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原创 NumPy 函数梯度计算 实例
f_gradient = np.zeros_like(x, dtype=‘float32’) # 保存梯度值。x_values = x[:, 0] # 函数的x值。y_values = x[:, 1] # 函数的y值。h = 1e-4 # 0.0001作为增值。“”“计算函数的偏导”“”“”"定义函数z=x。
2024-01-06 10:16:09
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java继承方法体同名
2024-01-26
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