def getMatrix(dirname):pssmList = os.listdir(dirname)pssmList.sort(key=lambda x: eval(x[:]))m = len(pssmList)reMatrix = np.zeros((m, 20))for i in range(m):matrix= readToMatrix(dirname + '/' + pssmList

题目：有了一张自驾旅游路线图，你会知道城市间的高速公路长度、以及该公路要收取的过路费。现在需要你写一个程序，帮助前来咨询的游客找一条出发地和目的地之间的最短路径。如果有若干条路径都是最短的，那么需要输出最便宜的一条路径。输入格式:输入说明：输入数据的第1行给出4个正整数N、M、S、D，其中N（2≤N≤500）是城市的个数，顺便假设城市的编号为0~(N−1)；M是高速公路的条数；S是出发地的城市编号

梯度下降概念：我们用到一种名为梯度下降（gradient descent）的方法， 这种方法几乎可以优化所有深度学习模型。 它通过不断地在损失函数递减的方向上更新参数来降低误差。梯度下降最简单的用法是计算损失函数（数据集中所有样本的损失均值） 关于模型参数的导数（在这里也可以称为梯度）。 但实际中的执行可能会非常慢：因为在每一次更新参数之前，我们必须遍历整个数据集。 因此，我们通常会在每次需要计算

def getMatrix(dirname):pssmList = os.listdir(dirname)pssmList.sort(key=lambda x: eval(x[:]))m = len(pssmList)reMatrix = np.zeros((m, 20))for i in range(m):matrix= readToMatrix(dirname + '/' + pssmList

scikit_learn包中的cross_val_score（）是支持并行运算，但这并不是说只要让n_jobs=-1就能让CPU使用率接近100%。这要取决于交叉验证的折数cv，假如折数cv是n，这意味着最多只能使用n个物理CPU。score1 = cross_val_score(clf, x_train, y_train, cv=5, scoring='accuracy', n_jobs=-1)

一般出现此类问题的原因是包的更新导致有些用法发生了变化，因此在tensorflow中调用optimizer需要通过tf.keras调用。将self.opt = tf.optimizers.Adam(learning_rate=self.lr)中的tf后面加个keras，变成self.opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=self.lr)...

定义计算节点为ip，计算节点用户名为name，待运行的文件名为file，其在登录节点的路径为path，登录节点文件夹名为log将登录节点的文件传输到计算节点scp -r log name@ip:path

问题在Pycharm中运行import tensorflow as tf时报错。解决方案此时点开报错中的dtypes.py文件，对其进行修改。从# hard-coding of names.这里开始，修改所有以_np_q开头的代码行，同时也要修改最后一行的np_resource。# hard-coding of names._np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.in

问题描述平面上有 N条直线，其中第 i条直线是 y = Ai*x + B。请计算这些直线将平面分成了几个部分。输入格式第一行包含一个整数N。以下N行，每行包含两个整数 Ai, Bi。输出格式一个整数代表答案。样例输入31 12 23 3样例输出6基本思路首先通过set容器对输入的数据进行去重，根据“每增加一条直线，对平面数的贡献值是其与先前直线的交点数（与先前步骤得出的已有交点不重合）+1 ”的结