1.输入1-127的ascii码并输出对应的字符 for i in range(1,128):    print(chr(i)) 2.输入a,b,c,d,4个整数,计算a+b-c*d的结果 a = input("send integer num a is: ") b = input("send integer num b is: ") c = input("send integer num c is: ") d = input("sen

python海明距离 - 5IVI4I_I_60Y的日志 - 网易博客 python海明距离   2009-10-01 09:50:41|  分类: Python |  标签: |举报 |字号大中小 订阅     def hammingDist(s1, s2):    assert len(s1) == len(s2)    return sum([ch1 != ch2 for ch1, ch2 in zip(s1, s2)])

0.引言 学Python这么久了,一直想做个界面出来,最近发现Python有个内置库tkinter,利用它可以很轻松做出一些简易的UI界面,首先来看Python官方对Tkinter的说明: The tkinter package ("Tk interface") is the standard Python interface to the Tk GUI toolkit. Both Tk and tkinter are available on most Unix platforms,

2892: 强袭作战 Time Limit: 50 Sec  Memory Limit: 512 MBSubmit: 45  Solved: 30[Submit][Status][Discuss] Description 在一个没有冬马的世界里,经历了学园祭后的春希着急着想要见到心爱的雪菜.然而在排队想见雪菜的fans太多了,春希一时半会凑不到雪菜面前. 作为高帅富,这样的问题怎么能难倒春希?春希从武也手中拿到了取自金闪闪宝库里的多啦A梦的传话筒,并且给每一个排队的fans都发了一个传话筒. 于

Description 大sz最近在玩一个由星球大战改编的游戏.话说绝地武士当前共控制了N个星球.但是,西斯正在暗处悄悄地准备他们的复仇计划.绝地评议会也感觉到了这件事.于是,准备加派绝地武士到各星球防止西斯的突袭.一个星球受到攻击以后,会尽快通知到总基地.需要的时间越长的星球就需要越多绝地武士来防御.为了合理分配有限的武士,大sz需要你帮他求出每个星球各需要多少时间能够通知到总基地.由于某种原因,N个星球排成一条直线,编号1至N.其中总基地建在1号星球上.每个星球虽然都是绝地武士控制的,但是上

[BZOJ1171][BZOJ2892]大sz的游戏 试题描述 大sz最近在玩一个由星球大战改编的游戏.话说绝地武士当前共控制了N个星球.但是,西斯正在暗处悄悄地准备他们的复仇计划.绝地评议会也感觉到了这件事.于是,准备加派绝地武士到各星球防止西斯的突袭.一个星球受到攻击以后,会尽快通知到总基地.需要的时间越长的星球就需要越多绝地武士来防御.为了合理分配有限的武士,大sz需要你帮他求出每个星球各需要多少时间能够通知到总基地.由于某种原因,N个星球排成一条直线,编号1至N.其中总基地建在1号星球上

大sz的游戏 Time Limit: 50 Sec  Memory Limit: 357 MBSubmit: 536  Solved: 143[Submit][Status][Discuss] Description 大sz最近在玩一个由星球大战改编的游戏.话说绝地武士当前共控制了N个星球.但是,西斯正在暗处悄悄地准备他们的复仇计划.绝地评议会也感觉到了这件事.于是,准备加派绝地武士到各星球防止西斯的突袭.一个星球受到攻击以后,会尽快通知到总基地.需要的时间越长的星球就需要越多绝地武士来防御.为

1. 概述 原文地址: TensorFlow and deep learning,without a PhD Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. B站视频地址: https://www.bilibili.com/video/av8284296 https://www.bilibili.com/video/av16339227 在这个codelab中,您将学习如何创建和训练识别手写数字的神经网络.一路上,随着你增强神经网络的准确率

本文转载自:https://blog.csdn.net/xummgg/article/details/69214366 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:<TensorFlow and deep learning,without a PhD> 当然登入需要FQ,我也顺带巩固下,做个翻译,不好之处请包含指正. 当然需要安装python,教程推荐使用python3.如果是Mac,可以参考博

前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络.并把其PPT的參考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:<TensorFlow and deep learning,without a PhD> 当然登入须要FQ,我也顺带巩固下,做个翻译.不好之处请包括指正. 当然须要安装python,教程推荐使用python3.假设是Mac,能够參考博主的另外两片博文,Mac下升级python2.7到python3.6, Mac安装tensorflow1.0 好多专业词

容错声明: ①题目选自https://acm.ecnu.edu.cn/,不再检查题目删改情况 ②所有代码仅代表个人AC提交,不保证解法无误 E0001  A+B Problem First AC: 2017-10-13       Latest Modification: 2018-02-28 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int a,b; int main() { cin>>a>>b; cout<<

1.f 散度(f-divergence) KL-divergence 的坏处在于它是无界的.事实上KL-divergence 属于更广泛的 f-divergence 中的一种. 如果P和Q被定义成空间中的两个概率分布,则f散度被定义为: 一些通用的散度,如KL-divergence, Hellinger distance, 和total variation distance,都是f散度的一种特例.只是f函数的取值不同而也. 在python中的实现 : import numpy as np imp

接上一篇:http://www.cnblogs.com/denny402/p/7027954.html 7. 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维样本点a(x11,x12,…,x1n

1. 欧氏距离(Euclidean Distance)        欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式. (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离: (3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离: (4)也可以用表示成向量运算的形式: python中的实现: 方法一: import numpy as

概率分布之间的距离,顾名思义,度量两组样本分布之间的距离 . 1.卡方检验 统计学上的χ2统计量,由于它最初是由英国统计学家Karl Pearson在1900年首次提出的,因此也称之为Pearson χ2,其计算公式为 (i=1,2,3,…,k) 其中,Ai为i水平的观察频数,Ei为i水平的期望频数,n为总频数,pi为i水平的期望频率.i水平的期望频数Ei等于总频数n×i水平的期望概率pi.当n比较大时,χ2统计量近似服从k-1(计算Ei时用到的参数个数)个自由度的卡方分布. 卡方检验经常用来检

参考:https://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/75165842#t16  https://blog.csdn.net/ymlgrss/article/details/52854589 完整代码已上传至github  https://github.com/chenzhefan/ML_distance 尽量看上面原文链接吧,复制的公式格式不对,代码优化了放在github 欧氏距离 也称欧几里得距离,是指在m维空间中两个点之间的真实距离.欧式距离

代码: from geopy.distance import vincenty from geopy.distance import great_circle 天安门 = (39.90733345, 116.391244079988) 大连 = (38.9122, 121.602) print('大连到天安门的直线距离:',vincenty(天安门, 大连).kilometers,'公里') print('大连到天安门的球面距离:',great_circle(天安门, 大连).kilometer

一.两个坐标之间距离计算 参考链接: python实现 1.Python 根据地址获取经纬度及求距离 2.python利用地图两个点的经纬度计算两点间距离 LBS 球面距离公式 美团app筛选“离我最近” 之 地理空间距离计算优化 案例1.2,因为都是用LBS 球面距离公式(haversine公式)结果完全相同, 且与 geopy相差不大. 原文:geopy在python中的使用 geopy是一个关于地理编码的python库.主要有以下几个功能:(需要联网) 地理编码:将字符串转换为地理位置 逆

1. 欧氏距离(Euclidean Distance)       欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式.(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离:(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离:(3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离:(4)也可以用表示成向量运算的形式: python中的实现: 方法一: import numpy as np x=

之前提到过聚类之后,聚类质量的评价: 聚类︱python实现 六大 分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) R语言相关分类效果评估: R语言︱分类器的性能表现评价(混淆矩阵,准确率,召回率,F1,mAP.ROC曲线) . 一.acc.recall.F1.混淆矩阵.分类综合报告 1.准确率 第一种方式:accuracy_score # 准确率 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0,

处理地图数据时,经常需要用到两个地理位置间的距离.比如A点经纬度(110.0123, 23.32435),B点经纬度(129.1344,25.5465),求AB两点之间的距离.我们可以用haversine()函数求出距离结果.Python版本的haversine()如下所示: from math import radians, cos, sin, asin, sqrt def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2): # 经度1,纬度1,经度2,纬度2 (十进制度数)