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java scanner构造函数_使用Scanner作为构造函数的参数的Java

参考链接： Java Scanner仪类 这是一个学校任务的问题，这就是为什么我这样做的原因。...使用Scanner作为构造函数的参数的Java  总之，我在主要方法(Scanner stdin = new Scanner(System.in);是行)中使用Stdin制作扫描仪，从程序运行时指定的txt...这种扫描仪按预期工作为主，不过，我需要用它在具有扫描仪作为参数的自定义类：  public PhDCandidate(Scanner stdin)  {  name = stdin.nextLine()...只有调用.next()的作品。我可以让程序工作，但这会很冒险，我真的不明白发生了什么。我怀疑我错过了一个非常简单的概念，但我迷路了。任何帮助，将不胜感激。  ...–  +0  @ Code-Guru：只要我尝试使用扫描器(除了stdin.next()，所有其他方法都会中断)，就会结束，所以立即尝试使用.nextLine() –

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在Python中将函数作为另一个函数的参数传入并调用的方法

在Python中，函数本身也是对象，所以可以将函数作为参数传入另一函数并进行调用在旧版本中，可以使用apply(function, *args, **kwargs)进行调用，但是在新版本中已经移除，以function...func_b作为函数func_a的参数传入，将函数func_b的参数以元组args传入，并在调用func_b时，作为func_b的参数。...但是这里存在一个问题，但func_a和func_b需要同名的参数时，就会出现异常，如：def func_a(arg_a, func, **kwargs): print(arg_a) print(func...换句话说，如果已经提前知道需要调用什么函数，那完全不必要把函数作为参数传入另一个函数并调用，直接调用函数即可。...func_b(arg_a): print(arg_a)if __name__ == '__main__': func_a(arg_a='Hello Python', func=func_b)当加入第三个函数

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【C++】STL 容器 - vector 动态数组容器 ⑥ ( 使用迭代器遍历 vector 容器步骤 | 获取指容器向首元素的迭代器 begin 函数 | 获取末尾迭代器 | * 迭代器解引用 )

一、 使用迭代器遍历 vector 容器步骤 1、使用迭代器遍历 vector 容器的步骤 使用 迭代器 遍历 vector 容器 , 首先 , 获取 起始范围 迭代器 , std::vector<int...类的 end() 函数 , 可获取 指向容器中 最后一个元素的迭代器 , 判断当前的迭代器值 是否等于 最后一个元素的迭代器值 , 如果 不等于 继续迭代 , 如果等于 停止迭代 ; it !...可以用来修改容器中的元素 ; 第二个重载版本函数 是 常量迭代器 , 不能用来修改容器中的元素 ; 返回的迭代器 可以使用 * 操作符进行解引用操作 , 获取迭代器指向的元素的值 ; 代码示例 : #include...++(int); 上述两个函数原型都可以令 iterator 迭代器 对象 进行自增操作 , 使迭代器指向 下一个元素 , 这两个函数 都只能用于 非常量迭代器 ; 前置递增操作符 ++ : 返回一个引用到修改后的迭代器本身..., 允许你在一个语句中递增迭代器并使用它 ; 后置递增操作符 ++ : 返回一个新的迭代器 , 该迭代器指向下一个元素 , 原来的迭代器保持不变 ; 这个操作符重载了 int 参数，以避免与前置递增操作符的优先级混淆

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Python使用多进程运行含有任意个参数的函数

对于Python的话，一般都是使用multiprocessing这个库来实现程序的多进程化，例如： 我们有一个函数my_print，它的作用是打印我们的输入： def my_print(x): print..._map_async(func, iterable, mapstar, chunksize).get() 发现函数的参数是作为iter传进去的，但是我们现在有两个参数，自然想到使用zip将参数进行打包：...那么如何传入多个参数呢？这也就是本文的重点，接着往下看吧。 2. 解决方案 2.1 使用偏函数（partial） 偏函数有点像数学中的偏导数，可以让我们只关注其中的某一个变量而不考虑其他变量的影响。...上面的例子中，Y始终等于1，那么我们在传入参数的时候，只需要考虑X的变化即可。 例如你有一个函数，该函数有两个参数a,b，a是不同路径的下的图片的路径，b是输出的路径。...以上这篇Python使用多进程运行含有任意个参数的函数就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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【Kotlin】函数 ⑥ ( 函数参数为 Lambda 表达式 | Lambda 表达式作为参数的简略写法 | 唯一参数的简略写法 | 最后一个参数的简略写法 )

文章目录 一、 函数参数为 Lambda 表达式 二、Lambda 表达式作为参数的简略写法 1、Lambda 表达式作为唯一参数的简略写法 2、Lambda 表达式作为最后一个参数的简略写法 一、...函数参数为 Lambda 表达式 ---- 在 定义函数 时 , 函数的参数 可以是 函数类型的变量 , 可以传递一个 匿名函数 作为 函数参数 ; 匿名函数 就是 Lambda 表达式 ; 代码示例...) -> String , 是一个 函数类型 ; 函数类型变量 : 在 main 函数中 , 定义函数类型变量 actionFun , 之后 该变量会作为函数参数传递给函数 , 同时使用了 匿名函数 ,..., age: Int -> ; 函数变量作函数参数 : 在最后 , 将 函数类型 变量 actionFun 传递给了 studentDoSomething 函数 , 作为其第三个参数使用 ; fun main...如果 Lambda 表达式 作为 函数参数 , 并且 该参数是 若干参数的最后一个参数 , 那么 Lambda 表达式可以提到括号外面 ; 在上一个章节的如下代码 , 可以直接 将 匿名函数 作为函数参数进行传递

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java中Iterable接口的使用，实现一个单链表的迭代器

iterator()的返回值会返回一个迭代器对象，这个迭代器对象可以作为一个工具来遍历集合类中的对象。...此外，迭代器更是设计模式，如对图的遍历可以实现一个图迭代器，简化代码，将遍历的思想抽象出来。 自己实现一个可以遍历上述单链表的迭代器,这个迭代器需要实现Iterator接口中的方法。...主要包括以下三个方法： （1）是否存在下一个对象元素 （2）返回下一个对象元素 （3）删除集合中的当前迭代器指向的对象元素 public class MyLinkedList ...while(it.hasNext()){ System.out.print(it.next()+" "); } } } 测试结果： 可以看出通过迭代器循环遍历集合中的对象元素和...show()方法的功能是相同的，但是迭代器为遍历集合对象元素提供了一种统一的方法，此外也可以使用迭代器做更多的事情。

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python3--函数的有用信息，带参数的装饰器，多个装饰器装饰同一个函数

就像我们刚刚提到的，因为我们写的一个函数，很有可能已经交付给其他人使用了，如果这个时候我们对其进行了修改，很有可能影响其他已经在使用该函数的用户 函数的有用信息 def func1():     """...例2 使用装饰器打印出函数的相关信息 from functools import wraps def deco(f):       @wraps(f)  # 加在最内层函数正上方     def wrapper...写函数，传入一个参数n，返回n的阶乘 例如: cal(7) 计算7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 1 递归求解,设置一个出口 def factorial(n):     if n =...，要求功能是：用户传入一个url，函数返回下载页面的结果（升级题） 5.1.为题目3编写装饰器，实现缓存网页内容的功能：（升级题） 具体：实现下载的页面存放于文件中，如果网页有对应的缓存文件，就优先从文件中读取网页内容...供用户选择，用户输入选项后，执行该函数，四个函数都加上认证功能，只要登陆成功一次，在选择其他函数，后续都无需输入用户名和密码。 相关提示：用带参数的装饰器。装饰器内部加入判断，验证不同的账户密码。

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【Kotlin】函数 ⑦ ( 内联函数 | Lambda 表达式弊端 | “ 内联 “ 机制避免内存开销 - 将使用 Lambda 表达式作为参数的函数定义为内联函数 | 内联函数本质 - 宏替换 )

Lambda 表达式的 内存开销 问题 , 将 使用 Lambda 表达式 作为参数的函数 定义为 inline 内联函数 , Java 虚拟机就 不会再为 lambda 表达式 在堆内存中 创建 实例对象...了 , 这样就 避免了 Lambda 表达式 的内存开销 ; 3、内联函数本质 - 编译时宏替换 内联函数使用 : 在使用 Lambda 表达式的时候 , Kotlin 编译器直接将 inline 内联函数...的 函数体 直接拷贝到 使用位置 ; 内联函数 类似于 C 语言中的 预编译指令 宏定义 , 在编译时直接替换拷贝宏定义内容 ; Kotlin 中的 内联函数 也是一种 编译时 进行 宏替换的操作 ;...--- 代码示例 : 下面的代码中 studentDoSomething 是普通函数 ; fun main() { // 定义函数类型变量, 之后作为函数参数传递给函数 val actionFun...---- 代码示例 : 下面的代码中 studentDoSomething 是内联函数 ; fun main() { // 定义函数类型变量, 之后作为函数参数传递给函数 val actionFun

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C语言结构体类型定义+结构体变量的定义与使用及其初始化+结构体变量作为函数参数

上一篇文章：返回指针值的函数+指向函数的指针+main()函数的参数 C语言结构体类型定义+结构体变量的定义与使用及其初始化+结构体变量作为函数参数 结构体 引例 结构体变量的定义 结构体变量的使用...结构体变量作为函数参数 结构体变量的初始化 下一篇文章 结构体 引例 输出平均分最高的学生信息 #include struct student { int num; char name...,math; double average; }stu1,stu2;//定义两个结构体变量; 1234567 省略了结构体类型的名字，在这种情况下，结构体变量只能在后面同时定义，而不能在主函数中定义...，不能直接用“=”，即s1.name="张三";是错误的，必须使用字符串复制函数strcpy()函数来实现，如：strcpy(s1.name,"张三"); 同一类型的结构体变量间可以赋值 如：...stu2=stu1;将结构体变量stu1里面的所有成员变量的值分别对应赋给结构体变量stu2 结构体变量作为函数参数 结构体变量的成员作为函数的实参，形参为普通变量或数组 也可以将结构体变量作为函数的参数

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图卷积和消息传递理论的可视化详解

每个节点都会获得有关其最近邻居的信息（也称为 1 跳距离）。邻接矩阵上的乘法将特征从一个节点传播到另一个节点。 在图像域中可以通过增加滤波器大小来扩展感受野。在图中则可以考虑更远的邻居。...新特征 x' 是来自 n 跳距离的节点的某种混合，相应距离的影响由权重 w 控制。这样的操作可以被认为是一个图卷积，滤波器 P 由权重 w 参数化。...这样就使用一个权重矩阵 W 而不是两个，并使用 Kipf 和 Welling 归一化求和作为聚合，还有一个求和作为更新函数。...所以具有消息传递机制的 GNN 可以表示为多次重复的聚合和更新函数。消息传递的每次迭代都可以被视为一个新的 GNN 层。节点更新的所有操作都是可微的，并且可以使用可以学习的权重矩阵进行参数化。...对于第一次消息传递的迭代（第 1 层），初始特征向量被投影到 256 维空间。在第二个消息传递期间（第 2 层），特征向量在同一维度上更新。

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FastAPI（14）- 路径操作函数参数的类型是一个嵌套 Pydantic Model 的使用场景

带有类型参数的字段 Python 有一种特定的方法来声明具有内部类型或类型参数的列表 其实前面都见过，就是 List[str] Set[str] Tuple[str] Dict[str, int] List...Pydantic Model 中使用 typing 提供的类型 from typing import List, Optional, Set, Dict, Tuple from pydantic import..."banana": "y" } ], "foo": { "count": 2, "size": 1 } } FastAPI 中使用...集合的特性仍然会保留：去重 FastAPI 给嵌套模型提供的功能 和前面讲的没什么区别 IDE 智能代码提示，甚至对于嵌套模型也支持 数据转换 数据验证 OpenAPI 文档 正确传参的请求结果 校验失败的请求结果...IDE 提供的智能提示 即使是三层嵌套模型，也可以拥有丝滑般的代码提示哦

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一名工程师对于深度学习的理解－神经网络基础ANN

于是从一名工程师角度出发，希望通过几篇文章，将深度学习基础记录下来，同时也是对于自己学习的总结和积累。总体思路是ANN－CNN－DNN，中间想起来有什么忘记的，也会加番。...例如： 而神经元一般都使用sigmoid函数，至于为什么使用sigmoid函数，也是个很有探讨意义的问题，具体可以看这篇文章了解sigmoid的特性，http://www.tuicool.com/articles...经验中间层一般选1-2层，节点数作为可调参数。...梯度下降法 通过上述公式可以看出，对于损失函数的变化可以描述为损失在每个维度v上的变化值之和，用向量表示为 为了是损失更小而不是更大，损失的变化应该小于0，于是取 则，损失的下降可以表示为 反向传播...反向传播其实是对于当一次预测结束后，评估每个参数对于预测结果误差的贡献，并对其进行调整，调整方法可以通过损失函数对于权值的求导得到： 通过多次迭代，获得损失函数的极小值。

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机器学习之学习率 Learning Rate

梯度下降法通过多次迭代，并在每一步中最小化成本函数（cost function）来估计模型的参数（weights）。...ωj 的一阶导数，λ 是学习率 　　　（2）如果F()是单调函数，经过多次迭代会得到最小的成本函数；如果F()非单调，那么我们有可能陷入局部最优，一个简单的解决办法是通过多次尝试不同的ωj 初始值，对比不同估计参数下的成本函数的值是否一致...（3）梯度下降法未必是最优的计算权重参数的方法，但是作为一种简单快速的方法，常常被使用。参照Andrew Ng的Stanford公开课程。 梯度下降过程的图示如下： ?...解决办法是，我们在每次迭代的最后，使用估计的模型参数检查误差函数（error function）的值。...建议：归一化输入向量 归一化输入向量在机器学习问题中是一个通用的方法。

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自适应滤波器（二）NLMS自适应滤波器

前一篇文章我们讲了LMS自适应滤波器，我们先回顾一下LMS算法流程： 影响LMS性能的因素，也就是最后一个公式的三个因素： 步长，它是由我们事先指定 输入向量 估计误差 如果过大，那么 的结果中...为了克服这个问题，可使用归一化LMS滤波器。在迭代时，对输入向量欧式范数（就是模值）的平方进行归一化（Normalized LMS)。   ...归一化LMS滤波器是最小化干扰原理的一种表现形式，这个原理可以表述如下： 从一次迭代到下一次中，自适应滤波器的权向量应当以最小方式改变，而且受到更新的滤波器输出所施加的约束。   ...用 表示第n次迭代滤波器的权向量， 表示第n+1次迭代滤波器的权向量，那么NLMS设计准则可表述为约束优化问题：给定输入向量和目标响应，确定更新抽头向量 ，以使如下增量 的欧式范数最小化，并受制于以下约束条件...结合前两步的结果，可得： 为了对一次迭代到下一次迭代抽头权向量的增量变化进行控制而不改变向量的方向，引入一个正的实数标度因子，该增量可以写为： 等价的，我们可以写出： 这个公式就是归一化LMS算法抽头权向量的递归公式

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听GPT 讲Rust源代码--libraryalloc

最后，通过black_box函数将结果包装起来，以防止编译器进行优化。 运行基准测试时，Criterion库会根据配置参数多次执行测试函数，并测量每次执行的时间。...它们分别用于创建单层嵌套和双层嵌套的向量。 下面分别介绍这两个方法的作用： spec_from_iter_nested(): 这个方法用于从一个可迭代对象中创建一个单层嵌套的向量。...它接受一个实现了IntoIterator trait 的对象作为参数，并返回一个包含了该可迭代对象中所有元素的向量。...在实现时，它会遍历可迭代对象中的每个元素，并将其逐个添加到向量中。 spec_from_iter_double_nested(): 这个方法用于从一个双层嵌套的可迭代对象中创建一个向量。...它接受一个实现了IntoIterator trait 的对象作为参数，并返回一个包含了该可迭代对象中所有元素的向量。

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《Neural Networks and Deep Learning》的理论知识点

寻找模型的特征是获取良好性能的关键，虽然经验可以提供帮助，但是需要多次迭代来建立一个良好的模型。 ReLU激活函数的图表如下： ?...为什么使用RNN（循环神经网络）作为机器翻译，这是因为RNN是一个可以被训练的监督学习的问题；RNN的输入和输出是一个序列，翻译就是从一种语言序列映射到另一种语言的序列。...XXX每列都是一个训练样本的矩阵 a4[2]a_4^{[2]}a4[2]​表示第2层的第4个的激活输出 a[2]a^{[2]}a[2]表示第2层激活向量 tanh激活函数通常比隐层单元的sigmoid激活函数效果要好...因此在第二次迭代中，如果x不是常量向量，则权重值遵循x的分布且彼此不同。 当tanh激活函数的输入远离零时，其梯度就非常接近于零，因为此时的tanh斜率接近零。 一个隐藏层的神经网络： ?...属于超参数的是：迭代次数，学习率，神经网络LLL的层数，隐层的数量。 深层神经网络比浅层神经网络计算更加复杂的输入特征。 以下这个网络是4层的神经网络，有3个隐层 ?

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【机器学习】感知器【python】

代码方法和步骤 4.1 向量的计算 4.1.4某向量中的每个元素和标量相乘scala_multiply(v, s) 4.2.感知器 4.2.1初始化感知器__init__ 4.2.2训练(多次迭代) 4.2.3...感知器原理 感知器（perceptron）是人工神经网络中最基础的网络结构（perceptron一般特指单层感知器），单层感知器的模型，公式为 其中X代表向量[x1,x2,…,xn,1]，W代表向量[...(x, y)】，即转变为[x1 * y1, x2 * y2, x3 * y3 …] 使用reduce()函数【对参数序列中元素进行累积求和0】 @staticmethod def dot(x, y):...) 输入训练数据：一组向量input_vecs、以及每个向量对应的标签labels、以及迭代次数iteration和学习率rate 使用for循环迭代次数 def train(self, input_vecs...设置输入参数的个数，以及激活函数。

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训练神经网络的五大算法：技术原理、内存与速度分析

这里，一维优化方法搜索给定的一维函数的最小值。广泛使用的算法有黄金分割法和布伦特法。 多维优化方法 神经网络的学习问题被界定为搜索使损失函数f得到最小值的参数向量w*。...如果神经网络的损失函数已经取得最小值，则梯度是零向量。 一般来说，损失函数是参数的非线性函数。因此，不可能找到最小值的封闭训练算法。反之，我们考虑通过在一系列步骤组成的参数空间中搜寻最小值。...每一步中，损失会随着神经网络参数的调整而减少。 这样，我们从一些参数向量（通常随机选择）着手训练神经网络。然后，我们会生成一系列参数，使得损失函数在算法的每次迭代中减小损失值。...可以看到，参数向量通过两个步骤提升：首先，计算梯度下降训练方向； 然后，找到合适的训练速率。 ? 梯度下降训练算法的严重缺点是需要对具有长而窄的山谷结构的函数进行许多次迭代。...通过对f(w)的最小值设置g=0，得到下一个等式： g = g0 + H0 · (w - w0) = 0 这样，从参数向量w0开始，牛顿法按照下面的公式迭代： wi+1 = wi - Hi-1·gi,

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