总结：二者用法一致。a=np.array([[[[10,8,3,9],[5,6,7,8]]],[[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]],[[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]]] )print('a=',a)print('a.shape=',a.shape)c=np.minimum(
原创
2023-06-15 11:08:31
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local minimum or global minimum ,in machine leaning it is a question to discuss在数学中，极大值与极小值（又被称为极值）是指在一个域上函数取得最大值（或最小值）的点的函数值。而使函数取得极值的点(的横坐标)被称作极值点。这个域既可以是一个邻域，又可以是整个函数域（这时极值称为最值）。局部最大值：如果存在一个ε > 0，使的所有满足|x-x*| < ε的x都有f(x*) ≥ f(x)我们就把点x*称为一个函数f的局部最大值。从函数图像上看，局部最大值就像是山顶。局部最小值： 如果存在一个ε > 0，使
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2011-09-09 16:26:00
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【链接】h在这里写链接【题意】给两个数字a,b,每次操作可以把a+1a+1,或把a∗k问至少多少次操作可以使得a=b.1using namespace std;long long a, b, k,ans;int main() { ios::sync_with_stdio(0), cin.tie...
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2017-10-04 18:44:00
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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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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
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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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P问题：可以在以多项式表达的时间内求出确切解的问题，也就是说它的计算复杂度是一个多项式。我们通常用的O(n),O(logn),O（n^2）
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2022-09-11 23:59:07
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P 问题P（polynomial）问题就是能在多项式时间内解决的问题，像O(1),O(log(n)),O(n^a)等，我们把它叫做多项式级复杂度， 出现在底数的位置；另一种是O(a^n)和O(n!)，它是非多项式级的复杂度，非多项式级的复杂
原创
2023-02-27 17:21:07
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NP问题就是指其解的正确性可以在多项式时间内被检查的一类问题。比如说数组求和，得到一个解，这个解对不对呢，显然是可以在多项式时间内验证的。再比如说SAT，如果得到一个解，也是能在多项式时间内验证正确性的。所以SAT和求和等等都是NP问题。然后呢，有一部分NP问题的解已经可以在多项式时间内找到，比如数组求和，这部分问题就是NP中比较简单的一部分，被命名为P类问题。那么P以外的NP问题，就是
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2013-01-10 19:37:00
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np.nanmean, np.nanmax, np.nanmin 的应用我们在对一个python numpy数组求均值或最大值的时候，如果这个数组里包含nan，那么程序就会报错或者求出来的值是nan，如下所示import numpy as npIn [1]: import numpy as npIn [2]: test = np.array([3,5,4,7,np.nan])In [3]: m = test.mean()In [4]: mOut[4]: nanIn [5]:
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2021-08-12 22:38:02
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多项式时间算法;P问题；NP问题，NP完全问题，NP-hard问题
原创
2013-03-22 21:54:30
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提到numpy数组就不得不说到np.hstack()与np.dstack()的问题。这里我们研究一下它们的使用方法。
原创
2022-07-13 18:18:14
292阅读
我们知道在numpy数组模块中，常用的数组生成方法有np.zeros()用来生成一个自定义大小的全零数组，np.ones()用来生成一个自
原创
2022-07-13 18:21:26
595阅读
NP(Non-deterministic Polynomial)问题，即多项式复杂程度的非确定性问题。NP问题，完整的叫法是NP完全问题，也即“NP COMPLETE”问题，简单的写法，是NP=P？的问题。NP问题到底是Polynomial，还是Non-Polynomial，尚无定论。
非确定性问题、多项式非确定性问题、完全多项式非确定问题
什么是非确定性问题呢？有些计
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精选
2010-10-08 22:52:21
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1、P问题P是一个判定问题类,这些问题可以用一个确定性算法在多项式时间内判定或解出。如果一个判定性问题的复杂度是该问题的一个实例的规模n的多项式函数，则我们说这种可以在多项式时间内解决的判定性问题属于P类问题。P类问题就是所有复杂度为多项式时间的问题的集合。NP是一个判定问题类,这些问题可以用一个确
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2018-11-20 18:59:00
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本文链接：https://blog.csdn.net/m0_37393514/article/details/79538748在这里我们介绍两个拼接数组的方法： np.vstack():在竖直方向上堆叠 np.hstack():在水平方向上平铺 import numpy as nparr1=np.a
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2019-11-18 15:00:00
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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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output output array([[ 0.24747071, -0.43886742], array([[ 0.24747071, -0.43886742], [-0.03916734, -0.70580089], [-0.03916734, -0.70580089], [ 0.004623
翻译
2018-06-27 17:13:00
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欢迎访问我的个人主页np.tile()和np.repeat()都可以对array进行重复操作,但np.tile()是以axis为最小单位(axis-wise)进行重复的,而np.repeat()是以element为最小单位(element-wise)进行重复的np.tile(A,reps)输入: A是数组,reps是个list,reps的元素表示对A的各个axis进行重复的次数返回: 一个...
原创
2023-01-18 00:46:32
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