匈牙利算法的python实现 简单描述匈牙利算法具体描述见匈牙利算法与对偶观点 一个原始的指派问题：有n个工人，和n个需要作业的地点。需要为每个工人安排一个工作的地点，记变量，代表派第i个工人去第j个地点的情况（0代表不指派，1代表指派）。同时将第i个工人派去第j个地点存在一定的开销，记录为。公司要求最小化开销。将写成矩阵的每一行减去该行的最小值。第一步做差得到的矩阵再减去每列的最小值，
## Python运算提高精度
在Python中进行数值计算时，由于计算机内部表示浮点数的精度有限，可能会出现计算结果不准确的情况。然而，对于需要高精度计算的场景，Python提供了一些库和技术来提高计算的精度。
### Decimal模块
Python的`decimal`模块提供了高精度的浮点数运算。与内置的浮点数类型`float`不同，`decimal`模块的`Decimal`类可以表示
文章目录一、描述符计算模块1.rdkit.Chem.Lipinski模块2.rdkit.Chem.Descriptors模块3.rdkit.ML.Descriptors.MoleculeDescriptors模块二、原子描述符可视化1.原子partial charge可视化2.原子logP可视化 一、描述符计算模块1.rdkit.Chem.Lipinski模块rdkit中提供了许多描述符的计算方
# 提高精度的Python QTimer 补偿
在Python编程中，定时器（QTimer）是一个常用的工具，用于在指定的时间间隔内触发事件。然而，有时候我们需要更高精度的定时器来处理一些需要高精度控制的任务。在这种情况下，我们可以通过使用补偿的方法来提高定时器的精度。
## 定时器和精度
定时器是一个能够定时执行任务的工具，它可以帮助我们在指定的时间间隔内执行特定的操作。在Python中，
python提高GIL（全局解释器锁）首先，Python 和 GIL 没有半毛钱关系，仅仅只是Cpython(解释器)中难以移除GIL。GIL 只对线程有影响，每个线程在执行的过程都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程可以执行代码，所以一个程序是多线程，一定是假的多任务。Python使用多进程是可以利用多核的CPU资源的计算密集型：进程（因为不需要等待，线程的话效率不高）io密集型：线程、协
## Python图片变大提高精度教程
### 整体流程
首先让我们来看一下整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取原始图片 |
| 2 | 将图片进行缩放处理 |
| 3 | 使用深度学习模型进行图像超分辨率处理 |
| 4 | 保存处理后的图片 |
### 具体步骤与代码实现
#### 步骤一：读取原始图片
首先，我们需要使用`
目录1、定义2、体验高阶函数3、内置高阶函数3.1 map()3.2 reduce()3.3 filter()
1、定义把函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数，高阶函数是函数式编程的体现。 函数式编程就是指 这种高度抽象的编程范式。2、体验高阶函数体验之前，先看看两个函数：# 在Python中， abs() 函数可以完成对数字求绝对值计算
print(abs(-19)) # 19
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2023-08-21 15:37:20
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1.Python基础学习之高级数组（一）1.1视图：就是与较大数组共享相同数据的较小数组。Numpy包提供数据视图的概念是为了精确地控制内存的使用方式。 数组视图、切片视图、转置和重塑视图等数组视图实例：from numpy import*
M=array([[1.,2.],[3.,4.]])
v=M[0,:] #切片是数组的视图（切片视图），它与M享有相同的数据。
print(
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2023-08-13 10:36:46
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高精度除法， 这个和加减乘一样，我们都要从手算的角度入手。举一个例子，比如 524134 除以 123。结果是4261 第一位4的来源是 我们把 524和123对齐，然后进行循环减法，循环了4次，余32，将32134的前三位321继续和123对齐，循环减法2次，余75，把7534的前三位753和123对齐，循环减法6次，余15，将154和123对齐，只能减1次，所以结果是4 2 6 1。
Time Limit: 1 secondMemory Limit: 2 MB问题描述输入两个高精度非0整数，输出它们的整数商（不考虑小数部分）。 Input输入只有两行，第一行一个整数x，第二行一个整数y。其中0#include #include #include using namespa...
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2017-10-06 19:23:00
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高精度除法1）高精度除高精度传入参数约定：传入第一第二个参数均为string类型，第三个为int型，返回值为strin
原创
2022-08-11 14:53:48
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结构1. 明确数组类型2. 定义class array.array(typecode[, initializer])3.方法和常量3.1 常量array.typecodes 常量3.2 方法3.2.1 通用序列方法3.2.2 转换类型的方法array.tobytes()array.frombytes(s)array.tofile(f)array.fromfile(f,n)array.tolist
前言因为客户的环境不支持联网升级，因此只能离线升级。升级过程中遇到一些小问题，边学边解决，遂以此记录，以供不时之需。正文升级之前，查看python的版本：[root@localhost ~]# python -V
Python 2.7.5
[root@localhost ~]#从上面的输出得知，当前环境运行的python版本是2.7.5。因为安全漏洞的原因，我们直接将其升级到当前大版本(2)的最新
我又来啦！！！今天学了高精（别问我，我不会python）,为了别让我的脑子忘了，还是记录一下吧 首先，要明确高精度是啥？？为啥要用高精度？？高精能解决啥问题？？其实，不难理解，高精度算法，属于处理大数字的数学计算方法。在一般的科学计算中，会经常要求算到 小数点后几百位或者更多，当然也可能是几千亿几百亿的大数字。一般这类数字我们统称为 高精度数。也只有用高精度才能解决超级大的数的运算；那么
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2023-08-04 11:28:16
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我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？在本文中，我为大家介绍6 种 Numpy 函数。这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。 Numpy 的 6 种高效函数Numpy 是用于科学计算的 Py
浮点数是机器上浮点数的本机双精度（64bit）表示。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。Python不支持32bit的单精度浮点数。更加精确的精度控制可以使用numpy扩展库关于单精度和双精度的通俗解释：单精度型和双精度型，其类型说明符为float 单精度说明符，double 双精度说明符。在Turbo C中单精度型占4个字节（32位）内存空间，其数值范围为3.4E-38～3.4E
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2023-06-27 07:33:09
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# Python高精度计算
## 引言
在计算机科学中，有时候需要进行大数运算，而传统的计算机无法精确表示和处理大数。Python提供了一种高精度计算的方法，使得我们可以进行任意精度的数值计算。本文将介绍Python中的高精度计算，包括高精度整数和高精度浮点数的使用方法和应用场景。
## 高精度整数
Python中的高精度整数可以表示任意大的整数，并支持整数之间的常见运算。在Python中，我
基础 浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。Python不支持32bit的单精度浮点数。如果程序需要精确控制区间和数字精度，可以考虑使用numpy扩展库。 Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。 关于单精度和双精度的通俗解释： 单精度型和双精
# Python 低精度和高精度
在Python中，数字可以分为低精度和高精度两种类型。低精度数字通常使用浮点数表示，而高精度数字则可以表示任意精度的整数或浮点数。在处理一些需要高精度计算的情况下，我们通常会使用高精度数字来避免精度丢失的问题。
## 低精度数字
在Python中，浮点数是一种低精度数字类型，通常使用双精度浮点数来表示。双精度浮点数只能表示有限范围内的实数，并且可能存在精度损
在C/C++中，不时会遇到限定数据范围的情况，我们先来看看常用的int和long long两种数据类型的范围吧。C++标准规定，int占一个机器字长。在32位系统中int占32位，也就是4个字节，所以在32位系统中，int的范围是[-2^31,2^31-1]，为10^9数量级；而long long的范围则是[-2^63,2^63-1]，为10^18数量级，但当一些ACM/OI题目中测试数据范围超过
