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递归斐波那契数列pythondef fib(n):if n == 0 or n==1:## 基准条件return 1else:## 递归条件return fib(n-1) + fib(n-2)def testFib(n):for i in range(n + 1):print(fib(i))gopackage mainimport "fmt"func fib(n int) int {if n ==

使用递归完成找出一维数组中的最大值如果是两个数，我们很容易就清楚，哪个是最大的，哪个是最小的 ，因此基准条件就是 数组中剩下两个元素递归条件：使用函数本身得到 暂时的最大值pythondef findMax(l):if len(l) == 0:## 基准条件return l[0] if l[0] > l[1] else l[1]max_temp = findMax(l[1:])## 递归条件

分治的使用方法 ： 快速排序 快速排序pythongo思考向数组中添加元素拼接多个数组快速排序基准条件：只有一个值或者数组为空，不需要快速排序了。递归条件左边放小于基准值的数组，然后对其进行快速排序 （使用递归实现）右边放大于基准值的数组，然后对其进行快速排序 （使用递归实现）合将快排的数组按照从左到有排起来，实现数组的从小到大排序。python# 快速排序def quickSort(arr):i

举例说明：用json读取字符串文件import json# 读取数据，我们的数据为json格式的str='''[{"name":"kingsan","age":'23'},{"name":"xiaolan","age":"23"}]'''print(type(str))data = json.loads(str)print(data)print(type(data))JSONDecodeError

keras报错 ：ValueError: logits and labels must have the same shape问题背景问题原因解决办法整体代码问题背景在一步一步搭建 文本情感分类器的过程时，将数据处理成向量的形式；之后送入到 MLP模型中进行拟合训练；发生错误：ValueError: logits and labels must have the same shape ((None

keras报错：ValueError：Shapes （None, 1）and （None,2）are incompatible 任务背景错误提示问题解决具体程序任务背景使用 MLP 做时间序列的二分类问题，通过历史股价判断 未来天数 是涨还是跌。错误提示ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 2) are incompatible问题解决将标签的数值 0，1

gensim报错 ： TypeError: 'Word2Vec' object is not subscriptable报错原因解决方法降低版本(不推荐)按照gensim4的使用方法来用整体代码（用gensim模块训练得到词向量）参考文档报错原因gensim 4 版本与 gensim3使用方法不同。解决方法降低版本(不推荐)安装gensim3版本pip install gensim==3.2按照g