《深度学习》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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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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5.6 密码学 在安全领域，术语“机密性”，“完整性”和“可用性”用于分析对威胁的响应。这三个术语分别指，防止第三方查看私人数据的措施，确保用户引用的数据未被修改的保护措施（或用于检测何时被伪造的技术），以及用户访问服务和数据的能力。在设计安全保护时，所有这三个要素都很重要。特别是，加密技术经常用于确保机密性和完整性，并且 Android 配备了各种加密功能，来允许应用实现机密性和完整性。在本节中

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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