import math import numpy as np def single_neuron_model(features, labels, weights, bias): X = np.asarray(features,dtype=float) y = np.asarray(labels,dtype=float).reshape(-1) m,n = X.shape X_1 = np.hstack([X,np.ones((m,1))]) theta = np.hstack([weights,bias]) z = X_1 @ theta probabilities = np.round(si...

import numpy as np import math def softmax(scores: list[float]) -> list[float]: length = len(scores) probabilities = [] e = math.e sum1 = 0 for i in range(length): sum1 += e**scores[i] for i in range(length): prob = (e**scores[i])/sum1 probabilities.append(prob) return np.round(probabilities,4).t...

import numpy as np def linear_regression_gradient_descent(X, y, alpha, iterations): #初始化参数 w = 0.0 b = 0.0 m = len(X) for it in range(iterations): dw = 0.0 db = 0.0 for i in range(len(X)): x_i = X[i][1] #预测值 y_hat = w*x_i+b #误差 e = y_hat - y[i] #求偏导 e对w和b的 dw += e*x_i db += e dw /= m db/=m #更新 w和b w...

from typing import List, Union import numpy as np def calculate_matrix_mean(matrix: List[List[Union[int, float]]], mode: str) -> List[float]: m = len(matrix) n = len(matrix[0]) sum = [] if mode == "row": for i in range(m): sum1 = 0 for j in range(n): sum1 += matrix[i][j] sum1 = sum1/n s...

from typing import List, Tuple, Union import numpy as np def reshape_matrix(a: List[List[Union[int, float]]], new_shape: Tuple[int, int]) -> List[List[Union[int, float]]]: m = len(a) n = len(a[0]) num = m*n out = -1 lista = [] k=0 if num == new_shape[0]*new_shape[1]: out = [[0]*new_shape[1] for _...

a,b,x = map(int,input().split()) dan = x%3 ju = x//3 if a<=b/3: min = x*a elif a>b and dan != 0: min = (ju+1)*b elif a>b and dan == 0: min = (ju)*b else: min = dan*a + ju*b print(min)

n, m = map(int,input().split()) dic = {} for i in range(m): k,v = map(int,input().split()) dic[k] = v new_dic = sorted(dic.items(),key = lambda x:(-x[1],x[0])) out = n for i in range(m): if n>=new_dic[i][0]: out = n - new_dic[i][1] break print(out)

from typing import List, Union # 使用 Union 来表示类型可以是 int 或 float def transpose_matrix(a: List[List[Union[int, float]]]) -> List[List[Union[int, float]]]: n = len(a) m = len(a[0]) b = [[0]*n]*m #!!!!不能用 b = [[0]*n for _ in range(m)]#这样才对 for i in range(m): for j in range(n): b[i][j] = a[j][i] return...

def matrix_vector_dot_product(matrix, vector): # 补全代码 result = -1 m = len(matrix) #行 n = len(matrix[0]) #列 if n == len(vector): result = [0]*m for i in range(m): s = 0 for j in range(n): s += matrix[i][j]*vector[j] result[i] = s return result # 主程序 if __name__ == "__main__": # 输入矩阵和向量 matr...

list_S = input().upper().split(' ') l = len(list_S) for i in range(l): list_S[i] = list_S[i][0] print(''.join(map(str,list_S)))

n = int(input()) s = input() s= list(s) l = len(s) n = int(n%26) m = [0]*l # for i in range(l-n): # m[i+n]=s[i] # for i in range(l-n,l): # m[i+n-l] = s[i] # print(''.join(m)) #链表移动 alphabelt = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r','s','t','u','v','w','x','y','z'] f...

s = input().lower() if len(s)<3: flag = -1 else: for i in range(len(s)-2): if s[i]=='b' and s[i+1]=='o' and s[i+2]=='b': flag = i break else: flag = -1 print(flag)

t = list(input()) m = int((''.join(map(str,[t[4],t[5]])))) if 3<=m<=5: print("spring") elif 6<=m<=8: print("summer") elif 9<=m<=11: print("autumn") else: print("winter")

def make_equal(n,a): sum_odd = 0 sum_even = 0 for j in range(0,n,2): sum_odd += a[j] for j in range(1,n,2): sum_even += a[j] if even_or_odd(n):#偶数/奇数 flag = (sum_odd%(n//2) == 0) and (sum_even%(n//2)==0) and (sum_odd//(n//2) == sum_even//(n//2)) else: if n == 1: flag = 1 else: flag = (sum_odd%((n+1)...