目录1.矩阵分解（矩阵乘法）1.1矩阵分解算法思想1.2矩阵乘法的计算2.梯度下降2.1梯度下降算法思想2.2梯度下降求解步骤2.3梯度下降的详细推导过程2.4梯度下降经典例题3.矩阵分解算法推导3.1常规推导公式3.2正则项介绍3.3加正则项的推导公式4.矩阵分解python代码实现 1.矩阵分解（矩阵乘法）1.1矩阵分解算法思想首先举一个关于矩阵分解的例子。 现让五位使用者对四种商品的性价比
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2023-10-28 10:50:55
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目录分解矩阵构造损失函数(loss function)梯度下降加入正则项的损失函数求解Python代码实现 分解矩阵矩阵分解是矩阵分析的重要内容，这种技术就是将一个矩阵分解成若干个矩阵的乘积，通常是两个矩阵或者是三个矩阵的乘积。例如：有如下R(5,4)的打分矩阵：（“-”表示用户没有打分）其中打分矩阵R(n,m)是n行和m列，n表示user个数，m行表示item个数那么，如何根据目前的矩阵R（5
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2023-11-26 10:52:32
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先放自已自己解析techweb一个网站图片的代码 from pyquery import PyQuery as pq
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 '
'(KHTML, like Gecko) Chrome
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2024-01-03 21:29:46
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一、python处理XMLXML指可扩展标记语言(eXtensible Markup Language)。XML被设计用来传输和存储数据。XML是一套定义语义标记的规则，这些标记将文档分成许多部件并对这些部件加以标识。它也是元标记语言，即定义了用于定义其他与特定领域有关的、语义的、结构化的标记语言的句法语言。Python对XML的解析:常见的XML编程接口有DOM和SAX，这两种接口处理XML文件
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2024-03-06 20:55:22
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用地CAD转GIS一直都是老大难的问题，主要办法是通过FME等工具。 GIS中读取的CAD是分为点、线、面几个图层，与GSI的数据集分类是一致的，这个里面并没有填充面。基于ArcGIS的转换有两个思路，一是读取dxf文件中的hatch信息，然后在GIS中创建面。 二是通过GIS打开DWG，读取其中面相关的信息，创建面。读取dxf文件DXF是AutoCAD 绘图交换文件。DXF 是Autodesk（
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2023-11-16 20:44:42
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在上一课中我们讲到了使用Python获取网络资源，如果我们获取到一个或多个页面，需要从页面中提取出指定的信息，首先得掌握解析HTML页面的技术。上一课中我们把整个HTML页面当成一个字符串，使用正则表达式的捕获组提取出了需要的内容。但是，写出一个正确的正则表达式经常也是一件让人头疼的事情。为此，我们可以先了解HTML页面的结构，在此基础上就可以掌握其他的解析HTML页面的方法。HTML页面的结构我
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2024-01-15 12:01:46
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因为经常写for所以感觉有点low而且运行效率不高，慢慢学习改进，这个矩阵操作例子还不错可以学学。用Python实现矩阵的加法运算和乘法运算，写几层for循环，实现矩阵加法和乘法并不困难，但关键是要足够简洁，这个可让我费了不少脑子。先直接上代码吧。#矩阵表示形式
M = [
[a1, a2, a3],
[a4, a5, a6],
[a7, a8, a9]
]#矩阵加法
def m
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2023-08-15 16:15:19
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python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。1.numpy的导入和使用from numpy import *;#导入numpy的库函数
import numpy as np; #这个方式使用numpy的函数时，需要以np.开头。 2.矩阵的创建由一维或二维数据创建矩阵from numpy import *;
a1=array([1,
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2023-08-22 17:04:41
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前言：NumPy 是 Python 语言的一个扩展程序库。支持高阶大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 是 Python 语言的一个扩展程序库。支持高阶大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。numpy介绍：一个用 python 实现的科学计算，包括：1、一个强大的 N 维数组对象 Array；2、比较成熟的(广播)函数库
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2023-08-23 18:00:46
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文章目录一 . numpy简述二 . 矩阵的基本操作1 . 创建矩阵（多维依次类推）2 . 矩阵的乘法3 . 矩阵的转置 一 . numpy简述numpy是python里的一个库，用于处理线性代数(个人觉得主要就是用来搞矩阵的各种运算的)等方面的问题。二 . 矩阵的基本操作1 . 创建矩阵（多维依次类推）import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3])
a=n
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2023-05-24 17:10:52
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conf_mat=np.zeros([5, 5])
# 先定义一个空的混淆矩阵
print("以下是输出的预测值和标签值")
print("预测值为："+str(out_spikes_counter.max(1)[1]))
print("标签值为:"+str(label))
true_batch_i = label.cpu()
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2023-06-02 22:42:47
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# 如何用 Python 解密 bin 文件
在编程和数据处理的领域，处理二进制文件(bin)的需求并不罕见。bin 文件常用于各种用途，比如存储程序数据，或是加密信息。这里，我们将讨论如何使用 Python 来解密一个 bin 文件。通过本节内容，你将了解基本的解密流程以及示例代码，此外，我们会通过流程图和状态图来进一步阐明整个过程。
## 二进制文件概述
二进制文件是计算机中以二进制形式
# Python如何解析Bytes：解决实际问题
在现代编程中，我们经常需要处理字节流，尤其是在网络编程和文件处理的时候。在Python中，`bytes`是一个基础类型，用于表示不可变的字节序列。理解如何解析和操作`bytes`对象对于许多实际应用场景至关重要。
本文将通过一个实际示例，介绍如何在Python中解析`bytes`，并通过状态图和表格使讲解更加直观。
## 实际问题描述
假设
# Python 如何解析报文
## 问题描述
假设我们有一个网络服务器，它收到了一个报文，我们需要解析这个报文并提取出其中的信息。报文的格式可能是各种各样的，包括 HTTP 请求、TCP 数据包等等。我们希望能够用 Python 来解析这些报文，以便进一步处理。
## 解决方案
为了解析报文，我们可以使用 Python 中的一些库或者模块。下面是一个具体的方案，使用 `http.clie
原创
2024-01-09 05:18:42
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# Python如何解压zip文件
## 引言
在日常工作和生活中，我们经常会遇到需要解压zip文件的场景。比如，你从网上下载了一个压缩包，里面包含了一些你需要的文件，但你想要将这些文件解压出来以便查看和使用。在这篇文章中，我将介绍如何使用Python解压zip文件，并提供一些示例代码帮助你完成这个任务。
## 实际问题
假设你从一个网站上下载了一个名为`example.zip`的压缩包文
原创
2023-12-19 14:00:24
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# Python如何解决AssertionError的项目方案
## 引言
在软件开发中，断言（assertion）是一种用于确保程序在运行时满足某些条件的机制。在Python中，assert语句用于调试，特别是在程序的开发阶段。然而，如果断言条件未被满足，将会抛出`AssertionError`，这可能会导致程序崩溃。因此，了解如何有效地处理和解决`AssertionError`显得尤为重要
在PHP编程开发中，JSON是一种非常常用的数据格式。它具有简单、轻量和易于解析的特点，非常适合用于数据交换和存储。当我们处理JSON数据时，经常需要解析嵌套的对象和数组，本文将介绍几种解析方法。PHPJSON嵌套对象和数组的解析方法1.使用json_decode函数解析在PHP中，我们可以使用json_decode函数将JSON格式的字符串转换为PHP对象或数组。如果JSON数据中包含嵌套的对象
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2024-09-13 06:35:52
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编码发展史计算机只能数字，无法处理文本，要处理文本必须先转为数字，早期计算机设计采用8比特(bit)为1个字节(byte),一个字节能表示的最大整数为255ASCII编码(American Standard Code for Information Interchange，美国信息互换标准代码）,最早期只有127个字符被编码到计算机(大小写英文字母、数字和一些符号,比如:大写字母A的编码是65，小
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2024-10-24 00:12:49
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前言：在接口自动化测试中，最后都是需要将返回结果进行断言。本文按照实际情况举例说明字典各种操作，以及如何提取响应数据来进行断言1.dict = {'code': '200', 'message': '', 'redirect': '', 'value': {'name': '嗯嗯', 'title': '36', 'value': '123'}}获取第一层字典中的数据dict = {'code':
# 使用Python解析Polygon GeoJSON数据
在地理信息系统（GIS）中，Polygon是一种常见的几何类型，用于表示多边形区域。GeoJSON是一种广泛使用的格式，用于编码地理特征，例如Polygon。本文将介绍如何使用Python解析Polygon GeoJSON数据，并解决一个实际问题：从GeoJSON文件中提取并可视化多边形的边界。
## 解析Polygon GeoJSO
原创
2024-10-23 05:03:57
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