实现Python日志功能的步骤
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为了帮助这位刚入行的小白实现"python qiu log"的功能，我将教他整个实现过程，包括每一步需要做什么，并提供相应的代码和注释。下面是整个实现过程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入logging模块 |
| 步骤二 | 配置日志记录器 |
| 步骤三 | 添加日志处理器 |
| 步骤四 | 设置
原创
2024-01-09 11:16:01
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字符串余弦相似性算法是通过利用我们初中就学过的三角函数中的余弦定理来计算两个字符串的相似度，它是定义在向量空间模型(Vector Space Model)中的。余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫”余弦相似性”。具体算法请看：https://baike.baidu.com/item/%E4%BD%
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2023-08-14 14:53:09
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夹角余弦(Cosine) 也可以叫余弦相似度。 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。(1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式：(2) 两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦 类似的，对于两个n维样
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2023-07-02 16:42:15
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A：西米喜欢健身B：超超不爱健身，喜欢打游戏step1:分词A：西米／喜欢／健身B：超超／不／喜欢／健身，喜欢／打／游戏step2:列出两个句子的并集西米／喜欢／健身／超超／不／打／游戏step3:计算词频向量A：[1,1,1,0,0,0,0]B：[0,1,1,1,1,1,1]step4:计算余弦值 余弦值越大，证明夹角越小，两个向量越相似。step5:python代码实现import
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2023-06-16 16:52:36
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Python学习笔记第四十三天NumPy 数学函数三角函数舍入函数numpy.around() 函数返回指定数字的四舍五入值。numpy.floor()numpy.ceil()结束语 NumPy 数学函数NumPy 包含大量的各种数学运算的函数，包括三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等。三角函数NumPy 提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()。# 实例 1
import
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2023-08-05 10:41:52
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NumPy - 算数函数很容易理解的是，NumPy 包含大量的各种数学运算功能。 NumPy 提供标准的三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等。三角函数NumPy 拥有标准的三角函数，它为弧度制单位的给定角度返回三角函数比值。示例import numpy as np
a = np.array([0,30,45,60,90]) print '不同角度的正弦值：' # 通过乘 pi/180 转化为弧
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2024-04-13 06:58:13
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# 使用Python计算最小包围矩形
在计算机图形学和计算几何中，最小包围矩形（Minimum Bounding Rectangle, MBR）是一个非常重要的概念。它用于描述一组点所形成的最小矩形，该矩形能够完全包围这些点。在许多应用场景中，例如计算机视觉、地理信息系统（GIS）及物体检测中，最小包围矩形都被广泛应用。
## 最小包围矩形的计算
最小包围矩形是通过对一组二维点的坐标进行一定
原创
2024-10-15 03:27:07
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# Python余弦函数近似值
## 概述
余弦函数是数学中常见的三角函数之一。在数学和计算机科学中，我们经常需要计算余弦函数的值来解决各种问题。然而，计算机中的余弦函数通常是通过近似值来计算的，而不是直接计算精确值。在本文中，我们将介绍如何使用Python编程语言来计算余弦函数的近似值，并且给出具体的代码示例。
## 余弦函数的定义
在数学中，余弦函数的定义如下：
![cosine f
原创
2024-01-23 04:37:59
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“重兵压境”，发展民族的软件业不易。 东方不败，他和他的“金山”以不屈的努力谱写了中国软件业的“第一传奇”，留给人们诸多思考。在战争年代，冒着枪林弹雨奋不顾身攻占敌阵的人，可以被叫做英雄。那么在今天呢，在今天的和平环境里，面对外国商家“重兵压境”的严峻，仍然一片痴心，苦苦支撑着自己民族的软件业的人，我们应该把他称作什么？ 求伯君正是一个痴心不改的人。他的对手，是大名鼎鼎的美国首富比尔·盖茨和
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精选
2006-04-09 03:42:02
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1 >>> a=mat([[1],[2],[3]]);
2 >>> b=mat([[0],[2],[3]]);
3 >>> a
4 matrix([[1],
5 [2],
6 [3]])
7 >>> b
8 matrix([[0],
9 [2],
10
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2023-05-30 15:34:48
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监督学习，多分类、回归计算输入点与数据集点距离，升序排序，选取数据集里前k个点，计算这k个点对应类别(也就是label)出现的概率，最大概率的分类就是输入点的分类。目录一、分类问题 二、监督学习 &n
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,6), dpi=80)
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(x), np.sin(x)
# 设置线的颜色，粗细，和线型
plt.plot(x,
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2023-05-26 22:46:36
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1.python 正弦函数余弦函数曲线图2.代码import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False
# 正弦函数
x=np.linspac
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2023-06-23 10:27:16
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1.余弦相似度可用来计算两个向量的相似程度对于如何计算两个向量的相似程度问题，可以把这它们想象成空间中的两条线段，都是从原点（[0, 0, ...]）出发，指向不同的方向。两条线段之间形成一个夹角，如果夹角为0度，意味着方向相同、线段重合；如果夹角为90度，意味着形成直角，方向完全不相似；如果夹角为180度，意味着方向正好相反。因此，我们可以通过夹角的大小，来判断向量的相似程度。夹角越小，就代表越
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2023-06-20 16:37:57
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使用Python进行文本分类（一） 准备数据：从文本中构建词向量def loadDataSet():#创建实验样本
postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],
['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'p
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2024-10-21 16:44:01
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励志语录(7qianxun.com)设：A(x1,y1,z1),B(x2,y2,z2)，向量AB的方向余弦＝｛(x2-x1)/d,(y2-y1)/d.(z2-z1)/d｝，其中，d＝|AB|＝√[(x2-x1)²+(y2-y1)²+(z2-z1)²]，(x2-x1)/d＝cosα.(y2-y1)/d＝cosβ.(z2-z1)/d＝cosγ，其中：α,β,γ是向量AB分别与x轴。y轴，z轴所成的夹角
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2023-07-23 18:46:44
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余弦相似度计算公式：python代码找出相似文章用TF-IDF算法可以自动提取关键词。除了找到关键词，怎么找到与原文章相似的其他文章。比如，"百科TA说"在词条最下方，还提供多条相似的文章。为了找出相似的文章，需要用到"余弦相似度"(cosine similiarity)。什么是"余弦相似度" ？余弦相似度百度百科：余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余
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2024-05-08 08:57:40
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向量夹角的余弦公式很简单，不在此赘述，直接上代码： def cosVector(x,y):
if(len(x)!=len(y)):
print('error input,x and y is not in the same space')
return;
result1=0.0;
result2=0.0;
result
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2023-06-21 00:34:24
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简介：余弦相似度，即两物体之间的cos$值，值越大，表示两物体的相似度越大。1、向量空间余弦相似度：即向量空间中两夹角的余弦值。其值在0-1之间，两向量越接近，其夹角越小，余弦值越接近于1。2、n维空间的余弦公式：3、python中的工具：numpy中提供了范数的计算工具：linalg.norm()，假定X、Y均为列向量，则： num = float(X.T * Y)#若
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2023-08-04 22:29:33
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目录正弦求曲边图形的面积推导方式解法：推导式解法：正弦古代的勾三股四弦五中说的弦就是我们要说的正弦，也就是直角三角形中的斜边，叫做弦，股就是人的大腿，古人称直角三角形长的那个直角边就叫做股。正弦是∠α的对边/斜边的比。余弦是邻边/斜边的比如果把勾股弦放在一个圆里面，弦就是圆上两个点的连线，最大的正弦值就是圆的直径。这个图也能明显的看出来，勾股弦之间的关系。∠α的正弦=对边/斜边我们确定正弦是什么后
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2024-05-06 23:31:38
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