迭代器 迭代是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。 1....可迭代对象 我们已经知道可以对 list、tuple、str 等类型的数据使用 for...in... 的循环语法从其中依次拿到数据进行使用，我们把这样的过程称为遍历，也叫迭代。...可迭代对象通过 __iter__ 方法向我们提供一个迭代器，我们在迭代一个可迭代对象的时候，实际上就是先获取该对象提供的一个迭代器，然后通过这个迭代器来依次获取对象中的每一个数据。...迭代器（Iterator） 通过上面的分析，我们已经知道，迭代器是用来帮助我们记录每次迭代访问到的位置，当我们对迭代器使用 next() 函数的时候，迭代器会向我们返回它所记录位置的下一个位置的数据。...但这还不够，Python 要求迭代器本身也是可迭代的，所以我们还要为迭代器实现 __iter__ 方法，而 __iter__ 方法要返回一个迭代器，迭代器自身正是一个迭代器，所以迭代器的 __iter_
上篇博客我们从醋溜土豆丝与清炒苦瓜中认识了“模板方法模式”，那么在今天这篇博客中我们要从电影院中来认识"迭代器模式"(Iterator Pattern)。...如果是对数组进行遍历，那么该方法创建的就是数组迭代器，如果是对字典遍历，那么创建的就是字典迭代器。 ? 2....DictionaryIterator就是我们创建的字典迭代器，该迭代器的功能是对字典进行遍历的。...创建的迭代器来变量相应的数据。...Cinema01使用的是数组来存储的电影资源，所有创建的是数组迭代器。Cinema02使用的是字典存储的电影资源，所以创建的是字典迭代器。
本篇文章将深入探讨Python中的迭代器与生成器，包括如何实现自定义迭代器、理解生成器的工作原理，以及如何在实际开发中应用这些特性来优化程序性能。 二、迭代器 1. 什么是迭代器？...my_iter = MyIterator(5) for num in my_iter: print(num) # 输出 1 2 3 4 5 在这个示例中，MyIterator类可以生成从1到指定限制的整数序列...创建生成器 生成器可以通过生成器函数来创建，生成器函数与普通函数类似，不同之处在于使用yield代替return来生成值。...四、生成器与迭代器的区别 实现方式：迭代器需要定义__iter__()和__next__()方法，而生成器使用yield语句创建。...七、总结 在本篇文章中，我们深入了解了Python中的迭代器和生成器，包括它们的概念、实现方式及应用场景。通过学习如何创建自定义迭代器和生成器，您可以在处理大量数据时编写出更加高效的代码。
dataSet):传入数据集 将数据集一行的元素长度减一表示特征集个数，因为最后一个为结果 计算原始数据集的熵，计算公式，用熵来表示信息的复杂度，熵越大，信息的复杂度越大 计算熵的方法： 1.获取数据的总条数...，并计算原始熵与分类后的差值。...判断差值最大的保存其位置，再次循环遍历完所有的特征值。...5.最优子标签以字典的形式保存，从特征标签列表中删除当前的标签 myTree={bestFeatLabel:{}} #分类结果以字典形式保存 del(labels[bestFeat...for value in uniqueVals: subLabels=labels[:] #迭代递归创建 myTree[bestFeatLabel
而梯度下降法则是累计将x减去每次得到的导数值，而最优的x*值即为差值最小的值的点。这里的每次迭代即为梯度下降。...对预测y值进行迭代计算，总计算值再做平均计算即可算出总误差值。 定义计算误差值的函数。...# w, b 为当前的参数值， sets为（x, y)的点 def average_error(w, b, sets): # 另总error值初始值为0 total_error = 0...y = sets[i, 1] total_error += (y - (w*x + b)) ** 2 # 将所有计算出的误差值的平方和累加起来 return...、初始w,b值即可开始进行迭代计算。
从黑盒到迭代器 黑盒容器的出现，有效的增强了容器内部数据结构的隐藏，但是容器也需要自己去实现对应的元素遍历逻辑提供给调用方使用。...，将迭代器提供给调用方即可。...选择使用哪种迭代器，便可以按照此迭代器提供的遍历逻辑进行遍历，业务无需关注与区分。...JDK中的迭代器 JDK中定义了一个Iterator接口，一些常见的集合类都有提供实现Iterator的具体迭代器实现类，来提供迭代遍历的能力。...适当的场景中使用迭代器可以让我们的代码在满足业务功能诉求的同时更具可维护性，是我们实现容器类的时候的一个好帮手。那么，你对迭代器的使用有什么自己的看法或者观点吗？你在项目中有使用过迭代器吗？
就好比为什么单层感知器模型不能解决异或问题，但只要加上隐藏层就能解决呢？到底是谁赋予了神经网络如此奇妙的魔力。 一般来说，神经网络的层数越多，网络模型的学习能力就越强，就越能拟合复杂的数据分布。...接下来使用反向传播算法，迭代更新权值，重新计算输出。...经上述计算求出了总误差（Etotal），这个值是由神经网络中所有节点“共同”组成的。...可以看出，通过第一轮权值更新后，总误差由 0.298371109 下降至 0.291027924，在迭代 10000 次后，总误差为 0.000035085，输出值为 [0.015912196, 0.984065734...神经网络算法通过反向传播机制让所有神经元实现了权值更新，当我们不断迭代上述训练过程，直到偏差值最小，最终就会得到一个最优的网络模型，实现了对数据的最佳拟合。
带有省略号的分页器 目标与需求分析 假设总页数为 totalPage ，当前点击选中的页数为 clickPage 该值从 1 开始计算，总页数从大于 7 开始构造省略号的按钮。...active':'') + '" data-type="' + i + '">' + i + ''); } } else { // 在内存中创建含有 7 个分页按钮的数组 const pageArray...'; } // clickPage 靠近第一页 clickPage-1 的差值在[0,2]之间 if (clickPage >= 1 && clickPage <= 3) { index =...clickPage - 1; pageArray[index] = clickPage.toString(); } // clickPage 靠近最后一页 totalPage-clickPage 的差值在...async function (e) { e.stopPropagation(); // 具体操作 refreshPage(pageOnClicked); // 每次重新选择分页就需要刷新分页器
如此计算所有样本点的差值，所有差值相加得到总误差E_1 。 再将a的值增大或减小：a = a + delta，这个增大或减小的区间值称为步长值。重新计算总误差E_2。...如果 E_2大于 E_1 ，则代表总误差增大，步长方向错误，需要修改步长方向: delta = - delta。 从步骤2继续循环，直到误差变化不再降低为止。...如果在新迭代后，总误差E值降低了，则证明步长方向修改正确。再按照一定的步长与刚刚a值的方向迭代下去，直到总误差值E不再降低为止，此时得到的a就是对所以已知样本点的最佳拟合函数f(x)=ax的参数。...6.创建感知机模型传入学习率和迭代次数。 7.拟合感知机模型，获得权重和偏置。 8.绘制迭代过程中分类错误的变化。 9.在坐标系中绘制分类直线函数。...多进程服务(MPS)是另一种二进制兼容的实现CUDA应用程序编程接口，透明地支持协作式多进程CUDA应用程序 6.定义模型 创建pytorch模型，为了定义一个模型，创建一个从nn.Module继承的类
首先我们要知道，机器学习理论是一个涵盖统计、概率、计算机科学和算法方面的领域，该理论的初衷是以迭代方式从数据中学习，找到可用于构建智能应用程序的隐藏洞察。...我们可以用这个函数来确认预测值和实际公寓价格之间的差距，它会将每个预测值从实际值中减去，然后求出差值的平方值，我们有m个数据点，所以误差值也有m个，这是我们的全部误差值。 ?...微积分 我们现在可以创建一个三维图，我们知道x轴和y轴，它们分别代表了所有可能的m值和y值，但是我们再添加一个z轴，在z轴上会是m和b的每种组合的全部可能误差值。...它有一种叫梯度下降的优化方法，能以迭代的方式帮我们找到最小值。它会用给定数据点的误差来计算未知变量的称为“梯度”的值，我们再用梯度来更新m和b两个变量。...总 结 ?
此时，读者可能已经知道拟合这些点最好的直线是有最小差值的那一条。因此，如果我们最小化error function，我们将会从数据中得到最好的模型。...在理论层面来说，梯度下降算法是给定一个参数集的函数，从参数集的初始值开始，向着函数最小化的参数值方向逐步迭代。通过朝着函数梯度负方向迭代前进来达到最小化。...，结构中也实现了一个为cost function定义的梯度下降算法优化器，该优化器可能会在后面训练过程中被调用。...建议读者把每次迭代后的图打印出来，这样我们可以观察算法每次调整参数值的过程，在本例子中，8次迭代过程的快照如下所示： ? 从图中可以读者可以发现，算法在每次迭代过程中都对数据拟合的越来越好。...当TensorFlow开始执行梯度下降查找后，它会从平面上某一点（例子中的点是W= -0.04841119与b= 0.29720169）开始，沿着最小差值的方向前进。
ES6 中新增加的 Iterator（迭代器）就提供了这样一种机制。...了解生成器函数（Generator）的可能不会陌生，同样的当你执行一个生成器函数也会得到一个迭代器对象，但是要区分 生成器和迭代器不是一个概念。...console.log(iterator.next()); // { value: undefined, done: true } 上例中声明一个数组 arr，调用 arr 的 Symbol.iterator 方法创建了一个迭代器对象...根据迭代器协议定义这个迭代器对象要返回一个 next() 方法，这个 next() 方法返回一个包含 value、done 属性的对象。...同步迭代器返回的是一个常规的 { value, done } 对象，而异步迭代器返回的是一个包含 { value, done } 的 Promise 对象。
opt_outer JOIN_SYM { $$= JTT_RIGHT; } 入参处理在函数T_joined_table_on内 2.移步到函数PT_joined_table_on 从PT_joined_table_on...5.创建迭代器iterator 根据上一步生成的path调用CreateIteratorFromAccessPath函数生成迭代器，用于循环操作各表数据。...在此函数内会根据path的类型调用生成不同类型的迭代器，以目前范例为例，会调用迭代器类型为HashJoinIterator 6.上述4、5步执行完成后，执行迭代器iterator 在函数execute_inner...iterator初始化，当前范例为使用HashJoinIterator类型迭代器，因此对应执行迭代器函数HashJoinIterator::Init() 执行m_build_input->Init()来初始右表...iterator下一步操作，直至迭代器处理完成，其中在函数Query_expression::ExecuteIteratorQuery，每次读取一条成功后就会调用send_data操作将结果发送至客户端
参考文档 : ArkTS开发语言介绍 一、TypeScript 类 1、创建类语法 TypeScript 语言 支持 面向对象 编程 , 下面介绍如何定义 TypeScript...TypeScript 类对象时 , 使用 new 关键字创建 类对象 ; // 创建 Student 类对象 let student: Student = new Student("Jerry", 12...); 创建对象后 , 使用 ....TypeScript 代码 : [LOG]: "Jerry is 12 years old" [LOG]: "Tom is 18 years old , skill is Speak English" 三、迭代器遍历...1、可迭代类型说明 在 TypeScript 中如果一个对象 实现了 Symbol.iterator 属性后 , 就可以使用 for 循环 进行迭代 , TypeScript 语言内置的可迭代类型有
作用：每个线程的延迟时间是符合标准正态分布的随机时间停顿，那么使用这个定时器，总延迟 = 高斯分布值（平均0.0和标准偏差1.0）* 指定的偏差值+固定延迟偏移(Math.abs((this.random.nextGaussian...() * 偏差值) + 固定延迟偏移)) 5、JSR223 Timer JSR223定时器 ?...这个定时器在每个线程请求之前按随机的时间停顿，总的延迟就是泊松分布值和偏移值之和。...参数说明： Reset Interpreter：每次迭代是否重置解析器，默认为false；在长时间运行的脚本中建议设置为true。 Parameters：BeanShell脚本的入参。...File Name：BeanShell脚本可以从脚本文件中读取。 Script：在Script区直接写BeanShell脚本。 简单写一demo增加一个sleep等待一分钟: ?
前言：开发者可以使用Odin来快速地创建编辑器窗口，从而更加高效的组织项目中的数据。 OdinEditorWindow：它是Odin中创建编辑器窗口的基类。...6.创建编辑器窗口的流程：如下所示： 6.1.首先创建一个C#脚本文件；然后在该脚本文件里面使用UNITY_EDITOR宏来包含脚本代码，从而让该脚本代码只有在编辑器环境下才起作用。...6.2.首先创建一个编辑器窗口类型；然后让该编辑器窗口类型继承自OdinEditorWindow类型。...3.创建菜单树编辑器窗口的流程：如下所示： 3.1.首先创建一个C#脚本文件；然后在该脚本文件里面使用UNITY_EDITOR宏来包含脚本代码，从而让该脚本代码只有在编辑器环境下才起作用。...3.8.HandleKeyboardMenuNavigation：处理键盘菜单导航以防止菜单树从其他文本字段中窃取输入事件。
建立 Optimizer 优化器，优化的目标就是 Loss 函数，让它的取值尽可能最小，loss 越小代表 Model 预测的准确率越高。...核心包:torchvision.datasets、torch.utils.data.DataLoader 在本文中，我们的目的是用 pytorch 创建基于 CIFAR-10 数据集的图像分类器。...download=True, transform=transform) torchvision.datasets.CIFAR10 就指定了 CIFAR-10 这个数据集，这个模块定义了它如何去下载数据集，及如何从本地加载现成的数据...而在本篇博文中，我创建的神经网络层次还比较深，是 VGG 的翻版，目的是想让测试的准确率更加高一点。...定义 Loss 函数和优化器 按照文章最前面的流程图，定义好神经网络模型后，就需要定义损失函数 Loss 和优化器 Optimizer。
function net = cnntrain(net, x, y, opts) m = size(x, 3); %m保存的是训练样本个数 disp(['样本总个数...=' num2str(m)]); numbatches = m / opts.batchsize; %numbatches表示每次迭代中所选取的训练样本数 if rem(numbatches...'); end %%===================================================================== %主要功能：CNN网络的迭代训练...================================================= net.rL = []; %代价函数值，也就是误差值...cnnapplygrads(net, opts); if isempty(net.rL) net.rL(1) = net.L; %代价函数值，也就是均方误差值
时，其运行 SVD 算法的容错率 iterated_power int 类型或者 str 类型，默认值为‘auto’ 当 svd_solver 选择‘randomized’时，其运行 SVD 算法的的迭代次数...random_state int 类型，默认为 None 伪随机数发生器的种子,在混洗数据时用于概率估计 属性 components_ 返回具有最大方差的成分 explained_variance_...降维后的各主成分的方差值。...方差值越大，则说明越是重要的主成分 explained_variance_ratio_ 降维后的各主成分的方差值占总方差值的比例，这个比例越大，则越是重要的主成分 singular_values_ 对应的每个成分的奇异值
我们都知道如何从ISO创建可引导的USB驱动器。我们可以使用dd命令、Etcher、Popsicle、Bootiso、MultiCD和Mkusb创建可启动的USB设备。现在，我们将反向进行。...是的，在这个简短的教程中，我们将看到如何从已经创建的可启动USB驱动器创建ISO。当您丢失实际的ISO镜像并想要创建其他可启动驱动器时，这将非常有用。...现在，GNOME Disks实用程序将开始从可启动USB驱动器创建ISO镜像。 ? 一旦可启动USB创建进度完成，请找到保存它的位置并验证是否已创建ISO。 ?...现在，我们已经从可启动的USB驱动器成功创建了ISO镜像。使用新创建的系统引导系统，以检查ISO镜像是否真正起作用。 ? 我在VirtualBox上测试了ISO，它起作用了！！...创建整个驱动器镜像 上面的方法将创建包含ISO的分区镜像，您还可以创建整个USB磁盘的镜像。 为此，请从NOME Disks接口中选择USB驱动器，然后单击右上角的三条水平线。
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