Find 𝑦′′(0), if 𝑦(𝑥) is implicitly defined by 𝑥5 + 4𝑦 = 𝑥 + 𝑦5 + 3, and 𝑦(0) = 1.

时间: 2024-06-07 14:10:44 浏览: 59
To find 𝑦′′(0), we need to differentiate the given equation twice with respect to 𝑥 and then evaluate the resulting expression at 𝑥 = 0, using 𝑦(0) = 1. First, we differentiate the given equation with respect to 𝑥 to obtain: 5𝑥4 + 4𝑦′ = 1 + 5𝑦4𝑦′ Next, we differentiate this expression again with respect to 𝑥 to obtain: 20𝑥3 + 4𝑦′′ = 20𝑦4(𝑦′)2 + 5𝑦4𝑦′′ + 20𝑦3𝑦′′ Now we can substitute 𝑥 = 0 and 𝑦(0) = 1 into these expressions to get: 5(0)4 + 4𝑦′(0) = 1 + 5(1)4𝑦′(0) (evaluated at 𝑥 = 0) 20(0)3 + 4𝑦′′(0) = 20(1)4(𝑦′(0))2 + 5(1)4𝑦′′(0) + 20(1)3𝑦′′(0) (evaluated at 𝑥 = 0) Simplifying these expressions, we get: 4𝑦′(0) = 1 + 5𝑦′(0) 4𝑦′′(0) = 20𝑦′(0)2 + 5𝑦′′(0) + 20𝑦′′(0) Solving the first equation for 𝑦′(0), we get: 𝑦′(0) = 1/4 Substituting this into the second equation and simplifying, we get: 4𝑦′′(0) = 20(1/4)2 + 5𝑦′′(0) + 20𝑦′′(0) 4𝑦′′(0) = 2.5 + 25𝑦′′(0) Solving for 𝑦′′(0), we get: 𝑦′′(0) = 0.1 Therefore, 𝑦′′(0) = 0.1.

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class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) # Gramian matrix has real non-negative eigenvalues. eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) # Use complex detection of small eigenvalues from pinvh. t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) # Get a mask indicating which eigenpairs are not degenerate tiny, # and create a reordering array for thresholded singular values. above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh将这段代码放入一个.py文件中,用Spyder查看,有报错,可能是缩进有问题,无法被调用,根据这个问题,给出解决办法,给出改正后的完整代码

class svd_recommender_py(): #svd矩阵推荐 def svds(A, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 #这不是解决问题的稳定方法。 solver == 'arpack' eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) #格拉米矩阵具有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复杂检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #得到一个指示哪些本征对不是退化微小的掩码, #并创建阈值奇异值的重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh这段代码主要是为了将scipy包中的SVD计算方法封装成一个自定义类,是否封装合适?如果不合适,给出修改后的完整代码

import time import csv import pandas as pd from selenium import webdriver from selenium.webdriver import Chrome,ChromeOptions from selenium.webdriver.common.by import By # driver_path = r'C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe' driver = webdriver.Chrome() driver.get('https://www.jd.com/') def drop_down(): for x in range(1,9,2): time.sleep(1) j = x /9 js = 'document.documentElement.scrollTop = document.documentElement.scrollHeight * %f' % j driver.execute_script(js) driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,'#key').send_keys('燕麦') driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.button').click() f = open(f'B:\京东商品数据.csv', mode='a', encoding='gbk', newline='') csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[ '商品标题', '商品价格', '店铺名字', '标签', '商品详情页', ]) csv_writer.writeheader() 商品信息 = [] def get_shop(): time.sleep(10) # driver.implicitly_wait(10) drop_down() lis = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR,'#J_goodsList ul li') for li in lis: title = li.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.p-name em').text.replace('\n', '') price = li.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.p-price strong i').text shop_name = li.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.J_im_icon a').text href = li.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.p-img a').get_attribute('href') icons = li.find_elements(By.CSS_SELECTOR,'.p-icons i') icon = ','.join([i.text for i in icons]) dit = { '商品标题':title, '商品价格':price, '店铺名字':shop_name, '标签':icon, '商品详情页':href, } csv_writer.writerow(dit) # print(title,price,href,icon,sep=' | ') for page in range(1,3): time.sleep(1) drop_down() get_shop() driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.pn-next').click() driver.quit() # data = csv.reader(open('B:\京东商品数据.csv'),delimiter=',') # sortedl = sorted(data,key=lambda x:(x[0],x[1]),reverse=True) # print('最贵的商品信息') # print(sortedl) # with open('B:\京东商品数据.csv','r',encoding='gbk') as f: # f_csv = csv.reader(f) # max_price = 0 # next(f_csv) # for row in f_csv: # if row[1].isdigit() and int(row[1]) > max_price: # max_price = int(row[1]) # print(max_price) with open('B:\京东商品数据.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) header =next(reader) next(reader) max_price = float('-inf') for row in reader: num = float(row[1]) if num > max_price: max_price = num item = row[0] name_0= row[2] print(item,max_price,name_0)程序中出现ValueError: could not convert string to float: '商品价格'解决方法

修改代码中的错误#include "oled.h"#include "oledfont.h"#include "matrix_key.h"#include "LED.h"#define PassWord_MAX_Num 8void password_correct(){ OLED_ShowCHinese(16, 2, 20, 1); OLED_ShowCHinese(32, 2, 21, 1); OLED_ShowCHinese(48, 2, 24, 1); OLED_ShowCHinese(64, 2, 25, 1);}void password_Error(){ OLED_ShowCHinese(16, 2, 20, 1); OLED_ShowCHinese(32, 2, 21, 1); OLED_ShowCHinese(48, 2, 22, 1); OLED_ShowCHinese(64, 2, 23, 1);}void password_input(){ OLED_ShowCHinese(0, 0, 17, 0); OLED_ShowCHinese(16, 0, 18, 0); OLED_ShowCHinese(32, 0, 19, 0); OLED_ShowCHinese(48, 0, 20, 0); OLED_ShowCHinese(64, 0, 21, 0);}uint8_t flag = 1;void oled_xs(){ if(flag==1){ password_input(); flag++; } else if(flag==2){ password_correct(); flag++; } else if(flag==3){ password_Error(); flag++; }}void oled_skip(uint8_t num){ OLED_Clear(); flag = num;}uint8_t PassWord[PassWord_MAX_Num+1] = "123456\0";uint8_t PassWord_Temp[PassWord_MAX_Num+1];uint8_t PassWord_n;uint8_t password_verifiers(){ uint8_t n = 0; for(n = 0; n < PassWord_MAX_Num; n++) { if(PassWord_Temp[n] != PassWord[n]) return 0; } return 1;}void key_command(){ uint8_t key_num = 0; uint8_t text = 0; key_num = matrix_key(); if(flag == 1){ if(PassWord_n < PassWord_MAX_Num) { switch(key_num) { case 1: text = '1'; break; case 2: text = '2'; break; case 3: text = '3'; break; case 4: text = '4'; break; case 5: text = '5'; break; case 6: text = '6'; break; case 7: text = '7'; break; case 8: text = '8'; break; case 9: text = '9'; break; case 10: text = '0'; break; case 11: text = '*'; break; case 12: text = '#'; break; case 13: PassWord_Temp[PassWord_n] = '\0'; PassWord_n++; if(password_verifiers() == 1) { oled_skip(2); //LED2_ON(); } else { oled_skip(3); PassWord_n = 0; memset(PassWord_Temp, 0, sizeof(PassWord_Temp)); } break; case 14: PassWord_n = 0; memset(PassWord_Temp, 0, sizeof(PassWord_Temp)); break; default: break; } if(text) { PassWord_Temp[PassWord_n] = text; PassWord_n++; } } }}错误如下password.c(101): warning: #223-D: function "memset" declared implicitly memset(PassWord_Temp, 0, sizeof(PassWord_Temp)); password.c(106): warning: #223-D: function "memset" declared implicitly memset(PassWord_Temp, 0, sizeof(PassWord_Temp)); password.c(117): warning: #1-D: last line of file ends without a newline } password.c: 3 warnings, 0 errors compiling stm32f1xx_hal_flash_ex.c... compiling stm32f1xx_hal_flash.c... linking... project\project.axf: Error: L6200E: Symbol F6x8 multiply defined (by password.o and oled.o). project\project.axf: Error: L6200E: Symbol F8X16 multiply defined (by password.o and oled.o). project\project.axf: Error: L6200E: Symbol Hzk multiply defined (by password.o and oled.o). Not enough information to list image symbols. Not enough information to list load addresses in the image map. Finished: 2 information, 0 warning and 3 error messages. "project\project.axf" - 3 Error(s), 3 Warning(s).

from selenium import webdriver # 导入时间模块 import time # 导入元素定位功能 from selenium.webdriver.common.by import By # driver.find_element_by_css_selector() 4 一定会报错 弃用 3 # 导入数据请求模块 import requests # 数据解析模块 import parsel # 实例化一个浏览器对象 driver = webdriver.Chrome() # 打开浏览器的窗口 driver.get('https://www.jsyks.com/kmy-mnks') # 强制等待 time.sleep(2) # 最大化浏览器的窗口 driver.maximize_window() # 隐式等待 智能 driver.implicitly_wait(10) # elements 返回的是一个列表对象 lis = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '.Content>li') # print(len(lis)) # print(lis) for li in lis: time.sleep(0.2) # 优先考虑使用随机数 rid = li.get_attribute('c') # print(rid) url = f'https://tiba.jsyks.com/Post/{rid}.htm' # 获取到响应体对象的文本数据 response = requests.get(url=url).text # 转对象 selector = parsel.Selector(response) answer = selector.css('#question u::text').get() # print(answer) # 重新赋值 if answer == '对': answer = '正确' elif answer == '错': answer = '错误' # else: 不确定的情况 # print(answer) bs = li.find_elements(By.CSS_SELECTOR, 'B') for b in bs: # 获取选项的内容 choose = b.text # print('题目的选项是', choose) # print('正确答案是', answer) # 可能错题 # if answer in choose: # # 正确答案的点击操作 # b.click() if len(choose) > 2: choose = choose[0] if answer == choose: b.click() # 提交试卷 driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '.btnJJ').click() # 添加阻塞 input() # 关闭浏览器 driver.quit()

class Test10(): def setup_method(self): self.driver = webdriver.Firefox() self.vars = {} def teardown_method(self): self.driver.quit() def test_10(self): self.driver.get("http://oa.hhero.com.cn/?m=login")#访问网址 self.driver.set_window_size(1051, 798)#设置窗口大小 self.driver.find_element(By.NAME, "adminuser").click()#点击用户名输入框 self.driver.find_element(By.NAME, "adminuser").send_keys("admin")#输入用户名 self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "div:nth-child(3) .input").click()#点击密码输入框 self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "div:nth-child(3) .input").send_keys("a123456")#输入密码 self.driver.find_element(By.NAME, "button").click()#点击登录按钮 self.driver.implicitly_wait(5)#隐式等待5s self.driver.find_element(By.ID, "indesearchmenu").click()#点击搜索 self.driver.find_element(By.ID, "confirm_input").click()#点击搜索跳出的输入框 self.driver.find_element(By.ID, "confirm_input").send_keys("流程")#输入关键词"流程" self.driver.find_element(By.ID, "confirm_btn1").click()#点击确定 self.driver.find_element(By.LINK_TEXT, "流程模块列表").click()#点击"流程模块列表" self.driver.find_element(By.XPATH, "/html/body/table/tbody/tr/td[3]/div/div[4]/div/div[2]/div[1]/table/tbody/tr/td[2]/div/input").click()#在流程模块列表界面点击输入框 self.driver.find_element(By.XPATH, "/html/body/table/tbody/tr/td[3]/div/div[4]/div/div[2]/div[1]/table/tbody/tr/td[2]/div/input").send_keys("图书管理")#在输入框中输入图书管理 self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".input-group-btn > .btn").click()#点击搜索 self.vars["types"] = self.driver.find_element(By.XPATH, "/html/body/table/tbody/tr/td[3]/div/div[4]/div/div[2]/div[3]/div[1]/table/tbody/tr/td[2]").text#获取其类型 print("{}".format(self.vars["types"]))#打印其类型

import os import time import platform from selenium import webdriver as webdriver1 from selenium.webdriver.ie.options import Options from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.common.by import By from config import global_wait,root_url,use_edge,iedriver_path,edgedriver_path,chromedriver_path from public.basiclogger import LOGGING class BaseCase(object): '''基础用例''' def get_web_driver(self,url,data=None,browser='ie'): if browser=='chrome': #if platform.system()=="Windows": # os.system(r'taskkill /f /im chrome.exe') #else: # os.system(r"ps aux |grep chrome|awk '{print $2}'|xargs -i kill {}") options = webdriver1.ChromeOptions() options.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-logging']) self.driver = webdriver1.Chrome(executable_path=chromedriver_path,options=options) self.driver.get(url) self.driver.maximize_window() self.driver.implicitly_wait(global_wait) else: #启动IE之前先杀死电脑上所有的IE if use_edge: os.system(r'taskkill /f /im msedge.exe') else: os.system(r'taskkill /f /im iexplore.exe') if use_edge: file1=edgedriver_path else: file1=iedriver_path options = Options() options.ignore_protected_mode_settings = True options.ignore_zoom_level = True if use_edge: options.attach_to_edge_chrome = True options.edge_executable_path = r"C:\Program Files (x86)\Microsoft\Edge\Application\msedge.exe" else: options.add_argument('--user-agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko"') self.driver=webdriver1.Ie(executable_path=file1,options=options) self.driver.get(url) self.driver.maximize_window() self.driver.implicitly_wait(global_wait) def get_logger(self): #创建日志文件名 filename=self.data["case_name"]+'_'+time.strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S") #保存连接 filename1=os.path.join(r'test_log',filename+r'.log') LOGGING1=LOGGING(log_name=filename,log_dir="test_log") self.logger=LOGGING1.logObject self.LOGGER=LOGGING1

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资源摘要信息:"2022年电赛 高频组必备模块 数字频率合成模块" 数字频率合成(DDS,Direct Digital Synthesis)技术是现代电子工程中的一种关键技术,它允许通过数字方式直接生成频率可调的模拟信号。本模块是高频组电赛参赛者必备的组件之一,对于参赛者而言,理解并掌握其工作原理及应用是至关重要的。 本数字频率合成模块具有以下几个关键性能参数: 1. 供电电压:模块支持±5V和±12V两种供电模式,这为用户提供了灵活的供电选择。 2. 外部晶振:模块自带两路输出频率为125MHz的外部晶振,为频率合成提供了高稳定性的基准时钟。 3. 输出信号:模块能够输出两路频率可调的正弦波信号。其中,至少有一路信号的幅度可以编程控制,这为信号的调整和应用提供了更大的灵活性。 4. 频率分辨率:模块提供的频率分辨率为0.0291Hz,这样的精度意味着可以实现非常精细的频率调节,以满足高频应用中的严格要求。 5. 频率计算公式:模块输出的正弦波信号频率表达式为 fout=(K/2^32)×CLKIN,其中K为设置的频率控制字,CLKIN是外部晶振的频率。这一计算方式表明了频率输出是通过编程控制的频率控制字来设定,从而实现高精度的频率合成。 在高频组电赛中,参赛者不仅需要了解数字频率合成模块的基本特性,还应该能够将这一模块与其他模块如移相网络模块、调幅调频模块、AD9854模块和宽带放大器模块等结合,以构建出性能更优的高频信号处理系统。 例如,移相网络模块可以实现对信号相位的精确控制,调幅调频模块则能够对信号的幅度和频率进行调整。AD9854模块是一种高性能的DDS芯片,可以用于生成复杂的波形。而宽带放大器模块则能够提供足够的增益和带宽,以保证信号在高频传输中的稳定性和强度。 在实际应用中,电赛参赛者需要根据项目的具体要求来选择合适的模块组合,并进行硬件的搭建与软件的编程。对于数字频率合成模块而言,还需要编写相应的控制代码以实现对K值的设定,进而调节输出信号的频率。 交流与讨论在电赛准备过程中是非常重要的。与队友、指导老师以及来自同一领域的其他参赛者进行交流,不仅可以帮助解决技术难题,还可以相互启发,激发出更多创新的想法和解决方案。 总而言之,对于高频组的电赛参赛者来说,数字频率合成模块是核心组件之一。通过深入了解和应用该模块的特性,结合其他模块的协同工作,参赛者将能够构建出性能卓越的高频信号处理设备,从而在比赛中取得优异成绩。
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"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
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