问： 我有一个调用自己的函数: def get_input(): my_var = input('Enter "a" or "b": ') if my_var !...: Type "a" or "b": a got input: a 但是，如果我输入别的东西，然后输入 "a" 或 "b"，我会得到这样的结果: Type "a" or "b": purple You...Type "a" or "b": a got input: None 我不明白为什么 get_input() 函数返回的是 None，因为它本应只返回 my_var。这个 None 是从哪里来的？...我该如何修复我的函数呢？ 答： 它返回 None 是因为当你递归调用它时: if my_var != "a" and my_var !...Python3 documentation 因此，除了在 if 语句中调用 get_input() 之外，还需要返回递归调用返回的内容。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 可能很多人在大一的时候，就已经接触了递归了，不过，我敢保证很多人初学者刚开始接触递归的时候，是一脸懵逼的，我当初也是，给我的感觉就是，递归太神奇了！...递归的三大要素 第一要素：明确你这个函数想要干什么 对于递归，我觉得很重要的一个事就是，这个函数的功能是什么，他要完成什么样的一件事，而这个，是完全由你自己来定义的。...少侠，请继续看，我下面还会讲如何优化递归。当然，大佬请随意，可以直接拉动最下面留言给我一些建议，万分感谢！...我说过，等价关系式是最难找的一个，而这个题目却把关系式给我们了，这也太容易，好吧，我这是为了兼顾几乎零基础的读者。...1、第一递归函数功能 假设 f(n) 的功能是求青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法，代码如下： int f(int n){ } 2、找出递归结束的条件 我说了，求递归结束的条件，你直接把
来源：苦逼的码农（ID：di201805） ---- 可能很多人在大一的时候，就已经接触了递归了，不过，我敢保证很多人初学者刚开始接触递归的时候，是一脸懵逼的，我当初也是，给我的感觉就是，递归太神奇了...递归的三大要素 第一要素：明确你这个函数想要干什么 对于递归，我觉得很重要的一个事就是，这个函数的功能是什么，他要完成什么样的一件事，而这个，是完全由你自己来定义的。...少侠，请继续看，我下面还会讲如何优化递归。当然，大佬请随意，可以直接拉动最下面留言给我一些建议，万分感谢！...我说过，等价关系式是最难找的一个，而这个题目却把关系式给我们了，这也太容易，好吧，我这是为了兼顾几乎零基础的读者。...有些人可能觉得讲的有点简单，没事，我后面会找一些不怎么简单的题。最后如果觉得不错，还请给我转发 or 点赞一波！ （完）
作者 | 帅地 来源 | 苦逼的码农 可能很多人在大一的时候，就已经接触了递归了，不过，我敢保证很多人初学者刚开始接触递归的时候，是一脸懵逼的，我当初也是，给我的感觉就是，递归太神奇了！...递归的三大要素 第一要素：明确你这个函数想要干什么 对于递归，我觉得很重要的一个事就是，这个函数的功能是什么，他要完成什么样的一件事，而这个，是完全由你自己来定义的。...少侠，请继续看，我下面还会讲如何优化递归。当然，大佬请随意，可以直接拉动最下面留言给我一些建议，万分感谢！...我说过，等价关系式是最难找的一个，而这个题目却把关系式给我们了，这也太容易，好吧，我这是为了兼顾几乎零基础的读者。...1、第一递归函数功能 假设 f(n) 的功能是求青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法，代码如下： int f(int n){ } 2、找出递归结束的条件 我说了，求递归结束的条件，你直接把 n 压缩到很小很小就行了
可能很多人在大一的时候，就已经接触了递归了，不过，我敢保证很多人初学者刚开始接触递归的时候，是一脸懵逼的，我当初也是，给我的感觉就是，递归太神奇了！...递归的三大要素 第一要素：明确你这个函数想要干什么 对于递归，我觉得很重要的一个事就是，这个函数的功能是什么，他要完成什么样的一件事，而这个，是完全由你自己来定义的。...少侠，请继续看，我下面还会讲如何优化递归。当然，大佬请随意，可以直接拉动最下面留言给我一些建议，万分感谢！...我说过，等价关系式是最难找的一个，而这个题目却把关系式给我们了，这也太容易，好吧，我这是为了兼顾几乎零基础的读者。...有些人可能觉得讲的有点简单，没事，我后面会找一些不怎么简单的题。最后如果觉得不错，还请给我转发 or 点赞一波！
靠的是游击战，一点点减少敌人的力量。 我写技术文章就是抱着这样的心态，今天搞懂一个点，明天搞懂一个点，慢慢的可能你就学会了一门很有难度的技术。...比如 ts 类型编程，2021 年前我也是不咋会，通过一个一个点的深入的学习，我发现我对这方面也算掌握的比较深入了，然后我还出了一本 ts 类型编程小册。现在我可以说我精通 ts 类型编程了。...我文章中错误的地方，会有人指出，帮我纠正。我有困惑的地方，有人知道的话也会解答我的困惑。同样的问题，有人也遇到过，用了不同的方案解决，也会和我交流。...因为它给我的太多了呀： effort processing：写技术文章是更费力的思考，对技术点的掌握会更深 心流：写技术文章很容易进入心流，是一种平静、愉悦的体验 游击战：要学的技术有很多，我是抱着一点一点掌握的心态学习的...，错误也会得到纠正 个人追求 我想我会一直写下去的。
最近，有个名叫Andrew Healey的博主就在博客上分享了自己做的一个项目，只要他在电脑前露出了伤心难过的表情，电脑就会立马给他发送猫猫的照片，雪中送炭不过如此了。...手把手教你“科学”吸猫 在吸猫之前，我们得让电脑知道我们现在很伤心，这样它才会给我们发猫猫照片。...由于不想每次因为打喷嚏就随意触发系统运行，Healey还添加了一个3秒追踪平均值来评估当前的情绪。...Healey的计划是不为此运行后端，虽然这仍然是一个可以实现的目标，但他发现用Python编写API粘合代码更快。...为了研究这些表情，加州大学伯克利分校和谷歌的研究人员使用被称为“深度神经网络”的机器学习技术，分析了YouTube上约600万个视频片段中的面部表情，这些视频来自北美、中美、南美、非洲、欧洲、中东和亚洲的
又一想是不是拦截器中相关校验的问题，再一次证明我的想法是错误的。 既然后端没问题，那么问题可能会出现在代理服务器上，测试环境架设了Nginx代理服务。检查了一下配置文件，卧槽！！！...:8091; } 然鹅，测试完之后把其中一个服务给掐断了。...那么为什么是偶尔出现呢？步调还这么一致。...设置的时间中达到max_fails次数，在这个周期次数内，如果后端同一个节点不可用，那么接将把节点标记为不可用，并等待下一个周期再一次去请求，判断是否连接是否成功。...如果成功，将恢复之前的轮询方式，如果不可用将在下一个周期再试一次。 把掐断的服务地址注释掉，重启下Nginx就可以了。 切记，生产中一定要搭配服务运行监控通知套件，以便第一时间发现并处理问题。
马拉松授课的一个学员孜孜不倦的互动了十几个问题了，终于到了单细胞环节。...凭我对他的了解，他肯定是提问的方式就是错误的，写一段自己的”感悟“，其实完全没必要，我也压根不会看他给出来的这些“长篇大论” ： 提问的方式就是错误的 这样的提问完全没有用，没有代码，没有前因后果，其实给一下数据集就足够了...所以，如果是简单的基于这个 _quants_mat.csv.gz 文件去做单细胞转录组降维聚类分群是肯定是会有大麻烦！或者说， 如果是自己学艺不精，就会以为作者上传了错误的矩阵。...kp,] # 不知道为什么表达量矩阵跟它给出来的基因名字，行数不匹配，我被迫删除了其中两个基因，但是不知道是否造成了基因错位。。。。...降维聚类分群结果问题不大 因为后面的降维聚类分群结果问题不大，但是基因在上面就显得很突兀，基本上没有任何一个我认识的基因。。。
一、写在前面 真的，为什么别人发游戏这么多人看，我发了两次了加起来才一百个。...，不知道我顶不顶得住~ [f05d817730714c1fbf670327955bca38~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 二、准备工作 1、使用的环境 python 3.8...pycharm 2021.2 专业版 2、要用的第三方模块 selenium requests parsel 三、大致流程 鉴于你们不喜欢我啰嗦，但是流程呢，我还是要给你们写出来，所以我就单独把它列出来了...id，下载视频的时候 就只需要 一个 id 就可以下载视频； 2、代码实现过程 构建embedUrl 使用selenium访问该链接 提取视频链接地址 拼接视频链接地址 使用requests发送请求...驱动配置: 代码操作浏览器的一个中间人 driver.get(url) 隐式等待: 最多等待五秒 如果一秒钟加载完了 继续执行 driver.implicitly_wait(5) 3、提取视频链接地址
但如果有一天，你发现我写了这样一个类： class People: def say(self): print(f'我叫做：{self.name}') def __new...一个不能被初始化的类，有什么用？ 这就要引入我们今天讨论的一种设计模式——混入（Mixins）。 Python 由于多继承的原因，可能会出现钻石继承[1]又叫菱形继承。...每个 Mixins 类只有一个或者少数几个方法。不同的 Mixin 的方法互不重叠。...('kingname', 28) pm = People('pm', 25) kingname > pm 显然，这样写会报错，因为两个类的实例是不能比较大小的： 但在现实生活中，当我们说 某人比另一个人大时...但是 在写 Mixins 类的时候，我们不会写__init__方法，也不会写类属性。并且 Mixin 类中的方法看起来更像是工具方法。 我们可以写很多个 Mixin 类，然后用一个子类去继承他们。
原文出处： mkrecny 译文出处：外刊IT评论 【导读】：前几天的一篇文章《为什么Hacker News昨晚一夜宕机》讲的也是一个低级错误，但那个犯错误的人是老板自己，他在问题未解决前仍然能回家睡觉...，但如果你不是老板，而是一个普通员工，而且犯了一个无法饶恕的愚蠢错误，那你知道你的下场吗——死的很惨。...回想起来，这真是难以理解，我竟然没有询问这是为什么，真是一个笑柄。 我是使用一个 MySQL 客户端来查看数据库表，这个工具有个华而不实的 OSXy 接口的界面…远不如 phpmyadmin。...大家都收到了一份邮件，里面称这是一个“初级程序员”的责任事故。公司里只有我和另外一个人被看作是“初级程序员”。 不超过三天，很显然，所有人都知道了是我。大家开始用异样的眼光看我。...在一个“全公司”的大会上我公开的进行了道歉。有人鼓掌。 一个月后，终于，我写了一封辞职信给 CEO 和项目经理。我离开了这个城市，头也不回的去了纽约。
王瀚宸 王小新 编译自 TheOrangeDuck 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 每个人在调试神经网络的时候，大概都遇到过这样一个时刻： 什么鬼！我的神经网络就是不work！到底该怎么办！...这将会产生巨大的梯度，你的训练误差很可能会爆表。 就算碰巧在你训练的起始阶段，误差没有爆表，这个过程仍然是没有意义的，因为神经网络在向错误的方向学习和发展。...但是要记住，发生训练错误通常表明你的数据还存在一些问题，梯度裁剪只是一个暂时的解决方法。 7. 在最后一层使用了错误的激活函数 What?...“he”、“lecun”或“xavier”权重初始化都是受欢迎的选择，在几乎任何情况下都应该很好地工作。只要选一个（我最喜欢的是“lecun”）就行了。...所有上述初始化方法都是靠复杂、细致的数学发现的，这也说明了为什么它们是最佳的。
每个人在调试神经网络的时候，大概都遇到过这样一个时刻： 什么鬼！我的神经网络就是不 work！到底该怎么办！...这将会产生巨大的梯度，你的训练误差很可能会爆表。 就算碰巧在你训练的起始阶段，误差没有爆表，这个过程仍然是没有意义的，因为神经网络在向错误的方向学习和发展。...但是要记住，发生训练错误通常表明你的数据还存在一些问题，梯度裁剪只是一个暂时的解决方法。 7. 在最后一层使用了错误的激活函数 What?...“he”、“lecun” 或 “xavier” 权重初始化都是受欢迎的选择，在几乎任何情况下都应该很好地工作。只要选一个（我最喜欢的是 “lecun”）就行了。...所有上述初始化方法都是靠复杂、细致的数学发现的，这也说明了为什么它们是最佳的。
目前新发现的RNA转录本的泛滥为改进编码潜力的评估、基因组注释的基石和机器驱动生物学知识的发现提供了一个独特的机会。...深度学习模型则能够独立地发现有用的特征，避免由人工设计特征引入的偏见。CNNs擅长学习空间信息，但递归神经网络(RNNs)由于其序列化结构和处理可变长度输入的能力，更适合于学习序列问题。...虽然由于“消失梯度问题”，基本的RNNs受到最具生物相关性的输入序列长度的挑战，但可以利用RNN的变种(LSTM)RNNs和门控递归单元(GRU) RNNs来管理内存，以提高远程依赖的学习。...由输入和前一个隐藏状态 ? 经过reset gate(三角)按比例缩放后的结果计算得到。 ? 隐藏状态由前一个位置的 ? 隐藏状态和当前的候选隐藏状态 ?...未来的工作需要评估TICs是否在mRNA结构和蛋白质表达中发挥更普遍的作用。 本文从两两突变分析中证明了mRNN的递归性质使它能够利用长距离信息依赖来进行分类。
这篇文章回顾了将深层神经网络应用于自然语言处理（NLP）的一些非常显著的结果。 在这样做的过程中，我希望能给出易理解的一个有希望的答案，来解释为什么深神经网络能够起作用。...尽管我以前从未见过医术的蛇或者犰狳，如果你给我看一张照片和另一张照片，我可以告诉你这是什么，因为我对每种动物的每一个词都有一个大致的概念。这些网络可以完成同样的事情。...递归神经网络 我们从以下网络开始讨论词嵌入的： ?...递归神经网络在许多NLP任务中都取得了显著的成功。例如，Socher et al. (2013c) 使用递归神经网络来预测句子情感： ?...我鼓励有这种感觉的人在评论中描述他们所关心的问题。 结论 深度学习的表征视角是一种强有力的观点，似乎可以解释为什么深层神经网络如此有效。除此之外，我认为还有一件非常美妙的事情：为什么神经网络是有效的？
他们还说：“当然，神经网络了做不了递归（recursion）”，当时，递归被认为是智能的本质。我似乎必须要展示神经网络如何做递归，才能跟他们进行辩论。...所以我开始准备展示如何在一个神经网络中做真正的递归。我所说的“真正的递归”指的是，怎么在网络中使用连接强度（connection strengths）来做一些事情。...并且，通过在承担存储任务的神经元间施加暂时的权重，还真的做到了。我记得我曾对一个研究小组解释了这一方法，他们都不知道我为什么会要做这些。有趣的是，我当时解决了一个刚刚变得流行的难题。...我想这解释了为什么让无监督学习了解深度网络是许多研究者都要处理的相同主题，并且，我认为，这是NCAP早期产出的一个成果。 其他 【High】怎么看待短期和长期的项目？...这并不是基础研究应该走的方向。 真正巨大的回报是来自好奇心驱动的研究。所以，在大学中，直接对应用的投资对于我来说是一个错误。我觉得大学应该做基础的研究，公司应该使用这些研究。
最近，我们宣布了在谷歌语音转录上使用长短期记忆递归神经网络（LSTM RNNs）所取得的成就（然而其他神经网络也在提升服务性能）。我们想更详细地讲述我们是怎么做到这些的。...2012年5月份，谷歌语音转录第一次在安卓的语音识别上使用，使用递归神经网络（RNNs）的确可以迅速提高性能，特别是LSTM RNNs。...所以我们决定利用我们使用LSTM RNNs所积累的经验，从头开始设计它。但现在我们面临着一些挑战。 ? 一个LSTM的记忆单元。显示了它存储、交流信息的闸门机制。...经过多步之后，识别错误率降低了，最终在原始系统的基础上将识别错误率降低将近一半。这确实是个意外的惊喜。 但也存在其他的“惊喜”（不是那么好的）。...比如，在之前的测试中，我们使用的算法将“I got the message you left me”（我收到了你留给我的信息）转录成了“I got the message, You left me”（我收到了信息
我是Siraj！看完这个视频，你将理解神经网络背后基本的数学原理，我们将构建4种类型的神经网络。 你知道那种坠入爱河后看到那个特别的ta时的感觉吧？实际上它可以被描述。 用数学！...因此用该矩阵乘，以我们的输入，并将结果传递给这个激活函数，就得到一个输出值，4个猜测值，每个数据点一个！ 但这些猜测是错误的！...反向传播与时间递归网络 这就是为什么梯度下降法被专用于神经网络中，我们称之为反向传播。 因为在向前传播我们的输入数据之后，我们将误差梯度反向传播来更新我们的权值。我们刚刚建立的叫做前馈神经网络。...那么，我们就需要将前馈网络修改成一个时间递归网络，使之可以学习一个顺序映射。 我们可以对矩阵做线性变换。完全如我所料！这一次输入值是连续的，我们仍然像之前那样随机初始化我们的权值。...请订阅我的频道来获取更多的编程视频，现在我要练习荷兰语了 ！
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