import numpy as np from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder def to_categorical(x, n_col=None): if not n_col: n_col = np.max(x) +1 one_hot = np.zeros(shape=(len(x), n_col)) for i in range(len(x)): one_hot[i, x[i]] = 1 # 这一块还是想了一小会哈哈哈哈，我真笨 return one_hot if __name__ == "__main__": x =...

import math import numpy as np def single_neuron_model(features, labels, weights, bias): y_pred = np.dot(features, weights) + bias probabilities = 1 / (1 + np.exp(-y_pred)) mse = np.mean(np.power(probabilities-labels, 2)) return np.round(probabilities, 4).tolist(), np.round(mse, 4) if __name__ == &q...

import numpy as np def calculate_loss(real_values, predicted_values,delta): mse = np.mean(np.power(real_values-predicted_values, 2)) mae = np.mean(np.abs(real_values-predicted_values)) huber_loss = np.where(np.abs(real_values - predicted_values) <= delta, mse, mae) # 题解这个我感觉不太对，应该是逐点计算，怎么使用了全局的ms...

import sys # sorted 真的太好用了，稳定排序 while True: try: input_arr = input().split() n, k = int(input_arr[0]), int(input_arr[-1]) s_lst = input_arr[1:1+n] x = input_arr[1+n] # 兄弟单词 bro_lst = [] sorted_x = sorted(x) # 兄弟单词排序 for s in s_lst: # if x == s: # continue sorted_s = sorted(s) if sorted_s == sorted_x...

import sys from collections import Counter # 用Counter爽歪歪 for line in sys.stdin: a = line.strip().split()[0] a_dict = Counter(a) min_count = min(a_dict.values()) remove_char = [s for s in a_dict if a_dict[s]==min_count] res = [] for s in a: if s not in remove_char: res.append(s) print(''.join(res))

import sys, re for line in sys.stdin: a = line.strip().split()[0] s_lst = [] mapping = {'abc': 2, 'def':3, 'ghi':4, 'jkl':5, 'mno':6, 'pqrs':7, 'tuv':8, 'wxyz':9} for s in a: if s.islower(): for key, num in mapping.items(): if s in key: s_lst.append(str(mapping[key])) if s.isupper(): s = chr((ord(s....

import sys from collections import Counter n = int(input()) bin_str = bin(n)[2:] print(Counter(bin_str)['1'])

import sys s = input() num_s = s[2:] mapping = {'A':10, 'B':11, 'C':12, 'D':13, 'E':14, 'F':15} ans = 0 for i, num in enumerate(num_s[::-1]): if num in mapping: ans += 16 ** i * mapping[num] else: ans += 16 ** i * int(num) print(ans)