calculating function

时间: 2023-05-01 11:03:28 浏览: 82
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计算公式

计算函数（calculating function）是一个数学概念，指的是一个定义域为正整数集合（或者整数集合的子集）的函数，其输出值为一个整数。这个函数通常用$f(n)$表示，其中$n$是函数的自变量（输入值）。计算函数在计算机科学中有广泛应用，例如递归算法和动态规划中。
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write a program using machin's formula to compute pi to 300 decimal place in Python while Calculating the tangent function value by expanding the tangent function series instead of using built-in function math.atan

我可以回答这个问题。以下是 Python 代码： python from decimal import * getcontext().prec = 302 pi = Decimal() for k in range(300): pi += Decimal(2)**Decimal(-k-1) * Decimal(4)/(Decimal(1)+Decimal...

import numpy as npdef softmax_cost(theta, X, y, lambda_reg): ''' Computes the cost of using theta as the parameter for softmax regression. ''' # Number of features num_features = X.shape[1] # Number of classes num_classes = len(np.unique(y)) # Reshaping theta to be a matrix theta = theta.reshape(num_classes, num_features) # Calculating the hypothesis function hypothesis = np.exp(X.dot(theta.T)) hypothesis = hypothesis / np.sum(hypothesis, axis=1, keepdims=True) # Calculating the cost function cost = -np.sum(np.log(hypothesis[range(X.shape[0]), y])) cost = cost / X.shape[0] # Adding regularization term regularization = (lambda_reg / 2) * np.sum(np.square(theta)) cost = cost + regularization return cost

定义了一个计算使用softmax回归参数theta在X和y数据中执行cost（成本）的函数softmax_cost，并且引入了numpy模块，并将其作为别名为np的缩写。在函数中还定义了一个lambda_reg参数，该参数是用于指定正则化参数的。

 Define abstract class Employee, it contains:  Data member: string id, string name, int age, double salary  Constructor  pay(): pure virtual function for calculating the employee’s salary  Derived class Manager, it contains:  Derived from class Employee.  Data members: double fixedSalary  Constructor  Implement pay() function.  Tips: The salary of managers = fixedSalary.  Derived class Saleman, it contains:  Derived from class Employee.  Data member: double salesVolume  Implement pay() function.  Tips: Saleman salary = 0.04* salesVolume.  Declare the base class pointer p and derived class object “Manager A("1001","Zhang San", 25, 5000)” and “Saleman B("1002", "Li Si", 28, 100000)” in the main function, and call the member functions pay() of different objects through the base class pointer.

Note that the pay() function is implemented in both Manager and Salesman classes based on their respective salary calculation formulas. The Employee class is an abstract class that has a pure ...

Design abstract classes and derived classes:  Define abstract class Employee, it contains:  Data member: string id, string name, int age, double salary  Constructor  pay(): pure virtual function for calculating the employee’s salary  Derived class Manager, it contains:  Derived from class Employee.  Data members: double fixedSalary  Constructor  Implement pay() function.  Tips: The salary of managers = fixedSalary.  Derived class Saleman, it contains:  Derived from class Employee.  Data member: double salesVolume  Implement pay() function.  Tips: Saleman salary = 0.04* salesVolume.  Declare the base class pointer p and derived class object “Manager A("1001","Zhang San", 25, 5000)” and “Saleman B("1002", "Li Si", 28, 100000)” in the main function, and call the member functions pay() of different objects through the base class pointer.

We then assign the address of object A to p and call the pay() function through the base class pointer, which will call the pay() function of the derived class Manager. Similarly, we assign...

精简下面表达：Existing protein function prediction methods integrate PPI networks and multivariate bioinformatics data to improve the performance of function prediction. By combining multivariate information, the interactions between proteins become diverse. Different interactions’ functions in functional prediction are various. Combining multiple interactions simply between two proteins can effectively reduce the effect of false negatives and increase the number of predicted functions, but it can also increase the number of false positive functions, which contribute to nonobvious enhancement for the overall functional prediction performance. In this article, we have presented a framework for protein function prediction algorithms based on PPI network and semantic similarity with the addition of protein hierarchical functions to them. The framework relies on diverse clustering algorithms and the calculation of protein semantic similarity for protein function prediction. Classification and similarity calculations for protein pairs clustered by the functional feature are more accurate and reliable, allowing for the prediction of protein function at different functional levels from different proteomes, and giving biological applications greater flexibility.The method proposed in this paper performs well on protein data from wine yeast cells, but how well it matches other data remains to be verified. Yet until now, most unknown proteins have only been able to predict protein function by calculating similarities to their homologues. The predictions result of those unknown proteins without homologues are unstable because they are relatively isolated in the protein interaction network. It is difficult to find one protein with high similarity. In the framework proposed in this article, the number of features selected after clustering and the number of protein features selected for each functional layer has a significant impact on the accuracy of subsequent functional predictions. Therefore, when making feature selection, it is necessary to select as many functional features as possible that are important for the whole interaction network. When an incorrect feature was selected, the prediction results will be somewhat different from the actual function. Thus as a whole, the method proposed in this article has improved the accuracy of protein function prediction based on the PPI network method to a certain extent and reduces the probability of false positive prediction results.

本文提出了一种基于PPI网络和语义相似性，加上蛋白质分层功能的蛋白质功能预测算法框架，对酒葡萄酵母细胞的蛋白质数据表现出良好的效果，但其他数据的效果如何仍有待验证。此外，该框架中的功能特征选择的数量以及...

runtimeerror: expected to have finished reduction in the prior iteration before starting a new one. this error indicates that your module has parameters that were not used in producing loss. you can enable unused parameter detection by (1) passing the keyword argument find_unused_parameters=true to torch.nn.parallel.distributeddataparallel; (2) making sure all forward function outputs participate in calculating loss. if you already have done the above two steps, then the distributed data parallel module wasn't able to locate the output tensors in the return value of your module's forward function. please include the loss function and the structure of the return value of forward of your module when reporting this issue (e.g. list, dict, iterable).

这个错误提示意味着你的模块有一些未被用于计算损失的参数。你可以通过两种方式解决这个问题：第一种是在torch.nn.parallel.distributeddataparallel函数中传递find_unused_parameters=true关键字参数，让程序...

Design abstract classes and derived classes: • Define abstract class Employee, it contains: • Data member: string id, string name, int age, double salary • Constructor • pay: pure virtual function for calculating the employee's salary • Derived class Manager, it contains: • Derived from class Employee. • Data members: double fixedSalary • Constructor • Implement pay function. • Tips: The salary of managers = fixedSalary. • Derived class Saleman, it contains: • Derived from class Employee. • Data member: double sales Volume • Implement pay function. • Tips: Saleman salary = 0.04* sales Volume. • Declare the base class pointer p and derived class object "Manager A("1001", "Zhang San", 25, 5000)" and "Saleman B("1002", "Li Si", 28, 100000)" in the main function, and call the member functions pay0 of different objects through the base class pointer. • An example of the results of running this program: ID. 1001 Name: Zhang San Age: 25 Salary: 5000 ID: 1002 Name: Li Si Age: 28 Salary: 4000

下面是设计的抽象类 Employee 和派生类 Manager 和 Saleman 的代码实现： c++ #include #include using namespace std; // 定义抽象类 Employee class Employee { protected: ... Employee(string _id, string _...

解释这段代码cal_correlation<-function(interaction_tab,ex1,ex2,filter){ cat('calculating correlation\n') if (ncol(interaction_tab)==2){ cl = makeCluster(parallel::detectCores() - 1) clusterEvalQ(cl,library(ggm)) clusterEvalQ(cl,library(corpcor)) clusterEx

cat('calculating correlation\n') if (ncol(interaction_tab)==2){ cl = makeCluster(parallel::detectCores() - 1) clusterEvalQ(cl,library(ggm)) clusterEvalQ(cl,library(corpcor)) clusterExport...
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