rate函数

C语言写代码的时候碰到问题： error: expected ‘=’, ‘,’, ‘;’, ‘asm’ or ‘ attribute ’ before ‘{’ token| 检查了很长时间什么都没发现，网上看大家出现这个错误有很多原因。希望以后不用再给自己补充。 报错原因： 语法错误，缺少了一些必要的符号。 报错代码： 这里是函数声明忘记了分号。 # include <stdio.h> # include <stdlib.h> # include <math.h> void money ( int year , int loan , float rate ) int main ( ) { int n , loan ; float rate ; printf ( "Input loan:" ) ; scanf ( "%d" , & loan ) ; printf ( "Input rate:" ) ; scanf ( "%f" , & rate ) ; for ( n = 5 ; n <= 30 ; n ++ ) money ( n , loan , rate ) ; return 0 ; } void money ( int year , int loan , float rate ) { int loan , month ; month = year * 12 ; money =

静态static：静态数据和静态函数，在内存中只有一份，不会随着创建对象的数目的增加而增加 static数据 ：比如银行的account类中，账户名是普通数据，100个对象会有100个账户名，但利率都是相同的，因此利率可以设置为static static函数 ：static函数和其他一般成员函数相比，static函数没有this指针，因此它不能处理类中的一般数据，只能处理static数据 static数据，需要在类外面进行定义。 调用static函数的两种方式：（1）通过object调用（2）通过class name调用 class Account { public : static double m_rate ; //声明 static void set_rate ( const double & x ) { m_rate = x ; } } ; double Account :: m_rate = 8.0 ; //定义 int main ( ) { Account :: set_rate ( 5.0 ) ; //通过class name调用 Account a ; a . set_rate ( 7.0 ) ; //通过object调用 } 单例模式的例子： class A { public : static A & getInstance ( ) ; setup ( ) { .

# adadelta optimizer = tf.train.AdadeltaOptimizer(learning_rate=0.001, rho=0.95, epsilon=1e-8, use_locking=False, name="Adadelta") # adagrad optimizer = tf.train.AdagradOptimizer(learning_rate=0.001, initial_accumulator_value=0.1, use_locking=False, name="Adagrad") # adam optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-8, use_locking=False, name="Adam") # ftrl optimizer = tf.train.FtrlOptimizer(learning_rate=0.001, learning_rate_power=-0.5, initial_accumulator_value=0.1, l1_regularization_strength=0.0, l2_regularization_strength=0.0, use_locking=False

<view >年利率:</view><input id="rate" type="digit" v-model="rate" class="rate" @input="handleRate" cursor-spacing="250rpx"/>% 如上代码，对文本框使用v-model对rate进行双向绑定。 但我在@input="handleRate"这个函数中，对rate进行输入判断，只能保留2位小数，但是页面显示依旧未和rate实际数据一样 页面数据： rate的数据： 无论我用 this.$forceUpdate 还是 this.$set 依旧无法解决问题。 所以 最后我不使用v-model来绑定数据， 我采用 :value来绑定数据。 解决了问题！ <view >年利率:</view><input id="rate" type="digit" :value="rate" class="rate" @input="handleRate" cursor-spacing="250rpx"/>% 不管如何数据， 页面展示的数据 和 代码里的数据一样 来源： CSDN 作者： ′负重前行 链接： https://blog.csdn.net/qq_34734073/article/details/104307950

1. Kaldi 中实现的 dnn 共 4 种： a. nnet1 - 基于 Karel's 的实现，特点：简单，仅支持单 GPU, 由 Karel 维护 b. nnet2 - 基于 Daniel Povey p-norm 的实现，特点：灵活，支持多 GPU、CPU，由 Daniel 维护 c. nnet3 - nnet2 的改进，由 Daniel 维护 d. (nnet3 + chain) - Daniel Povey 改进的 nnet3， 特点：可以实现实时解码，解码速率为 nnet3 的 3~5 倍 目前来看： minibatch Stochastic Gradient Descent 用于 DNN 梯度下降的效果最好 从一个小样本含 （ τ个样本） 估计出一个 avarage gradient , 这个小样本就叫做 minibatch 2. 先从 nnet2 说起 a. nnet2 最顶层的训练脚本：steps/nnet2/train_pnorm_fast.sh 通过多计算节点，完成并行化训练 b. 输入神经网络的特征 输入神经网络的特征是可配置的，通常为MFCC+LDA+MLLT+fMLLR, 40-维的特征，从网络上看到的是由7帧(从中间帧到左右帧都是3帧)组成的一个帧窗。由于神经网络很难从相关输入的数据中学习，因此，以 40*7 维特征作为一个不相关的固定变换形式

在Tensorflow中，为解决设定学习率(learning rate)问题，提供了指数衰减法来解决。 通过tf.train.exponential_decay函数实现指数衰减学习率。 步骤：1.首先使用较大学习率(目的：为快速得到一个比较优的解); 代码实现： decayed_learning_rate=learining_rate*decay_rate^(global_step/decay_steps) 其中，decayed_learning_rate为每一轮优化时使用的学习率； 而tf.train.exponential_decay函数则可以通过staircase(默认值为False,当为True时，（global_step/decay_steps）则被转化为整数) ,选择不同的衰减方式。 global_step = tf.Variable(0) learning_rate = tf.train.exponential_decay(0.1, global_step, 100, 0.96, staircase=True) #生成学习率 learning_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(....., global_step=global_step) #使用指数衰减学习率 tf

在Tensorflow中，为解决设定学习率(learning rate)问题，提供了指数衰减法来解决。 通过tf.train.exponential_decay函数实现指数衰减学习率。 步骤：1.首先使用较大学习率(目的：为快速得到一个比较优的解); 代码实现： decayed_learning_rate=learining_rate*decay_rate^(global_step/decay_steps) 其中，decayed_learning_rate为每一轮优化时使用的学习率； 而tf.train.exponential_decay函数则可以通过staircase(默认值为False,当为True时，（global_step/decay_steps）则被转化为整数) ,选择不同的衰减方式。 global_step = tf.Variable(0) learning_rate = tf.train.exponential_decay(0.1, global_step, 100, 0.96, staircase=True) #生成学习率 learning_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(....., global_step=global_step) #使用指数衰减学习率 tf

1. 一直输入，直到用户选择退出 # -*- coding: utf-8 -*- """ 功能：汇率兑换 版本：3.0 功能：一直输入，指导用户选择退出 """ rate = 6.77 go_on = 'Y' while go_on == 'Y': currency_str = input("请输入带单位的货币金额（如CNY100,USD100）：") flag = currency_str[0:3] num = eval(currency_str[3:]) if flag == 'CNY': result = num / rate result_str = '美元金额为：'+str(result); elif flag == 'USD': result = num * rate result_str = '人民币金额为：' + str(result); else: result_str = '目前不支持该种货币哦' print(result_str) go_on = input('要继续执行吗？（Y/N）') print('程序已退出') # -*- coding: utf-8 -*- """ 功能：汇率兑换 版本：4.0 功能：汇率兑换函数 """ # 汇率兑换函数，输入汇率和金额 def convert_currency(r, n): return r * n rate =

*&---------------------------------------------------------------------* *& 抬头 : 汇率解析 * *& 模块 : FI * *& 作者 : 88392028 * *& 创建日期 : 2018/06/21 * *& 程序类型 : 汇率解析接口 * *& 消息类 : 00 * *& 描述 : 汇率解析 * *& 修改记录 : * *& 日期 修改人 修改内容 * *& 2018/09/10 88392028 二期优化 * *&---------------------------------------------------------------------* function zdq_fi_186 . *"---------------------------------------------------------------------- *"*"Local interface: *" IMPORTING *" VALUE(CURRENCY1) TYPE CHAR6 OPTIONAL *" VALUE(PAYTIME) TYPE SYDATE OPTIONAL *" VALUE(CURRENCY) TYPE CHAR6 OPTIONAL *" VALUE(COSTFLAGE) TYPE CHAR2

1.背景 　 在python中，通常需要使用排序函数。而对字典针对一个键值进行排序会经常使用到。记录sorted 函数的键值排序用法。 2.代码 　　data 一个list，list 中的元素由字典组成 dic { "label"：True "seqence"：“I love Python” "rate"：0.5 "length"： 13 } 　　 如果需要对每个字典中的rate值进行从低到高排序，代码如下： datas = sorted(datas, key=lambda d: d["rate"]) 来源： https://www.cnblogs.com/siyuan1998/p/11343147.html