-
5.3 格子取数
5.3 格子取数 题目描述 分析与解法 举一反三 5.3 格子取数 题目描述 有n*n个格子，每个格子里有正数或者0，从最左上角往最右下角走，只能向下和向右，一共走两次（即从左上角走到右下角走两趟），把所有经过的格子的数加起来，求最大值SUM，且两次如果经过同一个格子，则最后总和SUM中该格子的计数只加一次。 分析与解法 初看到此题，... -
3.4.4 嵌套循环
3.4.4 嵌套循环 3.4.4 嵌套循环 为了实现复杂的算法，控制结构可以相互嵌套，即一个控制结构处于另一个控制结构的 内部。前面我们见过 if 结构的嵌套，现在我们讨论循环的嵌套。 先考虑“一维”数据结构——由简单数据值构成的列表，为了遍历列表以处理其中数据， 我们需要一个循环。例如用一个循环来计算列表中所有数据之和： >>> a = ... -
设置搜索区域(1.1.0+)
设置搜索区域(1.1.0+) setSearchArea(搜索参数, 提交地址) text（单行文本框） select(下拉框) daterange(日期范围) 设置搜索区域(1.1.0+) setSearchArea(搜索参数, 提交地址) 从V1.1.0版本开始，支持设置搜索区域，目前支持以下类型： 类型 标识符 单行文本框 text ... -
使用 GridSpec 自定义子图位置
使用 GridSpec 自定义子图位置 subplot2grid 基本示例 GridSpec 和SubplotSpec 调整 GridSpec 布局 使用 SubplotSpec 创建 GridSpec 使用SubplotSpec 创建复杂嵌套的GridSpec 网格尺寸可变的GridSpec 使用 GridSpec 自定义子图位置... -
(2)Tensor
(2)Tensor undefinedTensor undefined undefinedI.初始化数组 undefinedII.访问数组属性 undefinedIII.复制 undefinedIV.Tensor的提取 (2)Tensor undefinedTensor undefined 必备知识：矩阵的算法。 Tensor是... -
torch.nn.functional
torch.nn.functional Convolution 函数 Pooling 函数 非线性激活函数 Normalization 函数 线性函数 Dropout 函数 距离函数(Distance functions） 损失函数(Loss functions） Vision functions torch.nn.functional.pi... -
9.4 练习
9.4 练习 9.4 练习 利用 random 或 randrange 函数来实现下列计算任务。 （1）表示打靶所得环数（0～10 环）的整型随机数； （2）区间[-0.5,0.5]内的浮点型随机数； （3）表示投掷一个骰子所得结果的随机数； （4）表示投掷两个骰子所得结果的随机数。 修改程序 9.2，以 A、B 两球员各自的发球得分概率... -
Probability distributions - torch.distributions
Probability distributions - torch.distributions Distribution (概率分布) Bernoulli (伯努利分布) Categorical (类别分布) Normal (正态分布) Probability distributions - torch.distributions 译者：@叶... -
torch.Storage
torch.Storage 译者署名 torch.Storage torch.Storage 是单个数据类型的连续的一维数组 ，每个torch.Tensor 都具有相同数据类型的相应存储。 class torch . FloatStorage byte() ：将 Storage 转为 byte 类型 char() :将 Storage...
