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python学习之路——入门篇

很早就打算学python了,但后来各种事情太多就又耽搁了(主要是太会摸鱼了)。这学期开了python课,就打算继续开始学习,先快速学习一下python的基础语法,后续有机会还会学习python比较厉害的爬虫、数据分析、数据可视化等。感觉学习一门语言,及时的记录是很重要的,不仅可以加深印象也方便以后的查阅,本篇博客记录的是python中较为基础的语法、数据类型和一些常用的库。语言只是个工具,算法和编程思想才是灵魂,并且对于编程语言的学习实践是极为重要的,所以我选择了北理工的Python语言程序设计课程辅助学习,因为他们附带了一个oj可以用于练习,实属良心!那么就开始快乐的python之旅吧~

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Python学习总结(1)—turtle海龟作图

forward(distance) 前进 backward(distance) 后退 right(degree)右转 默认为角度 left(degree) 左转 默认为角度 goto(newX,newY) | setpos(newX,newY) | setposition(newX,newY) 前往/定位 不设置penup()时,会产生画迹 setx(newX) 设置x坐标 相当于goto(newX,formerY),不设置penup()时,会产生画迹 sety() 设置y坐标 相当于goto(newX,formerY),不设置penup()时,会产生画迹 setheading(to_angel) 设置朝向 0-东;90-北;180-西;270-南 相当于left(degree),因为海龟默认初始指向东 home() 返回原点并改海龟朝向为初始朝向 相当于goto(0,0) 和setheading(0)的合作用 ,不设置penup()时,会产生画迹 circle(radius, extent=None, steps=None) 画圆周/正多边形 radius是半径,也就是圆心位于海龟的左边,距离海龟radius【注意海龟朝向】 extent是所绘制圆周的圆心角大小,单位为°,缺省为360° steps:用来画正多边形,缺省会拟合为圆 dot(size=None, *color) 画点 在海龟所处位置画点 size是点的大小,为整型;缺省为默认值 *color是点的颜色的英文单词,为字符串类型 stamp() 印章 在海龟当前位置绘制一个海龟形状【需要提前设置海龟形状,缺省为箭头形状】,并返回该印章的id【需要print(t.stamp())或及时赋值给其他变量stamp_id=t.stamp()】 clearstamp(stamp_id) 清除印章 参数必须是stamp()函数返回 clearstamps(n) 清除多个印章 n缺省为清除全部印章 n为正数是清除前几个印章 n为负数是清除后几个印章【前后次序以印章出现顺序为准】 undo() 撤消 没有参数。撤消 (或连续撤消) 最近的一个 (或多个) 海龟动作。可撤消的次数由撤消缓冲区的大小决定。 speed(Vnum) 速度 Vnum取值为0-10。1-10速度逐渐加快;0为最快【此时没有转向的动画效果,前后移动变为跳跃】 或Vnum取为”fastest”对应0,”fast”对应10,”normal”对应6,”slow”对应3,slowest”对应1

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业界 | 百度IDL最新成果:从自然语言入手,教AI智能体像人类一样学习

尽管人工智能取得了巨大的进步,但在许多方面仍然存在局限。例如,在电脑游戏中,如果AI智能体未预先编程游戏规则,则必须尝试数百万次才能确定正确的选择。人类可以在更短的时间内完成相同的壮举,因为我们擅长通过使用语言将过去的知识转移到新的任务中。 在一个屠龙游戏中,AI智能体需要尝试许多其他的动作(对着墙或是花丛喷火),才能理解它必须杀死龙。然而,如果AI智能体理解语言,人类可以简单地使用语言来指示它:“杀死龙才能使游戏获胜”。 在人类如何概括技能并将其应用于新任务方面上,基于视觉的语言发挥着重要作用,这对于机器

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百度IDL最新成果:从自然语言入手,教AI智能体像人类一样学习

尽管人工智能取得了巨大的进步,但在许多方面仍然存在局限。例如,在电脑游戏中,如果AI智能体未预先编程游戏规则,则必须尝试数百万次才能确定正确的选择。人类可以在更短的时间内完成相同的壮举,因为我们擅长通过使用语言将过去的知识转移到新的任务中。 在一个屠龙游戏中,AI智能体需要尝试许多其他的动作(对着墙或是花丛喷火),才能理解它必须杀死龙。然而,如果AI智能体理解语言,人类可以简单地使用语言来指示它:“杀死龙才能使游戏获胜”。 在人类如何概括技能并将其应用于新任务方面上,基于视觉的语言发挥着重要作用,这对于机器

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干货|浅谈强化学习的方法及学习路线

一、介绍 目前,对于全球科学家而言,“如何去学习一种新技能”成为了一个最基本的研究问题。为什么要解决这个问题的初衷是显而易见的,如果我们理解了这个问题,那么我们可以使人类做一些我们以前可能没有想到的事。或者,我们可以训练去做更多的“人类”工作,常遭一个真正的人工智能时代。 虽然,对于上述问题,我们目前还没有一个完整的答案去解释,但是有一些事情是可以理解的。先不考虑技能的学习,我们首先需要与环境进行交互。无论我们是学习驾驶汽车还是婴儿学习走路,学习都是基于和环境的相互交互。从互动中学习是所有智力发展和学习理论

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学界 | OpenAI尝试打破“中文房间悖论”,让AI创造语言并自发交流

大规模机器学习技术已经在翻译、语言推理、语言理解、句子生成等领域取得巨大进展,而它的训练方式都大同小异: 给系统输入大量文本数据; 系统提取特征并提炼模式。 虽然这类研究硕果累累,但主要的缺点在于所学语言的表征质量会影响对应的结果。如今,越来越多的研究表示,如果用某种语言训练计算机,实际上系统并不能深刻理解语言与真实世界的关系。OpenAI 发现了这一问题,并致力于让智能体自己创造基于自身感知的语言。 系统在缺乏基础的情况下训练语言模型,就像 John Searles 在「中文房间理论」里所提到的机器一样

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