Python中有两种可以遍历的容器类型。序列类型：包含字符串、列表、元祖映射(哈希)类型：包含字典、集合序列类型是线性表，就像数组一样，是在内存中开辟一块连续空间，连续存储的，那么查找某个元素时就需要从头开始租个对比，因此序列的查询效率是O(n)，即一个长度为n的序列查询一个变量是否在其中一般需要n次操作。映射类型是散列表，是基于哈希(Hash)算法的，变量在映射中的存储位置是通过计算得出来的，存
梯度梯度: 运算的对像是纯量,运算出来的结果会是向量在一个纯量场中,梯度的计算结果会是"在每个位置都算出一个向量,而这个向量的方向会是在任何一点上从其周围(极接近的周围,学过微积分该知道甚么叫极限吧?)纯量值最小处指向周围纯量值最大处.而这个向量的大小会是上面所说的那个最小与最大的差距程度"举例子来讲会比较简单,如果现在的纯量场用一座山来表示,纯量值越大的地方越高,反之则越低.经过梯度这个运操作数
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2024-07-07 10:55:44
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前言本文仅仅介绍了常见的一些JS加密，并记录了JS和Python的实现方式常见的加密算法基本分为这几类：(1)base64编码伪加密(2)线性散列算法（签名算法）MD5(3)安全哈希算法 SHAI(4)散列消息鉴别码 HMAC(5)对称性加密算法 AES，DES(6)非对称性加密算法 RSA提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、编码，加密1. 什么是编码？编码是信息从一种形式或格式转换
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2024-01-16 21:22:45
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文章描述js迈向python语法之函数(透过js去学习python) 文章目录文章描述前言：在新版python中与js中的函数用法类似只不过是一些语法不同，以及在python中有一个强制位置参数这样的一个新的语法。一、语法：二、参数传参：(1).必需传参(2).关键字参数(3).默认参数(4).不定参数(4).强制位置参数三、匿名函数 前言：在新版python中与js中的函数用法类似只不过是一些语
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2023-11-06 19:22:01
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1. 概念考虑某个未知的分布 p(x)，假定用一个近似的分布 q(x) 对它进行建模。如果我们使用 q(x) 来建立一个编码体系，用来把 x 的值传给接收者，那么由于我们使用了q(x)而不是真实分布p(x)，平均编码长度比用真实分布p(x)进行编码增加的信息量(单位是 nat )为： 这被称为分布p(x)和分布q(x)之间的相对熵(relative entropy)或者KL散 度( Kull
# Python 求 Kullback-Leibler 散度及其应用
在统计学和信息论中，Kullback-Leibler 散度（简称 KL 散度）是一个重要的概念。它用于度量两个概率分布之间的差异，尤其是在机器学习和深度学习中具有重要的应用。本文将通过一个实用示例，介绍如何用 Python 来计算 KL 散度，并且用图表表示旅行过程。
## 什么是 KL 散度？
KL 散度是用来衡量两个概
# Python求JS散度的科普文章
## 引言
散度（Divergence）是用来衡量两种概率分布之间的差异的一种方法。Jensen-Shannon散度（JS散度）是一种对称的测量方法，它实际上是Kullback-Leibler（KL）散度的推广。JS散度广泛应用于机器学习、自然语言处理等领域，以比较不同分布的相似性。
在本文中，我们将讨论如何使用Python求解JS散度，给出代码示例，并
交叉熵(Cross Entropy)和KL散度(Kullback–Leibler Divergence)是机器学习中极其常用的两个指标，用来衡量两个概率分布的相似度，常被作为Loss Function。本文给出熵、相对熵、交叉熵的定义，用python实现算法并与pytorch中对应的函数结果对比验证。熵(Entropy)此处为方便讨论及与后续实例呼应，所有随机变量均为离散随机变量。定义随机变量x在
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2024-01-06 19:23:42
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在实际计算中经常会用到梯度、散度和旋度。在此，我记录一下它们的计算公式。梯度：设函数f(x,y)在区域D上存在一阶偏导数，则对于某一个点P(x0,y0)均有梯度grad f(x0,y0).设函数f(x,y,z)在区域Ω上存在一阶偏导数，则对于某一个点P(x0,y0,z0)均有梯度grad f(x0,y0,z0).平面梯度：空间梯度： 散度：设向量场A(x,y,z)=P(x,y,z)i+Q
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2023-05-17 21:43:59
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# Python求水汽通量散度的科普文章
在大气科学中，水汽通量散度是一个关键参数，它对于理解气候系统、天气现象、以及水循环等都有重大意义。本文将介绍什么是水汽通量散度，并给出一个使用Python计算水汽通量散度的示例代码。
## 什么是水汽通量散度？
水汽通量是单位时间内通过单位面积的水汽质量。它的数学表达式为：
$$
F_v = \rho \cdot v
$$
其中，\( F_v \
原创
2024-09-30 04:40:01
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## Python里面怎么求散度
在数据分析和科学计算中，散度（Divergence）作为一种非常重要的数学概念，其在物理学、工程学及计算机科学中的应用十分广泛。散度度量了一个向量场的源（或汇）强度，对于计算流体力学、热传导等领域尤其重要。在 Python 中，我们通常使用 NumPy 和 SciPy 库来进行这样的计算。但刚接触这个概念的小白们可能会在实现时遇到一些困难。
### 问题背景
Python正則表達式正則表達式是一个特殊的字符序列，它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。Python 自1.5版本号起添加了re 模块，它提供 Perl 风格的正則表達式模式。re 模块使 Python 语言拥有全部的正則表達式功能。compile 函数依据一个模式字符串和可选的标志
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2017-07-28 09:27:00
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一、校验数字的表达式 1 数字：^[0-9]*$ 2 n位的数字：^\d{n}$ 3 至少n位的数字：^\d{n,}$ 4 m-n位的数字：^\d{m,n}$ 5 零和非零开头的数字：^(0|[1-9][0-9]*)$ 6 非零开头的最多带两位小数的数字：^([1-9][0-9]*)+(.[0-9]
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2017-05-09 19:26:00
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正則表達式。一个听起来非常高大上的东西。事实上原来也听说过，当然，也仅仅是仅限于听过了…… 那么，它究竟是什么？又是干什么的？都能用在哪些方面？ 今天就先浅显的说一下。更深刻的应用及体会还没有，不能非常好地给大家总结出来，见谅。 正則表達式也有通俗些的名字，叫正规或者说常规表示法。这个听起来就比較平
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2017-05-29 10:00:00
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python中使用正則表達式 1. 匹配字符 正則表達式中的元字符有 . ^ $ * + ? { } [ ] \ | ( ) 匹配字符用的模式有 \d 匹配随意数字 \D 匹配随意非数字 \s 匹配随意空白字符 \S 匹配随意非空格字符 \w 匹配随意数字或者字母 \W 匹配随意非数字或者字母 2.
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2016-02-18 15:33:00
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高等数学（高数）中的散度（Divergence）是一个重要的概念，广泛应用于物理学、工程学、流体力学等领域。散度通常用于描述一个向量场在某一点的"发散程度"。本文将介绍散度的概念及其在Python中的计算方法，并提供相关的代码示例。我们还会展示饼状图和序列图，以帮助更好地理解相关内容。
## 散度的基本概念
在三维空间中，给定一个向量场 \(\mathbf{F} = (F_x, F_y, F_
正則表達式（regular expression）就是用一个“字符串”来描写叙述一个特征。然后去验证还有一个“字符串”是否符合这个特征。比方 表达式“ab+” 描写叙述的特征是“一个 'a' 和 随意个 'b' ”。那么 'ab', 'abb', 'abbbbbbbbbb' 都符合这个特征。 正則表
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2017-07-25 14:15:00
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本文目标 30分钟内让你明确正則表達式是什么，并对它有一些主要的了解，让你能够在自己的程序或网页里使用它。 怎样使用本教程 最重要的是——请给我30分钟。假设你没有使用正則表達式的经验，请不要试图在30秒内入门——除非你是超人 :) 别被以下那些复杂的表达式吓倒，仅仅要跟着我一步一步来。你会发现正則
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2017-08-02 15:01:00
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本文译自官方文档：Regular Expression HOWTO 參考文章：Python——正則表達式(1) 全文下载 ：Python正則表達式基础 3.使用正則表達式 如今。我们已经学习了一些简单的正則表達式，但我们应该怎么在Python中使用它们呢？re模块提供了一个连接正則表達式引擎的接口，
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2017-07-16 19:21:00
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"^\d+$" //非负整数（正整数 + 0） "^[0-9]*[1-9][0-9]*$" //正整数 "^((-\d+)|(0+))$" //非正整数（负整数 + 0） "^-[0-9]*[1-9][0-9]*$" //负整数 "^-?\...
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2007-12-26 21:54:00
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