一、解压序列：任何序列（或者可迭代对象）可以通过一个简单的复制语句解压并赋值给多个变量。（前提：变量个数=序列元素个数，否则会产生异常）data = ( 1, 2, 3)
x, y, z = data
#x = 1, y = 2, z = 3
info = ['zqcc<>', 18, (2022, 4, 26)]
name, age, date = data
#name = 'zqc
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2024-05-30 12:15:03
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今天在学习最小二乘法的时候遇到了solve函数，用来解线性方程 A*X=B
1 bool cv::solve
2 (
3 InputArray src1,
4 InputArray src2,
5 OutputArray dst,
6 int flags = DECOMP_LU
7 )
src1 线性系统的左侧（相当于上面的A），src
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2020-12-28 15:05:00
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# ural 1000. A + B Problem
# author: ch3cooh
# 2013/4/18
print(sum([int(i) for i in input().split(' ')]))用python一句话搞定！
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2023-05-26 21:11:27
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對一個DBA或需使用exp,imp的普通用戶來說，在我們做exp的過程中可能經常會遇到EXP－00091 Exporting questionable statistics.這樣的EXP信息，其實它就是exp的error message，它產生的原因是因為我們exp工具所在的環境變量中的NLS_LANG與DB中的NLS_CHARACTERSET不一致。但需說明的是，exp-91這個error me
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2009-12-19 15:31:59
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归并排序：归并排序（英语：Merge sort，或mergesort），是创建在归并操作上的一种有效的排序算法，效率为O(n log n)。1945年由约翰·冯·诺伊曼首次提出。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用，且各层分治递归可以同时进行。分治法：字面上的解释是“分而治之”，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子
线性回归1.一般形式w叫做x的系数，b叫做偏置项。2 如何计算2.1 Loss Function--MSE利用梯度下降法找到最小值点，也就是最小误差，最后把 w 和 b 给求出来。3 过拟合、欠拟合如何解决使用正则化项，也就是给loss function加上一个参数项，正则化项有L1正则化、L2正则化、ElasticNet3.1 L1正则（lasso回归）表示上面的 loss function ，
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2023-11-30 23:21:30
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1.内点法概述 内点法是求解线性规划的一个方法，是求解不等式约束最优化问题的一种十分有效的方法，但不能处理等式约束。内点法在大规模线性优化，二次优化，非线性规划方面都有比较好的表现，内点法是多项式算法，随着问题规模的增大，计算的复杂度却不会急剧增大。 本文主要介绍使用障碍函数思想的内点法，该思想的内点法的主要思想是在可行域的边界筑起一道很高的"围墙"，当迭代点靠近边界时，目
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2023-09-26 16:21:40
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# 使用Python进行带参数的积分教程
在科学计算和工程领域，积分是一项非常重要的操作。在Python中，我们可以通过一些科学计算库来方便地实现带参数的积分。在本篇文章中，我们将逐步介绍如何使用Python进行带参数的积分，让你掌握这个基本技能。
## 流程概述
首先，我们要明确实现带参数积分的流程。以下是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
## Python带条件去重
在日常的编程工作中，我们经常会遇到需要对数据进行去重的情况。数据去重意味着将重复的数据从数据集中删除，确保数据集中每个元素的唯一性。Python是一种功能强大的编程语言，提供了许多方法可以实现数据去重。本文将介绍一种常见的方法：带条件去重。
### 什么是带条件去重？
带条件去重是指根据特定的条件对数据进行去重。这意味着我们只删除符合特定条件的重复数据，而保留其
原创
2023-12-03 10:02:13
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10341 - Solve ItTime limit: 3.000 secondshttp://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&category=113&page=show_problem&problem=1282Solve the equation: p*e-x
原创
2023-04-12 01:56:25
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在现代计算和算法分析中，MATLAB和Python都是非常流行的工具。今天我们就以“matlab的solve和python的solve”为主题，来探讨如何将这两者的解决方案进行对比，并以此为基础进行一次全面的复盘记录。接下来，我们将通过一系列步骤，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和部署方案来详细介绍。
首先，我们来进行环境配置。为了不让环境配置这块成为后续步骤的障碍，我们使用
# 教你如何实现 Python 中的 `solve` 函数
在现代编程中，解决特定问题的能力就是函数的强大之处。特别是在 Python 语言中，能够写出清晰、高效的 `solve` 函数尤为重要。下面，我们会逐步引导你实现 `solve` 函数的过程，并通过示例代码帮助你理解每一部分的功能。
## 实现流程
为了帮助你更好地理解我们所要实施的步骤，首先请看下面的表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-28 05:15:53
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在MATLAB解决基本的代数方程组solve 命令用于求解代数方程组。在其最简单的形式，solve 函数需要括在引号作为参数方程。例如，让我们在方程求解x， x-5 = 0solve('x-5=0')MATLAB将执行上面的语句，并返回以下结果：ans =
5还可以调用求解函数为：y = solve('x-5 = 0')MATLAB将执行上面的语句，并返回以下结果：y =
5甚至可能不包括的右
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2024-04-17 20:03:23
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# 学习如何在Python中使用`sympy`库解决方程
在成为一名出色的开发者的过程中，掌握如何在Python中解决方程是一个非常重要的技能。今天，我们将深入探讨如何使用`sympy`库中的`solve`函数来解决方程。接下来，我会给你提供一个完整的流程，逐步带你完成实现，并提供所需的每一行代码和解释。
## 流程表
首先，让我们确定实现`solve`功能的步骤。以下是每个步骤的具体流程表
原创
2024-10-29 04:18:29
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# 如何在Python中使用Solve功能
在软件开发中，特别是在解决复杂问题时，使用求解（solve）功能是非常常见的。本文将向你展示如何在Python中使用`solve`。我们将一步步探讨整个过程，并逐步实现代码。
## 流程概述
下面是实现“Python中solve”过程的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
原创
2024-10-12 03:54:49
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# Python Solve函数的科普
Python是一种广泛使用的编程语言，它具有简洁、易读的语法以及强大的功能。在Python中，solve函数是一种非常有用的函数，它可以帮助我们解决各种问题。本文将详细介绍solve函数的用法，并通过代码示例来展示它的强大功能。
## 什么是solve函数？
solve函数是Python中的一个用于解决方程和优化问题的函数。它可以通过计算数学方程或寻找
原创
2023-10-27 14:29:59
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## Python如何将Solve的解转换成数值
Python是一种功能强大的编程语言，广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等多个领域。在这些应用中，我们常常需要对方程进行求解，有时会使用 `sympy` 模块中的 `solve` 函数来获取解析解。然而，在实际问题中，我们通常更需要的是数值解。本文将通过一个实际示例来展示如何使用Python将Solve的解转换为数值。
### 实际问题示例
原创
2024-10-24 03:32:22
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# 使用Python解带sin的方程
## 引言
在数学中，我们经常会遇到需要解方程的问题。其中一种常见的方程类型是带有sin函数的方程。使用Python编程语言可以很方便地解决这类问题。本文将教会刚入行的小白如何使用Python来解带sin的方程。
## 整体流程
下面是解带sin的方程的整体流程，我们可以使用一个表格来展示这些步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
|
原创
2023-10-04 08:35:37
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一、要解决什么问题在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法和KKT条件是非常重要的两个求取方法。1）对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；2）如果含有不等式约束，可以用于KKT条件去求取。当然，这两个方法求得的结果只是必要条件，只有当是凸函数的情况下，才能保证是充分必要条件。二、解决问题的思路为什么拉格朗日乘子法和KKT条件能够起作用，为什么要这样去求取最优值呢？KKT条
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2024-09-05 07:56:58
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一、最优化问题的分类最优化问题可以分为一下三类：<1>无约束的优化问题，可以写成： 对于第<1>类的优化问题，常常使用的方法就是Fermat定理，即使用求取f(x)的导数，然后令其为零，可以求得候选最优值，再在这些候选值中验证；如果是凸函数，可以保证是最优解。<2>有等式约束的优化
