简介函数是python为了代码最大程度的重用和最小化代码冗余而提供的最基本的程序结构。函数基本原则：1、def是可执行的代码，可任意嵌套在语句中，实时执行的；2、def创建了一个对象并将其赋值给某一变量名；3、return将一个结果对象发送给调用者；4、函数是通过赋值(对象引用)传递的；5、global声明了一个模块级的变量并被赋值；6、参数、返回值以及变量并不是声明；python中的多态多态：一
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2023-07-11 00:54:09
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# Python实现"doc2bow"的详细步骤
## 一、整体流程
首先我们来看一下实现"python doc2bow"的整体流程。通过以下表格展示每个步骤的具体内容：
```mermaid
erDiagram
Step1 --> Step2: 读取文档
Step2 --> Step3: 分词处理
Step3 --> Step4: 构建词典
Step4 --
原创
2024-07-02 03:54:52
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# Python 重载函数与调用原函数的运用
在Python编程中，重载是指允许使用同名的函数来处理不同类型或数量的参数。这一特性使得代码更加灵活和易读。然而，Python本身并不支持传统意义上的函数重载，因为它只允许同名函数的最后一个定义存在。因此，当我们定义多个同名函数时，后面的定义会覆盖前面的。这使得在Python中实现函数重载稍显复杂，但我们可以通过一些技巧来达到类似的效果。
本文将介
原创
2024-08-18 04:22:06
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# 向量投影的 Python 实现指南
在计算机科学和数学中，向量投影是一个重要的概念。它指的是将一个向量在另一个向量上的阴影部分。今天，我们将逐步实现一个“向量投影”的 Python 原函数。这个过程将包括理解如何进行向量投影、以及如何在代码中实现它。
## 整体流程
下面是实现向量投影的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
原创
2024-10-04 07:04:00
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在上一章中，我们学习了一些基于环境和扩展包的函数。本节我们将了解一些处理对象的基本函数。更具体地说，我将向你介绍更多识别数据对象类型（type）和维度（dimension）的函数。你将了解到这些函数的概念以及它们是如何组合使用的。 检查对象类型 识别数据维度
原创
2019-01-22 11:04:00
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1. 反函数存在定理
严格单调函数（比如 cdf，累积分布函数）必定有严格单调的反函数，并且二者单调性相同。
2. 反函数性质
函数 f(x) 与它的反函数 f−1(x) 图象关于直线 y=x 对称；
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2016-12-18 12:54:00
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由于在ORB-SLAM2中扩展图像识别模块，因此总结一下BoW算法，并对DBoW2库做简单介绍。1. BoW算法 BoW算法即Bag of Words模型，是图像检索领域最常用的方法，也是基于内容的图像检索中最基础的算法。网络上有各种各样的原理分析，所以这里只是简单提一下。 Bag of Words本是用于文本检索，后被引用与图像检索，和SIFT等出色的局部特征描述符共同使用（所以有时也叫
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2023-10-08 16:31:40
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# Python装饰器原函数结果返回
在Python中，装饰器是一种非常强大的工具，它可以对函数进行包装，以便在不修改原函数代码的情况下添加额外的功能。其中一个常见的需求是在装饰器中对原函数的结果进行处理后返回给调用者。本文将介绍如何使用装饰器实现这一功能，并通过代码示例详细说明。
## 什么是装饰器
装饰器是Python中的一种高级技术，它允许我们在不改变原函数代码的情况下，动态地给函数添
原创
2024-06-14 03:48:41
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这篇博客介绍的内容是pytorch深度学习框架中最重要的内容之一，如果想要成为pytorch大佬的话，这篇博客你绝对不能错过，本人亲自复现使用过代码，获益良多，希望能帮到大家。这个代码呢也不是我写的，我自己加了些个人的理解上去，如果有不妥的地方，希望大家不吝赐教，话不多说，上车吧骚年~#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author: y
一Qt的三大布局二Qt的控件三Qt的信号槽 一、Qt的三大布局QHBoxLayout： 水平显示布局，所有在其上面摆放的控件只能水平排列下去；QVBoxLayout： 垂直显示布局，所有在其上面摆放的控件只能垂直排列下去；QGridLayout 格子显示布局，可以按照表格的形式显示布局；例子：看下面代码的test1~4二、Qt的控件label：标签，可以显示文本信息，只读；pushbutton
## 实现“Bow Python代码”的流程
### 步骤概览
下面是实现“Bow Python代码”的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 加载数据集 |
| 3 | 文本预处理 |
| 4 | 特征提取 |
| 5 | 构建模型 |
| 6 | 模型训练 |
| 7 | 模型评估 |
| 8 | 模型应用 |
以下将详
原创
2023-09-15 21:20:06
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# 了解BOW（Bag of Words）模型及其在Python中的实现
在自然语言处理（NLP）的领域，BOW（词袋模型）是一种非常基础且重要的文本表示方法。它的核心思想是通过将文本转化为一个词汇表，再将文档表示为词汇表中词汇频数的形式。BOW模型简化了文本表示，使得我们可以更容易地进行各种文本分析任务，如分类、聚类等。
## BOW模型的工作原理
BOW模型的工作步骤可以概括为以下几个过
原函数约束很多，不一定是凸函数，也就是说原函数是一个也许有很多极小值的多维空间函数，它是不容易求最小值的。用来拟合，容易陷入局部最小值，得到的结果不够泛化。举例：一个训练好的分类器，对一些东西分类很准（拟合误差达到局部极小值），泛化能力很差（拟合误差不是全局最小）。通过求共轭函数，我们把它原函数映射到另一个多维空间（自变量都变了），变成一个新函数，这个函数是凸的，而且它的最大值小于等于原函数的最小
原创
2018-06-14 15:01:36
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接口(宏)简单介绍SMOCK StubMock类的单例对象V_ADDR 获取类虚拟函数地址O_ADDR 获取重载函数地址（只支持类成员函数）NF_SMOCK 函数打桩F_SMOCK 函数打桩，会去调用NF_SMOCK，调用时默认第一个参数为0SMOCK_CLEAR 清除所有打桩函数整体的简单介绍StubMock是继承Stub的一个单例类，SMOCK宏是获取单例对象的简便方式，因为是继承Stub并且
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2024-09-16 12:13:16
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（一）高阶差分方程的解：高阶差分齐次方程：1仍然可得是该齐次方程的解2得到对应的特征方程（其实以后我们可以直接写出相应的特征方程，参考高数中写微分方程的特征方程）将有n个特征根（相异实数根，多重根，共轭复根） （1）相异实根：（2）实根，m重根：这里只是举一个例子，太复杂的并没有阐述，即：阿尔法1到阿尔法m都相等吗，但阿尔法m+1到阿尔法n都是相异实根。（其实还是不够一般化）
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2024-09-27 20:09:55
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概述1、乘法运算符；2、打包：函数形参表示可变参数；3、解包：函数实参代表tuple；4、序列解包为tuple；5、zip解包运算。如果在其他地方看见了没见过的*作为函数的参数，也不用惊慌，一般而言，要么是作为不定长参数，要么就是对原功能的结构。具体示例乘法运算符在Python中，*表示乘法，**表示次方，这个不必多说。打包：形参中出现*" * " 在python中做函数形参，可以表示一个可变长度
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2023-07-11 00:56:20
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今天给大家介绍几个Python里(可能没那么广为人知的)小知识，希望能给大家带来帮助，让编程更有乐趣。1.如何修改解释器提示符 正常情况下，我们在终端下执行Python 命令是这样的。>>> for i in range(2):... print (i)...01 你是否想过 >>> 和 
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2024-03-06 21:51:43
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Nov 14 01:01:29 2016
@author: toby
"""
#知识点：原函数有返回值，加上装饰器如何拿到返回值？
#装饰器函数
原创
2016-11-16 14:52:14
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∫secxdx=∫secx(secx+tanx)dx/(secx+tanx)=∫(sec²x+tanxsecx)dx/(secx+tanx)=∫d(tanx+secx)/(secx)...
原创
2022-09-21 11:55:41
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偏导数存在一定可导，可导偏导数不一定存在。在一元函数中，导数就是函数的变化率。对于二元函数研究它的“变化率”，由于自变量多了一个，情况就要复杂的多
原创
2022-09-21 12:02:27
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