文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

【Python】循环语句 ⑤ ( range 语句 | for 循环本质遍历序列 | 生成由 0 开始到 n 的序列 | 生成由 m 到 n 的序列 | 生成由 m 到 n 的步长为 k 的序列 )

- 生成由 0 开始到 n 的序列 range 语法 1 : 生成 由 0 开始到 n 的序列 , 不含 n 本身 ; range(n) 代码示例 : """ range 代码示例 """ my_range...= range(6) print(list(my_range)) 执行结果 : [0, 1, 2, 3, 4, 5] 2、range 语法 2 - 生成由 m 到 n 的序列 range 语法 2...: 生成 由 m 到 n 的序列 , 不含 n 本身 ; range(m, n) 代码示例 : my_range = range(1, 6) print(list(my_range)) # 输出：[1..., 2, 3, 4, 5] 执行结果 : [1, 2, 3, 4, 5] 3、range 语法 3 - 生成由 m 到 n 的步长为 k 的序列 range 语法 3 : 生成 由 m 到 n 的步长为...k 的序列 , 不包含 n ; 下面的代码是 生成 0 到 10 之间的偶数序列 , 不包括 10 本身 ; 代码示例 : """ range 代码示例 """ my_range = range(0

22420
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    PostgreSQL PG序列 与 序列是否可以绑定到多个表的疑问

    PostgreSQL的序列本身是需要创建的类似于一个数字序列的生成器,表中字段需要通过设置来获取序列给出的值, one by one ....与Oracle 不同的是PostgreSQL 的基本对于序列的使用是一个表一个序列的方式....2 我可以多个表绑定一个序列吗 3 我删除数据后,序列会有变化吗 4 我事务得到分配的序列值后,如果回滚了我的序列值应该在那个位置? ?...说完这些其实就有一个问题了, ORACLE 当中的序列是可以一个序列绑定到多个表的上来进行序列的值的给出. 那么POSTGRESQL 本身是不是可以这样做,我们来实验一下....从上面的测试看,我们的可以明显的看到一个问题,如果一个序列挂多个表,则对于序列来说,是顺序性的,并不能做到一个序列分别对每个表进行分别的计数.

    1.8K50

    【命名实体识别】训练端到端的序列标注模型

    本周推文目录如下： 3.12：【命名实体识别】 训练端到端的序列标注模型 3.13：【序列到序列学习】 无注意力机制的神经机器翻译 3.14：【序列到序列学习】 使用Scheduled Sampling...在序列标注任务中，我们以命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）任务为例，介绍如何训练一个端到端的序列标注模型。...NER任务通常包括实体边界识别、确定实体类别两部分，可以将其作为序列标注问题解决。...使用神经网络模型解决问题的思路通常是：前层网络学习输入的特征表示，网络的最后一层在特征基础上完成最终的任务；对于序列标注问题，通常：使用基于RNN的网络结构学习特征，将学习到的特征接入CRF完成序列标注...，转换为实向量表示的词向量序列； 将步骤2中的2个词向量序列作为双向RNN的输入，学习输入序列的特征表示，得到新的特性表示序列； CRF以步骤3中模型学习到的特征为输入，以标记序列为监督信号，实现序列标注

    2.4K80

    Java 内存模型（三）-从源代码到指令序列的重排序

    重排序分为3中类型： 1 编译器优化的重排序。编译器在不改变单线程程序语义的前提下，可以重新安排语句的执行顺序。 2 指令级并行的重排序。...如果不存在数据依赖性，处理器可以改变语句对机器指令的执行顺序。 3 内存系统的重排序。由于处理器使用缓存和读/写缓冲区。这便得加载和存储操作看上去可能时在乱序执行。...从Java源代码到最终实际执行得指令序列，会分别经历下面3种重排序，，如下图 ? 上述得1属于编译器重排序，2和3 属于处理器重排序。这些重排序可能会导致多线程出现内存可见性问题。...对于处理器重排序：JMM得处理器重排序规则会要求Java编译器在生成指令序列时，插入特定类型得内存屏障指令。通过内存屏障指令来禁止特定类型得处理器重排序。

    66110

    机器之心GitHub项目：从循环到卷积，探索序列建模的奥秘

    全卷积与因果卷积 空洞卷积 高速公路网络与残差模块 实现 LSTM的语言建模 时间卷积网络的语言建模 序列建模广泛存在于自然语言处理、语音识别和计算机视觉等领域，这种任务通常需要将输入序列转换为输出序列...但根据 Shaojie Bai 等人的定义，序列建模应该是在给定时间步 t 的情况下，只使用 x_0 到 x_t 的序列信息预测输出 y_t。...上式将使用更新门 z 权衡前面时间步的记忆和这一时间步的记忆，并得出当前时间步的最终记忆或激活值。 因此，重置门其实强制隐藏状态遗忘一些历史信息，并利用当前输入的信息。...越上层的神经元拥有越广感受野，因此高层的卷积单元将有能力构建长期依赖关系。如上所示，g_3 可以观察到输入序列的所有信息。...然而，在标准 ResNet 中，输入直接添加到残余函数的输出中，在 TCN 中（通常是 ConvNets），输入和输出可以有不同的宽度。

    2K60

    度量时间序列相似度的方法：从欧氏距离到DTW及其变种

    有效地比较时间序列间的相似度在很多科学/工程任务中非常必要且关键，如：分类/聚类/语音识别/步态识别等。 以某个生产制造环节中针对产成品某项（些）特征所收集到的时间序列数据为例。...首先，所收集到的代表良品和次品的时序数据中在某些特定特征上有区别，且这些区别具有与领域知识相关的特定物理含义；其次，由于生产制造过程中的本身特性，所收集到的时序数据长度是不相等的；再而言，次品的产生存在多种原因...为了在正常生产制造过程中实现良品和不同种次品的多分类任务，比较所收集到的时间序列间的相似度是重要的一步。...和点 的距离 ，通常情况下这里会使用欧氏距离，所以 。...DTW 对齐的时间序列应该首对首、尾对尾相连，反映到距离矩阵中就是 warping path 应从一个角落出发、在对角线方向上的另一个角落停止。

    2.3K10

    AI论文速读 | CCM：从相似到超越：时间序列预测的通道聚类

    对真实世界数据集的大量实验表明，CCM 可以 (1) 将 CI 和 CD 模型的长期和短期预测性能平均分别提高 2.4% 和 7.2%；（2）利用主流时间序列预测模型实现零样本预测；(3)揭示通道之间内在的时间序列模式并提高复杂时间序列模型的可解释性...A: 这篇论文试图解决的问题是在时间序列预测中如何有效地管理通道（channels）之间的相互作用。...A: 这篇论文中提到的相关研究主要集中在时间序列预测模型和通道策略方面。..., 2003)，这些方法主要捕获时间序列中的趋势和季节性成分。...定性可视化： 通过t-SNE可视化展示通道和原型嵌入之间的关系。 展示聚类感知前馈网络的权重可视化，以揭示模型学习到的特征。 消融研究： 分析不同聚类比例对模型性能的影响。

    27810

    SIGIR22「amazon」CaFe：从粗粒度到细粒度的稀疏序列推荐

    导读 本文是针对序列推荐的一篇短文，主要针对自注意力方法无法很好地应对稀疏数据，无法对稀疏数据提高较好的保证，而提出的从粗到细的自注意力方法CaFe。...，W为可学习参数，H为经过l层自注意力得到的序列中交互商品的embedding。...方法 image.png 3.1 Embedding层 用户u的交互序列 S_u 包含商品序列 S_u^v 和意图序列 S_u^c ，两者对应的embedding分别为 \mathbf{E}^v \in...+\mathbf{p}_{1}, \mathbf{e}_{2}+\mathbf{p}_{2}, \ldots, \mathbf{e}_{n}+\mathbf{p}_{n}\right] 3.2 从粗到细的编码器...意图序列通常是稠密的，因为 |C|远小于|V |。因此，使用SASRec 模型作为意图序列的编码器。

    62710

    SceneKit - 提供两种最常用的将序列帧动画渲染到模型上的方式

    本节学习目标 提供两种将序列帧动画渲染到模型上的方式 准备一组动画图片跟着教程一起做 ?...第二种方式 - 将uiimageview 渲染到模型上 // 第一步 创建持有动画的imageView let imageView = UIImageView() imageView.frame...imageView.animationDuration = 1 imageView.animationRepeatCount = -1 imageView.startAnimating() // 第二步 渲染imageView 到模型上去...diffuse.contents = imageView 这个时候,你运行程序是没有动画效果的,因为模型是静止的,scenekit 不会对静止的模型实时渲染,这个时候要让模型渲染imageview 有两种办法...,第一种就是让模型小幅度运动,但让用户察觉不到,另外一种方式如下 scnView.isPlaying = true 这个时候运行程序 序列帧动画已经开始执行了 效果如下 ?

    96910

    从Transformer到扩散模型，一文了解基于序列建模的强化学习方法

    Decision Transformer DT 的做法是建模一个从过往数据和价值到动作的映射 (return-conditioned policy)，也就是建模了一个动作的条件概率的数学期望  。...这使得它能够建模任意给定除去 return-to-go 的序列的后续  。因为建模了后续序列的分布，TT 其实就成为了一个序列生成模型。...至于寻找最优序列的方法，TT 用了一种自然语言常用的方法：beam search 的一种变种。基本上就是永远保留已经展开的序列中最优的一部分序列 ，然后在它们的基础上寻找下一步的最优序列集  。...自然语言领域从 RNN 到 Transformer 以及计算机视觉领域 CNN 到 Transformer 的转变其实都体现了：随着数据增加，让网络自己学习图结构更有利于获得表现更好的模型。...Gato Gato 是 Deepmind 发表的“通才模型”，其实就是一个跨模态多任务生成模型。用同一个 Transformer 它可以完成从自然语言问答，图片描述，玩电子游戏到机器人控制等各类工作。

    2K20

    从找到质粒到看懂质粒|基于序列标记的质粒分型与耐药基因传播潜力评估

    在前面的文章中，我们深入探讨了MOB-Recon如何从复杂的基因组数据中精准重建质粒序列。如果说MOB-Recon是打开质粒世界的钥匙，那么今天要介绍的MOB-Typer就是解读质粒特性的密码本。...质量控制机制 • 自动过滤的contig片段 • 检测输入序列的环状完整性 • 提供置信度评分（0-1）辅助结果解读 功能特点 1....三位一体的分型系统 MOB-Typer通过分析质粒序列中的三个关键标记，精准识别其类型： • 复制子（Replicon）类型：识别维持质粒复制的核心元件（如IncF、ColE1等），决定质粒的复制方式。...blaNDM-1的IncX3型质粒 • 确认其具有自主接合能力 • 追踪到ICU环境中的传播链 2：环境耐药基因监测 如在污水处理厂菌群中发现： • 含qnrS1的MobP型质粒 • 与临床菌株共享repB...• 生物安全等级认证 与MOB-Recon的黄金组合 功能维度 MOB-Recon MOB-Typer 主要任务 质粒序列重建 质粒特征解析 关键技术 染色体去除算法 多标记联合预测 输出重点 质粒contig

    11210

    IBM研究院提出Graph2Seq，基于注意力机制的图到序列学习

    介绍 Seq2Seq（序列到序列）及其变体在机器翻译、自然语言生成、语音识别、新药发现之类的领域表现非常出色。...对于这类图到序列（graph-to-sequence）问题，如果要应用Seq2Seq，就需要将图转换为序列。...然而，将图精确地转换为序列是一项艰巨的挑战，因为在将图这种比较复杂的结构数据转换为序列时，难免会损失不少信息，特别是当输入数据本身适合用图表示的时候。...在特定类别问题上，这类方法取得了充满希望的结果，然而，这类方法大多难以推广。 为此，IBM研究院的Kun Xu、Lingfei Wu等提出了Graph2Seq，一个端到端的处理图到序列问题的模型。...Graph2Seq采用与Seq2Seq相似的编码器-解码器架构，包括一个图编码器和一个序列解码器。图编码器部分，通过聚合有向图和无向图中的相邻信息，学习节点嵌入。然后根据学习到的节点嵌入，构建图嵌入。

    2.3K41

    判断给定的序列是否是二叉树从根到叶的路径（递归）

    题目 给定一个二叉树，我们称从根节点到任意叶节点的任意路径中的节点值所构成的序列为该二叉树的一个 “有效序列” 。 检查一个给定的序列是否是给定二叉树的一个 “有效序列” 。...我们以整数数组 arr 的形式给出这个序列。 从根节点到任意叶节点的任意路径中的节点值所构成的序列都是这个二叉树的 “有效序列” 。 示例 1： ?...输入：root = [0,1,0,0,1,0,null,null,1,0,0], arr = [0,1,0,1] 输出：true 解释： 路径 0 -> 1 -> 0 -> 1 是一个“有效序列”（图中的绿色节点...其他的“有效序列”是： 0 -> 1 -> 1 -> 0 0 -> 0 -> 0 示例 2： ?...译者注：因为序列的终点不是叶节点）。

    85800

    大数据Flink进阶（一）：Apache Flink是什么

    目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark，基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准。随着数据的不断增长，人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性。...我们不能等到所有数据都到达再处理，因为输入是无限的，在任何时候输入都不会完成。处理无界数据通常要求以特定顺序摄取事件，例如事件发生的顺序，以便能够推断结果的完整性。...有界流有定义流的开始，也有定义流的结束。有界流可以在摄取所有数据后再进行计算。有界流所有数据可以被排序，所以并不需要有序摄取。有界流处理通常被称为批处理。...flink-table-runtime不再有Scala后缀了； 支持JDK11，后续对JDK8的支持将会移除； 不再支持Scala2.11，支持Scala2.12；...HA 版本需要升级到3.5/3.6； Kafka Connector默认使用Kafka客户端2.8.1； 2022-10-28:Flink1.16.0 版本发布，主要特性如下： 弃用

    1.6K51

    . | 从碱基到染色体尺度的三维基因组结构的序列建模

    为了了解基因组序列对多尺度三维基因组结构的影响，本文介绍了一种基于序列的深度学习方法，名为Orca，可以直接从序列中预测从千碱基到整个染色体尺度的三维基因组结构。...最显著的是，染色质区块通常在兆碱基尺度上观察到，具有特征性的交错式相互作用模式，其中区块A和区块B主要对应于表达活跃和不活跃的染色质，它们优先与相同区块进行相互作用。...拓扑联合域（TADs）通常在100 kb到1 Mb的尺度上发现，具有常见的嵌套结构。尽管已知与基因表达活性和特定的组蛋白标记相关，但染色质区块大尺度组织的序列基础仍未解决。...由于Hi-C类型数据通常通过多分辨率矩阵表示，而更长距离的大尺度结构通常基于更稀疏的测序读数检测，因此只能以较低的分辨率测量，因此设计了在不同分辨率下建模多尺度结构，以适应这些数据类型。...预测的相互作用矩阵得分表示相对于基于距离的背景得分的对数倍数，其中背景得分（通常称为预期得分）是相同基因组距离下的平均归一化接触得分。

    27720

    5个时间序列预测的深度学习模型对比总结：从模拟统计模型到可以预训练的无监督模型

    这在DeepAR中是不需要手动操作的，因为底层的模型对每个时间序列i的自回归输入z进行缩放，缩放因子为v_i，即该时间序列的平均值。...综上所述，深度学习无疑彻底改变了时间序列预测的格局。上述所有模型除了无与伦比的性能之外，还有一个共同点:它们充分利用多重、多元的时间数据，同时它们使用外生信息，将预测性能提高到前所未有的水平。...在时间序列预测中，我们可以感觉到缺乏这种预先训练的模型。为什么我们不能像在NLP中那样在时间序列中利用这个优势呢?...这就引出了我们要介绍的最后一个模型TSFormer，该模型考虑了两个视角，我们讲从输入到输出将其为四个部分，并且提供Python的实现代码（官方也提供了），这个模型是刚刚发布不久的，所以我们才在这里着重介绍它...我们将他总结为以下4点 1、掩蔽 作为数据进入编码器的前一步。输入序列（Sᶦ）已分布到P片中，其长度为L。因此，用于预测下一个时间步长的滑动窗口的langth是P XL。

    4.3K10

    Hive on spark的搭建记录 原

    将Hive配置到环境变量里面，修改/etc/profile，加入如下内容，之后"source /etc/profile" List-2.2 #hive #export HIVE_HOME=/opt/software...要很注意的一点是hive和的版本要和spark的版本对应，可以看这里 。由于上面我们使用的Hive版本2.1.1，所以，我们选用的Spark版本是1.6.0。    ...安装scala，我安装的是2.12，/etc/profile如下 List-3.1.1 #scala export SCALA_HOME=/opt/software/tool/scala2.12 export...伪分布式是用官网下的包安装的，只是用List-3.1.2中lib下的spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar替换官网二进制安装的spark的lib下的spark-assembly...jdk1.8 export HADOOP_HOME=/opt/software/docker/hadoop/hadoop-2.7.7 export SCALA_HOME=/opt/software/tool/scala2.12

    1.4K31

    动态 | 序列转换模型三合一！谷歌提出首个端到端的直接语音翻译模型

    在论文「Direct speech-to-speech translation with a sequence-to-sequence model」（通过一个序列到序列模型进行语音到语音的直接转换，https...://arxiv.org/abs/1904.06037）中，他们用了一个带有注意力机制的序列到序列转换模型构建了新的翻译系统，完全抛弃了需要经过文本表示的中间步骤。...Translatotron 介绍 端到端语音模型的萌芽最早是在 2016 年开始的，当时研究人员们发现可以用单个序列到序列转换模型实现语音到文本的转换。...此后，领域内提出了越来越多的改进方案，不断提升了端到端语音到文本序列转换模型的表现，包括谷歌自己也在近期又提出了利用弱监督数据继续提升表现的方案（https://arxiv.org/abs/1811.02050...在训练过程中，这个序列到序列转换模型使用了一个多任务并行训练模型，它需要同时预测源语音转文本的结果、文本翻译的结果以及目标语音的频谱图。

    68620
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券