回答:谢邀。C语言已经是非常简洁的编程语言了,数组肯定不是多余的语法了。可以说,数组基本上是所有现代高级编程语言不可或缺的语法了。但是C语言中的数组并不难,题主也不用太担心自己学不会。我的上一个回答,讨论了C语言中的结构体,它是一种复合数据类型,有了结构体,C语言可以应对各种复杂的数据模型,比如上一节的平行四边形问题。但是有些问题,就算是结构体,也很难解决。请看下面这个问题:小明班级有 60 个人,期末...
回答:关联数组,相对于索引数组,又称字典。声明方式: declare -A reladictreladict[name] = hello #赋值引用方式: echo ${reladict[name]} #输出hello求长度: echo ${#reladict[@]}
回答:python入门的话,其实很简单,作为一门胶水语言,其设计之处就是面向大众,降低编程入门门槛,随着大数据、人工智能、机器学习的兴起,python的应用范围越来越广,前景也越来越好,下面我简单介绍python的学习过程:1.搭建本地环境,这里推荐使用Anaconda,这个软件集成了python解释器和众多第三方包,还自带spyder,ipython notebook等开发环境(相对于python自带...
回答:Python可以做什么?1、数据库:Python在数据库方面很优秀,可以和多种数据库进行连接,进行数据处理,从商业型的数据库到开放源码的数据库都提供支持。例如:Oracle, My SQL Server等等。有多种接口可以与数据库进行连接,至少包括ODBC。有许多公司采用着Python+MySQL的架构。因此,掌握了Python使你可以充分利用面向对象的特点,在数据库处理方面如虎添翼。2、多媒体:...
回答:1、web应用开发网站后端程序员:使用它单间网站,后台服务比较容易维护。类似平台如:Gmail、Youtube、知乎、豆瓣2、网络爬虫爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧, 爬虫获取或处理大量信息:批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、从各大网站爬取商品折扣信息,比较获取最优选择;对社交网络上发言进行收集分类,生成情绪地图,分析语言习惯;爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论,生成词云;按条件筛选获得...
回答:Python是一门电脑编程语言,而且是学习人工智能的第一语言,相对其他的流行语言python也比较简单一些。主要学习的内容有web网站开发,游戏开发,爬虫,数据分析,大数据,智能等各方面的内容,就业也是面向这些岗位,是以后的大趋势,现在国家也在推广这方面的学习了。python简单易学、免费开源、高层语言、可移植性超强、可扩展性、面向对象、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等。Python除了极少的涉及...
...测定方式: 3.如何确定最佳的k值(类别数): 手肘法: python实现Kmeans算法: 1.代码如下: 2.代码结果展示: 聚类可视化图: 手肘图: 运行结果: 文章参考: 手肘法:K-means聚类最优k值的选取_qq_15738501的博客-CSDN博客...
...,这时候就需要我们将测试数据升维到和训练数据相同,python的numpy中自带了一个tile()函数可以帮助我们将测试数据升维。 将数据向量化 测试数据升维后,我们为了计算距离样本点的距离,此时需要将数据向量化,所谓的向量...
...供了对各种机器学习算法的高级理解以及运行它们的R&Python代码。这些应该足以弄脏你的手。 线性回归主要有两种类型:简单线性回归和多元线性回归。简单线性回归的特征在于一个自变量。而多元线性回归(顾名思义)的特...
...p(lambda x:x[::-1],l)) 我的思路:这题参考了评论里的方案,python似乎在字符串的处理上有先天的优势。顺便复习了下知识点: join 用于连接字符串 -.join([a,b]) map map(函数,需要处理的对象) lambda表达式 匿名函数,一目了然的输...
概述 列表解析即利用现有的可迭代对象创建新的列表的Python语法,其过程完全可以用for循环复刻,但其解析效率比for循环快一些,缺点也很明显,即不适合用于大数据迭代对象的解析,因为会占用大量内存,导致MemoryError。当...
概述 列表解析即利用现有的可迭代对象创建新的列表的Python语法,其过程完全可以用for循环复刻,但其解析效率比for循环快一些,缺点也很明显,即不适合用于大数据迭代对象的解析,因为会占用大量内存,导致MemoryError。当...
...ng New Functions 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 我们已经在 Python 中认识了一些在任何强大的编程语言中都会出现的元素: 数值是内建数据,算数运算是函数。 嵌套函数提供了组合操作的手段。 名称到值的绑定提供了有限的抽象...
Python 魔法方法 基础: 如果你想... 所以,你写... Python调用... 初始化一个实例 x = MyClass() x.__init__() 作为一个字符串的官方表示 repr(x) x.__repr__() 作为一个字符串 str(x) x.__str__() 作为字节数组 bytes(x) x.__bytes__() 作为格式...
...法。 numpy的通用函数 1、为什么用numpy的通用函数而不用Python的循环做逐个元素的计算 NumPy 提供了一个简单灵活的接口来优化数据数组的计算,使得numpy成为python数据科学中极其重要的一部分。Numpy主要是通过向量进行操作的,而...
...er=s) x=np.arange(90.0,250.0,0.1) y=m*x+c plt.plot(x,y) plt.show() Python 建模 处理数据,计算相关系数矩阵,提取特征和标签 df = pd.read_csv(./zuixiaoerchengfa.csv,encoding=gbk) df.rename(columns={Unnamed: 0:},inplac...
...间接的代码,作为squareRoot2()追加到以上代码中了。善用python内置函数确实能让代码和运行效率都有脱胎换骨的效果。谢谢Bijfah的指点!但是squareRoot2()目前只能对付只考虑小数部分的情况,要对付含整数部分的情况的话还需要略...
...篇文章的主要目的,主要是给大家进行介绍,关于NumPy与Python内置列表计算标准差区别的相关介绍,希望可以给各位读者带来帮助。 1什么是Numpy NumPy,是NumericalPython的通称,用以性能卓越计算机的应用和数据统计...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用,将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的,但推理(inference/serving)用4090不能说合适,...
图示为GPU性能排行榜,我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...