python实现列表的softmax函数计算

import numpy as np
def softmax(x):
    # 计算每行的最大值
    row_max = np.max(x)
    # 每行元素都需要减去对应的最大值，否则求exp(x)会溢出，导致inf情况
    x = x - row_max
    # 计算e的指数次幂
    x_exp = np.exp(x)
    x_sum = np.sum(x_exp)
    s = x_exp / x_sum
    return s
s=softmax([1,2,3])
print(s)

软件测试

1.测试工具：

loadrunner：性能的负载测试工具 （支持的脚本语言：VB script）

testbed：单元测试和静态测试

KTflow：缺陷报告

UTF：功能测试

数学建模与人工智能：实践中的应用

1.背景介绍

人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门跨学科的研究领域，它旨在构建智能系统，使其能够自主地解决问题、学习和理解其环境。数学建模(Mathematical Modeling)是一种将现实世界问题表示为数学问题的方法，以便使用数学方法解决的过程。在人工智能领域，数学建模起到了关键的作用，因为它为算法和模型提供了理论基础和计算方法。