摘要： 整理作业 阅读全文

摘要： 继续复习数据库 看了范式跟候选码的大题怎么写 阅读全文

摘要： 复习数据库 阅读全文

摘要： python函数图形2绘制； import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(-2, 2, 0.0001) y1 = np.sqrt(2 * np.sqrt(x ** 2) - x ** 2) y2 = (-2.14) 阅读全文

摘要： 下午java写分级测试 没有头绪 很难 老想着看看之前的视频能补一点 是一点 数据库连接还是不熟练 老是忘记关键词 阅读全文

摘要： 复习六级 阅读全文

摘要： python函数图形1绘制； import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 10, 0.0001) y1 = x ** 2 y2 = np.cos(x * 2) y3 = y1 * y2 plt.plot(x, 阅读全文

摘要： python豆瓣图书评论数据分析与可视化； import re from collections import Counter import requests from lxml import etree import pandas as pd import jieba import matplot 阅读全文

摘要： MATLAB最优化工具箱的使用 % 定义二次项系数矩阵 H 和线性项系数向量 f H = 2 * eye(3); % H 是单位矩阵的 2 倍，因为目标函数是 x_1^2 + x_2^2 + x_3^2 f = [0; 0; 0]; % f 为零向量 % 定义等式约束矩阵 Aeq 和向量 beq A 阅读全文

摘要： 共轭梯度法程序设计 function [x, k] = fr_conjugate_gradient() % 初始猜测 x = [1; 2; 2; 2]; % 计算初始梯度 g = grad_f(x); % 初始搜索方向 d = -g; % 终止准则的容差 tol = 1e-6; % 最大迭代次数 m 阅读全文