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计算机初级选手成长历程——三子棋详解

没错我们在二维数组篇章曾提到过二维数组是由两个下标构成,我们刚开始理解是横纵坐标,经过后来学习我们搞清楚了,这并不是横纵坐标,而是分区数量与分区大小。...,将它行和组合起来一起分析,我们可以得到以下信息: 第一行是由 %c 加上|这个内容组成; 第二行是由----加上|这个内容组成; 第一 %c 个数与数组数相同,而|个数比数少1; 第二行...----个数与数组数相同,而|个数比数少1; 由 %c 加上|这个内容组成行数与数组行数相同,而由----加上|这个内容组成行数比数组行数少1; 在了解到上面这些信息,那我们就可以对打印内容进行一些调整...,我们分成四块内容进行打印打印方式如下: 第一行分别打印 %c 和|这两个内容,在完成一行打印换行打印; 第二行分别打印----和|这两个内容,在完成一行打印换行打印; 根据|这个符号会比数组数少...函数嵌套调用 函数声明与定义 函数迭代 二维数组 二维数组使用 数组作为函数参数 除了以上知识点,还有我们在编写猜数字游戏时探讨过随机数生成以及时间戳相关知识点,为了编写完这个游戏,上述知识点都是需要我们牢牢掌握

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Tensorflow 笔记:搭建神经网络

0 阶张量称作标量,表示一个单独数; 举例 S=123 1 阶张量称作向量,表示一个一维数组; 举例 V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵,表示一个二维数组,它可以有 i 行 j 个元素,每个元素可以用行号和号共同索引到...推导: 第一层 X 是输入为 1X2 矩阵 用 x 表示输入,是一个 1 行 2 矩阵,表示一次输入一组特征,这组特征包含了 体积和重量两个元素。...如果一次喂一组数据 shape 第一维位置写1,第二维位置看有几个输入特征;如果一次想喂多组数据,shape 第一维 位置可以写 None 表示先空着,第二维位置写有几个输入特征。...loss,每 500 轮打印一次 loss 值。...经过 3000 轮,我 们打印出最终训练好参数 w1、w2。 ? 这样四步就可以实现神经网络搭建了。

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NumPy 数组迭代与合并详解

NumPy 数组迭代NumPy 数组迭代是访问和处理数组元素重要方法。它允许您逐个或成组地遍历数组元素。基本迭代我们可以使用 Python 基本 for 循环来迭代 NumPy 数组。...一维数组迭代:import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])for element in arr: print(element)二维数组迭代:import...:创建一个 3x3 二维数组,并打印每个元素。...创建一个 5x5x5 三维数组,并打印每个元素坐标和值。创建一个 10 个元素一维数组,并计算数组元素平均值。创建一个 2x2 二维数组,并将其转置(行列互换)。...创建一个 3x4 二维数组,并沿第 1 轴(行)堆叠两个这样数组。在评论中分享您代码和输出。

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Tensorflow 笔记:搭建神经网络

0 阶张量称作标量,表示一个单独数; 举例 S=123 1 阶张量称作向量,表示一个一维数组; 举例 V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵,表示一个二维数组,它可以有 i 行 j 个元素,每个元素可以用行号和号共同索引到...推导: 第一层 X 是输入为 1X2 矩阵 用 x 表示输入,是一个 1 行 2 矩阵,表示一次输入一组特征,这组特征包含了 体积和重量两个元素。...对于第一 w 前面有两个节点,后面有三个节点 w 应该是个两行三矩阵, 我们这样表示: 神经网络共有几层(或当前是第几层网络)都是指计算层,输入不是计算层, 所以 a 为第一层网络,a 是一个一行三矩阵...如果一次喂一组数据 shape 第一维位置写1,第二维位置看有几个输入特征;如果一次想喂多组数据,shape 第一维 位置可以写 None 表示先空着,第二维位置写有几个输入特征。...经过 3000 轮,我 们打印出最终训练好参数 w1、w2。 这样四步就可以实现神经网络搭建了。

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leetcode刷题(122)——62. 不同路径

递归边界条件是走到了最右边一、或者是走到了最下面一行。 动态规划正好是反过来,因为我们是从上到下一行一行推导。 所以我们要处理下第一行和第一,将它们都赋予1即可。...而经过上一次计算之后,第四值是4。 此时我们并不需要再跟上一行做累加,只需要用4加上左边6就可以了。 所以我们可以申请一维数组数组长度就是n。...“上一次”计算结果了 # dp[i - 1][j] 是来自上方,dp[i][j - 1]来自左边 dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1] # dp[j] 是上一次迭代计算的当前位置...,相当于二维数组“上方” # dp[j - 1] 是刚刚计算左边,相当于二维数组“左边” dp[j] = dp[j] + dp[j - 1]; 二维和一维都是从左往右更新,所以计算dp[j...]时,dp[j - 1]就已经计算好了 于是拿着 上一次迭代的当前位置 + 刚刚计算左边位置,加起来就是当前结果了 而这个结果会被继续使用到 可以看下题解里面的最后一张图,那个就是一行一行更新效果

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教程|Python Web页面抓取:循序渐进

库 系统安装,还要使用三个重要库– BeautifulSoup v4,Pandas和Selenium。...从定义浏览器开始,根据在“ web驱动和浏览器”中选择web驱动,应输入: 导入2.jpg 选择URL Python页面抓取需要调查网站来源 URL.jpg 在进行第一次测试运行前请选择URL...应该检查实际上是否有分配给正确对象数据,并正确地移动到数组。 检查在前面步骤中采集数据是否正确最简单方法之一是“打印”。...第一条语句创建变量“ df”,并将其对象转换为二维数据表。“Names”是名称,“results”是要打印列表。pandas可以创建多,但目前没有足够列表来利用这些参数。...简而言之,列表“results”和“other_results”长度是不相等,因此pandas不能创建二维表。

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TensorFlow2.X学习笔记(6)--TensorFlow中阶API之特征、激活函数、模型层

训练期间以一定几率将整个特征图置0,一种正则化手段,有利于避免特征图之间过高相关性。 Input:输入层。通常使用Functional API方式构建模型时作为第一层。...LocallyConnected2D: 二维局部连接层。类似Conv2D,唯一差别是没有空间上权值共享,所以其参数个数远高于二维卷积。 MaxPooling2D: 二维最大池化层。也称作下采样层。...和LSTM在整个序列上迭代相比,它仅在序列上迭代一步。可以简单理解LSTM即RNN基本层包裹LSTMCell。 GRUCell:GRU单元。...和GRU在整个序列上迭代相比,它仅在序列上迭代一步。 SimpleRNNCell:SimpleRNN单元。和SimpleRNN在整个序列上迭代相比,它仅在序列上迭代一步。...包装可以将Dense、Conv2D等作用到每一个时间片段上。 2、自定义模型层 如果自定义模型层没有需要被训练参数,一般推荐使用Lamda层实现。

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【熟视C语言】手把手教你学会用C语言编写井字棋小游戏

前言 本篇文章将手把手带你通过C语言中简单分支循环语句,使用二维数组编写一个井字棋小游戏。...并且我们棋子是用符号*和#来表示,所以我们只需要创建一个char类型二维数组并将其初始化成空白字符即可。...展示棋盘 这一步是需要我们将完整棋盘展示出来,所以注意,这不仅仅是把上面创建打印出来,而是要将棋盘上格子以及二维数组字符一起展示出来 void Create_board(char board[ROW...这个九宫格,四分割线棋盘实际上是由五行字符组成第一行是二维数组元素与单竖杠交替打印而成,且单竖杠字符比数组元素少一个,所以我们需要对第二层for循环打印单竖杠字符加上一个循环变量j<col-1也就是减一条件语句...除此之外,由于第一二行是在同一次循环打印,但是总共只需要五行字符,也就是说第二行打印在第三次循环是多余,因此我们同样需要打印第二行语句加上条件语句选择是否打印

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【C语言总集篇】数组篇——从不会到会过程

14对应二进制位从右到左是不是通过除以2取余数呀,第一次除以2余数就是二进制位第一位,第一次除以2余数就是二进制位第二位…… 以此类推,第几次除以2所得余数就是第几位二进制位; 下面我们可以得到结论...,而二维数组则是拥有行和数组。...4.2重新理解二维数组 从这个结论中我们对二维数组理解要稍微变化一下了,前面我们对二维数组第一个理解是二维数组是由行和组成,所以我们对二维数组创建是: //二维数组创建 type_t arr_name...数组打印出来地址可以代表首元素地址,但是将数组名取地址打印出来地址属于整个数组地址,它此时代表是整个数组,所以才会出现数组名取地址之后加一得到地址是与整个数组连续存放地址。...各位如果在学习过程中遇到了什么问题,都可以在评论区留言或者私信我,我在看到消息也会第一时间回复。 接下来我也会陆续将操作符、指针、结构体等内容编写好发出来,各位朋友记得关注哦!!!

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如何使用Python找出矩阵中最大值位置

我们通过传入(3,3),将一维数组转换为3行3二维数组。然后,代码使用print(a)打印出了重塑二维数组a。这将显示形状为3行3矩阵,其中元素为随机生成整数。...最后我们使用print(r, c)打印出最大值所在行索引和索引。...divmod函数将除法和取模运算结合起来,接受两个参数,第一个参数是被除数,第二个参数是除数。在我们这里,被除数是m,除数是a.shape[1],也就是二维数组a数。...最后我们使用print(r, c)打印出最大值所在行索引和索引。...只需要进行一次数组重塑操作。缺点:只能找到最大值位置,无法处理多个元素具有相同最大值情况。

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搭建神经网络过程

0阶张量称作标量(scalar),表示一个单独数;举例 S=123 1阶张量称作向量(vector),表示一个一维数组;举例 V=[1,2,3] 2阶张量称作矩阵(matrix),表示一个二维数组,它可以有...with tf.Session() as sess: print sess.run(y) #执行会话并打印出执行结果 可以打印出这样结果: Tensor(“matmul:0”, shape...#表示生成直接给定值数组 举例: 1 生成正态分布随机数,形状两行三,标准差是 2,均值是 0,随机种子是 1: w=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev...5 神经网络搭建 当我们知道张量、计算图、会话和参数,我们可以讨论神经网络实现过程了。...训练过程是第一步、第二步、第三步循环迭代,使用过程是第四步,一旦参数 优化完成就可以固定这些参数,实现特定应用了。

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