本题要求编写程序，计算两个二维平面向量的和向量。 输入格式: 输入在一行中按照“x 1 ​ y 1 ​ x 2 ​ y 2 ​ ”的格式给出两个二维平面向量v 1 ​ =(x 1 ​ ,y 1 ​ )和v 2 ​ =(x 2 ​ ,y 2 ​ )的分量。

题目要求编写程序，计算两个二维平面向量的和向量。输入格式：输入在一行中按照“x1 y1 x2 y2”的格式给出两个二维平面向量，每个数字均不超过1000。输出格式：在一行中按照“(v1.x, v1.y) + (v2.x, v2.y) = (v3.x, v3.y)”格式输出两个向量和向量的分量，均保留一位小数。

简单来说，就是输入四个数字代表两个向量的坐标，在程序中对两个向量坐标进行相加，最后输出和向量的坐标。

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本题要求编写程序，计算两个二维平面向量的和向量。\n\n输入格式:\n输入在一行中按照“x \n1\n​\t\n y \n1\n​\t\n x \n2\n​\t\n y \n2\n​\t\n ”的格式给出两个二维平面向量v \n1\n​

这道题要求编写程序，计算两个二维平面向量的和向量。

输入格式:
输入在一行中按照“x1 y1 x2 y2”的格式给出两个二维向量a=(x1,y1)和b=(x2,y2)的分量。

输出格式:
在一行中按照“(v1,v2)”的格式输出和向量，其中v1是a和b的x分量之和，v2是a和b的y分量之和。

示例：
输入：
4 5 6 7
输出：
(10,12)

模拟一个支持向量机的编程题

模拟支持向量机（SVM，Support Vector Machine）的编程题目通常涉及到创建一个简单的二分类模型，比如线性SVM。以下是此类问题的一个示例：

**题目描述：**
编写一个Python函数，实现一个基本的线性支持向量机算法。给定一组二维数据点（特征值），每个点标记为正类（1）或负类（-1），你需要找出一个超平面将两个类别分开，并返回这个超平面的方程。超平面可以表示为 `w * x + b = 0` 的形式，其中 `w` 是权重向量，`b` 是偏置。

**函数原型：**

def linear_svm(train_data, train_labels):
    # 实现训练过程，计算w和b

**输入参数：**
1. `train_data`: 一个二维列表，每行代表一个样本，包含两个特征值。
2. `train_labels`: 一个一维列表，对应于 `train_data` 中的每个样本，表示其类别标签（1 或 -1）。

**预期输出：**
当你调用 `linear_svm(train_data, train_labels)` 后，返回一个元组 `(w, b)`，分别表示支持向量对应的权重向量和偏置项。

**提示：**
- 使用最大间隔原则找到最优超平面。
- 可能需要使用核技巧（如高斯核）处理非线性问题，但这不是此练习的重点。
- 注意处理边裁分情况和稀疏样本。

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