每一个以扩展名py结尾的Python源代码文件都是一个模块。 在模块中定义的全局变量、函数都是模块能够提供给外界直接使用的工具。...步骤： 1、新建pyzxw_分隔线模块.py l 复制之前打印多条分隔线的的代码内容，最后一行print代码除外 l 增加一个字符串变量 name = "Python自学网" 2、新建pyzxw_体验模块...模块名 import pyzxw_分隔线模块 # 使用模块中函数 pyzxw_分隔线模块.print_line('+', 50) # 使用模块中全局变量 print(pyzxw_分隔线模块.name)...图片： pyzxw_体验模块文件执行结果： 体验小结： 可以在一个Python文件中定义变量或者函数， 然后在另外一个文件中使用import导入这个模块， 导入之后，就可以使用 模块名.变量 或...模块名.函数 的方式，使用这个模块中定义的变量或者函数。
1、问题背景在Python中，我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为，但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时，事情就会变得复杂。...例如，我们想要创建一个装饰器，可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数，那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰的对象是一个方法，那么必须为类的每个实例实例化一个新的obj，并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题：使用inspect模块来获取被装饰对象的签名。...如果被装饰的对象是一个方法，则将obj绑定到self。如果被装饰的对象是一个函数，则实例化obj。返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。...当这些函数/方法被调用时，dec装饰器会将obj绑定到self（如果是方法）或实例化obj（如果是函数）。然后，dec装饰器会返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。
对Function的直观理解Function与Module的差异与应用场景写一个简单的ReLU Function1.对Function的直观理解在之前的介绍中，我们知道，Pytorch是利用Variable...与普通Python或者numpy的运算不同，Function是针对计算图，需要计算反向传播的梯度。...在之前Variable的学习中，我们知道进行一次运算后，输出的Variable对应的creator就是其运行的计算，如y = relu(x), y.creator，就是relu这个Function。...计算过程 # 同时可以保存任何在后向传播中需要使用的变量值 self.save_for_backward(input_) # 将输入保存起来，在backward...类利用了Python __call__操作，使得可以直接使用对象调用__call__制定的方法 # __call__指定的方法是forward，因此下面这句MyReLU（）（input_）相当于
如果你是一名Python或者C++程序员，那你应该很熟悉命令式程序了。命令式程序按照我们的命令来执行运算过程。大多数Python代码都属于命令式，例如下面这段numpy的计算。...例如打印输出计算过程的中间值，或者使用宿主语言的条件判断和循环属性。 符号式程序更高效 我们在上一节讨论中提到，命令式程序更灵活，对宿主语言的本地化也更好。...当我们执行d.grad时，它递归地调用grad函数，把梯度值反向传播回来，返回每个输入值的梯度值。看起来似乎有些复杂。让我们思考一下符号式程序的梯度计算过程。下面这段代码是符号式的梯度计算过程。...这就意味着所有历史变量不能被垃圾回收，因为它们通过函数闭包被变量d所引用。那么，若我们只想计算d的值，而不想要梯度值该怎么办呢？ 在符号式程序中，我们声明f=compiled([D>)来替换。...大多数基于函数库（如cxxnet和caffe）的配置文件，都是为了一两个通用需求而设计的。计算每一层的激活函数，或是计算所有权重的梯度。
使用IceCream，你可以非常方便地查看函数的调用和返回值，这样就可以轻松追踪程序的执行流程。 安装IceCream 在开始之前，你需要确保安装了IceCream。...IceCream通过一个非常简单的函数ic()来工作。当你在代码中调用ic()并传递变量时，它会打印出变量的名称和值。这比普通的打印语句方便得多，因为你不需要手动编写变量的名称。...使用IceCream调试代码 现在让我们通过几个简单的例子来看看如何在实际的Python代码中使用IceCream。 示例1：检查变量值 假设你在编写一个程序来计算用户的年龄。...你可以使用IceCream来检查计算过程中的变量值： from icecream import ic def calculate_age(birth_year): current_year =...IceCream是一个非常有用的工具，可以使Python代码的调试过程变得轻松有趣。通过简单的ic()函数，你可以快速查看变量的值，跟踪函数的调用和返回值，甚至自定义输出格式。
梯度是微积分中一个很重要的概念，之前提到过梯度的意义 在单变量的函数中，梯度其实就是函数的微分，代表着函数在某个给定点的切线的斜率 在多变量函数中，梯度是一个向量，向量有方向，梯度的方向就指出了函数在给定点的上升最快的方向...梯度下降算法的实例 我们已经基本了解了梯度下降算法的计算过程，那么我们就来看几个梯度下降算法的小实例，首先从单变量的函数开始 单变量函数的梯度下降 我们假设有一个单变量的函数 函数的微分 初始化，起点为...学习率为 根据梯度下降的计算公式 我们开始进行梯度下降的迭代计算过程： 如图，经过四次的运算，也就是走了四步，基本就抵达了函数的最低点，也就是山底。...，同时对结果不会有影响 y 是数据集中每个点的真实y坐标的值 h 是我们的预测函数，根据每一个输入x，根据Θ 计算得到预测的y值，即 我们可以根据代价函数看到，代价函数中的变量有两个，所以是一个多变量的梯度下降问题...但在这之前，需要说明一点，就是为了方便代码的编写，我们会将所有的公式都转换为矩阵的形式，python中计算矩阵是非常方便的，同时代码也会变得非常的简洁。
串口的使用（67页），类似于点对点的网络，使得其可以与其他单片机或各种支持串口通信的设备交互信息。 时间控制函数也需要理解后再掌握其用法。...Serial Call Response ASCII：使用呼叫和响应（握手）方法发送多个变量，并在发送之前对值进行ASCII编码。 Serial Event：演示SerialEvent（）的使用。...Virtual Color Mixer：将多个变量从Arduino发送到您的计算机，并在Processing或Max / MSP中读取它们。...While Statement Conditional：如何在读取按钮时使用while循环校准传感器。 6.传感器 Sensors ADXL3xx：读取ADXL3xx加速度计。...Keyboard Reprogram：在Arduino IDE中打开一个新窗口，并使用简单的闪烁程序重新编程Leonardo。 Keyboard Serial：从串行端口读取一个字节，然后发回键击。
基本用法 1：Jupyter 单元格魔法函数 handcalcs 的设计初衷是在 Jupyter Notebook 或 Jupyter Lab 中作为单元格魔法函数来使用。...基本用法 2：函数装饰器 @handcalc() 除了在 Jupyter cell 中使用外，在 Python 的函数中也可以使用 handcalcs。...，其中 locals 是函数命名空间范围内所有变量的字典。...而使用 handcalcs，只需添加注释标签# Parameters 就能让参数以三列的形式显示出来： 而有些公式的计算过程非常繁琐，也会占用大量显示空间，只需使用标签# Short 就能让运算过程的显示行数减少...那么，你需要使用# Symbolic 标签： handcalcs 的功能本身还可以解决编程中的小问题，即在 Python 中，显示多个变量的值通常需要多个 print() 语句，而使用 handcalcs
损失计算是基于预测值和实际值之间的差异来做的。如果预测值与实际值相差甚远，损失函数将得到一个非常大的数值。 Keras 是一个创建神经网络的库，它是开源的，用 Python 语言编写。...backend 是一个 Keras 库，用于执行计算，如张量积、卷积和其他类似的活动。...什么是自定义损失函数？ ---- 对于不同的损失函数，计算损失的公式有不同的定义。在某些情况下，我们可能需要使用 Keras 没有提供的损失计算公式。...在这里我们除以 10，这意味着我们希望在计算过程中降低损失的大小。 在 MSE 的默认情况下，损失的大小将是此自定义实现的 10 倍。...你可以查看下图中的模型训练的结果： epoch=100 的 Keras 模型训练 结语 ---- 在本文中，我们了解了什么是自定义损失函数，以及如何在 Keras 模型中定义一个损失函数。
基本用法 1：Jupyter 单元格魔法函数 handcalcs 的设计初衷是在 Jupyter Notebook 或 Jupyter Lab 中作为单元格魔法函数来使用。...基本用法 2：函数装饰器 @handcalc() 除了在 Jupyter cell 中使用外，在 Python 的函数中也可以使用 handcalcs。...，其中 locals 是函数命名空间范围内所有变量的字典。...而有些公式的计算过程非常繁琐，也会占用大量显示空间，只需使用标签# Short 就能让运算过程的显示行数减少： ? 反之，如果你比较喜欢推导等式对齐的方式，可以使用# Long 标签显示。...handcalcs 的功能本身还可以解决编程中的小问题，即在 Python 中，显示多个变量的值通常需要多个 print() 语句，而使用 handcalcs 能让事情变得简单许多： ?
对于想要真正将Power BI学以致用的朋友，这也是务必要攻克的难点：从了解它的计算过程，到通过大量的案例实践来巩固并达到灵活运用，甚至形成一些常用套路。...今天，我们来讲这么一个例子（示例数据下载链接：https://share.weiyun.com/PLdpvDP3）： 计算某工人所在的工序设备下的所有人的总工时，但在结果表中要隐藏工序设备...这个看起来有点儿矛盾的问题，如果理解了CALCULATE函数的计算过程，其实也不难。...其计算顺序为： 先在原始上下文上计算显式筛选器（如这里的VALUES工序、设备），最后再使用调节器函数调整筛选器（如这里的ALL和以后要讲的KEEPFILTERS等）。...同时对照其中CALCULATE函数的6个计值步骤，再回头看一下本案例的内容，可能非常有助于加深理解哦。
根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的梯度 ，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快！...梯度是微积分中一个很重要的概念，之前提到过梯度的意义 在单变量的函数中，梯度其实就是函数的微分，代表着函数在某个给定点的切线的斜率 在多变量函数中，梯度是一个向量，向量有方向，梯度的方向就指出了函数在给定点的上升最快的方向...而我们需要朝着下降最快的方向走，自然就是负的梯度的方向，所以此处需要加上负号 梯度下降算法的实例 我们已经基本了解了梯度下降算法的计算过程，那么我们就来看几个梯度下降算法的小实例，首先从单变量的函数开始...image.png 我们可以根据代价函数看到，代价函数中的变量有两个，所以是一个多变量的梯度下降问题，求解出代价函数的梯度，也就是分别对两个变量进行微分 ?...但在这之前，需要说明一点，就是为了方便代码的编写，我们会将所有的公式都转换为矩阵的形式，python中计算矩阵是非常方便的，同时代码也会变得非常的简洁。
梯度是微积分中一个很重要的概念，之前提到过梯度的意义 在单变量的函数中，梯度其实就是函数的微分，代表着函数在某个给定点的切线的斜率 在多变量函数中，梯度是一个向量，向量有方向，梯度的方向就指出了函数在给定点的上升最快的方向...梯度下降算法的实例 我们已经基本了解了梯度下降算法的计算过程，那么我们就来看几个梯度下降算法的小实例，首先从单变量的函数开始 单变量函数的梯度下降 我们假设有一个单变量的函数 函数的微分 初始化，起点为...学习率为 根据梯度下降的计算公式 我们开始进行梯度下降的迭代计算过程： 如图，经过四次的运算，也就是走了四步，基本就抵达了函数的最低点，也就是山底 img 多变量函数的梯度下降 我们假设有一个目标函数...，代价函数中的变量有两个，所以是一个多变量的梯度下降问题，求解出代价函数的梯度，也就是分别对两个变量进行微分 img 明确了代价函数和梯度，以及预测的函数形式。...但在这之前，需要说明一点，就是为了方便代码的编写，我们会将所有的公式都转换为矩阵的形式，python 中计算矩阵是非常方便的，同时代码也会变得非常的简洁。
你不仅能掌握理论，还能看到深度学习如何应用到产业中。我们将需要使用 Python 和 TensorFlow 来实现所有的项目，课程中也会教这一部分。...如上所示为 Logistic 回归的主要过程，我们先根据初始化的参数计算激活值 a，再根据预测值与标注值之间的差距计算损失函数，最后推导损失函数对各参数的梯度就能使用梯度下降更新参数。...第四课介绍卷积神经网络，卷积神经网络主要用于处理空间型数据，如图像、视频等，因此在计算机视觉中应用甚广。在这一部分课程期间有一个期中测验，可以帮助你重温之前学习过的内容。...序列模型主要用于处理序列型数据，如音乐、语音、文本等。序列模型主要以循环神经网络为代表，本课将介绍 RNN 的基础结构、类型、计算过程等，并以语言建模作为典型案例进行分析。...如上展示了循环网络的基本结构，它只使用前一个时间步的隐藏单元信息和当前时间步的输入信息，并利用相同的函数计算下一个隐藏单元的值。 ? 完成这些课程后，就可以开始准备最终项目了。
“在之前的文章中，我们提到了不同振动试验规范的对比方法，未来几篇文章将详细介绍用ERS & FDS 的方法来进行对比。...本篇简要介绍ERS & FDS 的计算过程，以及在计算过程中如何构造传递函数H” 00 — 前言 产品在受到振动激励时，常见失效有两种：结构瞬断、结构疲劳损伤。...4B -> Step 5B -> Step 6B 02 — 传递函数H 图2 Step 2中，传递函数H(jw)的构造是整个计算过程中遇到的第一个问题。...图3 传递函数H(jw)的数学计算过程如图4。 ? 图4 图4 中，时域方程到频域方程的转换是一个理解难点，下面将进行解释。...因为并不关注ERS & FDS具体的值，关注的是不同试验规范下ERS & FDS的对比，所以工程中可以进行此假设计算。 后续文章将介绍如何在频域上对ERS & FDS进行直接结算。
探讨了如何在前端开发中编写可复用的界面元素。本篇文章将从性能和算法的角度比较 Binding.scala 和其他框架的渲染机制。...这种精确的映射关系，描述了数据之间的关系，而不是 ReactJS 的 render 函数那样描述运算过程。...所以当数据发生改变时，只有受影响的部分代码才会重新计算，而不需要重新计算整个 @dom 方法。...注意，status 并不是一个普通的函数，而是描述变量之间关系的特殊表达式，每次渲染时只执行其中一部分代码。比如，当 count 改变时，只有位于 count.bind 以后的代码才会重新计算。...由于 val startTime = new Date 位于 count.bind 之前，并不会重新计算，所以会一直保持为打开网页首次执行时的初始值。
一个使用了CALCULATE函数的公式，到底是怎么样计算得到它的结果的？如果没有真正搞懂CALCULATE函数计值流（计算过程）的话，即使这个公式很简单，也可能会无法理解！...比如下面这个例子，建一个计算列（带行上下文）写的简单公式，如果你把它的计算过程搞清楚了，相信你对CALCULATE函数的理解又进了一大步。...这个公式的计算过程到底是怎样的？ 建议自己先尝试画一下计算过程，看看跟我下面的分析是否一致。 前面，我写过关于CALCULATE函数计值流的文章：《666，Calculate计值流记不住？...其中，关于CALCULATE函数的计值流，提炼为“备、拷、转、调、叠、算”： 下面，我们再用这个方法，来剖析这个计算列的计算过程： 1、“备”：准备显式筛选器 显然，这个公式里只有一个显式筛选器参数...所以，对于每一行，都会筛选出产品大类为文具的表，这个表包括“产品名称”、“产品大类”、“销售额”三列，即会生成3个对应的筛选器，且这些筛选器对应的值为筛选结果表中列的所有值： 2、“拷”：拷贝原有筛选上下文
根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的梯度 ，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快！...梯度是微积分中一个很重要的概念，之前提到过梯度的意义 在单变量的函数中，梯度其实就是函数的微分，代表着函数在某个给定点的切线的斜率 在多变量函数中，梯度是一个向量，向量有方向，梯度的方向就指出了函数在给定点的上升最快的方向...0x02 实例 我们已经基本了解了梯度下降算法的计算过程，那么我们就来看几个梯度下降算法的小实例，首先从单变量的函数开始，然后介绍多变量的函数。...学习率也可以随意的设置，这里设置为0.4 ? 根据梯度下降的计算公式 ? 我们开始进行梯度下降的迭代计算过程： ?...但在这之前，需要说明一点，就是为了方便代码的编写，我们会将所有的公式都转换为矩阵的形式，python中计算矩阵是非常方便的，同时代码也会变得非常的简洁。
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