数理介绍，不喜欢数学的言下之意也就是绝大部分人可以略过了。 简单推导 假设f(x)是关于X的函数: 求出f(x)的一阶导，即斜率: 简化等式得到: 然后利用得到的最终式进行迭代运算直至求到一个比较精确的满意值，为什么可以用迭代法呢?理由是中值定理(Intermediate Value Theorem): 如果f函数在闭区间[a,b]内连续，必存在一点x使得f(x) = c，c是函数f在闭区间[a,b]内的一点 继续阅读

系列文章目录 文章目录 系列文章目录前言一、什么是分页器？二、利用 slice() 方法实现分页器的基本思路三、示例代码实现分页器总结 前言 在 Vue 前端开发中，实现分页功能是常见的需求之一。而利用 JavaScript 的 slice() 方法可以轻松实现分页器的功能，提供用户友好的界面和流畅的分页体验。本文将详细介绍如何利用 slice() 方法实现分页器，帮助您在 Vue 项目中实现高效的分页功能。 继续阅读

Python有不少求根的办法，但是都是求一重根的，不太适用。 在这个问题上用的是暴力搜索法：记 $$F(x)=f(x)-y$$ 判断每个 x 对应的 $F(x)$ 的符号，如果$F(x_i)<0,\ F(x_{i+1})>0$，或者$F(x_i)>0,\ F(x_{i+1})<0$，则取该$F(x)=0$的根为$$x_0=(x_i+x_{ 继续阅读

头条5大赚钱方式分享，有手机就能做，新手建议收藏： 01.拍视频赚钱 账号要求：0粉丝，账号无违规即可。 赚钱方式：头条自带广告分成、赞赏、商家广告合作费用。 推荐领域：同城领域、美食领域、旅游领域、科普领域、职场领域、情感领域、娱乐领域、搞笑领域、生活领域、三农领域、游戏领域等。 制作视频方法：可以直接用手机的摄像功能拍摄；也可以用剪映或者美颜相机APP拍摄，拍好之后利用剪映剪辑就可以，一部手机就可以搞定。 继续阅读

本文主要介绍如何利用函数图象求解方程，下面从多个方面进行详细阐述。 一、基本概念 在解方程时，我们通常会用到函数图象。函数图象是将一个函数的自变量与因变量之间的关系用图像表示出来，因而也叫做函数的图形或者曲线。 函数图象的表示方法是将自变量和函数值分别作为坐标轴上的横纵坐标，然后用线条或者曲线将坐标点连接起来，形成一个图形。 二、使用函数图象求解一元一次方程 对于形如 $ax+b=0$ 的一元一次方程，我们可以将其变形成 $y=ax+b$ 的函数形式，然后将该 继续阅读

ChatGPT 使用 拓展资料：强化学习 策略梯度算法及Actor_Critic算法 策略梯度算法是一类基于梯度的优化算法，用于求解强化学习中的策略函数，即输入状态，输出行动的函数。相对于其他的强化学习算法，策略梯度算法更加适合处理连续行动和高维状态空间的问题。 策略梯度算法的基本思想是通过迭代优化策略函数的参数，来最大化期望回报。在策略梯度算法中，每次迭代中都会收集一些经验数据，例如某一状态下采取某一行动所获得的回报值等，然后使用这些经验数据来计算策略函数的梯度。策略梯度算法的目标就是最大 继续阅读

本文实例讲述了Python基于Floyd算法求解最短路径距离问题。分享给大家供大家参考，具体如下： Floyd算法和Dijkstra算法，相信大家都不陌生，在最短路径距离的求解中应该算得上是最为基础和经典的两个算法了，今天就用一点时间来重新实现一下，因为本科的时候学习数据结构才开始接触的这个算法，当时唯一会用的就是C语言了，现在的话，C语言几乎已经离我远去了，个人感觉入手机器学习以来python更得我心，因为太通俗易懂了，带给你的体验自然也是非常不错的。 当然网 继续阅读

近两年，线上营销已经逐步成为大趋势，线上营销怎么玩才能迭代地更有效果？更加精准？今天，信客云带大家来详细分析一下房企的新营销玩法。 线上营销的进阶玩法： 打通公域、私域流量，专人专岗精准投放 2022，互联网所有平台都已遵循工信部指令开放外链，实现贯通。对于房企的线上营销来说，不仅颠覆了原本线上的公域、私域流量生态，也对原有的流量经营模式提出了更高、更复杂的要求，可以从以下两点看：一、转化链路缩短，转化成本降低 互联网 继续阅读

看到这个题目，您或许会有两个想法： 1.按按计算器就知道了，比如：√2=2^0.5=1.4142135623730950488016887242097……； 2.是不是要介绍“手算开平方”？实在抱歉，曾经的我也不是个十分专心的学生，竟是忘了。当然，百度一下，再度钻研贴文也是可以的，不过兴趣待定。 其实，本文想说的还就是和想法1有关。您有没有想过：计算器又是怎样计算的呢？ 我不确定计算器背后的算法一定是什么，但我确定的知道一种比较 继续阅读

1、为什么要设置headers? 在请求网页爬取的时候，输出的text信息中会出现抱歉，无法访问等字眼，这就是禁止爬取，需要通过反爬机制去解决这个问题。 headers是解决requests请求反爬的方法之一，相当于我们进去这个网页的服务器本身，假装自己本身在爬取数据。 对反爬虫网页，可以设置一些headers信息，模拟成浏览器取访问网站 。 2、 headers在哪里找？ 谷歌或者火狐浏览器，在网页面上点击：右键–&gt 继续阅读

目录 方法一：递归法求阶乘 方法二：循环法求阶乘 main及结果 方法一：递归法求阶乘 long Factorial_way1(int m){if(m==1)return 1;else{return m*Factorial_way1(m-1);}} 方法二：循环法求阶乘 long Factorial_way2(int m){long sum=1;int i;for(i=1;i&lt 继续阅读

引言 众所周知的是，在大学课程中一般只会教授一种拟合方法(也即参数估计方法)——最小二乘法。这是一种直接求解的方法，非常的有效，不仅是损失最小解，而且是最大似然解。只不过，有一个缺点，它只能解决线性方程参数问题，对于非线性曲线，就无能为力了。大部分情况下还是将其转换成线性问题，再使用最小二乘法。 然而，并非所有的问题都能转换为线性问题，甚至 继续阅读