1.大最小贴近度评价法 概念: 贴近度表示两个模糊几何之间的彼此接近程度,在模糊模式识别方法中采用贴近度的大小识别待判别模糊子集的模式类别.为衡量待识别子集的类别,需要判别各个阶段与标杆模糊集合之间的相对贴近程度. 上表中第一列是优化(标杆)模糊集合(共15项因子),第二列是待判定的集合,第三列是(1)式的分子项,第四列是(1)式的分母项,贴近度=第三列数据求和/第四列数据求和=8.64/13.52=0.64 如果优化集改了,那么新的贴近度=0.52/10.64=0.05 python代码实现

#定义几种距离计算函数 #更高效的方式为把得分向量化之后使用scipy中定义的distance方法 from math import sqrt def euclidean_dis(rating1, rating2): #欧式距离计算 """计算2个打分序列间的欧式距离. 输入的rating1和rating2都是打分dict 格式为{'小时代4': 1.0, '疯狂动物城': 5.0}""" distance = 0 commonRatings =

链路状态路由协议OSPF的特征.术语.包类型.邻居关系的建立.RID的选择.DR和BDR的选举.度量值的计算.默认路由.验证等. 文章目录 [*1*].链路状态路由协议概述 工作过程 优缺点 [*2*].OSPF概述和基本配置 特性 术语 包格式 包类型 邻居关系的建立过程 基本配置实例 Router ID选举规则 DR和BDR选举规则 度量值计算方法 [*3*].OSPF高级配置 验证实例 默认路由实例 [*1*].链路状态路由协议概述 链路状态路由协议使用Dijkstra算法,也称SPF(S

https://zhuanlan.zhihu.com/p/75462046 对于初学者,总是会把度量值和计算列搞混,我也经常碰到这样的问题,有些星友用文章中的代码总是报错,发给我一看,才知道TA把本来是度量值的DAX用在了计算列上,或者相反. 即使是已经学习了很长时间的人,对于计算列和度量值的写法也未必轻车熟路,还是有可能不明白其中到底有什么不同,这篇文章就试图把度量值和计算列彻底讲清楚. 什么是计算列.什么是度量值 计算列是直接在现有的表上添加一个新列, 新建的计算列,和表中之前已经存在的列一

首发:个人博客,更新&纠错&回复 演示地址在这里,代码在这里. 一个dota玩家与英雄契合度的计算器(查看效果),包括两部分代码: 1.python的scrapy爬虫,总体思路是page->model->result,从网页中提取数据,组成有意义的数据结构,再拿这数据结构做点什么. 在这个项目中,爬虫的用处是从游久网dota数据库上抓取dota英雄和物品的数据和照片存到本地磁盘,数据存为json格式,方便在网页应用中直接使用. 2.网页应用,使用dota英雄数据.自己编写的小伙

最近业余时间在学习Python,这是那天坐地铁时突发奇想,想看看我这一个月的地铁费共多少钱,所以简单的构思了下思路,就直接开写了,没想到用Python来实现还挺简单的. 设计思路: 每次乘车正常消费7元,每天乘车2次,每月工作日乘车22天. 每月乘车总金额超过100元,下次乘车票价的8折 每月乘车总金额超过150元,下次乘车票价的5折 每月乘车总金额超过400元,下次乘车不打折 代码: # _*_coding=utf-8 _*_ __author__ = 'Xue' ''' 计算北京地铁每月乘车

当然,在学习过程中也是参考了很多其他的资料,代码都是一行一行敲出来的. 一.将多个文件合并成一个文件,避免频繁的打开和关闭 import sys for line in sys.stdin: ss = line.strip().split('\t') file_name = ss[0].strip() file_context = ss[1].strip() word_list = file_context.split(' ') word_set = set() for word in word

python 连接数据库通常要安装第三方模块,连接 MS SQL Server 需要安装 pymssql .由于 pymsql 依赖于 FreeTDS,对于先于 2.1.3 版本的 pymssql,需要先安装 FreeTDS.由于早期版本的 pymssql 只提供了 windows 下的 wheel 打包,其他平台(如 linux)需要从源码包编译安装,那需要先安装 freetds-dev 包,以提供必要的头文件. 函数计算的 runtime 运行时的目录是只读的,所以对于需要使用 apt-ge

首先我画了一张图来表示GIL运行的方式: Python 3执行如下计算代码:#-*-conding:utf-8-*-import threading import timedef add(): n = 1 for i in range(1000000): n += i print('加法结果',n) def multiplication(): m = 1 for i in range(1,100000): m *= i print('乘法结果:',m) now = time.time()t1 =

可以调用datetime 或者 time库实现得到Python运行时间 方法1 import datetime start_t  = datetime.datetime.now() #运行大型代码 end_t = datetime.datetime.now() print ((end_t - start_t).seconds) 方法 2 start_t = time.time() #运行代码 end_t = time.time() print (end_t-start_t) 方法3 start_

https://blog.csdn.net/daijin888888/article/details/66970902 一.算法的时间复杂度定义 在进行算法分析时,语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数,进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级.算法的时间复杂度,也就是算法的时间量度.记作:T(n)=O(f(n)).它表示随问题n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐进时间复杂度,简称为时间复杂度.其中,f(n)是问题规模n的某个函数. 这样用大写O

论文 Belghazi, Mohamed Ishmael, et al. " Mutual information neural estimation ."  International Conference on Machine Learning . 2018. 利用神经网络的梯度下降法可以实现快速高维连续随机变量之间互信息的估计,上述论文提出了Mutual Information Neural Estimator (MINE).NN在维度和样本量上都是线性可伸缩的,MI的计算可以通

记录下,在上2回的数据基础之上,附带一个互信息(MI,Mutual Information)可以计算词之间的相关度 标准互信息 MI(X,Y)=log2p(x,y)/p(x)p(y) 值越大于0 则趋于更相关,反之则互补. 通过查询得到词的数据,以及词组的共现数量,然后到Matlabe里计算下. 我选择了其中一个总词量为30993453的库做为源 通过查询可知以下内容, 北京(词数)=40998 喜爱(词数)=878 联合(共现数)=75 相关度计算结果 log10(30993453/40998

在代码中有时要计算某部分代码运行时间,便于分析. import time start = time.clock() run_function() end = time.clock() print str(end-start)

from math import sqrt def multipl(a,b): sumofab=0.0 for i in range(len(a)): temp=a[i]*b[i] sumofab+=temp return sumofab def corrcoef(x,y): n=len(x) #求和 sum1=sum(x) sum2=sum(y) #求乘积之和 sumofxy=multipl(x,y) #求平方和 sumofx2 = sum([pow(i,2) for i in x]) sum

首先说一下我遇到的坑,生产上遇到的问题,我调度Python脚本执行并监控这个进程,python脚本运行时间远远大于python脚本中自己统计的程序执行时间. 监控python脚本执行的时间是36个小时,而python脚本中统计自己执行的时间是4个小时左右. 问题暴漏之后首先想到的是linux出了问题,查找各种日志未发现有何异常. 然后是想到python中用到的py2neo的写数据异步,阻塞进程执行. 最后,终于找到问题的所在:python脚本使用统计时间的方式是time.clock(),而这种方

#Author:qinjiaxi '''本程序计算各种循环的时间效率''' from timeit import Timer def test1(n): li = [] for i in range(n*1000): li = li +[i] return li def test2(n): li = [] li = [i for i in range(n*1000)] return li def test3(n): li = [] for i in range(n*1000): li.appen

一般的sys.getsizeof()显示不了复杂的字典. 查看类中的内容: def dump(obj): for attr in dir(obj):#dir显示类的所有方法 print(" obj.%s = %r" % (attr, getattr(obj, attr))) 这里用递归调用所有对象的getsizeof: def get_size(obj, seen=None): # From https://goshippo.com/blog/measure-real-size-any

上代码: a = [2, 3, 3, 1, 1, 3, 3, 3, 2, 1, 3, 1, 3, 2, 2, 2, 3, 1, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 2, 3, 1, 1, 3, 1, 2, 1, 2, 3, 3, 3, 2, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 1, 2, 3, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 2, 3, 2, 2, 3, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 3,

时间限制:1 秒 内存限制:32 兆 特殊判题:否 提交:35767 解决:15660 题目描述: 求整数a,b的和. 输入: 测试案例有多行,每行为a,b的值. 输出: 输出多行,对应a+b的结果. 样例输入: 1 2 4 5 6 9 样例输出: 3 9 15 代码: #include<stdio.h> int main(void) { int a, b; while (scanf("%d %d", &a, &b) != EOF) { printf(&qu