函数 y x + e^x − 1 在 [0,1] 区间绕 y 轴旋转形成的立体长什么样?怎么用 Python 画出来?
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python实现画出e指数函数的图像
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python神经网络拟合二元函数(画立体图)
对于一个二元非线性函数z=f(x,y),构建神经网络并对其进行训练,使其在定义域内对此二元函数进行拟合。主函数是bp2.py,配好环境解压后直接打开运行即可,现在是迭代20次,如果需要换函数,修改21行的z[j][i]
使用python的pyplot绘制函数实例
简介 本文主要介绍如何通过pyplot来绘制函数图。主要绘制函数如下: – 一元一次函数 – 一元二次函数 – 指数函数 – 自然对数函数 – 正弦函数 一元一次函数 代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 10, 0.1) y = x * 2 plt.title("一元一次函数") plt.plot(x, y) plt.show() 一元二次函数 代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(-
python中sympy库求常微分方程的用法
主要介绍了python中sympy库求常微分方程的用法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
Python math模块总结.pdf
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[小白系列]sigmoid和tanh激活函数的绘制(分开画,合起来画,总有一款适合你),逐行代码详解
第一种:分开来画 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def sigmoid(x): return 1.0/(1.0+np.exp(-x)) def tanh(x): return (np.exp(x) - np.exp(-x))/(np.exp(x)+np.exp(-x)) x = np.linspace(-8,8) fig = plt.figure(figsize = (12,4)) ax1 = plt.subplot(12
高中常见函数的零点问题程序化.rar_hardj9a_intuitionistic_高中常见指数与二次函数组合后的零点问题
讨论y=e^x-m*x^2零点的情况,直接不好画出函数零点位置,图像法非常直观,只需要修改m参数,就可以看到不同的情况。
深度学习常用激活函数代码.docx
本资源通过作者查阅资料并进行相应的修改,得到此最终版本的学习资源,是深度学习里面一些常用的激活函数和损失函数对应的代码,供广大用户参考。
机器学习中的高数(上)知识
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更新的计算器(可以完成:四则运算,LOG,LN,X^2,X^3,X^Y,sqrt,n!,1/x,+/-,(sin,cos,tan,cot,Arcsin, ArcCos, Arctan,ArcCot,sec, Csc , )(弧度))
这个更新的程序里,还有代码说明,这样能大家很容易懂!!!,还增加一个清除错误的键,希望大家支持!!!!
数值分析中非线性方程组牛顿解法的推导以及matlab实现
内容概要:将牛顿法求解非线性方程组的推导思路进行了简单的论述,并以一道实际的题目进行了对应代码的编辑,并将结果呈现了出来。 适合人群:刚接触到数值分析课程的学生,并对牛顿法求解非线性方程组推导过程有兴趣的同学 能学到什么:其实不仅是推导出这个结果,多元函数的泰勒展开也是可以丰富知识库的内容 阅读建议:编者其实也就是借着大一刚结束的数值分析课程大作业的内容完善了一下这个板块,其中应该仍有漏洞,阅读时出现问题希望可以查询更多资料,完善自己所需要的方面,最好能和我私信沟通,及时将问题解决
导数公式.pdf
微积分、线性代数、统计学、物理学、python、C++是机器学习必备的基础知识,学习微积分到求导公式都在这里了
chrome-headless-shell-win64-151.0.7922.77(Stable).zip
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基于无传感 MPC 的串联型谐振双有源桥变换器动态性能优化(Simulink仿真实现)
内容概要:本文研究了基于无传感模型预测控制(MPC)的串联型谐振双有源桥(DAB)变换器动态性能优化方法,并通过Simulink进行仿真实现。文章重点探讨了在无需电流传感器的情况下,如何利用MPC策略提升DAB变换器在动态工况下的响应速度与稳定性,有效抑制电压电流波动,优化系统动态性能。该方法结合串联谐振拓扑的高效能量传输特性,通过建立精确的预测模型提前调节控制量,实现快速动态响应和高精度控制,同时减少硬件成本与系统复杂性。研究涵盖了系统建模、代价函数设计、约束处理及多工况仿真验证,充分体现了无传感器MPC在提升变换器动态性能方面的优越性,适用于对功率密度和动态响应要求较高的中高频隔离电源场合。; 适合人群:具备电力电子与自动控制理论基础,从事新能源发电、储能系统、直流变换器等领域的硕士、博士研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①应用于高压大功率直流变换系统,如电动汽车车载充电、光伏储能接口、直流微网能量路由器等场景,提升系统的动态响应能力与运行效率;②为无传感器控制与模型预测控制在电力电子变换器中的深度融合提供仿真验证平台和技术参考; 阅读建议:建议结合Simulink模型运行结果,深入理解MPC在DAB变换器中的实现逻辑,重点关注预测模型构建、代价函数设计与系统约束处理等关键环节,并可进一步扩展至多模块并联、软开关优化及鲁棒性增强等复杂工况下的性能验证。
myBase Desktop 7.3.5 (Linux amd64版)注册版
wjjsoft 老版本知识库软件,闭源商业软件,.nyf私有数据库格式。 7.3.5版本为2021 年前后发布,提供 .run 自解压二进制包,与Windows/macOS/Linux 的 .nyf数据库互相兼容。 系统兼容情况(UOS‑V20 / Debian/Ubuntu) 1.推荐:X11 会话;Wayland 环境下容易出现xcb平台插件报错、窗口异常、无法启动等情况。 2.依赖:内置 Qt5 库;系统需要安装底层 X11 依赖包,否则直接启动失败。(sudo apt install libxcb‑xinput0 libxcb‑render0 libpng12‑0) 3.UOS V20 Wayland 下,必须切换到 X11 桌面会话才能稳定运行 7.3.5。 4.新版 UOS V25、高版本 Ubuntu 22.04 + 库版本过高,容易出现库版本冲突,7.3.5 容易崩溃,优先升级 myBase8。 核心功能 1.无限层级树形大纲,富文本笔记,图文混排,图片、表格;支持给条目附加任意格式附件,全部打包进.nyf文件内部压缩存储Wjjsoft。 2.内置全文检索,布尔检索,支持附件内检索;标签、别名、条目链接跳转。 3.数据库密码加密;数据库可以拆分、合并、导入导出。 4.导出:HTML、TXT、RTF;Linux 版不支持导出 CHM(CHM 仅 Windows 版本特性)Wjjsoft。 5.导入:html、txt、rtf,可批量导入文件夹。 6.本地单机知识库,软件本身无云同步,靠外部工具(rsync/rclone/ 网盘)同步 nyf 数据库文件。 使用方式: 解压后打开bash命令行,运行myBase.run脚本即可。此版本已注册,可直接运行功能无限制。
Sunone Aimbot 是一款适用于第一人称射击游戏的人工智能辅助瞄准工具
面向所有射击游戏的基于人工智能的瞄准辅助系统
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通信行业微服务架构下基于Resilience4j的熔断与降级机制:高可用容灾系统设计与实践
内容概要:本文深入探讨了微服务架构下,特别是在通信行业5G核心网演进背景中,Exception异常处理的高级实战策略与容灾机制。文章围绕分布式环境中的关键挑战,如网络分区、服务雪崩和分布式事务一致性,系统性地介绍了熔断器、重试机制、异步队列削峰填谷等核心技术,并结合Resilience4j框架的代码实例,详细解析了熔断器状态机、异常白名单过滤、优雅降级与异步补偿等精细化设计。通过对短信网关发送和计费批价服务等典型场景的分析,展现了如何在高并发、高可用要求下实现系统稳定与数据完整。; 适合人群:具备Java及微服务开发经验,熟悉Spring生态与分布式系统设计,从事通信、金融等高可靠性领域工作的中高级研发工程师或架构师。; 使用场景及目标:①掌握在微服务架构中如何通过熔断、降级、重试等手段提升系统容错能力;②学习如何在实际项目中精准区分业务异常与系统异常,实现智能化异常治理;③构建具备电信级稳定性的分布式系统,防范服务雪崩,保障核心业务连续性。; 阅读建议:建议结合代码示例进行实践演练,重点关注熔断器配置逻辑与异常分类处理策略,同时可延伸学习Service Mesh与混沌工程,以全面提升系统的反脆弱性与自动化容灾能力。
持久对象副本延迟发布检查工具|原创源码+测试+离线报告
原创本地工程分析工具合集单项资源。每个压缩包均包含完整 JavaScript/Node.js 源码、3 项自动化测试、可复现合成示例、离线 HTML/JSON/SVG 报告、1080×720 真实运行效果图、README、运行说明、功能清单、MIT License 及原创授权声明。Node.js 18+ 可直接运行,零第三方运行依赖,适合开发者进行工程预检、质量审查和交付复核。
shadPS4 是一款处于早期阶段的 PlayStation 4 模拟器,支持 Windows、Linux 和 macOS 系统,采用 C++ 开发
shadPS4 是一款针对PlayStation 4的模拟器,兼容Windows、Linux以及macOS操作系统,采用C++编程语言开发而成。该模拟器配备了详尽的调试文档及键盘鼠标映射说明,极大地便利了用户的使用体验。源代码项目地址为:https://github.com/shadps4-emu/shadPS4。
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