《顺丰机器学习》专题

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Python 在科学计算上的应用非常广泛，包括数学、统计学、图形学……等等， 也是科学计算领域的首选编程语言之一。 这一部分的文章主要是介绍 Python 在科学计算领域常用的库，以及科学计算在日常中可能的实际用例。 常用库介绍 IPython 和 Jupyter Notebook NumPy NumPy 是 Python 科学计算生态系统的基础，提供了多维数组操作、线性代数运算、傅立叶变换等 多

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在gradle构建文件中，有多种方法可以指定为特定任务执行的项。doFirst方法将一个任务项放在任务堆栈的顶部，以便在任务堆栈的其余部分之前执行该项。如果你需要在主要任务之前做一些准备项目，这是非常得心应手的。实际上，如果多次调用doFirst的话，那么在最后一次调用中添加的项是第一个执行的东西。 理论上，doLast应该做类似的事情，但是应该在任务的主要执行完成之后调用doLast。但是，在G

背景 Python 常用于开发高性能的科学应用。它被广泛应用于学术和科学项目中，因为它易于编写和执行。 由于它的高性能，Python 中的科学计算经常使用扩展库，通常用更快的语言编写(比如 C 语言，或者用于矩阵操作的 FORTRAN) 。主要使用的库由 NumPy ， SciPy 和 Matplotlib 。详细讨论这些库超出了 Python 最佳实践指南的范围。然而，对 Python 科学计算

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问题 你需要使用常见的数学常数，比如 π 或者 e 。 解决方案 使用 Javascript 的 Math object 来提供通常需要的数学常数。 Math.PI # => 3.141592653589793 # Note: Capitalization matters! This produces no output, it's undefined. Math.Pi # => Math.E

直线上最多的点数 LeetCode - 149. 直线上最多的点数 问题描述 思路 根据 y=kx+b，计算每两个点的 (k, b) 对，配合 map 存储 使用 (k,b) 可能存在精度问题，更好的方法是使用 ax+by+c=0 两者本质上没有区别，实际上就是把 k 分为 a/b 存储 注意：将 {a, b} 作为 key 时应该先利用最大公约数缩小 a 和 b C++ class Soluti

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