结果分析 思考题 实验目的 了解深度学习的基本原理 能够使用深度学习开源工具识别图像中的数字 了解图像识别的基本原理 实验要求 解释深度学习原理 对实验性能进行分析 回答思考题 实验硬件 计算机 实验软件 软件：windows操作系统 应用软件：TensorFlow、PyCharm、Python、Google Colab 实验内容与步骤 安装开源深度学习工具设计并实现一个深度学习模型，它能够学习识别图像中的数字序列。使用数据训练它，可以使用人工合成的数据（推荐），或直接使用现实数据。 MNIST数据集 通过下面的代码我们可以对其中的图片有一个大致的把握： import matplotlib . pyplot as plt # 训练集 train_images = mnist . train . images train_labels = mnist . train . labels # 验证集 validation_images = mnist