帮我写一份两数之和的python代码

以下是两数之和的Python代码：

def twoSum(nums, target):
    # 创建一个字典用于存储已经遍历过的数值及其索引
    dict = {}
    # 遍历列表中的数值
    for i, num in enumerate(nums):
        # 检查当前数值的差值是否已经在字典中，如果是，返回结果
        if target - num in dict:
            return [dict[target - num], i]
        # 如果不在字典中，则将当前数值及其索引存入字典中
        dict[num] = i
    # 如果没有找到符合要求的结果，返回空列表
    return []

这个函数接受两个参数：一个数字列表（nums）和一个目标值（target）。它通过遍历列表中的数值，将它们存储在一个字典中，然后检查当前数值的差值是否已经在字典中，如果是，返回两个数值的索引。如果没有找到符合要求的结果，返回一个空列表。

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帮我写一份书法分类的python代码

好的，以下是一份简单的书法分类 Python 代码，基于 TensorFlow 框架实现：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 数据集路径
dataset_path = "path/to/dataset"

# 训练集和验证集路径
train_dir = dataset_path + "/train"
val_dir = dataset_path + "/val"

# 超参数
batch_size = 32
img_height = 224
img_width = 224
num_classes = 5
epochs = 10

# 数据增强
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1.0/255,
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    fill_mode="nearest"
)

val_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1.0/255
)

# 加载数据集
train_ds = train_datagen.flow_from_directory(
    directory=train_dir,
    target_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size,
    class_mode="categorical"
)

val_ds = val_datagen.flow_from_directory(
    directory=val_dir,
    target_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size,
    class_mode="categorical"
)

# 定义模型
model = keras.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation="relu", input_shape=(img_height, img_width, 3)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation="relu"),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(128, activation="relu"),
    layers.Dense(num_classes, activation="softmax")
])

model.compile(optimizer="adam", loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])

# 训练模型
model.fit(train_ds, epochs=epochs, validation_data=val_ds)

这份代码中，我们使用了卷积神经网络来对书法图像进行分类，训练集和验证集均使用了数据增强来增加数据集的多样性，提高模型的泛化能力。

帮我写一份QAM调制python代码

以下是一个简单的QAM调制Python代码，其中使用了numpy和matplotlib库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# QAM调制函数
def qam_modulation(data, m, n):
    # 将原始数据分为实部和虚部
    x = data.real
    y = data.imag

    # 计算每个符号的幅度和相位
    amp = np.sqrt(x**2 + y**2)
    phase = np.arctan2(y, x)

    # 根据幅度和相位计算调制后的信号
    mod_signal = np.zeros((m, n))
    for i in range(m):
        for j in range(n):
            index = i*n + j
            if index < len(data):
                mod_signal[i][j] = amp[index] * np.exp(1j*phase[index])
    
    return mod_signal

# 生成随机数据
data = np.random.randint(0, 4, size=16) * np.exp(1j*np.random.rand(16)*2*np.pi)

# 调制后的信号
mod_signal = qam_modulation(data, 4, 4)

# 绘制调制后的信号
plt.scatter(mod_signal.real, mod_signal.imag)
plt.show()

在这个示例代码中，我们生成了一个16个符号的QAM调制信号，其中每个符号的幅度和相位是随机生成的。然后我们使用`qam_modulation`函数将这些数据进行调制，生成一个4x4的QAM调制信号矩阵。最后，我们使用matplotlib库绘制了调制后的信号。