所以,我知道这个,

a = {}  # dict

构造一个空字典.现在,我也接受了这个,

b = {1, 2, 3}  # set

创建一个集合.这很容易验证,因为,

>>>print(type(a))
<class 'dict'>

>>>print(type(b))
<class 'set'>

虽然我理解它的作用,但我不明白为什么我们为集合和字典使用相同的语法.我试图找到有关在这背后的逻辑更多信息,set与dict本手册的部分,但遗憾的是,我什么都没出来.

任何人都可以向我解释为什么我们这样做？这是出于历史原因,还是我错过了一些明显的东西？

我有一组对数，分别是L1，L2和L3，我已从此处的论文《超安全路由器到路由器自发密钥交换系统》（2015）中检索到。本文的目的是在Alice和Bob之间安全地共享密钥。例如，爱丽丝发送K = 46给鲍勃。鲍勃从爱丽丝那里收到了钥匙。密钥可以表示为：

密钥需要使用三个阶段的过程来共享。L1：爱丽丝与鲍勃。L2：鲍勃到爱丽丝。L3：爱丽丝与鲍勃，方程为：

鲍勃可以使用以下方法评估密钥：

这是方程式的结果：

鉴于值alpha = 5，x = 15和p = 97。在Python中实现它之后，我得到了错误的结果，该结果与表中的结果不同：

a=5
x=15
p=97
i1=0.958478
i2=4.238835

L1=a**(x+i1)%p
L2=a**(x+i1+i2)%p
L3=a**(x+i2)%p
K=L3*(a**(-i2))

print ("L1",L1)
print ("L2",L2)
print ("L3",L3)
print ("K",K)

哪个产生这个结果：

L1 55.596893310546875
L2 2.15625
L3 68.87890625
K 0.07503566293789979

另一个问题是我尝试手动计算它，但是结果仍然与表中的结果不同。我希望任何人都可以帮助我。谢谢。

我想知道什么时候人们会决定诉诸强化学习来解决以前通过数学优化方法解决的问题——想想旅行商问题或工作调度或出租车共享问题。

由于强化学习旨在以与运筹学尝试优化某个成本函数的结果类似的方式最小化/最大化某个成本/奖励函数，我认为可以解决两方之一可以解决的问题由另一个。然而，情况是这样吗？两者之间有取舍吗？关于上述问题，我还没有真正看到对 RL 进行的太多研究，但我可能会弄错。

如果有人有任何见解，他们将不胜感激！！

最近我一直在摆弄WebP图像格式.我使用php 5.5.12,安装了gd库(支持gd 2.1.0/webp).我注意到由于某种原因,PHP会创建损坏的webp图像.我使用的代码如下:

$im= imagecreatefromjpeg("test_img.jpg");
$succes = imagewebp($im, "test_img.webp");
if ($im !== false && $succes == true) {
    echo "Succes.";
}

我无法理解为什么这个php脚本写入文件系统的webp图像已损坏.为方便起见,我附上了一张测试图片.处理后,其关联的webp图像确实是我系统上的损坏图像.我很感激你对此的意见,因为我不知道为什么这不能正常工作.

图片:http://i.stack.imgur.com/pwZHv.jpg(JPEG)

我想知道Python中是否有一个函数可以做的工作与scipy.linalg.lstsq使用“最小绝对偏差”回归而不是“最小二乘”回归（OLS）相同。我想使用L1规范，而不是L2规范。

实际上，我有3d点，我想要它们中最适合的平面。常用的方法是通过最小二乘方法，如Github 链接。但是众所周知，这并不总是总能提供最佳的拟合度，尤其是当我们在数据集中拥有闯入者时。并且最好计算最小的绝对偏差。两种方法之间的差异将在此处详细说明。

MAD之类的函数无法解决该问题，因为它是一个Ax = b矩阵方程，并且需要循环以使结果最小化。我想知道是否有人知道Python中的相关功能-可能在线性代数包中-可以计算“最小绝对偏差”回归？

如何在 matplotlib 中绘制多个类似正态分布的图像，如上面的图像？

问题

我正在Django中进行电子商务,用户可以在将它们添加到购物车之前选择多个项目,当点击添加到购物车按钮时,我在用户的购物车中使用时间戳作为对象ID.

当点击添加到购物车按钮时,我有一个词典

{"item_id":"qty"}

创建购物车对象就像

{"timestamp":"item_id;qty"}

时间戳用作唯一ID,因此如果需要删除,我可以为购物车的行提供id,如果是,则在后端发送购物车元素的id并从用户的购物车中删除相同的元素宾语

时间戳不是唯一的......进程太快,以至于时间戳保持不变并且不会生成不同的密钥,任何具有不同时间戳的建议都将受到赞赏.