1. 参数
首先比较二者的参数部分：
np.max：(a, axis=None, out=None, keepdims=False) 求序列的最值
最少接收一个参数
axis：默认为列向（也即 axis=0），axis = 1 时为行方向的最值；
np.maximum：(X, Y, out=None) X 与 Y 逐位比较取其大者；
最少接收两个参数
2. 使用上
>>
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2016-09-29 12:25:00
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1. 参数
首先比较二者的参数部分：
np.max：(a, axis=None, out=None, keepdims=False) 求序列的最值
最少接收一个参数
axis：默认为列向（也即 axis=0），axis = 1 时为行方向的最值；
np.maximum：(X, Y, out=None) X 与 Y 逐位比较取其大者；
最少接收两个参数
2. 使用上
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2016-09-29 12:25:00
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1.np.max(a, axis=None, out=None, keepdims=False)求序列的最值最少接受一个参数axis默认为axis=0即列向,如果axis=1即横向ex:>> np.max([-2, -1, 0, 1, 2])22.np.maximum(X, Y, out=None) X和Y逐位进行比较,选择最大值....
原创
2021-08-12 22:23:34
231阅读
import numpy as npdef MaxDrawdown(return_list): '''最大回撤率''' i = np.argmax((np.maximum.accumulate(return_list) - return_list) / np.maximum.accumulate(return_list)) # 结束位置 if i == 0: ...
原创
2022-08-01 20:18:56
505阅读
// accumulate example#include <iostream>#include <functional>#include <numeric>using namespace std;int myfunction (int x, int y) {return x+2*y;}struct myclass { int operator()(int x, int y) {return x+3*y;}} myobject;int main () { int init = 100; int numbers[] = {10,20,30}; cout <
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2013-04-28 19:31:00
122阅读
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Python itertools.accumulatefunctools.reduce
原创
2023-05-15 16:59:58
142阅读
c++ accumulate用法
原创
2022-10-25 11:28:31
224阅读
图像处理中很多时候会对像素点进行操作。在OpenCV有许多方法来对像素进行遍历。at()函数对于单通道图像"picture1"，picture1.at<uchar>(i,j)就表示在第i行第j列的像素值。对于多通道图像如RGB图像"picture2"，可以用picture2.at<Vec3b>(i,j)[c]来表示某个通道中在(i,j)位置的像素值。1）上面的uchar、V
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2024-07-11 10:01:03
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#include <iostream> #include <thread> #include <string> #include <vector> #include <memory> #include <algorithm> #include <numeric> #include <random> ...
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2021-10-08 14:54:00
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accumulate函数的前两个参数指定累加的范围，第三个参数为累加的初值，第四个参数为进行的操作，默认为累加。accumulate函数将一段数字从头到尾累加起来，或者使用指定的运算符进行运算。使用accumulate要添加。accumulate函数声明。
原创
2022-12-27 12:32:57
214阅读
accumulate RE 1.accumulate-example; End
原创
2022-07-09 00:43:49
216阅读
本文主要内容4种方式实现计数器功能，对比其性能介绍LongAdder介绍LongAccumulator来个需求一个jvm中实现一个计数器功能，需保证多线程情况下数据正确性。我们来模拟50个线程，每个线程对计数器递增100万次，最终结果应该是5000万。我们使用4种方式实现，看一下其性能，然后引出为什么需要使用LongAdder、LongAccumulator。方式一：synchronized方式实
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2023-06-15 08:21:50
99阅读
刚学flask，对形如@func的装饰器一直不太理解，今天花了一天时间学了一下。下面简单谈下自己的粗浅的理解装饰器什么是装饰器，的理解比较生动，意思就是本来函数func是实现功能A，现在要给它附加一个功能B，但是又不想重写代码，于是给它包装了一个函数，在该函数内实现了B功能。这样做提高的代码的复用率，减小了重复编写。 举个例子，假设原来的函数是f1，实现了一个功能A：print(‘A’)def
概念：python itertools内置库提供了12种，根据最短输入序列长度停止的迭代器，这就意味着这些迭代器支持接收一个或多个序列（sequence）作为参数，进行组合、分组和过滤等案例：1、itertools.accumulate(iterable,func=None)：创建一个迭代器，返回累积汇总值或其他双目运算函数的累积结果值#itertools.accumulate()
data =
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2023-11-15 16:03:35
62阅读
What are the differences between NP, NP-Complete and NP-Hard?
0. 基本定义
判定问题（decision problem）：一个答案是是或否的问题‘
无论是 P 问题，还是 NP 问题，NP-完全问题，NP-难问题，都是某类问题的总称（集合），都是一种特定的 complexity classes;
1. 一张图示
如图示：
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2017-01-18 17:57:00
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What are the differences between NP, NP-Complete and NP-Hard?
0. 基本定义
判定问题（decision problem）：一个答案是是或否的问题‘
无论是 P 问题，还是 NP 问题，NP-完全问题，NP-难问题，都是某类问题的总称（集合），都是一种特定的 complexity classes;
1. 一张图示
如图示：
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2017-01-18 17:57:00
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1、 FP2网络处理器的背景知识
在http://www.newelectronics.co.uk/article/22079/Pushing-packet-performance.aspx
公布了下述关系P2的技术细节：
The p-chip’s role is to inspect packets and perform the look ups that determin
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精选
2011-03-14 23:01:23
4848阅读
Table of Contents
1 遇到难题怎么办？
2 什么是P、NP、NP-Complete和NP-hard
3 P = NP ????
4 参考
1 遇到难题怎么办？
遇到一个问题，通常我们思考的是如何解它。于是就有了贪心、分治、动态规划等等算法;但也有一些问题，挠破了头也想不到高效的算法。怎么办？
假如我们已经知道有那么几个问题，这个世界上所有的聪明人都没能找到高效的算法
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2014-07-12 10:39:00
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第一题def accum(s):
#写你的代码
代码输出结果
accum("abcd") # "A-Bb-Ccc-Dddd"
accum("cwAt") # "C-Ww-Aaa-Tttt"这到题用到了字符串的所有字母大写和所有字母小写和字符串拼接，复制，用到的函数有 json 将列表中的内容按照指定字符连接成一个字符串，upper() 所有字母变大写 和lower() 所
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2023-12-08 22:20:48
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Python具有最大递归深度,但没有最大迭代深度.为什么递归受限制？像迭代这样处理递归是不是更自然,而不是限制递归调用的数量？我只想说这个问题的根源来自于尝试实现流(有关流的更多详细信息,请参阅this question).例如,假设我们要编写一个流来生成自然数：def stream_accum(s, n): # force the stream to a list of length n
def
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2023-11-29 16:10:55
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