只是喜欢数学的工科生而已. 没做出来, 想到了用数学归纳法做, 但是令。一个, 没想到5只是一个特例而已, 实际上9之后就可以, 被误导了方向, 他如果第二问是让证。综上, 尽管没求出可行取值的具体数目, 但可知其下界为。-可分的. 前推后显然, 我们考虑后推前, 在去掉第。的等差数列, 剩下的数相邻四个为一组可以分成长度为。, 就构成了当前的一个可行取值. 容易验证, 每个。个长为4的等差数列,

通信信道传输损耗来自文献Al-Hourani A , Kandeepan S , Lardner S . Optimal LAP Altitude for Maximum Coverage[J]. Wireless Communications Letters, IEEE, 2014, 3(6):569-572.

import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#1维y=x^2数据集x_data=np.linspace(-1,1,200)[np.newaxis,:]bias=0.5y_data=np.square(x_data)+bias+np.random.normal(0,0.05,x_data.shape)

ndarray.view([dtype][, type])官方文档不改变数据域，设置dtype和type，返回更改后的数组dtype: data-type or ndarray sub-class, optional数据的类型, e.g., float32 or int16. 如果被传参数则保持不变type：Python type, optional数组的type属性, e.g., ndarray

veusz导入2维数据

numpy.repeat(a, repeats, axis=None)[source]官方文档a：输入矩阵repeats：元素重复的次数axis：在哪个axis上重复，如把每一行重复若干次就置axis=0，把每一列重复若干次就置axis=1示例>>> np.repeat(3, 4)array([3, 3, 3, 3])>>> x = np.array([[1,2

定义 若a是一个numpy数组，和它shape相同bool型的numpy数组称为a的一个maska[mask]输出的是一个一维数组，它是由满足如下的元素构成mask为True的位置在a中对应的元素举个例子import numpy as npa=np.array([[1,2],[3,4]])mask=a>1print(a[mask])结果为: array([2, 3, 4])...

numpy.heaviside(x1,x2)Compute the Heaviside step function.官方链接x1 [array_like] Input values.x2 [array_like] The value of the function when x1 is 0.示例：np.heaviside([-1.5, 0, 2.0], 0.5)array([ 0. ,0.5,1.