今天小编就为大家分享一篇对python中矩阵相加函数sum()的使用详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-12-13 21:29:35 24KB python 矩阵相加 sum
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本文通过两个详细的例子解释了零和博弈中的纳什均衡可以通过应用线性规划和极大值计算来获得。 为了同样的目的,它也讨论了库恩-塔克理论的应用。 特别是,在对原始问题和对偶问题的经济学解释上,它还为策略的使用建立了均衡条件“边际成本大于或等于边际收益”,从而获得了均衡条件的类似条件。在常规经济问题中使用活动。
2021-12-11 20:27:40 155KB zero-sum games Nash equilibria
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连续素数和 一些质数可以表示为其他连续质数的总和。 例如5 = 2 + 3,17 = 2 + 3 + 5 + 7,41 = 2 + 3 + 5 + 7 + 11 + 13。在3到N的范围内,总和应始终以数字2开头。 编写代码以找出在给定范围内满足上述性质的质数的数量。 输入格式:第一行包含数字N 输出格式:打印所有小于或等于N的质数的总数。 约束:2 <N <= 12,000,000,000
2021-11-27 11:48:25 1KB
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Description 给定由n整数(可能为负数)组成的序列 {a1,a2,…,an},求该序列形如ai+ai+1,…,+aj的子段和的最大值。当所有的整数均为负数时定义其最大子段和为0。 Input 输入包含多组测试数据。第一行为一个整数C,表示有C组测试数据,接下来有2*C行数据,每组测试数据占2行,每组测试数据第一行是1个整数n,表示有n个整数,接下来一行有n个整数,它们之间用空格隔开. Output 你的输出应该有C行,即每组测试数据的输出占一行,它是计算出的最大子段和. Sample Input 1 6 -2 11 -4 13 -5 -2 Sample Output 20
2021-11-26 15:15:59 1023B MAX SUM
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CNews_sum_train训练集,经过简单数据清洗
2021-11-11 16:13:39 556.62MB 中文摘要数据集
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DeepDB:从数据中学习,而不是从查询中学习! DeepDB是数据驱动的学习型数据库组件,可实现基数估计和近似查询处理(AQP)的最新性能。 这是在中描述的实现 Benjamin Hilprecht,Andreas Schmidt,Moritz Kulessa,Alejandro Molina,Kristian Kersting,Carsten Binnig:“ DeepDB:从数据中学习,而不是从Queries中学习!”,VLDB'2020。 设置 经过python3.7和python3.8测试 git clone https://github.com/DataManagementLab/deepdb-public.git cd deepdb-public sudo apt install -y libpq-dev gcc python3-dev python3 -m venv ve
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js代码-给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 的那 两个 整数,并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。 你可以按任意顺序返回答案。 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/two-sum 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
2021-11-02 08:35:41 1KB 代码
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斯宾 在 python 中实现 Sum-Product Networks (SPN) 并提供一些例程来进行推理和学习。 概述 实施和 SPN-BTB,如下所示: A. Vergari、N. Di Mauro 和 F. 埃斯波西托在 ECML-PKDD 2015 上简化、正则化和加强和积网络结构学习。 要求 spyn建立在 , , , , 和。 用法 data/文件夹中提供了几个数据集。 要运行算法及其网格搜索,请检查bin/文件夹中的脚本。 要从nltcs数据的训练集部分学习单个 SPN,您可以调用: ipython -- bin/learnspn_exp.py nltcs 要获得可能参数的概述,请使用-h : -h, --help show this help message and exit -k [N_ROW_CLUSTERS], --n-row
2021-10-13 00:23:36 13.97MB spn structure-learning sum-product-networks Python
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Pyfhel:PY马拉松F或H omomorphicËncryption大号ibraries。 版本:[ v2.3.1 ] 状态:稳定 描述:允许在整数的整数|向量上进行加,减,乘,标乘积。 该库充当最高级的C ++ HE库的优化Python API。 语言:C ++ 17之上的Python(3.5+)和Cython。 操作系统:Windows(在MSVC2017 , MSVC2019和gcc6 for WSL上进行了测试)和Linux(在gcc6进行了测试)。 不支持MacOS。 :warning: 必需:Python必须已经用C ++ 17编译: g++>=6 | MSVC 2017+ :warning: Docs :目前,仅记录了API []。 实例被大量评论。 依赖关系:有两种可能的后端(均与Pyfhel一起提供),C ++中的HE库: (默认无外部依赖项)。 (无外部依赖项) WI
2021-09-09 12:20:19 999KB python cython seal encrypted-data
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BASE64Encode 编码,在andorid没有这个编码,这里面有打成jar包,可以导进去。用源代码打包的。手懒不愿意自己弄得话,可以下载导进去。里面附带着源代码,也可将源代码开进去直接使用,希望能帮助大家。
2021-08-08 10:22:01 3KB sum msic
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