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针对递归函数的优化与Python修饰器实现

我们围绕一个数学问题来说明本文的思想，组合数C(n,i)，也就是从n个元素中任选i个，共有多少种选法。当然，这个问题有很多种求解方法，例如【最快的组合数算法之Python实现】。...本文主要分析组合数的递归求解方法，也就是著名的帕斯卡公式C(n,i) = C(n-1, i) + C(n-1, i-1)，首先编写出可以运行的正确代码，然后再进行优化和改进。...，但是大家肯定会有个疑问，是不是针对每个函数都要写一个不同的修饰器呢？...实际上是不用的，一般来说，同一个修饰器函数适用于特定的一类问题，是可以重复使用的，例如下面的斐波那契数列问题就重复使用了上面定义的修饰器。...这算是修饰器的小坑吧，目前还没有找到解决办法（谁要是知道的话一定要告诉我，谢谢），所以推荐使用修饰器的用法，不建议把修饰器当函数来使用。

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tensorflow中的slim函数集合

参数：作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值：集合中具有范围和后缀的变量列表。...参数：作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值：具有范围和后缀的可训练集合中的变量列表。...num_output:整数或长，层中输出单元的数量。activation_fn:激活函数。默认值是一个ReLU函数。显式地将其设置为None以跳过它并保持线性激活。...当list_ops_or_scope是一个列表或元组时，其中的每个op都需要用@add_arg_scope修饰才能工作。...此函数实现权重初始化，从:Xavier Glorot和yobengio(2010):[了解深度前馈神经网络训练的难点]。

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tensorflow中损失函数的用法

Softmax回归本身就可以作为一个学习算法来优化分类结果，但在tensorflow中，softmax回归的参数被去掉了，它只是一层额外的处理层，将神经网络的输出变成一个概率分布。...这一行代码包含了4个不同的tensorflow运算。通过tf.clip_by_value函数可以将一个张量中的是数值限制在一个范围之内，这样就可以避免一些运算错误(比如log0是无效的)。...以下代码展示了如何通过tensorflow实现均方误差函数。mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y))其中y代表了神经网络的输出答案，y_代表了标准答案。...2、自定义损失函数：tensorflow不仅支持经典的损失函数。还可以优化任意的自定义损失函数。下面介绍如何通过自定义损失函数的方法，使得神经网络优化的结果更加接近实际问题的需求。...在下面程序中实现一个拥有两个输入节点、一个输出节点，没有隐藏层的神经网络。

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优化思路千万种，基于下界函数的最优化效率如何？

作者丨stephenDC 来源 | 大数据与人工智能（ID:ai-big-data） 导读：生活中我们处处面临最优化的问题，比如，怎么样一个月减掉的体重最高？怎么样学习效率最高？...怎么样可以最大化实现个人价值？ 显然，每一个目标都受很多因素的影响，我们称之为目标函数的最优化。...本文我们讨论一下基于下界函数的最优化，且将讨论的范围限定为无约束条件的凸优化。 基于下界函数的优化 在有些情况下，我们知道目标函数的表达形式，但因为目标函数形式复杂不方便对变量直接求导。...这个时候可以尝试找到目标函数的一个下界函数，通过对下界函数的优化，来逐步的优化目标函数。 ? ? ? ? 上面的描述性推导很是抽象，下面我们来看两个具体的例子，EM算法和改进的迭代尺度法。...用第k次迭代的模型来估算每种信息特征在训练数据中的分布，如果超过了实际的，就把相应的模型参数变小；反之，将参数变大。 重复步骤2，直到收敛。

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Python中修饰器的定义与使用

修饰器（decorator）是函数嵌套定义的另一个重要应用。修饰器本质上也是一个函数，只不过这个函数接收其他函数作为参数并对其进行一定的改造之后使用新函数替换原来的函数。...修饰器的主要应用场合是定义多个函数调用之前或之后需要执行的通用代码，提高代码复用度。后面第6章中的静态方法、类方法、属性等也都是通过修饰器实现的，Python中还有很多这样的用法。...下面的代码演示了修饰器的定义与使用方法。...def before(func): #定义修饰器 def wrapper(*args, **kwargs): print('Before function called.')...return result return wrapper @before @after def test(): #同时使用两个修饰器改造函数 print(3) #调用被修饰的函数 test() 上面代码的运行结果为

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python函数修饰符@的使用方法解析

python函数修饰符@的作用是为现有函数增加额外的功能，常用于插入日志、性能测试、事务处理等等。...创建函数修饰符的规则：修饰符是一个函数修饰符取被修饰函数为参数修饰符返回一个新函数修饰符维护被维护函数的签名例子1：被修饰函数不带参数def log(func): def wrapper():...例子2：使用functools模块提供的修改函数属性的方法wrapsdef log(func): def wrapper(): print('log开始 ...')...__name__)运行结果： wrapper test2 可见test1的函数名称变了，如果某些代码用到就会出问题，可以使用functools模块提供的修改函数属性的方法wrapsfrom functools...__name__) 运行结果： test1 test2 例子3：被修饰函数带参数from functools import wrapsdef log(func): @wraps(func) def

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Python也可以实现Excel中的“Vlookup”函数？

与数据透视表，并称为数据er最常用的两大Excel功能。 那我们今天就聊聊，如何Python写Excel中的“Vlookup”函数？...不过需要注意，Python操作Excel的优势在于处理大数据、或者重复性工作。在本次案例中，使用openpyxl库向Excel中写入Vlookup函数多少有点大材小用了。...那么Excel中的这种常用函数，Pandas模块自然也是可以轻松搞定了。 ▲《快学Python：自动化办公轻松实战》 在 Pandas 模块中，调用merge()方法，可以帮助我们实现数据连接。...（openpyxl + Pandas）实现了Excel中的“Vlookup”函数。...---- 参考资料 [1] 黄伟呢: Python中也可以写Excel中的“Vlookup”函数？ [2] 书籍: 《快学Python：自动化办公轻松实战》

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如何提高python 中for循环的效率

对于某个城市的出租车数据，一天就有33210000条记录，如何将每辆车的数据单独拎出来放到一个专属的文件中呢？ 思路很简单： 就是循环33210000条记录，将每辆车的数据搬运到它该去的文件中。...items = list() pool = ThreadPool() pool.map(process, items) pool.close() pool.join() 其中,process是进行处理的函数...用多线程替代for循环提升程序运行速度 优化前后新老代码如下： from git_tools.git_tool import get_collect_projects, QQNews_Git from...for循环和内层for循环里均存在耗时操作： 1）git.get_project_members() 2）git.get_user_info(member_name, debug=False) 分两步来优化...execution took up time:108.604177 速度提升了约58倍 以上这篇如何提高python 中for循环的效率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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python中的函数

1.什么是函数 函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。 函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。...不带表达式的return相当于返回 None。 3.实例： def hello(): print('hello') print('python') 通过函数名来调用函数 hello() ? 4....#函数里面嵌套函数 def westos(): print('is westos') def python(): print('is python') python() westos() ?...3.可变参数 当参数的个数不确定的时候，可以使用可变参数，来表示该函数可以接收任意个参数 在使用可变参数的时候： 其中a 表示对参数进行解包，将序列中的元素一个一个的拿出来。...多个返回值的时候，python会帮我们封装成一个元组类型 def getStuInfo(name,age): print(name) print(age) a = getStuInfo('toto',

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python中的函数

python中的函数 1.创建一个无参数函数 2.创建有一个参数的函数 3.创建有多个参数的函数 4.函数中的一些名词 4.1 形参、实参、函数文档 4.2 关键字参数和默认参数 4.3 收集参数 5...欢迎李四来到我的python函数中。 欢迎王五来到我的python函数中。 3.创建有多个参数的函数 如下代码，定义两个函数，每个函数都有两个形参，第一个add函数调用，直接赋值，打印出信息。...python会创建一个和全局变量一样的变量，并把它设置为局部变量。但是如果我们想要去修改全局变量，可以实现吗，答案是肯定的。...；在Fun2中的x和Fun1中的x不是一个变量，和之前全局变量和局部变量中讲到的一样，在python函数中定义一个全局变量，python通过shadowing的方式来屏蔽掉这个全局变量，创建一个和全局变量相同的变量...如果想要实现Fun1中的这个x传给Fun2，我们可以把Fun2中的这个形参设置为x，如下图即可实现x的平方。

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python中的函数

---恢复内容开始--- 一 数学定义的函数与python中的函数 初中数学函数定义：一般的，在一个变化过程中，如果有两个变量x和y，并且对于x的每一个确定的值，y都有唯一确定的值与其对应，那么我们就把...自变量x的取值范围叫做这个函数的定义域 例如y=2*x python中函数定义：函数是逻辑结构化和过程化的一种编程方法。...python中函数定义方法： 2 3 def test(x): 4 "The function definitions" 5 x+=1 6 return x 7.../过程没有使用return显示的定义返回值时，python解释器会隐式的返回None， 所以在python中即便是过程也可以算作函数。...递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。

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可以提高你Python效率的几个小函数！

这篇文章我们来看几个很有用的 Python 内置函数 。这些函数简直是屌爆了，我认为每个 Pythoner 都应该知道这些函数。 对于每个函数，我会使用一个普通的实现来和内置函数做对比。...all(iterable) 如果可迭代的对象(数组，字符串，列表等，下同)中的元素都是 true (或者为空)的话返回 True 。...遗憾的是，在Python 3.X 的版本中已经没有 cmp 函数，如果你需要实现比较功能，需要引入 operator 模块，适合任何对象，包含的方法有： operator.lt(x,y) # 判断x<y...print(zip(*out)) # [('You gotta', 'the'), ('love', 'built-in')] 结论 Python 内置函数很方便，它们很快并且经过了优化，所以它们可能效率更高...我真心认为每个 Python 开发者都应该好好看看内置函数的文档(引言部分)。忘了说了，在 itertools 模块中有很多很不错的函数。再说一次，它们确实屌爆了。

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Python Python中的高级函数(魔法函数)

Python中的高级函数(魔法函数) filter(内置函数) map(内置函数) reduce(曾经是内置函数) filter 功能 对循环根据过滤条件进行过滤 用法 filter(func, list...) 参数介绍 func: 对list每个item进行条件过滤的定义 list : 需要过滤的列表 举例 res = filter(lambda x:x > 1, [0,1,2]) 返回值 -> [1,2] map 功能 对列表中的每个成员是否满足条件返回对应的True与False 用法 map(func, list) 参数介绍 func: 对List每个item...进行条件满足的判断 list: 需要过滤的列表 举例 res = map(lambda x:x > 1, [0,1,2]) 返回值 -> [False, False..., True] reduce 功能 对循环前后两个数据进行累加 用法 reduce(func, list) 参数介绍 func : 对 数据累加的函数 list : 需要处理的列表 举例 res = reduce

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优化Power BI中的Power 优化Power BI中的Power Query合并查询效率，Part 1：通过删除列来实现

本篇文章主体部分为翻译Chris Webb的一篇文章。 合并查询在Power Query中是很成熟的应用，相当于SQL中的各种JOIN（抽时间会写几篇SQL的join，算是SQL的小核心）。...但同时，在Power Query中合并查询是一个常见的影响刷新效率的因素。在我的工作中，经常会遇到对一些非文件夹性质的数据源进行合并查询操作，所以我一直在想，有没有办法可以对其进行优化。...： 表中列的数量是否影响合并查询时的效率？...– 0 秒 以上的确能够得出结论：合并查询时，列数的多少的确会影响效率， 以上还揭示了：在以上两个查询中，读取数据是立刻发生的，几乎不占用时间，相比之下，最开始的两次查询中读取数据的时间甚至要比执行SQL...当每个表中含有两列时合并查询会提交584MB数据，而如果时合并查询两个7列的表，最大会提交3GB的数据。 所以最后，我们可以从容地得出结论： 在合并查询前，去掉不必要的列，的确可以提升刷新效率。

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TensorFlow系列--深度学习中的激励函数

今天我们会来聊聊现代神经网络中 必不可少的一个组成部分, 激励函数, activation function.非线性方程我们为什么要使用激励函数? 用简单的语句来概括....就是因为, 现实并没有我们想象的那么美好, 它是残酷多变的. 哈哈, 开个玩笑, 不过激励函数也就是为了解决我们日常生活中 不能用线性方程所概括的问题. 好了,我知道你的问题来了....激励函数¶图片这里的 AF 就是指的激励函数....因为时间的关系, 我们可能会在以后来具体谈谈这个问题.最后我们说说, 在具体的例子中, 我们默认首选的激励函数是哪些. 在少量层结构中, 我们可以尝试很多种不同的激励函数....在卷积神经网络 Convolutional neural networks 的卷积层中, 推荐的激励函数是 relu.

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tensorflow中tf.reduce_mean函数的使用

tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值，主要用作降维或者计算tensor（图像）的平均值。...; 第四个参数name： 操作的名称; 第五个参数 reduction_indices：在以前版本中用来指定轴，已弃用; 以一个维度是2，形状是[2,3]的tensor举例： import tensorflow...类似函数还有: tf.reduce_sum ：计算tensor指定轴方向上的所有元素的累加和; tf.reduce_max : 计算tensor指定轴方向上的各个元素的最大值; tf.reduce_all...: 计算tensor指定轴方向上的各个元素的逻辑和（and运算）; tf.reduce_any: 计算tensor指定轴方向上的各个元素的逻辑或（or运算）; 到此这篇关于tensorflow中tf.reduce_mean...函数的使用的文章就介绍到这了,更多相关tensorflow tf.reduce_mean内容请搜索ZaLou.Cn

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