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关键词

function*

function*语句允许你声明一个,这种的返回值是一个Generator对象,它允许你控制的暂停、继续执行。 f.next()//inc==12 { value: 12, done: false } f.next()//inc==13 { value: undefined, done: true } 遇到yield时会暂停执行后面的代码 使用不会执行,因此需要使用一次next()。 上文的程序为什么到最后变undefined呢? 而add内只有两个yield,虽然三次调用next()才能完调用过程,但最后一次不返回value,在末尾加上return语句就能让next返回return后的表达式值。 值得一提的是,返回的是Generator对象,但这不影响在内使用return。 为什么value=11和12,不应该12和13吗?

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Python推导式

  的本质就是迭代   在python中有三种⽅方式来获取⽣:     1. 通过     2. 通过各种推导式来实现⽣     3. 一般由或者表达式来创建   其实就是手写的迭代 2.   和普通没有区别. 里面有yield的就是.   在执行的时候. 默认不会执行体. 返回   通过的__next__()分段执行这个.    由于中存在了yield. 那么这个就是⼀个 . 这个时候. 我们再执行这个的时候. 就不再是的执行了. ⽽是获取这个. 如何使用呢? 想迭代.

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    微课|对象、表达式

    http://mpvideo.qpic.cn/0bf2pyabiaaazmamoxu6n5pfa7wdcr7aafaa.f10002.mp4?dis_k=31f...

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    ——用GAN辛普森家族

    在今天的文章里,我们将实现一个机学习模型。这个模型可以基于给定的据集的相似样本。为了实现这个目标,我们将启动对抗网络(GANs)并且将包含有“辛普森家族”特征的据作为输入。 判别 判别接收从输入据集来的真实来的造假,并判断出这个是真实的还是伪造的。我们可以将判别看作是一个警察在抓住一个坏人,并放走好人。 判别接收真实的和伪造的并且试给出它们的真假。我们作为系统的设计者是知道它们是真实的据集还是的伪造的。 你可以在这里的判别里找到我们在Tensorflow上对这个模型的实现。 正如你所看见的在上面这个可视化里,和判别有着几乎一样的结构,但是是反转的。 在第十二行对被判别识别出来的真实进行了单边标注平滑。 你将会发现训练GANs是相当的难,因为这里有两个损失的和判别的),而且在它们之间找到一个平衡是得到好的结果的关键。

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    :SaGAN

    就是SaGAN的网络结构,例子是将一个戴眼镜的人脸III不戴眼镜的人脸I^\hat{I}I^。 首先是部分G,它的输入是原始III和属性控制信号ccc,负责输出修改后的I^\hat{I}I^: I^=G(I,c)\hat{I}=G(I,c)I^=G(I,c) 又拆分为两个网络 SaGAN损失 首先是SaGAN的判别D损失,由于判别有DsrcD_{src}Dsrc​和DclsD_{cls}Dcls​两个部分,所以损失也是: DsrcD_{src}Dsrc​的损失和原始 G损失,由于判别有DsrcD_{src}Dsrc​和DclsD_{cls}Dcls​两个部分,所以G也要有两个对应的损失,分别是固定判别更真实的LsrcGL_{src}^{G}LsrcG​ EI^[log(1−Dsrc(I^))])min(\mathbb{E}_{\hat{I}}[log(1-D_{src}(\hat{I}))])min(EI^​[log(1−Dsrc​(I^))]) 部分还有第三个损失

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    :GAN

    GAN的结构非常简单,就这样,它有一个G(Generator)和一个判别D(Discriminator):的输入是一组随机的变量,输出是;判别负责对进行打分,输出是一个 对于G,希望G(z)G(z)G(z)无限逼近于真实,而对于判别D,希望无论G(z)G(z)G(z)有多真实,判别总是能把他和真实的区分开,所以说GAN是一个G和D博弈的过程 GAN损失 虽然GAN的优化是交替进行的,但是损失只有一个。 GAN和VAE VAE一般采用MSE评估,即每一个素上的均方差,这样会使变得模糊。但是VAE由于自身是带条件控制的,所以VAE不会很多奇奇怪怪的。 GAN采用判别评估,由于没了均方误差损失,所以GAN更清晰,但是由于GAN很难训练,同时原始的GAN没有条件控制的能力,所以GAN有些会很奇怪。

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    英伟达发布最强StyleGAN2,逼真到吓人

    StyleGAN的人脸 StyleGAN是目前最先进的高分辨率方法,已被证明可以在各种据集上可靠地工作。除了逼真的人,StyleGAN还可以用于其他动物,汽车甚至房间。 StyleGAN2 主要改进包括: 质量明显更好(FID分更高、artifacts减少) 提出替代progressive growing的新方法,牙齿、眼睛等细节更完美 改善了Style-mixing 激活(leaky ReLU)总是在添加偏置后立即应用。 Precision和Recall (P&R)通过明确量化的与训练据相似的的百分比和可以的训练据的百分比,提供了额外的可见性。我们使用这些指标来量化StyleGAN2的改进。 ? 因此,我们决定重新评估StyleGAN的网络设计,并寻找一种能够高质量而不需要progressive growing的架构。 ? 7:三种(虚线上面)和鉴别架构。

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    (四) 迭代

    一 迭代 一 迭代的概念 #迭代即迭代的工具,那什么是迭代呢? __iter__() #得到迭代对象,迭代对象即有__iter__又有__next__,但是:迭代.__iter__()得到的仍然是迭代本身 3 iter_dic. ,只能往后走,不能往前退 二 一 什么是 #只要内部包含有yield关键字,那么名()的到的结果就是,并且不会执行内部代码 def func(): print( yield 3 print('====>end') g=func() print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360>  二 就是迭代 __next__ #2、所以就是迭代,因此可以这么取值 res=next(g) print(res)

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    PythonAPI

    ,就是计算两幅的直方据,比较两组据的相似性,从而得到两幅之间的相似程度 cv.calcBackProject() 直方反向投影是通过构建指定模板的二维直方空间与目标的二维直方空间 ,进行直方据归一化之后, 进行比率操作,对所有得到非零值,查找表对原进行素映射之后,再进行模糊输出的结果 cv.blur() 均值模糊卷积 cv.GaussianBlur() 高斯模糊 均值模糊 是卷积核的系完全一致,高斯模糊考虑了中心素距离的影响,对距离中心素使用高斯分布公式不同的权重系给卷积核,然后用此卷积核完卷积得到输出结果就是高斯模糊之后的输出 () 快速的边缘滤波算法 cv.filter2D() 自定义卷积核来自定义的滤波 cv.Sobel() 梯度提取算子,梯度信息是的最原始特征据,进一步处理之后就可以一些比较高级的特征用来表示一张实现基于特征的匹配 cv.fitEllipse() 轮廓点进行拟合,一个拟合的圆形或者椭圆 cv.fitLine() 直线拟合 cv.dilate() 膨胀可以看是最大值滤波,即用最大值替换中心素点

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    4.,内置

    是需要我们自己用python代码构建的工具。最大的区别也就如此了。 1.2 的构建方式 在python中有三种方式来创建:   1. 通过   2. 通过推导式   3. python内置或者模块提供(其实1,3两种本质上差不多,都是通过的形式,只不过1是自己写的,3是python提供的而已) 1.3 我们先来研究通过构建。 由于中存在yield,那么这个就是一个. 我们在执行这个的时候.就不再是的执行了.而是获取这个对象,那么对象如何取值呢? yield在中可设置多个,他并不会终止,next会获取对应yield的元素。

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    使用机学习描述

    在本文中,我们将为各种文字描述 描述是为提供适当文字描述的过程。 作为人类,这似乎是一件容易的任务,即使是五岁的孩子也可以轻松完,但是我们如何编写一个将输入作为标题作为输出的计算机程序呢? 第56–63行:将提取的特征保存到磁盘 现在,我们不会一次预测所有的标题文字,因为我们不只是将提供给计算机,并要求它为其文字。 正如人们所看到的那样,这是大量的据,将其立即加载到内存中是根本不可行的,为此,我们将使用一个将其加载到小块中降低是用的内存。 ,并表中的据项。

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    GAN综述

    正文 引言 在机学习中,模型可以用来直接对据建模,也可以用来建立变量间的条件概率分布。它的应用十分广泛,可以用来不同的据进行建模,比如、文本、声音等。 变分自编码(VAE) VAE是在Autoencoder的基础上让编码的潜在向量服从高斯分布从而实现,优化了据对似然的下界,VAE在上是可并行的, 但是VAE存在着模糊的问题 LSGAN[8] 使用最小二乘损失代替了原始GAN的损失,让模型在训练的过程中更多的关注真实度不高的样本,缓解了GAN训练不稳定和质量差多样性不足的问题。 GAN- 根据不同的GAN所拥有的和判别量,可以将GAN的方法概括为三类:直接方法,迭代方法和分层方法[17]。 ? 其损失设计如下: (1)含有条件信息的GAN损失 ? (2)约束自相似性的L1损失 ? (3)总的目标 ? ?

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    及其

    1748年,伯努利的学欧拉在《无穷分析引论》一书中说:“一个变量的是由该变量和一些或常量以任何一种方式构的解析表达式”,例如 。 对应关系中定义域集合与值域集合的元素对应关系 例如 的定义域是 ,值域是 。 除了用表达式表示之外,还会用表示。 以二维的为例,的每个自变量与因变量可以构笛卡尔直角坐标系中的一个点。 按照上式,将所有点连线,即为。例如: ? 奇和 y=x+1 比较 常见 线性: (注意,要区分此处的“线性”和“线性空间”,具体请参阅《机学习学基础》一书中的详细内容)。 反比例当 时,即 ,且为偶。其如下所示: ? a=-2 时的 这几种结果,分别对应常用的,其如下所示: ?

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    ES6笔记(5)-- Generator

    在异步编程中,还有一种常用的解决方案,它就是Generator。 顾名思义,它是一个,它也是一个状态机,内部拥有值及相关的状态,返回一个迭代Iterator对象,我们可以通过这个迭代,手动地遍历相关的值、状态,保证正确的执行顺序。 ) // {done: true, value: "three"} show.next() // {done: true, value: undefined} 如上代码,定义了一个showWords的 next,则执行一次yield语句,并在该处暂停,return完之后,就退出了,后续如果还有yield操作就不再执行了 2. yield和yield* 有时候,我们会看到yield之后跟了一个 var show = showNumbers(); for (var n of show) { console.log(n) // 1 2 } 此外,处理for...of循环,具有调用迭代接口的方法方式也可遍历

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    JavaScript中的异步

    () => {} function*() {} 异步 async function*() {} 异步非常特殊,因为你可以在异步中同时使用 await 和 异步与异步的不同之处在于,它们不返回 promise 或迭代,而是返回一个异步迭代。 你的第一个异步 异步的行为类似于返回一个具有 next() 的对象,调用 next() 将执行直到下一个 yield。 不同之处在于异步迭代的 next() 返回了一个 promise。 下面是带有异步功能的 “Hello, World” 例子。 例如,使用 for/await/of 循环时,你可以在恢复异步之前添加 1 秒的暂停时间。

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    详解JavaScript的(function*)

    一、是什么? 用 function * 定义的称之为,返回值是一个 Generator 对象,不能直接使用,需要通过调用 next() 方法来使用。 * f() {} var obj = new f; // throws "TypeError: f is not a constructor" 二、其他特性 1、yield yield 关键字可以让异步 ; var gen = iterArr(arr); arr = [...gen]; // ["a", "b", "c", "d", "e"] 四、另外两种 1、表达式 表达式 可以省略名,而不可以。 GeneratorFunction 的实例对象; GeneratorFunction 创建的 效率低于 function* 定义的,且只能使用本地变量和全部变量。

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    素描风格

    我们首先来看一张: p10.png 左边是自然场景片和对应的素值直方,右边是素描画和对应的直方。 可以看到直方的分布是很不一样的。因此原的色调是不能直接用在色调上的。 然后学习到参之后,对于每一张新的输入,通过直方匹配的方法来修正灰度素值,也就是用输入的灰度的直方去匹配素描画的直方。 2.3 Pencil Texture Rendering 做完直方匹配之后,原素值分配就比较接近素描画的了,但是还不能直接就用这个 修正的灰度和上一步的描边直接组合,还需要模拟一下素描画的纹理 如何 这个纹理是一个很难解决的问题。 4 复现结果展示 最后展示一下用scala代码的一些素描,只能说勉强复现了论文的方法。 展示格式,原,素描轮廓,素描或彩色素描

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    素描风格

    正文 首先看看从论文中截取的素描风格框架: ? 可以看到直方的分布是很不一样的。因此原的色调是不能直接用在色调上的。 然后文章中提出了一种参化模型来解决这个问题。 然后学习到参之后,对于每一张新的输入,通过直方匹配的方法来修正灰度素值,也就是用输入的灰度的直方去匹配素描画的直方。 2.3 Pencil Texture Rendering 做完直方匹配之后,原素值分配就比较接近素描画的了,但是还不能直接就用这个 修正的灰度和上一步的描边直接组合,还需要模拟一下素描画的纹理 如何 这个纹理是一个很难解决的问题。 文章中他们收集了20张左右的素描纹理来做实验,matlab的代码中提供了3张: ? ? ? 每个输入片只需要一张即可。

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    MIGS:场景的元

    场景中的是指向显式场景和操作的有希望的方向。但是,从场景缺乏质量,这在一定程度上是由于据的高难度和多样性。 我们建议 MIGS(场景形中的元),这是一种基于元学习的方法,用于从形中少量,从而使模型适应不同的场景,并通过对不同任务集进行培训来提高质量。 通过以任务驱动的方式对据进行采样,我们使用元学习对基于场景属性分类的不同任务集进行元学习来培训。 我们的结果表明,使用这种元学习方法从场景,在质量和捕捉场景中的语义关系方面达到最先进的性能。 Project Website: this https URL MIGS场景的元.pdf

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    python的执行过程

    python的第一次理解,后面会进行更正和补充 #python的第一次理解,后面会进行更正和补充 #@author :王志超 #qq:1764681289 欢迎交流 def gene """F:\py\python.exe C:/Users/hp/PycharmProjects/untitled1/test.py 8 None 8 brt 8""" """比较结果,大体说明一下的调用过程 0、我们认为,x = yield a 分两步完,第一步输出a,挂起;第二步,外部传入参给yield,x引用yield里面的值 1、执行体,到第一个yield,此时,输出yield后面的内容,并挂起 2、当再一次使用next()方法时,从上次挂起的状态继续执行,”next()方法不传入参给yield,则yield为none (我们暂时理解为yield的值或者它保存的值为none),则result 为none,执行下面的 3、到下一次yield的时候,输出yield后面的内容,挂起,继而重复步骤"""

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