贝瑟尔于 1848 年提出 : 在 8X8 格的国际象棋上摆放 八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或 同一斜线上,问有多少种摆法。 高斯认为有 76 种方案。 1854 年在柏林的象 棋杂志上不同的作者发表了 40 种不同的解,后来有人用图论的方法解出 92 种 结果。计算机发明后,有多种计算机语言可以解决此问题。 八皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题: 如何能够在 8 ×8 的国际象棋棋盘上放置八个皇后, 使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后?为了达到此目的,任两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。八皇后问题 可以推广为更一般的 n 皇后摆放问题:这时棋盘的大小变为 n×n,而皇后个数也变成 n。当且仅当 n
今天给大家分享一个终极小错误。。 就是 “调用一个递归方法发现无论返回null,但是返回值在递归应该是存在的” 这个时候我打印$perids 的到的结果是null这是为什么呢? 就是一个终极小错误 这就是一个递归,但是他没有return 所以他return 一直为空 所以在 在它前面加个return 就行了。...
贝叶斯决策理论 生成模型:一个类别一个类别进行训练 判别模型:将多个类别的样本放在一起分析训练 参数模型 非参数模型:无函数形式 半参数:多个高斯函数混合而成,可表示任意分布的密度函数 最小错误率决策 基于先验概率决策,则最小错误率决策为 基于后验概率决策,则最小错误率决策为 极大似然法 最小风险决策 决策代价(Loss):真实类j被决策为i的代价 条件风险(condition risk):针对
这是我练习的第一个机器学习的算法,写的比较简单,肯定也有一些小错误。也参看了很多其他人的代码。现在贴出来算是我学习的一个历程啦。
刚接触深度学习,麻烦各位大佬帮看看这段代码,感谢! ** 新手上路,刚开始接触深度学习,这段关于WGAN的代码不能很好的理解,麻烦大佬们帮看看,恳请逐行解读这段代码,并且,这段代码里面有一个小错误,不知道是否能找出,再次感谢!
递归函数实际应用案例,二分查找
匿名函数就是不需要显式的指定函数
你也许会说,用上这个东西没感觉有毛方便呀, 。。。。呵呵,如果是这么用,确实没毛线改进,不过匿名函数主要是和其它函数搭配使用的呢,如下
函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。
函数式编程中的函数这个术语不是指计算机中的函数(实际上是Subroutine),而是指数学中的函数,即自变量的映射。也就是说一个函数的值仅决定于函数参数的值,不依赖其他状态。比如sqrt(x)函数计算x的平方根,只要x不变,不论什么时候调用,调用几次,值都是不变的。
Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量,因此,Python不是纯函数式编程语言。
简单说,"函数式编程"是一种(programming paradigm),也就是如何编写程序的方法论。
主要思想是把运算过程尽量写成一系列嵌套的函数调用。举例来说,现在有这样一个数学表达式:
传统的过程式编程,可能这样写:
函数式编程要求使用函数,我们可以把运算过程定义为不同的函数,然后写成下面这样:
这段代码再演进以下,可以变成这样
这基本就是自然语言的表达了。再看下面的代码,大家应该一眼就能明白它的意思吧:
因此,函数式编程的代码更容易理解。
要想学好函数式编程,不要玩py,玩Erlang,Haskell, 好了,我只会这么多了。。。
变量可以指向函数,函数的参数能接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数。
当然此表你在文件存储时可以这样表示
现需要对这个员工信息文件,实现增删改查操作
注意:以上需求,要充分使用函数,请尽你的最大限度来减少重复代码!
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