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  • 交叉熵表示的是实际输出(概率)与期望输出(概率)的距离,也就是交叉熵越小,两个概率分布就越接近,交叉熵公式: 其中p表示真实分布,q表示非真实分布 由于交叉熵涉及到计算每个类别的概率,所以交叉熵几乎每次...

    损失函数可以大致分为两类:分类损失(Classification Loss)和回归损失(Regression Loss)
    回归函数预测实数值,分类函数预测标签
    回归又分为线性回归(预测的是一个连续值)和逻辑回归(得到‘是’或‘否’)
    下面介绍回归损失函数

    交叉熵损失函数CE(Cross Entropy)
    交叉熵表示的是实际输出(概率)与期望输出(概率)的距离,也就是交叉熵越小,两个概率分布就越接近,交叉熵公式:
    **交叉熵公式**
    其中p表示真实分布,q表示非真实分布
    由于交叉熵涉及到计算每个类别的概率,所以交叉熵几乎每次都和sigmoid或softmax函数一起出现,其表现形式为,输出结果经过sigmoid(或softmax)函数获得概率输出,模型预测的类别概率输出与真是类别的one hot形式进行交叉熵损失函数计算
    常用于解决分类问题的离散0ne-Hot(独热编码),同sigmoid同时使用,可以在一定程度熵减少梯度消散,交叉熵会输出一个更大的‘损失’
    在LR(Logistic Regression)中使用交叉熵做为其损失函数
    在keras里,使用binary_crossentropy 来计算二元交叉熵
    对于多分类问题,使用categorical_crossentropy和sparse_categorical_crossentropy 计算softmax交叉熵

    均方误差损失函数(Mean Squared Loss)
    表示预测值与真实值的差值的平方和求平均
    公式:l(y_i,y ̅_i )=〖1/N ∑_(i=1)^N▒( y_i-y ̅_i)〗^2
    **均方误差**

    常用于解决回归问题中的连续变量,即线性回归问题

    指数误差(Exponential Loss)
    公式:
    **指数误差**
    常用于bossting算法中,如AdaBoost

    损失函数正则化方法
    为防止模型过拟合,提供模型的泛化能力,通常会在损失函数的后面添加一个正则化项,L1和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项,所谓【惩罚】是指对损失函数中的某些参数做一些限制
    加入正则化后的损失函数变为
    loss=①loss(y与y_)+②REGULARIZER*loss(③w)

    ① 模型中所有参数的损失函数如:交叉熵、均方误差
    ② 用超参数REGULARIZER给出参数w在总loss中的比例,即正则化的权重
    ③需正则化的参数(一般不正则化b)

    Loss正则

    L1正则
    L1正则
    L2正则
    L2正则

    其图像解释:
    在这里插入图片描述

    正则化的选择:L1正则化大概率会使很多参数变为0,因此该方法可通过稀疏参数,即减少参数的数量,降低复杂度
    L2正则化会使参数很接近0但不为0,因此该方法可通过减少参数值的大小降低复杂度

    注释:由于学习此模块时,查询了很多资料,整理时已不记得原出处,如有冒犯,请指正,会将其注明,并修改

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  • 分析函数指针及其两个主要用途

    万次阅读 多人点赞 2018-05-22 22:02:27
    0.基本的函数指针的声明与初始化 首先我们来声明一个函数。int Max_Int(int a, int b) { return (a>b)?a:b; }  把函数名替换成指针表达式是创建指向函数指针最简单的方式:int (*pFun)(int a, int b); //...

    0.基本的函数指针的声明与初始化

        首先我们来声明一个函数。

    int Max_Int(int a, int b)
    {
    	return (a>b)?a:b;
    }
    

        把函数名替换成指针表达式是创建指向函数指针最简单的方式:

    int (*pFun)(int a, int b);    //声明函数指针,此时函数指针没有指向任何函数

    这时,我们就已经完成了一个最简单的函数指针声明,其意义是:生命了一个函数指针,其指向的函数返回一个int值,带有两个int型参数。

    接下来我们对函数指针进行初始化:

    pFun = Max_Int; 		//使函数指针指向Max_Int函数

    这样就完成了函数指针的初始化。接下来,我么就可以通过此函数指针引用此函数。

    int max;
    int m = 5;
    int n = 8;
    max = (*pFun)(m,n);				//使用函数指针引用Max_Int函数
    max = pFun(m,n);				//与上一句效果完全相同
    printf(“The max value is %d\n”, max);	//print ‘8’	
    
    PS:第四和第五句效果完全相同,编译器都认识。


    1、更高级的声明方式:

    1)使用typedef声明函数指针。

    我们可以使用typedef来声明函数,以使代码的可读性更强。

    typedef bool(*pCopySDMMC2Mem)(int, unsigned int, unsigned short, unsigned int*, bool);
    

    通过之前的介绍,我们可以知道,此函数指针可以指向“返回bool型,带int, unsigned int, unsigned short, unsigned int*, bool型参数” 的函数。

    借此声明,我们可以像声明变量那样同时创建多个函数指针。

    pCopySDMMC2Mem  pf1, pf2;

    2)使用define来定义函数指针

    #define CopySDMMCtoMem(z,a,b,c,e)(((bool(*)(int, unsigned int, unsigned short, unsigned int*, bool))(*((unsigned int *)0xD0037F98)))(z,a,b,c,e))

    效果同上,但指定了指向函数的入口地址(0xD0037F98)


    2.函数指针的两个典型应用

    1)将函数作为参数传递给函数(此部分转自https://blog.csdn.net/yuexiang321/article/details/52658947)

    相信,大家中学的时候都学过积分这个鬼东西。不知道还记不记得积分最原始的计算方法。

    对,没错,无限细分,求面积。好的。我们接下来就给大家一个应用函数指针有关积分计算的例子。

    直接贴出代码。

    #include <stdio.h>  
       
    //Calculate用于计算积分。一共三个参数。第一个为函数指针func,指向待积分函数。二三参数为积分上下限  
    double Calculate(double(*func)(double x), double a, double b)  
    {  
        double dx = 0.0001;//细分的区间长度  
        double sum = 0;  
        for (double xi = a+dx; xi <= b; xi+=dx)  
        {  
           double area = func(xi)*dx;  
           sum +=area;  
        }  
        return sum;  
    }  
       
    double func_1(double x)  
    {  
        return x*x;  
    }  
       
    double func_2(double x)  
    {  
        return x*x*x;  
    }  
       
    void main()  
    {  
        printf("%lf\n", Calculate(func_1, 0, 1));  
        printf("%lf\n", Calculate(func_2, 0, 1));  
    }  

    通过函数指针,我们可以在函数中使用别的函数作为参数。此程序可以完成对不同函数的积分。


    2)引用不在代码段中的函数

    此功能在嵌入式系统中经常使用。我们知道,我们写的用户程序的code是存放在代码段中的,在嵌入式系统中,一般情况下是存放在flash中的。什么叫不在代码段中的函数?很多微控制器在出厂前会将一些功能函数(系统函数)固化在rom中(类似于PC机中的BIOS),如Flash擦写功能,Flash Copy功能。而我们写的代码是不认识这些函数的,不能直接使用函数名调用。所以,当我们想在用户程序中调用这些系统函数时,就只能使用函数指针的方式,通过将系统函数的入口地址传给函数指针,来达到调用rom中程序的目的。这些系统函数一般都会在官方手册中给出功能,返回值类型和参数列表。

    下面是从三星的S5PV210_applicationnote中截取的一个系统函数。



    从上我们可以分析出,此系统函数的入口地址为0xD0037F98。返回bool型,带有int, unsigned int, unsigned short, unsigned int*, bool型五个参数。实际使用时,我们可以如下调用:

    // 实际使用时
    pCopySDMMC2Mem p1 = (pCopySDMMC2Mem)0xD0037F98;
    p1(x, x, x, x, x);

    传入五个合适的参数即可。

























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  • sql中聚合函数和分组函数 SQL has many cool features and aggregate functions are definitely one of these features, actually functions. While they are not specific to SQL, they are used often. They are...

    sql中聚合函数和分组函数

    SQL has many cool features and aggregate functions are definitely one of these features, actually functions. While they are not specific to SQL, they are used often. They are part of the SELECT statement, and this allows us to have all benefits of SELECT (joining tables, filtering only rows and columns we need), combined with the power of these functions.

    SQL具有许多很酷的功能,聚合函数绝对是这些功能之一,实际上是函数。 尽管它们不特定于SQL,但经常使用。 它们是SELECT语句的一部分,这使我们能够充分利用SELECT的所有好处(联接表,仅过滤所需的行和列),并结合这些功能的强大功能。

    该模型 (The Model)

    Before we start talking about aggregate functions, we’ll shortly comment on the data model we’ll be using.

    在开始讨论聚合函数之前,我们将简短地评论将要使用的数据模型。

    aggregate functions - the data model we'll use

    This is the same model we’ve been using in a few past articles. I won’t go into details, but rather mention that all 6 tables in the model contain data. Some of the records in tables are referenced in others, while some are not. E.g. we have countries without any related city, and we have cities without any related customers. We’ll comment on this in the article where it will be important.

    这与我们在过去的几篇文章中一直使用的模型相同。 我不会详细介绍,而是要提到模型中的所有6个表都包含数据。 表中的某些记录在其他表中被引用,而另一些则没有。 例如,我们有没有任何相关城市的国家,而我们有没有任何相关客户的城市。 我们将在文章中对此进行评论,这将是重要的。

    最简单的集合函数 (The Simplest Aggregate Function)

    We’ll, of course, start with the simplest possible aggregate function. But, before we do it, let’s check the contents of the two tables we’ll use throughout this article. There are tables country and city. We’ll use the following statements:

    当然,我们将从最简单的聚合函数开始。 但是,在进行此操作之前,让我们检查一下我们将在本文中使用的两个表的内容。 有桌子国家城市 。 我们将使用以下语句:

    SELECT *
    FROM country;
     
    SELECT *
    FROM city;
    

    You can see the result in the picture below:

    您可以在下图中看到结果:

    check contents of the table

    This is nothing new and unexpected. We’ve just listed everything that is in our tables ( “*” in the query will result in returning all columns/attributes, while the lack of any condition/WHERE part of the query will result in returning all rows).

    这并不是什么新鲜事和意外的事情。 我们刚刚列出了表中的所有内容(查询中的“ *”将导致返回所有列/属性,而查询中缺少任何条件/ WHERE部分将导致返回所有行)。

    The only thing I would like to point out is that the country table has 7 rows and that the city table has 6 rows. Now, let’s examine the following queries and their result:

    我唯一要指出的是, 国家表有7行, 城市表有6行。 现在,让我们检查以下查询及其结果:

    COUNT number of rows from the tables

    We can notice that for each query we got one row as a result, and the number returned represents the number of rows in each of these two tables. That’s what aggregate function COUNT does. It takes what the query without COUNT would return, and then returns the number of rows in that result. One more important thing you should be aware of is that only COUNT can be used with “*”. All other functions shall require an attribute (or formula) between brackets. We’ll see that later.

    我们可以注意到,对于每个查询,结果只有一行,返回的数字表示这两个表中的每一个的行数。 这就是COUNT的汇总函数。 它使用没有COUNT的查询将返回的内容,然后返回该结果中的行数。 您应该意识到的另一件事是,只有COUNT可以与“ *”一起使用。 所有其他功能应在方括号之间要求一个属性(或公式)。 我们稍后会看到。

    汇总函数和联接 (Aggregate Functions & JOINs)

    Now let’s try two more things. First, we’ll test how COUNT works when we’re joining tables. To do that, we’ll use the following queries:

    现在让我们再尝试两件事。 首先,我们将测试联接表时COUNT的工作方式。 为此,我们将使用以下查询:

    SELECT *
    FROM country
    INNER JOIN city ON city.country_id =  country.id;
        
    SELECT COUNT(*) AS number_of_rows
    FROM country
    INNER JOIN city ON city.country_id =  country.id;
    

    check the contents of the table and COUNT rows

    While the first query is not needed, I’ve used it to show what it will return. I did that because this is what the second query counts. When two tables are joined, you can think of that result as of some intermediate table that can be used as any other tables (e.g. for calculations using aggregate functions, in subqueries).

    虽然不需要第一个查询,但我已使用它来显示返回的内容。 我这样做是因为第二个查询很重要。 当两个表联接在一起时,您可以认为该结果来自可以用作任何其他表的中间表(例如,用于子查询中使用聚合函数的计算)。

    • Tip: Whenever you’re writing a complex query, you can check what would parts return and that way you’ll be sure your query is working and will be working, as expected.提示:每当编写复杂的查询时,您都可以检查返回哪些部分,这样就可以确保查询能够正常工作,并且可以正常工作。

    Also, we should notice, one more thing. We’ve used INNER JOIN while joining tables country and city. This will eliminate countries without any cities from the result (you can check why here). Now we’ll run 3 more queries where tables are joined using LEFT JOIN:

    另外,我们应该注意到,还有一件事。 我们在连接国家城市餐桌时使用了INNER JOIN 。 这将消除结果中没有任何城市的国家(您可以在此处查看原因)。 现在,我们将再运行3个查询,其中使用LEFT JOIN联接表:

    SELECT *
    FROM country
    LEFT JOIN city ON city.country_id =  country.id;
        
    SELECT COUNT(*) AS number_of_rows
    FROM country
    LEFT JOIN city ON city.country_id =  country.id;
        
    SELECT COUNT(country.country_name) AS countries, COUNT(city.city_name) AS cities
    FROM country
    LEFT JOIN city ON city.country_id =  country.id;
    

    testing the contents of tables and performing simple COUNTs

    We can notice a few things:

    我们可以注意到一些事情:

    • st query returned 8 rows. These are the same 6 rows as in a query using 第一个查询返回8行。 这些与使用INNER JOIN and 2 more rows for countries that don’t have any related city (Russia & Spain) INNER JOIN进行的查询中的第6行相同,对于没有相关城市的国家(俄罗斯和西班牙),则有2行以上
    • nd query counts the number of rows 1第二个查询计算st query returns, so this number is 8 第一个查询返回的行数,因此该数字为8
    • rd query has two important things to comment on. The first one is that we’ve used aggregate function (第三查询有两点要评论。 第一个是我们在查询的COUNT), twice in the SELECT部分中使用了聚合函数( SELECT part of the query. This will usually be the case because you’re interested in more details about the group you want to analyze (number of records, average values, etc.). The second important thing is that these 2 counts used column names instead of “*” and they returned different values. That happens because COUNT )两次。 通常是这种情况,因为您对要分析的组的更多详细信息感兴趣(记录数,平均值等)。 第二个重要的事情是这2个计数使用的是列名而不是“ *”,并且它们返回不同的值。 发生这种情况是因为COUNT was created that way. If you put column names between brackets COUNT是用这种方式创建的。 如果将列名称放在方括号之间,则COUNT will count how many values are there (not including NULL values). All our records had value for country_name, so the 1COUNT将计算其中有多少值(不包括NULL值)。 我们的所有记录有用于COUNTRY_NAME值,所以第st COUNT returned 8. On the other hand, city_name wasn’t defined 2 times (=NULL), so the 21个计数恢复8.在另一方面,没有定义CITY_NAME 2倍(= NULL),所以第2 nd COUNT returned 6 (8-2=6) 返回COUNT 6(8-2 = 6)
    • Note: This stands for other aggregate functions as well. If they run into NULL values, they will simply ignore them and calculate as they don’t exist.
    • 注意:这也代表其他聚合函数。 如果它们遇到NULL值,它们将简单地忽略它们并进行计算,因为它们不存在。

    SQL聚合函数 (SQL Aggregate Functions)

    Now it’s time that we mention all T-SQL aggregate functions. The most commonly used are:

    现在是时候提到所有T-SQL聚合函数了。 最常用的是:

    • COUNT – counts the number of elements in the group defined COUNT –计算定义的组中元素的数量
    • SUM – calculates the sum of the given attribute/expression in the group defined SUM –计算给定组中给定属性/表达式的总和
    • AVG – calculates the average value of the given attribute/expression in the group defined AVG –计算定义组中给定属性/表达式的平均值
    • MIN – finds the minimum in the group defined MIN –在定义的组中找到最小值
    • MAX – finds the maximum in the group defined MAX –在定义的组中找到最大值

    These 5 are most commonly used and they are standardized so you’ll need them not only in SQL Server but also in other DBMSs. The remaining aggregate functions are:

    这5个是最常用的,并且已经标准化,因此您不仅在SQL Server中而且在其他DBMS中都需要它们。 其余的聚合函数是:

    • APPROX_COUNT_DISTINCT APPROX_COUNT_DISTINCT
    • CHECKSUM_AGG CHECKSUM_AGG
    • COUNT_BIG COUNT_BIG
    • GROUPING 分组
    • GROUPING_ID GROUPING_ID
    • STDEV STDEV
    • STDEVP STDEVP
    • STRING_AGG STRING_AGG
    • VAR VAR
    • VARPB VARPB

    While all aggregate functions could be used without the GROUP BY clause, the whole point is to use the GROUP BY clause. That clause serves as the place where you’ll define the condition on how to create a group. When the group is created, you’ll calculate aggregated values.

    尽管可以在没有GROUP BY子句的情况下使用所有聚合函数,但重点是要使用GROUP BY子句。 该子句用作您定义如何创建组的条件的地方。 创建组后,您将计算汇总值。

    • Example: Imagine that you have a list of professional athletes and you know which sport each one of them plays. You could ask yourself something like – From my list, return the minimal, maximal and average height of players, grouped by the sport they play. The result would be, of course, MIN, MAX, and AVG height for groups – “football players”, “basketball players”, etc.
    • 示例: 假设您有一个职业运动员列表,并且知道他们每个人都从事哪种运动。 您可能会问自己类似的问题–从我的列表中,返回球员的最小身高,最大身高和平均身高,并根据他们参加的运动进行分组。 当然,结果将是“足球运动员”,“篮球运动员”等组的MIN,MAX和AVG高度。

    集合函数–示例 (Aggregate Functions – Examples)

    Now, let’s take a look at how these functions work on a single table. They are rarely used this way, but it’s good to see it, at least for educational purposes:

    现在,让我们看一下这些功能如何在单个表上工作。 它们很少以这种方式使用,但是很高兴看到它,至少出于教育目的:

    count values on the single table

    The query returned aggregated value for all cities. While these values don’t have any practical use, this shows the power of aggregate functions.

    该查询返回所有城市的汇总值。 尽管这些值没有实际用途,但这显示了聚合函数的功能。

    Now we’ll do something smarter. We’ll use these functions in a way much closer than what you could expect in real-life situations:

    现在,我们将做一些更聪明的事情。 我们将以比您在现实生活中所期望的方式更接近的方式使用这些功能:

    aggregate functions examples using inner join

    This is a much “smarter” query than the previous one. It returned the list of all countries, with a number of cities in them, as well as SUM, AVG, MIN, and MAX of their lat values.

    与上一个查询相比,这是一个“更智能”的查询。 它返回了所有国家/地区的列表,其中包括许多城市,以及其拉特值的SUM,AVG,MIN和MAX。

    Please notice that we’ve used the GROUP BY clause. By placing country.id and country. country_name, we’ve defined a group. All cities belonging to the same country will be in the same group. After the group is created, aggregated values are calculated.

    请注意,我们已经使用了GROUP BY子句。 通过放置country.idcountry。 country_name ,我们已经定义了一个组。 属于同一国家的所有城市将在同一组中。 创建组后,将计算汇总值。

    • Note: The GROUP BY clause must contain all attributes that are outside aggregate functions (in our case that was country.country_name). You could also include other attributes. We’ve included country.id because we’re sure it uniquely defines each country.
    • 注意: GROUP BY子句必须包含聚合函数之外的所有属性(在本例中为country.country_name)。 您还可以包括其他属性。 我们加入了country.id,因为我们确定它唯一地定义了每个国家。

    结论 (Conclusion)

    Aggregate functions are a very powerful tool in databases. They serve the same purpose as their equivalents in MS Excel, but the magic is that you can query data and apply functions in the same statement. Today, we’ve seen basic examples. Later in this series, we’ll use them to solve more complicated problems (with more complicated queries), so stay tuned.

    聚合函数是数据库中非常强大的工具。 它们的作用与其在MS Excel中的等效作用相同,但其神奇之处在于,您可以查询数据并在同一语句中应用函数。 今天,我们已经看到了基本示例。 在本系列的后面部分,我们将使用它们来解决更复杂的问题(具有更复杂的查询),请继续关注。

    目录 (Table of contents)

    Learn SQL: CREATE DATABASE & CREATE TABLE Operations
    Learn SQL: INSERT INTO TABLE
    Learn SQL: Primary Key
    Learn SQL: Foreign Key
    Learn SQL: SELECT statement
    Learn SQL: INNER JOIN vs LEFT JOIN
    Learn SQL: SQL Scripts
    Learn SQL: Types of relations
    Learn SQL: Join multiple tables
    Learn SQL: Aggregate Functions
    Learn SQL: How to Write a Complex SELECT Query
    Learn SQL: The INFORMATION_SCHEMA Database
    Learn SQL: SQL Data Types
    Learn SQL: Set Theory
    Learn SQL: User-Defined Functions
    Learn SQL: User-Defined Stored Procedures
    Learn SQL: SQL Views
    Learn SQL: SQL Triggers
    Learn SQL: Practice SQL Queries
    Learn SQL: SQL Query examples
    Learn SQL: Create a report manually using SQL queries
    Learn SQL: SQL Server date and time functions
    Learn SQL: Create SQL Server reports using date and time functions
    Learn SQL: SQL Server Pivot Tables
    Learn SQL: SQL Server export to Excel
    Learn SQL: Intro to SQL Server loops
    Learn SQL: SQL Server Cursors
    Learn SQL: SQL Best Practices for Deleting and Updating data
    Learn SQL: Naming Conventions
    学习SQL:CREATE DATABASE&CREATE TABLE操作
    学习SQL:插入表
    学习SQL:主键
    学习SQL:外键
    学习SQL:SELECT语句
    学习SQL:INNER JOIN与LEFT JOIN
    学习SQL:SQL脚本
    学习SQL:关系类型
    学习SQL:联接多个表
    学习SQL:聚合函数
    学习SQL:如何编写复杂的SELECT查询
    学习SQL:INFORMATION_SCHEMA数据库
    学习SQL:SQL数据类型
    学习SQL:集合论
    学习SQL:用户定义的函数
    学习SQL:用户定义的存储过程
    学习SQL:SQL视图
    学习SQL:SQL触发器
    学习SQL:练习SQL查询
    学习SQL:SQL查询示例
    学习SQL:使用SQL查询手动创建报告
    学习SQL:SQL Server日期和时间函数
    学习SQL:使用日期和时间函数创建SQL Server报表
    学习SQL:SQL Server数据透视表
    学习SQL:将SQL Server导出到Excel
    学习SQL:SQL Server循环简介
    学习SQL:SQL Server游标
    学习SQL:删除和更新数据SQL最佳实践
    学习SQL:命名约定

    翻译自: https://www.sqlshack.com/learn-sql-aggregate-functions/

    sql中聚合函数和分组函数

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  • 个人收集整理资料 仅供交流学习 勿作商业用途 3.2.2 函数模型的应用举例 第二课时 自建函数模型解决实际问题 教学目标 能够收集图表数据信息建立拟合函数解决实际问题 教学重难点 重点收集图表数据信息拟合数据建立...
  • (4.0分)【单选题】溢流坝属于( )【判断题】定义Python函数时必须指定函数返回值类型。 (5.0分)【单选题】Python标准库os.path中用来判断指定文件是否存在的方法是()。(4.0分)【判断题】过堰水流与泄槽轴线一致的岸边...

    【单选题】文本文件存储的是(),由若干文本行组成,通常每行以换行符 '\n' 结尾。(4.0分)

    【单选题】溢流坝属于( )

    【判断题】定义Python函数时必须指定函数返回值类型。 (5.0分)

    【单选题】Python标准库os.path中用来判断指定文件是否存在的方法是()。(4.0分)

    【判断题】过堰水流与泄槽轴线一致的岸边溢洪道,称为正槽溢洪道。 ( )

    【判断题】固结灌浆是深层高压水泥灌浆,其主要目的是为了降低坝体的渗透压力( )

    【单选题】file.next的功能是()。(4.0分)

    【单选题】模式()的用途是打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。(4.0分)

    【单选题】下列哪项不是Python中对文件的读取操作?(4.0分)

    【单选题】Python内置函数_________用来返回序列中的最大元素。 (5.0分)

    【单选题】我们经常使用()语句来安全地关闭文件。(4.0分)

    【单选题】Python的脚本文件扩展名为()。(4.0分)

    【单选题】在open函数中访问模式参数使用()表示只读。(4.0分)

    【单选题】在Python中可使用read([size])来读取文件中的数据,如果参数size省略,则读取文件中的()。(4.0分)

    【单选题】()属性是返回被打开文件的访问模式。(4.0分)

    【判断题】贴坡式排水可以降低坝体的浸润线。 ( )

    【判断题】如果在函数中有语句 return 3,那么该函数一定会返回整数3。(5.0分)

    【填空题】在python中,使用( )函数来打开文件并返回文件对象。 (4.0分)

    【单选题】进口段和闸门段组成竖立于水库中的塔式结构,通过工作桥与岸边相连的进水口形式是( )

    【判断题】调用带有默认值参数的函数时,不能为默认值参数传递任何值,必须使用函数定义时设置的默认值。(5.0分)

    【单选题】在读写文件之前,必须通过一下哪个方法创建文件对象?(4.0分)

    【单选题】根据工程经验,重力坝基本断面的上游坡度常用( ),下游坡度常用( )

    【判断题】使用内置函数open()打开文件时,只要文件路径正确就总是可以正确打开的。 (4.0分)

    【判断题】心墙坝的上、下游坝坡均比斜墙坝的缓。 ( )

    【简答题】创建一个名为 data.txt 的文件,向该文件中写入如下内容: http://www.ccit.js.cn/1001 http://www.ccit.js.cn/1002 ...... http://www.ccit.js.cn/1010 (10.0分)

    【单选题】Python标准库os.path中用来分割指定路径中的文件扩展名的方法是()。(4.0分)

    【单选题】如果函数中没有return语句或者return语句不带任何返回值,那么该函数的返回值为_______。 (5.0分)

    【判断题】在同一个作用域内,局部变量会隐藏同名的全局变量。 (5.0分)

    【单选题】()的功能是设置文件当前位置。(4.0分)

    【单选题】为适应地基不均匀沉降及温度变化,重力坝应设置( )

    【单选题】利用挑流鼻坎,将下泄的高速水流抛向空中,射流在空中与空气摩擦、参气、扩散,然后跌落入下游尾水中,经淹没、扩散和紊动剪切等方式消能,这种消能方式称为( )

    【单选题】重力坝是由砼或( )修筑而成的大体积档水建筑物。

    【判断题】拱坝的筑坝材料体积比同一高度的重力坝体积约可以节省1/3~2/3,因而,拱坝是一种比较经济的坝型。 ( )

    【单选题】Python标准库os中用来列出指定文件夹中的文件和子文件夹列表的方式是()。(4.0分)

    【单选题】用()读取模式可以创建新文件。(4.0分)

    【单选题】关于横缝的说法不正确的是( )

    【判断题】实际工程中采用较多的重力坝实用断面是上游面上部铅直,下部倾斜。( )

    【单选题】在Python中可使用readline([size])来读取文件中的数据,如果参数size省略,则读取文件中的()。(4.0分)

    【单选题】()模式是以只读方式打开文件,文件的指针将会放在文件的开头。(4.0分)

    【判断题】为了满足设备布置、运行、检修、施工、交通、抗震、特大洪水时抢护等的需要,坝顶必须有一定的宽度。 ( )

    【单选题】Python标准库os.path中用来判断指定路径是否为文件的方法是()。(4.0分)

    【单选题】使用上下文管理关键字()可以自动管理文件对象,不论何 种原因结束该关键字中的语句块,都能保证文件被正确关闭。(4.0分)

    【单选题】在open函数中访问模式参数使用()表示打开一个文件只用于写入。(4.0分)

    【单选题】文件打开时,默认以()模式打开。(4.0分)

    【判断题】土坝的浸润线高低对下游坝坡的稳定影响不大。 ( )

    【判断题】拱坝坝身设永久伸缩缝以适应地基不均匀沉陷。 ( )

    【单选题】下列重力坝是按坝体的结构形式进行分类的有( )

    【单选题】()可以刷新文件内部缓冲,直接把内部缓冲区的数据立刻写入文件。(4.0分)

    【单选题】在重力坝的底部沿坝轴线方向设置大尺寸的空腔,即为( )

    【单选题】河谷宽高比相同情况下,最理想的河谷断面形状是( )

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    我们需要理解的第一个密码的基础知识是密码哈希函数,哈希函数是一个数学函数,具有以下三个特性:● 其输入可为任意大小的字符串。● 它产生固定大小的输出。为使本章讨论更具体,我们假设输出值大小为256位,...
  • 神奇的伽玛函数

    千次阅读 多人点赞 2020-01-09 09:32:09
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    接触机器学习大概一年多了,自己对于激活函数感觉还是停留在表面,因此想重新学习一下,加深一下对于“激活函数”的理解。 文章目录激活函数前言激活函数什么需要激活函数?二、各种激活函数的介绍1.Sigmoidtanh...
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    万次阅读 多人点赞 2019-02-03 10:27:51
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  • 使用 CALCULATE 函数

    千次阅读 2021-05-23 07:40:20
    使用 CALCULATE 函数已完成10 分钟DAX 中的 CALCULATE 函数是数据分析员可以学习的最重要的函数之一。 函数名称没有充分描述它的用途。CALCULATE 函数是一种创建 DAX 度量值的方法,创建的度量值可替代上下文中用于...

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