固定高度：在父标签里面加一个其他的标签 2....view 处理, view 再调用相应的 Model 和 Template 10.python如何进行内存管理的，内存泄漏的原因，怎么避免 内存管理： 1.引用计数：赋值计数器+1，删除-1...以及各自的优势 python是动态类型的解释型语言，代码简洁易懂 go是静态类型的编译型语言，天生支持高并发 23.列表推导式和生成器推导式 列表推导式占用内存，可以重复利用 生成器推导式节省内存，但不可重复利用..._str__ 利用 print 函数打印一个对象时触发 __repr__ 当没有 __str__ 方法时触发 __repr__ 方法, 返回数据本身 __enter__() 和 __exit...两个栈实现一个队列 入队：元素进栈A 出队：先判断栈B是否为空，为空则将栈A中的元素 pop 出来并 push 进栈B，再栈B出栈，如不为空则栈B直接出栈 26.使用yield实现一个协程 def consumer
顺序执行 编写完Python代码后，系统是按照由第一行依次往下的顺序一行一行的执行代码，因此编写代码的时候要注意代码实现的效果是否符合顺序要求。...变量名中不能包含空格。 kevin wang X kevin 123 X 3. 在python中具有特殊用途的单词，不能用作变量名。...如：for, print …… 打印算式及变量 变量是数据的代号，如同人的名字一样，可以存放数字和字符串。 使用print命令打印算式时，会先计算版式，再执行print()命令，把结果打印在输出区。...python中，算式的计算顺序和数学中是一样的。 打印变量时，打印的是变量的值。变量名的两边一定不能有引号，加了引号就会变成一个字符串。 input()命令 input()命令：用来获取信息。...语句的时候，程序会判断if后面的条件是否成立: 条件成立，执行if语句的下级代码 条件不成立，跳过if语句的下级代码 当需要处理一种特殊情况时，使用一个if语句就可以解决问题。
，先简单了解一下Redis数据库的基本操作。...0 数据库，可以通过以下命令进行切换： SELECT db 可以看到，我们成功切换到1数据库： Python连接Redis数据库 讲完Redis数据库的简单操作，我们先讲解一下如何通过Python...string类型； 元素具有唯一性，不重复（这一点类似Python的set）。...判断元素是否在集合中： SISMEMBER key member Python操作 添加元素： r.sadd("set0", "s1", "s2") r.smembers("set0") Output...： 元素为string类型； 元素具有唯一性，不重复； 元素之间有序，每个元素都会关联一个double类型的score，表示权重，通过权重将元素从小到大排序，不同元素之间的权重可以相同。
感知器 在上图中，x0, x1, x2, x3...x(n)代表该网络的输入（独立变量），每一个输入在经过所谓的树突时都要乘以相应的权重。...因此，在训练过程中卡顿的可能性较小。 4. 整流线性单元-（ReLu） ReLu是CNN和ANN中最常用的激活函数，范围从零到无穷大。[0，∞] ?...但如果是具有许多权重的复杂神经网络，该方法将因维数太高而无法实现。 分批梯度下降 它是一阶迭代优化算法，在训练具有不同权重模型的过程中找到最小成本值（损失）。 ?...随机梯度下降 在SGD中，我们一次获取一行数据，通过神经网络运行该数据，然后调整权重。对于第二行，我们运行它，然后比较Cost函数，然后再次调整权重。 SGD帮助我们避免了局部极小值的问题。...学习率决定了我们更新权重的程度。 步骤6→重复步骤1至5，并在每次比较后更新权重（强化学习） 步骤7→当整个训练集通过ANN时，就完成了。 结论 ?
取而代之的是，我们得到了一堆奇怪的内容，如果我们不提供这是默认的Python字符串表示形式。 因此，在面向对象的编程中，我们通常希望在类中提供对象的字符串表示形式，以便在打印对象时获得有用的信息。...def __repr__(self): return "lizardnet" 这一次，当我们将网络传递给print函数时，我们在类定义中指定的字符串将代替Python的默认字符串打印出来。...这是由于权重张量在高度和宽度轴上均为2阶。...我们在这里可以看到的模式是权重张量的高度具有所需输出特征的长度和输入特征的宽度。 一、矩阵乘法 这个事实是由于矩阵乘法是如何执行的。让我们通过一个较小的示例来了解这一点。 ? 假设我们有两个2阶张量。...当我们更改矩阵内的权重值时，实际上是在更改此函数，而这恰恰是我们在搜索网络最终逼近的函数时要执行的操作。 让我们看看如何使用PyTorch执行相同的计算。
1、一行代码实现1--100之和 利用sum()函数求和 ? 2、如何在一个函数内部修改全局变量 利用global 修改全局变量 ?...多进程中因为每个进程都能被系统分配资源，相当于每个进程有了一个python解释器，所以多进程可以实现多个进程的同时运行，缺点是进程系统资源开销大 6、python实现列表去重的方法 先通过集合去重，在转列表...18、数据表student有id,name,score,city字段，其中name中的名字可有重复，需要消除重复行,请写sql语句 select distinct name from student...if elif条件判断，可以把最有可能先发生的条件放到前面写，这样可以减少程序判断的次数，提高效率 49、简述mysql和redis区别 redis： 内存型非关系数据库，数据保存在内存中，速度快 mysql...：关系型数据库，数据保存在磁盘中，检索的话，会有一定的Io操作，访问速度相对慢 50、遇到bug如何处理 1、细节上的错误，通过print（）打印，能执行到print（）说明一般上面的代码没有问题，分段检测程序是否有问题
1、一行代码实现1--100之和 利用sum()函数求和 ? 2、如何在一个函数内部修改全局变量 函数内部global声明 修改全局变量 ?...多进程中因为每个进程都能被系统分配资源，相当于每个进程有了一个python解释器，所以多进程可以实现多个进程的同时运行，缺点是进程系统资源开销大 6、python实现列表去重的方法 先通过集合去重，在转列表...18、数据表student有id,name,score,city字段，其中name中的名字可有重复，需要消除重复行,请写sql语句 select distinct name from student...：关系型数据库，数据保存在磁盘中，检索的话，会有一定的Io操作，访问速度相对慢 50、遇到bug如何处理 1、细节上的错误，通过print（）打印，能执行到print（）说明一般上面的代码没有问题，分段检测程序是否有问题...它对表的大小有要求，不能建立太大的表。所以，这类数据库只使用在相对较小的数据库表。
用Python和上述Keras库来给图像分类 让我们学习如何使用Keras库中预训练的卷积神经网络模型进行图像分类吧。 新建一个文件，命名为classify_image.py，并输入如下代码： ?...第65行，从磁盘加载输入图像，inputShape调整图像的宽度和高度。 第66行，将图像从PIL/Pillow实例转换为NumPy数组。...最后，第76行调用相应的预处理功能来执行数据归一化。 经过模型预测后，并获得输出分类： ? 第80行，调用CNN中.predict得到预测结果。...然后，第85行和第86行将前5个预测(即具有最大概率的标签)输出到终端 。...我建议先直接去读Keras中这些代码，遇到不了解的知识点再去查找其他资料。
手动搜索超参数的目标通常是最小化受限于运行时间和内存预算的泛化误差。我们不去探讨如何确定各种超参数对运行时间和内存的影响，因为这高度依赖于平台。...关于这种效应，我们知之甚少(不会发生于一个凸损失函数中)。调整学习率外的其他参数时，需要同时监测训练误差和测试误差，以判断模型是否过拟合或欠拟合，然后适当调整其容量。...在网格搜索中，其他超参数将在这两次实验中拥有相同的值看，而在随机搜索中，它们通常会具有不同的值。...因此，优化涉及探索(探索高度不确定的超参数，可能带显著的效果提升，也可能效果很差)和使用(使用已经却行效果不错的超参数------通常是先前见过的非常熟悉的超参数)之间的权衡。...相比于人类实践者手动搜索，考虑实验早期可以收集的信息量，这种方法是相当低效的，因为手工搜索通常可以很早判断出某组超参数是否是完全病态的。
227.什么是对称加密和非对称加密 228.冒泡排序的思想？ 229.快速排序的思想？ 230.如何判断单向链表中是否有环？...240.列表中有n个正整数范围在[0，1000]，进行排序； 241.面向对象编程中有组合和继承的方法实现新的类 242.找出1G的文件中高频词 243.一个大约有一万行的文本文件统计高频词 244.怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个...245.判断数据是否在大量数据中 51.内存泄露是什么？如何避免？ 内存泄漏指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存。...可以通过 sys.getrefcount(obj) 来获取对象的引用计数，并根据返回值是否为0来判断是否内存泄露 52.python常见的列表推导式？...缺省参数指在调用函数的时候没有传入参数的情况下，调用默认的参数，在调用函数的同时赋值时，所传入的参数会替代默认参数。 *args是不定长参数，它可以表示输入参数是不确定的，可以是任意多个。
这个过程重复进行，直到找到解决方案或探索完所有可能的路径。DFS通常使用递归实现，这使得代码简洁易读。它利用栈（递归调用栈）来记录访问路径，从而实现回溯功能。...重复状态处理（一定要仔细）： 在搜索过程中可能会遇到重复状态，如果不加以处理，可能会导致算法陷入无限循环。通常使用访问标记（如访问数组）来避免重复访问。...2 洛谷 P1030 [NOIP2001 普及组] 求先序排列 题目描述 给出一棵二叉树的中序与后序排列。求出它的先序排列。...（约定树结点用不同的大写字母表示，且二叉树的节点个数 ≤8） 输入格式 共两行，均为大写字母组成的字符串，表示一棵二叉树的中序与后序排列。 输出格式 共一行一个字符串，表示一棵二叉树的先序。...所以我们把解题交给dfs,重重递归解决问题： 首先通过后序遍历 ， 我们可以确定根节点 （输出打印） 通过在中序遍历中找到根节点的位置，可以区分左右子树 区分出左右子树后，就可以继续寻找左右子树的根节点
当妻子打印程序员的消费记录清单时（妻子事务提交），发现花了1.2万元，似乎出现了幻觉，这就是幻读。...这种级别下，“脏读”、“不可重复读”、“幻读”都可以被避免，但是执行效率奇差，性能开销也最大，所以基本没人会用。 Innodb如何解决幻读 在快照读读情况下，mysql通过mvcc来避免幻读。...如果程序较小的话没有什么影响，但是当程序稍大的话加载就会比较吃力。 new对象不能调用类的私有属性，方法。...行级锁 MyISAM只支持表级锁，InnoDB支持行级锁和表级锁，默认为行级锁 事务支持 MyISAM不支持事务，InnoDB支持事务，并具有提交和回滚事务的能力 外键支持 MyISAM不支持外键，InnoDB...4.如果要查询的资源在本地DNS服务器没有，但是该服务器已经缓存了此网址的映射关系，则调用这个IP映射，此解析不具有权威性。
关于单层中的神经元，它们都接收完全相同的输入值，如果它们都具有相同的内部参数，则它们将进行相同的计算并且输出相同的值。为了避免这种情况，需要随机化它们的初始权重。...TensorFlow有自己的命令行参数模块，这是一个围绕Python argparse的小封装包。 在这里使用它是为了方便，但也可以直接使用argparse。 在代码开头两行中定义了命令行参数。...在训练完成后，最终模型在测试集上进行评估（记住，测试集包含模型到目前为止还没有看到的数据，使我们能够判断模型是否能推广到新的数据）。...让我们看看TensorBoard相关的代码。 在 two_layer_fc.py 我可以看到以下代码: ? 这三行中的每一行都创建一个汇总操作。...在“事件”标签中，我们可以看到网络的损失是如何减少的，以及其精度是如何随时间增加而增加的。 ? tensorboard图显示模型在训练中的损失和精度。
生成方法是先对每种形状（0~3的形状state，重复的不考虑）列出地上的目标位置，通过bfs寻路看能不能通过操作达成，得到实际可到达的moves 给possible moves排序(heuristic...初始时以高度和作为评判标准。 从零开始进展缓慢，于是改用“残局”模式，手动玩了30~40块左右，再让求解器在这个基础上继续执行。...>保存(String是游戏当前“棋盘”的一种编码形式)，key为当前的brick_count，这样内存过大时可以释放掉一些brick_count较小的entry。...] 有消除时判断现有方块总数，少于164的放弃（168的试了几轮，很快会失败） 少于168的概率性放弃 [FPCoZTJSe77L6WiW.png] 这时大概103W 最后的小优化 因为序列固定，生成了一些间隔比较大的..."I"和"J"的序号列表(HashSet)，在评估函数中判断如果在这些方块时没有达到3消或4消，就概率性放弃。
错误数据 该类脏数据常常出现在网站数据库中，是指由于业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断或错误操作直接写入后台数据库造成的，比如字符串数据后紧跟一个回车符、不正确的日期格式等。...2.中文语料清洗 前面已将Python爬取的中文文本语料进行了分词处理，接下来 需要对其进行数据清洗操作，通常包括停用词过滤和特殊标点符号去除等，而对于空值数据、重复数据，作者更建议大家在数据爬取过程中就进行简单的判断或补充缺失值...核心代码是for循环判断分词后的语料是否在停用词表中，如果不在则添加到新的数组final中，最后保留的就是过滤后文本，如图所示。...ti是一系列相互之间不同的特征词，i=1,2,…,n。wi(d)是特征词ti在文档d中的权重，它通常可以被表达为ti在d中呈现的频率。...TF-IDF公式推导如下所示： TF-IDF技术的核心思想是如果某个特征词在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来做权重计算。
比如下面的代码： x = 10x = x + 2 如果从数学上理解 x = x + 2 那无论如何是不成立的，在程序中，赋值语句先计算右侧的表达式 x + 2 ，得到结果12，再赋给变量x。...具有相同缩进的代码被视为代码块，上面的3，4行 print 语句就构成一个代码块（但不包括第5行的print）。如果 if 语句判断为 True，就会执行这个代码块。...print 'adult' 如果我们想判断年龄在18岁以下时，打印出 ‘teenager’，怎么办？...访问Set 由于set存储的是无序集合，所以我们没法通过索引来访问。 访问 set中的某个元素实际上就是判断一个元素是否在set中。...，只需要判断该字符串是否在set中： x = '???'
在错误率和特征子集的维数之间进行折中。 上述3个问题都是一个NP难问题，当特征维度较小时，实现起来可行，但是当维度较大时，实现起来的复杂度很大，所以实际应用中很难实用。...评价函数的设计在不同的应用场景下会不同，比如有的会根据其分布是否均匀判断，或者看对最终模型的效果进行判断。每种评价函数各有优劣，所以需要根据实际情况进行选择。...根据第三章提到的ReliefF算法过程，先编写ReliefF函数程序，用来计算特征属性，再编写主程序，在主程序中调用该函数进行计算，并对结果进行分析，绘图，得到有用的结论。 程序统一在最后贴出。...块厚度属性的特征权重在0.19-25左右变动，也是权重极高的一个，说明该特征属性在乳腺癌患者检测指标中是相当重要的一个判断依据。...d1 = zeros(1,0) ;%先置0,d1是与R的距离，是不是同类在下面判断 9 d2 = zeros(1,0) ;%先置0,d2是与R的距离 10 %D1,D2是先传入的参数，在ReliefF
np.sum(data.duplicated()) # 52份相同的 所以让我们删除重复的行。索引保持不变。...删除重复行之后，我们只剩下7561条tweet（完整性检查，如前所述），这是本教程中可使用的数量。 然而，对于NLP来说，7561个数据点仍然相对较少，特别是如果我们使用深度学习模型的话。...这通常是通过查找字典来判断是否是前缀和后缀来完成的，这使得它的计算速度很快。 然而，这是一个性能权衡。在英语中，一些词缀会完全改变词义，从而产生准确的特征表示。...关于： 不同情况下的词，如cake vs Cake， 标点符号 停用词 数字 提及 标签 URL网址 在决定如何处理这些元素时，我们必须考虑数据的上下文，并将其与挑战相协调。...这样就可以在训练集中的每个tweet上调用它。
cProfile 在讨论CPU分析时，最常用的工具之一是cProfile，主要是因为它内置在CPython2和PyPy2中。...您可以看到脚本中的函数调用如下： 1、第一行：Python文件名，行号和方法名称 2、第二行：代码块占用全部时间的百分比 3、第三行：括号中，方法本身占全部时间的百分比...4、第四行：调用函数的次数 例如，在顶部的第三个红色方块中，方法primes占用了98.28％的时间，其中65.44％的内容在其中进行，调用了40次。...这在某些情况下很有用，例如多进程性能测量 line_profiler 此分析器在行级提供关于工作负载的信息。它使用Cython在C中实现，并将其与cProfile进行比较时发现其具有较小的开销。...您可以获得脚本的整个输出，并且在每行之前，您可以看到对其进行的调用次数，运行时间（秒），每次调用的时间和全局时间的百分比，pprofile为我们的输出添加了额外的行（如第44和50行，以（call）开头
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