本文实例讲述了Python函数式编程。分享给大家供大家参考，具体如下：函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式，从计算机硬件->汇编语言->C语言->Python抽象程度越高、越贴近于计算，但执行效率也越低。纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量，因此，任意一个函数，只要输入是确定的，输出就是确定的，这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言，由于函数内部的变量
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2024-07-15 15:00:27
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我国政府承诺在2030年实现“碳达峰”，2060年实现“碳中和”，这就是“双碳”目标。为了实现这一目标就必须应用各种二氧化碳排放量很高技术的替代技术，不仅需要考虑技术上的可靠性，也需要考虑经济上的可行性。可计算一般均衡模型（CGE模型）由于其能够模拟宏观经济系统运行和价格调节机制，分析政策工具的影响和效应而备受“双碳”目标研究者的青睐。由于CGE模型基于严格的微观经济学基础，对非经济学
# 如何实现MySQL Cluster CGE
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[准备环境] --> B[下载MySQL Cluster CGE];
B --> C[安装MySQL Cluster CGE];
C --> D[配置MySQL Cluster CGE];
D --> E[启动MySQL Cluster CGE];
原创
2024-07-07 03:42:57
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文章目录前言一、文件结构二、读取数据部分1.引入库2.读入数据三、模型构成1.引入库2.模型结构——G3.模型结构——E4.初始化模型与权重5.构建BargainNet6.训练模型:总结 前言BargainNet是bcmi的一个项目。具体项目介绍见GitHub链接。出于各种原因需要使用BargainNet，因为有些不习惯用命令行启动训练模型，所以将里面使用的默认模型、参数直接提取出来，简化成了简
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2024-01-02 12:52:58
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上一篇博客讲了基于LSTM不同类型的时间预测，这篇文档使用pytorch 动手实现如何基于LSTM模型单变量时间预测。同样使用sns flight（数据网盘下载链接见文末） 作为数据源，这里将数据下载下来存放在本机中。首先读取存储在本机中的flights.csv数据：import torch
import torch.nn as nn
imp
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2023-10-07 13:28:35
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Simulink生成FMU第一步：首先搭建一个模型（MATLAB的工作路径应于此模型路径一致，根据所需建立接口数量，路径不可包含中文或者数值开头路径）第二步：对模型进行设置（固定步长，求解器4）固定步长一定要设置，否则导入的fmu运行会报错：0.001第三步：导出FMU协同仿真文件（默认保存位置是MATLAB当前工作路径，路径不可包含中文或者数值开头路径）Simulink导入fmu模型文件第一步：
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2023-07-21 22:14:18
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时序分析(8)GARCH(p,q)模型 上篇文章我们探讨了ARCH模型对时序数据的波动性进行建模和预测，本篇文章介绍GARCH模型。 首先我们介绍GARCH模型的基本概念：Generalized Autoregressive Conditionally Heteroskedastic Models - GARCH(p,q)简单来说，GARCH模型就是A
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2023-10-07 13:25:14
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用Python做Web开发，Django框架是个非常好的起点。Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，视图V和模版T。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS（内容管理系统）软件。并于2005年7月在BSD许可证下发布。Django已经成为web开发者的首选框架，是一个遵循 MVC 设计模式的框架
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2023-11-26 12:08:24
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在本文中，我们将使用主成分分析和支持向量机来建立人脸识别模型。首先，让我们了解PCA和SVM是什么：主成分分析：主成分分析（PCA）是一种机器学习算法，广泛应用于探索性数据分析和建立预测模型，它通常用于降维，通过将每个数据点投影到前几个主成分上，以获得低维数据，同时尽可能保留数据的变化。Matt Brems的文章(https://medium.com/u/55680478461)全面深入地介绍了该
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2024-07-02 15:19:36
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使用Plotly模拟掷骰子：安装Plotly:在终端输入pip install plotly直接进行安装要想模拟掷骰子，我们就必须先创建一个关于骰子的类。创建Die类：language_survey.pyfrom random import randint#导入随机数的库
class Die:#创建一个表示骰子的类
def __init__(self,num_sides=6):#设置骰子的
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2023-12-16 00:12:39
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# Transformer模型的Python实现
Transformer模型是近年来自然语言处理领域的重大突破，由Vaswani等人在2017年提出。它改变了机器翻译、文本生成等任务的实现方式。这个模型的核心在于自注意力机制，与传统的RNN和CNN相较，它能更有效地捕捉输入数据中的长距离依赖关系。本文将简单介绍Transformer的基本结构，并提供一个Python实现的示例代码。
## Tr
# Python 实现 BERT 模型
## 引言
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google提出的一种深度学习模型，它在自然语言处理（NLP）任务中表现优异。BERT的核心在于其双向编码器，能够充分理解句子的上下文信息。本文将介绍如何在Python中实现BERT模型，并提供代码示例。
## BE
# 使用Python实现GARCH模型的指南
在金融领域，GARCH（自回归条件异方差）模型是一种广泛用于建模和预测金融时间序列波动性的方法。对于刚入行的小白来说，了解和实现GARCH模型可能有些困难。为此，我们将详细介绍实现过程，包括步骤、必要的代码及其解释，以及相关的图示。
## 流程概述
在我们开始之前，让我们先概述一下实现GARCH模型的基本流程。下面是一个表格，展示了主要的步骤和对
# 双塔模型的Python实现
双塔模型（Twin Tower Model）是一种神经网络架构，广泛应用于推荐系统、自然语言处理等领域。该模型通常分为两个并行的处理流（“塔”），用于提取和融合不同的特征信息。本文将介绍双塔模型的基本概念并提供一个简单的 Python 实现示例。
## 双塔模型的基本结构
双塔模型的基本结构图如下：
```plaintext
Input A
# Python实现图模型
## 引言
图模型是数学和计算机科学中非常重要的一种数据结构，用于表示和解决许多问题。它由节点（顶点）和边组成，节点表示对象，边表示对象之间的关系。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现图模型，并讨论一些常见的图算法。
## 安装所需库
在开始之前，我们需要安装`networkx`库，它是一个强大的Python库，用于操作图模型。
```python
p
原创
2023-08-26 07:46:38
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建筑信息模型是什么?能做什么?建筑信息模型是空间涵构与维运决策的整合平台，除了将链接端所提供的信息储存，并且利用了建筑模型中的对象编号将真实数据与件信息进行链接，而建筑信息模型中的空间数据同时能在虚拟环境的剧本编写，以检视所影响的范围层面。 建筑信息模型在储存端担任了系统的数据整合信息中心，除了将链接端所提供的信息储存，并且利用了【建筑信息模型】中的对象编号将真实数据与物信息进行链接，
先说KM算法求二分图的最佳匹配思想，再详讲KM的实现。【KM算法求二分图的最佳匹配思想】对于具有二部划分( V1, V2 )的加权完全二分图，其中 V1= { x1, x2, x3, ... , xn }， V2= { y1, y2, y3, ... , yn }，边< xi, yj >具有权值 Wi,j 。该带权二分图中一个总权值最大的完美匹配，称之为最佳匹配。 记 L(x
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2024-10-18 20:46:22
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pn结工作原理1.2.1 PN结的形成 在一块本征半导体的两侧通过扩散不同的杂质,分别形成N型半导体和P型半导体。此时将在N型半导体和P型半导体的结合面上形成如下物理过程: 因浓度差 &n
写在前面在这篇文章中， 云朵君想介绍一个很酷的python手绘样式可视化包——可爱的图表 cutecharts。Cutecharts 非常适合为图表提供更个性化的触感。Cutecharts 与常规的 Matplotlib 和 Seaborn 库完全不同，它可以查看手工制作的图表，并在将鼠标悬停在图表上时向我们显示值。Matplo
文章目录8. re(1) 正则表达式是什么find_sender.py与使用方括号括起的字段匹配我们将把变量收集到这里：用于调用re.sub：获取所有文本并合并成一个字符串：使用fileinput读取所有的行，将它们放在一个列表中再将其合并成一个大型字符串。替换所有与字段模式匹配的内容：调用re.sub来使用替换函数来替换所有与模式field_pat匹配的字段，并将结果打印出来。 8. re有些
