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    8千Star,火遍Github的Python反直觉案例

    但有的时候,Python的一些输出结果对于初学者来说似乎并不是那么一目了然。...如有必要,举例说明 Output: >>>触发语句#一些让魔法变得容易理解的例子 #一些正常的输入 注意:所有的示例都在Python3.5.2版本的交互解释器上测试过,如果不特别说明应该适用于所有Python...: >>> some_dict[5.5] "Ruby" >>> some_dict[5.0] "Python" >>> some_dict[5] "Python" "Python" 消除了 "JavaScript...说明: Python 字典通过检查键值是否相等和比较哈希值来确定两个键是否相同。 具有相同值的不可变对象在Python中始终具有相同的哈希值。...当执行 some_dict[5] = "Python" 语句时, 因为Python将 5 和 5.0 识别为 some_dict 的同一个键, 所以已有值 "JavaScript" 就被 "Python

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    分数据概述和分经典网络模型总结

    一、常用数据概述 现有的数据主要分为两种类型 1、只采集HR图像的数据,如DIV2K,DIV8K等数据,对于此类数据可采用不同的退化方式获取相应的LR图像,从而构造匹配的LR-HR训练图像对...相较于合成数据,真实数据通常具有更真实的退化过程,适用于真实场景图像的分辨率重建....,通常是不均匀的,往往需要根据实际情况采取不同的策略再进行分辨率重建。...数据名称 图像数量/张 合成/真实数据(训练/验证/测试) 图像格式 图像内容 T91 91 合成数据(训练) PNG 包括动植物、人、车等局部纹理图像 Timofte 110 合成数据...100 合成数据(测试) PNG 包括不同类型的建筑图像 Manga109 109 合成数据(测试) PNG 包括来自日本漫画书的图像 PIRM 200 合成数据(100张验证、100张测试

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    LMQL 是 Python,帮助开发者使用大型语言模型

    LMQL 是 Python,帮助开发者使用大型语言模型 据其创作者表示,一种新的 Python 编程语言使开发者能够从大型语言模型中提取更多价值。...翻译自 How LMQL, a Superset of Python, Helps Developers Use LLMs 。...LMQL 有助于从 LLMs 中提取更多价值 Beurer-Kellner 告诉 The New Stack,LMQL 是 Python,它允许开发者在自然语言之上利用编程语言的正式方面。...然而,它也具有命令式语言(如 C、C++、Java 和 Python)的一些方面。这些语言描述如何做某事。...但是,当您构建输入并且希望从外部源拉入一些数据或将不同的内容连接在一起时,这可以采用完全命令式的风格,就像在 Python 中一样,” Beurer-Kellner 解释道。

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    【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则性质 | 非频繁项性质 | 频繁项集子集性质 | 项支持度性质 )

    文章目录 一、 非频繁项性质 二、 频繁项集子集性质 三、 项支持度性质 参考博客 : 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则简介 | 数据 与 事物 Transaction...一、 非频繁项性质 ---- 关联规则 性质 1 : 非频繁项 一定是 非频繁的 ; 就是 包含 该集合的集合 ; 项 \rm X 是 非频繁项 , 项 \rm Y...是 项 \rm X 的 , ( 使用集合表示 : \rm X \subseteq Y , X \not= \varnothing , 项 \rm Y 包含 项 \rm X ,...的 所有非空子集 , 一定是 频繁项 ; 项 \rm Y 是 频繁项 , 项 \rm Y 是 项 \rm X 的 , ( 使用集合表示 : \rm X \subseteq...\} , \{ 啤酒 \} 都是 频繁项 ; 三、 项支持度性质 ---- 任意一个 项 的 支持度 , 都 大于等于 其 支持度 ; 就是 包含 该集合的集合 ;

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