最近太忙了，我就不分析代码了，有问题留言，或者私我QQ2835809579 希望对你有帮助，我是计算机学长川川，点个赞加个关吧。...原题： 定义一个函数int fun(int n)，用来计算整数的阶乘，在主函数中输入一个变量x，调用fun(x)输出x及以下的阶乘值。 输入输出示例 输入：5 输出： 1!=1 2!=2 3!...输入一个正整数n，输出n！...=%d\n",n, fun(n)); //调用函数计算阶乘 return 0; } int fun(int n) //定义计算n！...的函数 { int fact = 1; for (int i = 1; i 1到n { fact = fact*i; }
它是一种声明式的编程风格。它的主要焦点是“要解决什么”，而命令式风格的主要焦点是“如何解决”。它使用表达式而不是语句。计算表达式以产生值，而执行语句以分配变量。...print(s) 输出： 过滤后的字母是： e e Lambda 函数：在 Python 中，匿名函数意味着函数没有名称。...这可以通过添加实现现有方法的新类来完成，而现有类则不作任何处理。 当你有一组固定的东西时，函数式语言是很好的，并且随着你的代码的发展，你主要是在现有的东西上添加新的操作。...这可以通过添加使用现有数据类型进行计算的新函数来完成，而现有函数将被单独保留。 函数编程面向对象编程这种编程范式强调函数的使用，其中每个函数都执行特定的任务。这种编程范式基于面向对象的概念。...它使用递归进行迭代。它使用循环进行迭代。它支持并行编程。它不支持并行编程。此编程范例中的语句在执行时不需要遵循特定的顺序。这种编程范式中的语句需要遵循一个顺序，即执行时自底向上的方法。
由于神经网络受到人类大脑运作的松散启发，因此术语单位用于表示我们在生物学上认为的神经元。就像神经元在大脑周围传递信号一样，单位将先前单位的某些值作为输入，执行计算，然后将新值作为输出传递给其他单位。...在您的文件中，设置以下变量和值： learning_rate = 1e-4 n_iterations = 1000 batch_size = 128 dropout = 0.5 学习率表示在学习过程的每个步骤中参数将调整很多...每当网络迭代一批更多的训练图像时，它就会更新参数以减少损失，以便更准确地预测所显示的数字。测试过程包括通过训练图形运行我们的测试数据集，并跟踪正确预测的图像数量，以便我们可以计算准确度。...该过程涉及四个步骤，这些步骤重复一定次数的迭代： 通过网络传播价值 计算损失 通过网络向后传播值 更新参数 在每个训练步骤中，稍微调整参数以尝试减少下一步的损失。...将以下代码添加到您的文件中以测试图像并打印输出的标签。
Orb标记表示引擎将在运行时计算模板的动态元素。 如果你熟悉FreeMarker，这种类型的语法将不会完全陌生。 1....此模板展示了可以在简单文本中嵌入表达式。当计算结果时，输出可能如下所示： Hello, Ms....转义@符号 当然，由于@符号用于表示orb-tag的开头，因此您可能需要对其进行转义，以防止其被编译器处理。幸运的是，只有一种情况，即当你实际上需要输出‘@{‘字符串在您的模板上时。...1. @{} Orb表达式 @{}表达式是orb-tag的最基本形式。它包含一个对字符串求值的值表达式，并附加到输出模板中。...多重迭代 您可以通过逗号分隔迭代在一个foreach循环中一次性迭代多个集合： @foreach{var1 : set1, var2 : set2} @{var1}-@{var2} @end{} 6
安装 PyTorch 我们将在本节中安装 PyTorch。 NumPy 是本章必不可少的库，在您安装 PyTorch 时，NumPy 会自动为您安装它的依赖项。...在训练可能具有计算挑战性和昂贵成本的模型时，这些优势非常重要。 此外，当它没有预测正确的类别时，它具有很高的惩罚作用。...我们可以使用这些迭代器对象遍历周期时对数据进行迭代。 在本秘籍中，我们将从数据集中开发这些迭代器。 您将需要完成“开发数据集”秘籍中的步骤，因为我们将在此处使用该秘籍中的Dataset对象。...当True使用sort_key参数时，它将按降序对批量中的序列进行排序。 更多 还有其他类型的迭代器可用。...训练模型和解冻层 在本秘籍中，我们将为数据集的预定义迭代次数完成模型训练。 我们将在模型训练期间保存最佳模型。 一旦针对给定的周期数训练了模型，我们将使用最佳模型的权重加载模型。
我们在实现网络时遵循的步骤将是在 Karpathy’s CS231n 指南（https://cs231n.github.io/neural-networks-case-study/）中展示的基于 SQL...模型参数将会被作为上述查询结果的附加列添加。 接下来，我们将计算隐藏层的激活值。我们将使用含有元素 d0 和 d1 的向量 D 表示隐藏层。...上述查询的输出如下所示。 ? 这完成了从输入层到隐藏层的一次转换。现在，我们可以执行从隐藏层到输出层的转换了。 首先，我们将计算输出层的值。...在损失函数中包括这一函数将会惩罚那些权重向量中较大的值。 在查询当中，我们同样会计算训练样本的数量(num_examples)。这对于后续我们计算平均值来说很有用。...例如，前 10 次迭代的结果可以存储在一个中间表中。同一查询语句在执行下 10 次迭代时可以基于这个中间表。如此，我们就执行了 20 个迭代。这个方法可以反复使用，以应对更大的查询迭代。
注意：在回归器上调用R2 score时使用的score使用版本0.23中的multioutput='uniform_average'与r2_score的默认值保持一致。...双公式只适用于使用L2惩罚的线性求解器。当样本数> 特征数时，更推荐False。tol浮点数, 默认: 1e-4。两次迭代误差停止阈值。C浮点数, 默认: 1.0。正则化强度的逆；必须是正浮点。...像支持向量机一样，较小的值指定更强的正则化。fit_intercept布尔值, 默认: True。指定是否应将常数(A.K.偏差或截距)添加到决策函数中。...当给定的问题是二进制时，coef_形状是(1，n-特征)intercept_截距(a.k.a. bias)添加到决策函数中，即B值。如果fit_intercept截距设置为false，则截距设置为零。...注意：在回归器上调用score时使用的R score使用版本0.23中的multioutput='uniform_average'与r2_score的默认值保持一致。
图片来源：pexels.com 神经网络由具有权重和偏差的神经元组成。通过在训练过程中调整这些权重和偏差，以提出良好的学习模型。每个神经元接收一组输入，以某种方式处理它，然后输出一个值。...最大池是池化层最常用的，可在给定的KxK窗口中选择最大值。 全连接层：此图层计算最后一层的输出分。输出结果的大小为1x1xL，其中L是训练数据集中的类数。...从神经网络中的输入层到输出层时，输入图像将从像素值转换为最终的类得分。现已提出了许多不同的CNN架构，它是一个活跃的研究领域。...如果继续像这样迭代，模型会变得更好。第八次迭代看起来如下： 该线与数据拟合的很好。将在终端上看到以下内容： ? 完成训练后，在终端上看到以下内容： ?...([5, 5, 1, 32]) 用前一步骤中计算的权重张量卷积图像，然后为其添加偏置张量。
Set Set继承了 Collection接口，它本身也是一个接口，代表一种不能拥有重复元素的容器类型，更确切的说，集合不包含一对元素 e1和 e2 ，使得 e1.equals(e2) 。...通过 Set的一些实现，我们可以发现， Set是基于 Map进行实现的，所以 Set取值时不保证数据和存入的时候顺序一致，并且不允许空值，不允许重复值。...> c); 对于元素进行结构性操作的接口也有几个，这里需要注意的是，在添加元素的时候，如果该元素在集合中已经存在，会导致添加失败并返回一个false。.../** * 如果 set 中尚未存在指定的元素，则添加此元素 * @param e 被添加的元素 * @return 如果set中存在该元素，添加失败并返回false */ boolean add...Set接口的，而且具有一些的容错性，即 Set的不同子类之间也可以使用 equals方法来判断两个对象是否相等，而 hashCode方法的计算方式则是利用了迭代器，将每一项不为null的元素的哈希值相加而得到的
Set Set继承了 Collection接口，它本身也是一个接口，代表一种不能拥有重复元素的容器类型，更确切的说，集合不包含一对元素 e1和 e2 ，使得 e1.equals(e2) 。...通过 Set的一些实现，我们可以发现， Set是基于 Map进行实现的，所以 Set取值时不保证数据和存入的时候顺序一致，并且不允许空值，不允许重复值。...> c); 对于元素进行结构性操作的接口也有几个，这里需要注意的是，在添加元素的时候，如果该元素在集合中已经存在，会导致添加失败并返回一个false。.../** * 如果 set 中尚未存在指定的元素，则添加此元素 * @param e 被添加的元素 * @return 如果set中存在该元素，添加失败并返回false */boolean add(E...Set接口的，而且具有一些的容错性，即 Set的不同子类之间也可以使用 equals方法来判断两个对象是否相等，而 hashCode方法的计算方式则是利用了迭代器，将每一项不为null的元素的哈希值相加而得到的
在本文中，我们将在本文中为初学者学习一些有用的基本Python示例。本文还包括在python面试中提出的一些基本问题。让我们开始吧!!! 如何从列表中创建元组？...Python 有一个独特的功能，称为数组和列表中的负索引。 Python允许“从最后开始索引”，即负索引。 这意味着序列中的最后一个值的索引为 -1，倒数第二个值的索引为 -2，依此类推。...当您想要从可迭代对象的末尾（右侧）选取值时，可以利用负索引来获益。 什么是 Python 数据类型 SET，如何使用它？ “set”是一种 Python 数据类型，是一种集合。...装饰器仅用于向方法添加某些布局模式，而不会影响函数的结构。装饰器通常在他们将要改进的事件之前被确定。在使用装饰器之前，我们必须首先定义它的函数，即装饰器函数。...集合 − 集合是不按任何特定顺序排列的不相关项的集合。 例 (5, 2, 8, 1) 字典 - 字典是键和值对的集合，其中每个值都可以通过其键访问。项目的顺序/顺序无关紧要。
None：此维度将是迷你批次中的图像数量。这将在训练时知道。...为了在每次迭代时将不同的学习率传递给AdamOptimizer，您将需要定义一个新的占位符，并在每次迭代时向它提供一个新的值feed_dict。...这个断开连接通常被标记为“过度拟合”，当您看到它时，您可以尝试应用称为“丢失信息”的正则化技术。 ? 在丢失数据期间，在每次训练迭代中，您从网络中丢弃随机神经元。...不同的神经元将在每次迭代中被丢弃（并且您还需要按比例提升剩余神经元的输出，以确保下一层的激活不会移动）。当您测试网络的性能时，您将所有神经元都放回（pkeep=1）。...实际上，在最大池层中，神经元输出以2x2为一组进行处理，只保留最多一个。 有一种更简单的方法：如果您以2像素而不是1像素的速度滑过图像，则还会获得较少的输出值。
循环中引用迭代器变量 循环迭代器变量是一个在每次循环迭代中采用不同值的单个变量。如果我们一直使用一个变量，可能会导致不可预知的行为。...Addresses: 0xc00001e0e0 0xc00001e0e0 0xc00001e0e0 因为v是一个单一的值，但是每次迭代都有一个新的值并追加到out的切片中，这就不难解释都被最后一个元素覆盖了...1], out[2]) 输出： Values: 1 2 3 Addresses: 0xc00019a088 0xc00019a090 0xc00019a098 循环中使用goroutine 如下函数可能最后输出的都是...最终读取变量的时间是不确定的，从而 goroutine 中获取到变量的值不一定符合最初的预期。...解决方法也很简单，v 作为一个参数传入 goroutine 中，每个 v 都会被独立计算并保存到 goroutine 的栈中，从而得到预期的结果。
tf.Variable定义随时间修改的变量值 tf.placeholder在定义时不需要初始值 tf.Variable在定义时需要初始值 在 TensorFlow 中，可以使用tf.Variable.../img/09c14036-55e8-48e6-b22b-f126211aae0c.png)] 在 TensorFlow 中，前一图像中的添加操作将对应于代码y = tf.add( x1 + x2 +...用于创建 Keras 模型的顺序 API 在顺序 API 中，使用以下代码创建空模型： model = Sequential() 您现在可以将层添加到此模型中，我们将在下一节中看到。.../img/e0e1db8b-6a49-4e35-89a8-0acde4ad83cc.png)] 迭代中 R 平方的图如下： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-DEVcakta...此函数在内部使用softmax来缩放输出。 该函数计算模型之间的 softmax 熵（估计值y）和y的实际值。当输出属于一个类而不是一个类时，使用熵函数。在我们的示例中，图像只能属于其中一个数字。
我们在每次迭代中将其中每100个进行训练，因此系统将在500次迭代后看到所有数字被训练了一次。我们称之为“纪元（epoch）”。 ?...None：此维度将是迷你批次中的图像数量。这将在训练时知道。 mnist_1.0_softmax.py 第一行是我们的1层神经网络的模型。公式是我们在以前的理论部分中建立的公式。...Relu激活功能 在深层网络中，S形激活函数（sigmoid函数）实际上是相当有问题的。它压缩0和1之间的所有值，当您反复进行时，神经元输出及其渐变可以完全消失。...为了在每次迭代时将不同的学习率传递给AdamOptimizer，您将需要定义一个新的占位符，并在每次迭代时向它提供一个新的值feed_dict。...实际上，在最大池层中，神经元输出以2x2为一组进行处理，只保留最多一个。 有一种更简单的方法：如果您以2像素而不是1像素的速度滑过图像，则还会获得较少的输出值。
常量定义后值和维度不可变，变量定义后值可变而维度不可变。在神经网络中，变量一般可作为储存权重和其他信息的矩阵，而常量可作为储存超参数或其他结构信息的变量。 1....变量 变量是状态性的节点，输出的是它们当前的值，意味着它们可以在一个计算图的多次执行中保留它们的值。它们有一系列的有用特征，例如： 它们可以在训练期间或训练后保存到硬盘上。...在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么 TensorFlow 的计算图会非常大。...tf.clip_by_value(yhat,1e-10,1.0) 这一语句代表的是截断 yhat 的值，因为这一语句是嵌套在 tf.log() 函数内的，所以我们需要确保 yhat 的取值不会导致对数无穷大...不管用哪种方法，确保仅当你定义了计算图之后才创建一个 writer。否则，TensorBoard 中可视化的计算图将是不完整的。让我们添加 writer 到第一个例子中并可视化计算图。
每当循环语句在一个集合中的项中循环时，我们称之为一个「迭代」。 有两种方式可以访问集合中的项。第一种方式是通过它在集合中的键，也就是数组中的索引或对象中的属性。...然而，这个输出的顺序与初始化对象时创建的项的索引顺序不同。 在数组中使用for…in循环 在JavaScript中使用for...in循环来迭代数组时，在这种情况下，key将是元素的索引。...在IE中，当使用for...in循环时，它将遍历一开始就在数组中的四个项目，然后再遍历在索引3的位置添加的那一项。 迭代时进行更改 对属性的任何添加、删除或修改都不能保证有序的迭代。...除此之外，如果一个属性在迭代过程中被添加，那么它在迭代过程中可能会被访问，也可能根本不会被访问。 由于这些情况，最好避免在for...in循环中对一个对象进行任何修改、删除或添加。...「回调函数」是你传递给另一个方法或函数的函数，作为该方法或函数执行的一部分而被执行。当涉及到JavaScript中的forEach时，它意味着回调函数将在每个迭代中执行，接收迭代中的当前项作为参数。
最初collections模块的类型众多，在python3.3版本中将一部分抽象数据类型写进了collections.abc（abc，abstract base classes）中，后续将在python3.9...extend(iterable)#扩展deque的右侧，通过添加iterable参数中的元素。 extendleft(iterable)#扩展deque的左侧，通过添加iterable参数中的元素。...需注意的几个要点： deque在初始化时，可以接受一个任意可迭代类型或者为空，同时可接受一个缺省参数maxlen，如果不提供maxlen值，则默认不限长度 初始化如果提供maxlen参数，在append...利用Counter初始化时保留迭代元素出场顺序的特点： 字符串S和 T 只包含小写字符。在S中，所有字符只会出现一次。S 已经根据某种规则进行了排序。我们要根据S中的字符顺序对T进行排序。...由于 "d" 没有在S中出现, 它可以放在T的任意位置. "dcba", "cdba", "cbda" 都是合法的输出。
Set中不包含重复的元素，即Set中不存两个这样的元素e1和e2，使得e1.equals(e2)为true。...IteratorE> iterator() 返回以正确顺序在列表的元素上进行迭代的迭代器。...通过这个集合迭代，您可以获得每一条目的键或值并对值进行更改。但是，如果底层 Map 在Map.Entry 接口的setValue() 方法外部被修改，此条目集就会变得无效，并导致迭代器行为未定义。...有了TreeMap 实现，添加到映射的元素一定是可排序的。我们将在排序中详细介绍。 为了优化 HashMap 空间的使用，您可以调优初始容量和负载因子。...同步单个的操作也不安全（如果你迭代一个Vector，你还是要加锁，以避免其它线程在同一时刻改变集合）.而且效率更慢。当然同样有锁的开销即使你不需要，这是个很糟糕的方法在默认情况下同步访问。
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