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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,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   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.   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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    sitemap网站地介绍及线

    网站地线介绍 网站地是一种格式化的XML文件(sitemap.xml)、HTML文件(sitemap.html)、TXT文件(sitemap.txt)或RSS文件(rss.xml),这是重要的站长工具 image.png 1.第一步,手动或通过网站地工具自动sitemap的XML文件(可通过本网站的地),本各搜索引擎支持的全部格式的文件; 2.第二步,将sitemap.xml 全自动推送(API推送或API提交) 如果您已经注册了百度站长工具平台,您可以时添加高级选项中输入百度自动推送Token,这样系统后将自动推送到百度的站长平台。 的地文件意义 哲涛站点地多种不同的站点地文件,主要包括:sitemap.xml、sitemap.txt、sitemap.html、rss.xml、increase.txt、decrease.txt ,比如IE,可直接订阅; *increase.txt,本次的URL列表增加的网址,百度搜索引擎就可以通过这个URL列表提交你网站的新连接,建议百度站长工具中使用该列表作为主动推送源; *decrease.txt

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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

    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。 你可以这里的判别里找到我们Tensorflow上对这个模型的实现。 正如你所看见的上面这个可视化里,和判别有着几乎一样的结构,但是是反转的。 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),而且它们之间找到一个平衡是得到好的结果的关键。

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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。 激活(leaky ReLU)总是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。 鉴别中,我们同样向鉴别的每个分辨率块提供下采样。我们所有上采样和下采样操作中都使用了双线性滤波。 7c中,我们进一步修改了设计,以使用残差连接。这种设计类似于LAPGAN[7]。

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    pyqt5中展示pyecharts

    这里我们主要探索一下pyqt5制作出来的界面中集一个pyecharts的页面,效果如下所示: 环境依赖 这里主要依赖于pyecharts和pyqt5这两个库,但是由于pyqt55.10.1 首先是的模块: import numpy as np nums = 200 data = np.random.random((nums,2)) data = np.sort(data) x_data = data[:,0] y_data = data[:,1] 这里使用numpy来一系列的随机,然后排序后再进行绘,绘时采用的pyecharts的Scatter形式散点pyecharts中配置散点的参时,主要方法是调用Scatter中的来进行构造,比如我们常用的一些窗口工具,区域缩放等功能,就可以Scatter中添加一个toolbox来实现: toolbox_opts 通过pyecharts构造了层之后,需要通过: render("/tmp/scatter.html") 的方法将的效果保存一个本地的html文件。

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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? ,结束循环 五 迭代的优缺点 #优点: - 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式 - 惰性计算,节省内存 #缺点: - 无法获取长度(只有next完毕才知道到底有几个值) - 一次性的 ,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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    4.,内置

    1 1.1 初识 什么是?这个概念比较模糊,各种文献都有不同的理解,但是核心基本相同。的本质就是迭代python社区中,大多时候都把迭代是做同一个概念。 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 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 由于中存yield,那么这个就是一个. 我们执行这个的时候.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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    Quartz Cron表达式 线

    (月)里表示每个月的含义,“*”子表达式(天(星期))表示星期的每一天 “/”字符用来指定值的增量 例如:子表达式(分钟)里的“0/15”表示从第0分钟开始,每15分钟          天(月)子表达式中,“L”表示一个月的最后一天 天(星期)自表达式中,“L”表示一个星期的最后一天,也就是SAT 如果“L”前有具体的内容,它就具有其他的含义了 例如:“6L”表示这个月的倒第 6天,“FRIL”表示这个月的最一个星期五 注意:使用“L”参时,不要指定列表或范围,因为这会导致问题 Cron表达式被用来配置CronTrigger实例。 Cron表达式是一个由7个子表达式组的字符串。每个子表达式都描述了一个单独的日程细节。这些子表达式用空格分隔,分别表示; 实现的界面如下 ? 线使用地址:cron表达式线 cron表达式线2 Demo下载地址:cron表达式源代码

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    LOGO效果样机线|4个宝藏神

    你会发现他们展示的Logo都套用了精致的Logo效果。通常这类Logo效果都需要ps中操作完,但不会ps怎么办呢? 别担心今天就给大家整理了:4个优质Logo效果线! 只需上传logo,即可线并下载使用。 01. 我们可以直接选择一个模版,然后把样机中的片替换为自己的作品,一个项目就完了。 不足之处: 对于设计小白来讲操作略显复杂,整个编辑界面做得非常贴近一个线版ps,学习本高。 免费用户可以使用下载的模板量受限。 04. Logo效果 上面推荐的三款logo效果线设计工具,由于都是国外的,可能访问速度会比较慢,并且不是完全免费,带有水印限制。 网址:https://www.logosc.cn/design/mockup 重磅神来了!真正良心好用小众的国产工具,完全免费不限次无水印的Logo效果线,推荐指

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    使用机学习描述

    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,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。 yield将使再次从同一行运行,因此,让我们分批加载据 模型架构和训练 如前所述,我们的模型每个点都有两个输入,一个输入特征矢量,另一个输入部分文字。

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    片简历】Vue.js线简历编辑;片简历(二)

    -- --> 上一篇:【片简历】Vue.js线简历编辑&片简历(一) 上一期的文章中,我们已经把需求分析的差不多了。 那么我觉得这里面有二个难点, 一是html简历页面,片并下载; 二是据库结构的设计,这个例子中,我选用的是MongoDB; <! -- --> html片下载的原理其实很简单,就是使用html2canvas.js, ? 这东西麻烦的地方片的清晰度,还有就是有些页面上的内容不出来。 那么这样下来,设计据库表、集合的工作,其实就变了设计json据的格式了。 下面是一个线编辑简历的粗原型, ? - 线简历编辑片简历】Vue.js线简历编辑&片简历(一) - 学简历系统 - pos结账 - 电商购物车 - reactJs留言板 - ...等 之前还有好多课程方面的积累

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    片简历】Vue.js线简历编辑&片简历(一)

    用vueJs做一个线简历编辑吧,应该很简单。可以保存、修改、复制简历的小应用。 <! -- 分析需求 --> 1、页面结构; 2、简历内容保存; 3、简历多版本; 4、头上传预览; 5、片简历预览; <! -- 需求细化 --> 一、页面; vue-cli 二、简历内容保存; 1、收集页面中所有input、textarea、select等内容; 2、拼接为一个或几个json; 3、保存入mongodb 中; 三、简历多版本; 复制mongodb据,载入页面dom 四、头上传预览; 多种方案,canvas中插入img,或base64等 五、片简历预览; html2canvas <! -- 开发思路与步骤 --> 要做一个东西,先把需求分析清楚,大概分几个部分,这几个部分都啥功能。 然后再脑子里把每个部分要用到哪些技术?怎么实现?脑子里先过一遍。

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    ES6笔记(5)-- Generator

    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,因为你可以异步中同时使用 await 和 异步与异步的不同之处于,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。 中,实际上都是 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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    分类和分割?来挑战基于 TensorFlow 的注解

    原因无他:利用神经网络来贴合实际的注释,需要结合最新的计算机视觉和机翻译技术,缺一不可。对于为输入文字注解,训练神经注解模型能使其功几率最大化,并能新奇的描述。 举个例子,下便是 MS COCO 据集上训练的神经注解,所输出的潜注解。 ? 而作为结果的注解模型,需要平衡对视觉线索和自然语言的理解。 这两门传统上泾渭分明、并不相关的领域之间所产的交集,有潜力业内产广泛的影响。 TensorFlow 提供了一个 wrapper ,来对给定输入、输出维度 LSTM 层。 局限性 对于学习把映射到人类级别的文字注解,该神经注解提供了一个十分有用的框架。铜鼓偶大量—注解据上训练,该模型学会了通过视觉特征抓取相关语义信息。

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    教你真实据上应用线性滤波

    线性滤波和卷积神经网络这两种方式中发的计算除了我们要从据中学习到的卷积核参外是完全一样的。 我们可以画出如下的线性滤波与卷积神经网络间的联系: ? x 方向上的 Sobel 滤波 首先,我们需要定义一组辅助来对进行预处理。据集被加载后,被转换灰度形式,强度范围被归一化然后对据集中的每个进行线性滤波。 ? 我们仅对单通道使用线性滤波。实际上,这意味着模型被训练将灰度转换后的到 Sobel 过滤后的的映射。 接下来,我们定义一个模型:单层,单核的线性激活的卷积网络。 下面的中,我们可以观察到模型和笑脸滤波测试上产了一个类似笑脸的形状。 与 Sobel 滤波滤波的类似,模型产也由从据中学习到了 Sobel 滤波的特性,区分笑脸滤波滤波的和模型输出的是非常难区分的。 ?

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    从潜向量 - 第二部分

    用分类网络代替判别 经典的GAN模型使用二分类判别来判断是否来自真实训练集合。判别是一个相对容易的机学习任务,而且很容易训练。 的工作就是尝试对给定的属于某一类字的潜变量,一个,即,使分类的softmax的输出为该类的概率最大化。它不仅需要一个真实的MNIST字,还必须一个看起来某个类的。 变分自编码损失 原本VAE有两个用途:将来自MNIST据集的样本编码近似单位高斯变量(我们的模型中,一个潜矢量由32个值组)的小的实矢量,并且与训练看起来很。 所以这个模型中,我们将用前面章节中使用的分类的损失代替素重构损失,来最小化softmax的误差。 而且,我们可以用一步同时训练模型和VAE潜误差! 较粗的线条表示初始权重会比较大,而细线则相反。初始化这些块,以便它们可以有趣的

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