一份大一上学期详细情况总结600字

时间: 2023-03-13 09:30:47 浏览: 85
我大一上学期的总结非常详细,首先我在大一开学的第一周,就给自己设定了一些学习的目标,让自己在未来的学期里能够更好地学习,更加专注,更有效率地完成学习任务。在学习方面,我主要学习了英语、数学、物理、化学、历史和政治等主干课程,并且把它们都学得很好,在期末考试中以优异的成绩拿到了好几门课程的优秀成绩。除此之外,我还参加了课外活动,如社团活动、慈善活动、志愿者活动等,不仅拓宽了我的眼界,也为我增加了实践经验,让我更有信心去面对未来的挑战。这个学期我受益匪浅,我将会把这份经历作为未来学习和生活的动力。
相关问题

大一上学期python期末考试题

以下是可能出现在大一上学期Python期末考试中的题目: 1. 编写一个Python程序,输入一个整数n,计算从1到n的和,并输出结果。 2. 编写一个Python程序,输入一个字符串,将字符串中所有的小写字母转换为大写字母,并输出结果。 3. 编写一个Python程序,输入一个字符串,判断该字符串是否为回文字符串(即正着读和倒着读都一样),并输出结果。 4. 编写一个Python程序,输入一个正整数n,输出所有小于n的质数。 5. 编写一个Python程序,输入一个字符串,统计字符串中各个字母出现的频率,并输出结果。 6. 编写一个Python程序,输入一个字符串,将其中的空格全部替换为下划线,并输出结果。 7. 编写一个Python程序,输入一个字符串,判断该字符串是否为有效的IPv4地址,并输出结果。 8. 编写一个Python程序,输入一个字符串和一个正整数n,将字符串中的每个字符向右移动n个位置,并输出结果。 9. 编写一个Python程序,输入一个字符串和一个正整数n,将字符串分割成长度为n的子字符串,并输出结果。 10. 编写一个Python程序,输入一个正整数n,输出n的阶乘。 以上是可能出现在大一上学期Python期末考试中的题目,具体情况可能会有所不同,考生需要根据实际情况进行准备。

大一上学期python基础知识

1. 变量和数据类型:Python中的变量不需要事先声明,可以直接赋值,在赋值时会自动根据赋值内容确定数据类型。常见的数据类型有整数(int)、浮点数(float)、布尔值(bool)、字符串(str)、列表(list)、元组(tuple)、字典(dict)等。 2. 控制流语句:Python中的控制流语句包括条件语句(if-elif-else)和循环语句(while和for)。条件语句根据条件执行不同的代码块,循环语句可以重复执行一段代码块。 3. 函数:Python中的函数可以把一段代码块封装起来,方便调用和复用。函数可以有参数和返回值,也可以使用默认参数和可变参数。 4. 模块:Python中的模块可以把一些函数、变量和类封装起来,方便调用和复用。Python内置了很多模块,也可以自己创建模块并导入使用。 5. 文件操作:Python可以通过内置的open函数打开文件,并进行读写操作。可以使用with语句自动关闭文件,也可以手动关闭文件。 6. 异常处理:Python中的异常处理可以在程序发生错误时捕捉异常并进行处理,避免程序崩溃。可以使用try-except语句捕捉异常,也可以使用finally语句执行清理操作。 7. 正则表达式:Python中的正则表达式可以用来匹配和搜索字符串,可以使用re模块进行操作。正则表达式是一种强大的文本处理工具,可以实现很多复杂的文本操作。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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