스택큐힙리스트

파이썬 / 판다스 / 넘파이를 사용하여 기하급수를 구현하고 싶습니다. 다음은 내가 한 것입니다: N = 10 n0 = 0 n_array = np.arange(n0, n0 + N, 1) u = pd.Series(index = n_array) un0 = 1 u[n0] = un0 for n in u.index[1::]: #u[n] = u[n-1] + 1.2 # 등차급수 u[n] = u[n-1] * 1.2 # 등비급수 print(u) 결과: 0 1.000000 1 1.200000 2 1.440000 3 1.728000 4 2.073600 5 2.488320 6 2.985984 7 3.583181 8 4.299817 9 5.159780 dtype: float64 이 for 루프를 사용하지 않고 어떻게 할 수 있는..

어떠한 일관된 휴리스틱이라도 타당합니다. 그러나 언제 휴리스틱이 타당하지만 일관성(조화성)이 없는 경우인지 예시를 제공해주세요. 이러한 경우를 설명해주세요.답변 1이 퍼즐에서는 1-8로 번호가 매겨진 8개의 슬라이딩 타일과 하나의 빈 공간이 있습니다. 타일은 처음에 정렬되지 않은 상태입니다 (왼쪽 이미지 참조). 목표는 타일을 빈 공간으로 슬라이딩하여 오른쪽 상태와 같이 퍼즐을 완성하는 것입니다. 이 문제에 대한 전통적인 휴리스틱(각 타일의 위치로부터 맨해튼 거리)는 타당하고 일정합니다. 하지만 다른 휴리스틱도 사용할 수 있습니다. 아마도 목표 상태에서 1, 2, 3의 위치와의 맨해튼 거리 (즉, 사각형 간의 거리)만 확인하고 싶을 수도 있습니다. 이 휴리스틱은 모든 타일의 맨해튼 거리보다는 정보가 적지..

닫힘 이 질문은 책, 도구, 소프트웨어 라이브러리 등에 대한 추천을 찾고 있습니다. Stack Overflow 지침을 준수하지 않습니다. 현재 대답을 받지 않고 있습니다. 책, 도구, 소프트웨어 라이브러리 등에 대한 추천을 찾는 질문은 허용되지 않습니다. 질문을 편집하여 사실과 인용을 통해 답변 받을 수 있게 할 수 있습니다. 닫힘 8년 전. 이 질문 개선하기 오픈 소스 신경망 라이브러리를 찾고 있습니다. 현재까지 FANN, WEKA, OpenNN을 살펴보았습니다. 더 살펴볼만한 다른 라이브러리가 있을까요? 물론, 문서화, 예제, 사용 편의성이 기준입니다.답변 1비활성: CNTK는 Microsoft에서 제공하는 것으로, Python에서 학습하고 C++/C#/Java/Python에서 평가합니다. Chain..

나는 3차원 벡터의 큰 세트를 가지고 있습니다. 유클리드 거리를 기반으로 이들을 군집화해야 합니다. 여기서 특정 클러스터 내에 있는 모든 벡터들은 서로의 유클리드 거리가 임계값 T보다 작아야 합니다. 몇 개의 클러스터가 존재하는지 알지 못합니다. 마지막에는 공간 내의 벡터 중 어떠한 클러스터에도 속하지 않는 개별 벡터가 존재할 수 있습니다. 그 이유는 해당 벡터의 유클리드 거리가 공간 내의 어떠한 벡터들과도 T보다 작지 않기 때문입니다. 여기서 사용해야 할 기존 알고리즘 / 접근 방식은 무엇인가요?답변 1이 접근 방식은 다른 군집과 유사성 기준, 즉 거리 임계값을 충족하지 못하는 경우에도 작은(단일 점) 군집을 허용한다는 것에 유의하십시오. 더 나은 성능을 발휘할 수 있는 다른 알고리즘도 있으며, 이는 ..