1、sort()方法对字符串排序时，使用“ASCII 字符顺序”，而不是实际的字典顺序。
定义在：tensorflow/python/framework/sparse_tensor.py.
排序是编程是最常遇到的场景了，今天分享一个小技巧，可以让 Python 排序的速度有所提升。你看完可以收藏备用。
然而，关于他们究竟是什么（在本文中，我暂且称他们为提示）、他们会如何使你的代码受益，仍然有许多让人困惑不解的地方。
Python pandas包用于数据操作和分析，旨在让您以更直观的方式处理标记或关系数据。
【磐创AI 导读】：本篇文章讲解了PyTorch专栏的第三章中的保存和加载模型。查看专栏历史文章，请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍：PyTorch专栏开篇。
Python对象类型 说明：python程序可以分解成模块，语句，表达式以及对象。 1)、程序由模块构成 2)、模块包含语句 3)、语句包含表达式 4)、表达式建立并处理对象 一、使用内置类型 除非有内置类型无法提供的特殊对象需要处理，最好总是使用内置对象而不是使用自己的实现。 二、python的核心数据类型 对象类型 例子 常量/创建 数字 1234,3.1414,999L,3+4j,Decimal 字符串 'diege',"diege's" 列表 [1,[2,'three'],4] 字典 {'food':'spam','taste':'yum'} 元组(序列） （1，‘span',4,'u') 文件 myfile=open('eggs'.'r') 其他类型 集合，类型，None,布尔型 还有模式对象，套接字对象等等。。其他的类型的对象都是通过导入或者使用模块来建立的。 由字符组成的字符串，由任意类型的元素组成的列表。这两种类型的不同之处在于，列表中的元素能够被修改，而字符串中的字符则不能被修改。换句话说，字符串的值是固定的，列表的值是可变的。元组的数据类型,它和列表比较相近，只是它的元素的值是固定的。列表和字典都可以嵌套，可以随需求扩展和删减。并能包含任意类型的对象。 Python中没有类型声明，运行的表达式，决定了建立和使用对象的类型。同等重要的是，一旦创建了一个对象。它就和操作结合绑定了--只可以对字符串进行字符串相关操作。对列表进行相关操作。Python是动态类型（它自动地跟踪你的类型而不是要求声明代码），但是它也是强类型语言（只能对一个对象性有效操作）. 三、数字 整数，浮点，长整型等 支持一般的数学运算：+，- * % **(乘方） 5L,当需要有额外的精度时，自动将整型变化提升为长整型。 除表达式，python还有一些常用的数学模块和随机数模块 >>>import math >>> dir(math) >>> math.log(1) 0.0 >>> import random >>> dir(random) 四、字符串 1、是一个个单个字符的字符串的序列。 >>> s[1] 'i 第一个字符的序列是0 >>> s[0] 'd 通过字符找到索引编号 >>> S.index('a') 0 除了简单的从位置进行索引，序列也支持一种所谓分片的操作。 >>> s='diege' >>> s[1:3] 'ie'包括左边的位置不包括右边的位置 >>> s[:3] 'die' 开头到第三个（不包括第3个） >>> s[3:] 'ge' 第三个到最后（包括第3个） >>> s[:] 'diege' 所有 >>> s[-1] 'e' 倒数第1个 2、序列可以通过len()函数获取长度 >>> s='diege' >>> len(s) 5 可以根据序列定位字符串里的字符,序列从0开始 >>> s[0] 'd 可以使用反向索引 >>> s[-1] 'e' >>> s[len(s)-1] 'e'
该文介绍了TensorFlow中的广播操作、设备、eval、feed、fetch、图、索引切片、节点、操作、运行、会话、稀疏张量、Tensor和C++中的Tensor的用法。
通过本课程的学习，使得学生能够理解Python的编程模式（命令式编程、函数式编程），熟练运用Python运算符、内置函数以及列表、元组、字典、集合等基本数据类型和相关列表推导式、切片等特性来解决实际问题，熟练掌握Python分支结构、循环结构、函数设计以及类的设计与使用，熟练使用字符串方法，适当了解正则表达式，熟练使用Python读写文本文件，适当了解二进制文件操作，了解Python程序的调试方法，了解Python面向对象程序设计模式，掌握使用Python操作SQLite数据库的方法，掌握Python+pandas进行数据处理的基本用法，掌握使用Python+matplotlib进行数据可视化的用法,同时还应培养学生的代码优化与安全编程意识。
切片操作是访问序列中元素的另一种方法，可以访问一定范围内的元素 实现切片操作的语法格式：sname[start:end:step] 参数说明如下： sname：序列的名称 start：切片的开始位置(不指定默认为0) end：切片的结束位置(不指定默认为序列的长度) step：切片的步长(如果省略默认为1，当忽略步长时，最后一个冒号也可以省略)
在pytorch中，torch.nn.Module模块中的state_dict变量存放训练过程中需要学习的权重和偏执系数，state_dict作为python的字典对象将每一层的参数映射成tensor张量，需要注意的是torch.nn.Module模块中的state_dict只包含卷积层和全连接层的参数，当网络中存在batchnorm时，例如vgg网络结构，torch.nn.Module模块中的state_dict也会存放batchnorm's running_mean。
原文 | https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loading_models.html
Python学习入门基础 -- 第五章 函数基础、函数进阶
排序可能是日常数据清洗过程中比较高频的应用了，今天这一篇给大家介绍R语言和Python中最为常见的排序函数应用。 R语言： sort order rank arrange 排序根据对向量排序和数据框的排序要使用不同的函数，以上四个函数中，前三个是针对向量的，最后一个是针对数据框的。 sort x<-c(97,93,85,74,32,100,99,67) sort(x,decreasing=F) #默认是生序排列，其中decreasing参数默认为FALSE。 sort(x,decreasing=T) #降序
你好啊，我是阿巩。转眼已连续更新一周了，可咱毕竟是讲Python的公众号，不来点Python基础干货就有些说不过去，就像茶馆里没有茶、犬舍里没有狗子、老婆饼里没有老婆（都什么乱七八糟的比喻？！）之前有写过篇万字长文，今天来根据面试常问的内容整理下，做个精编版。日拱一卒，让我们开始吧！
花费了整整3天时间整理出来的全网最实用Python面试题大全，一共30道题目+答案的纯干货，如此的辛勤整理，希望大家多多支持，建议点赞+收藏！
编码很有趣，而Python编码更有趣，因为有很多不同的方法可以实现相同的功能。但是，大多数时候都有一些首选的实现方法，有些人将其称为Pythonic。这些Pythonic的共同特征是实现的代码简洁明了。
也对多维Tensor排序，当对多维Tensor进行排序时，可以通过axis参数指定需要排序的维度，默认axis默认值为-1，也就是对最后一维进行排序。
本文旨在更好地总结 Python 基础知识，力求简明扼要，以供实战演练时能够快速查询遗忘的知识点。
字典（Dictionary）是 Python 中常用的数据结构之一，用于存储键值对（key-value pairs）。字典的特点是可变的、无序的，且键（key）必须是唯一的，但值（value）可以重复。
进行一个简单的升序排列直接调用sorted()函数，函数将会返回一个排序后的列表：
物体检测技术，通常是指在一张图像中检测出物体出现的位置及对应的类别。我们要求检测器输出5个量：物体类别、
列表 列表：一个值，包含多个字构成的序列，用[ ]括起来，[]是一个空列表，不包含任何值，类似于空字符串，负数下标表示从后边开始，-1表示列表最后一个下标，它是一种可变的数据类型，值可以添加、删除或改变； +用于连接两个列表并得到一个新列表；*用于一个列表和一个整数，实现列表的复制；del将删除列表中下标处的值；in、not in用于确定一个值是否在列表中； 多重赋值技巧：变量数目和列表长度必须严格相等，eg； cat = ['fat', 'black', 'loud'] size, color, disp
一个运行TensorFlow操作的类。会话对象封装了执行操作对象和计算张量对象的环境。
Pytorch深度学习框架优势之一是python优先，源代码由python代码层和C语言代码层组成，一般只需要理解python代码层就可以深入理解pytorch框架的计算原理。所以学习pytorch源码需要熟练掌握python语言的各种使用技巧。
Tensorflow是Google推出的机器学习开源神器，对Python有着良好的语言支持，支持CPU，GPU和Google TPU等硬件，并且已经拥有了各种各样的模型和算法。目前，Tensorflow已被广泛应用于文本处理，语音识别和图像识别等多项机器学习和深度学习领域。
最近被迫开始了居家办公，这不，每天认真工（mo）作（yu）之余，也有了更多时间重新学习分析起了 PyTorch 源码分享，属于是直接站在巨人的肩膀上了。在简单捋一捋思路之后，就从 torch.utils.data 数据处理模块开始，一步步重新学习 PyTorch 的一些源码模块解析，希望也能让大家重新认识已经不陌生的 PyTorch 这个小伙伴。
配置方式支持python/json/yaml,从mmcv的Config解析,其功能同maskrcnn-benchmark的yacs类似,将字典的取值方式属性化.这里贴部分代码，以供学习。
在PyTorch中，当我们使用torch.jit.trace函数对模型进行跟踪时，可能会遇到一个错误消息：Only tensors or tuples of tensors can be output from traced functions（只有张量或张量元组可以从跟踪函数中输出）。本文将详细讲解这个错误消息的含义以及如何解决它。
字典在Python里是无序集合对象类型，字典的值都有独立的唯一的键（Key），用相应的键来取值。
在使用Python中的张量时，您可能会遇到一个常见的错误信息："只有一个元素的张量才能转换为Python标量"。当您试图将一个包含多个元素的张量转换为标量值时，就会出现这个错误。 在本文中，我们将探讨这个错误的含义，为什么会出现这个错误，以及如何解决它。
有很多老的Python排序代码，它们在你创建一个自定义的排序时花费你的时间，但在运行时确实能加速执行排序过程。元素排序的最好方法是尽可能使用键（key）和默认的sort()排序方法。例如，考虑下面的代码：
RecBole （中文名称："伯乐"，意取"世有伯乐，然后有千里马"），由中国人民大学的AI Box团队与北京邮电大学、华东师范大学的科研团队联合开发出品。
在文件的操作过程中，因为文件过多，往往需要进行一下排序，排序方法也就是从小到大排序或者从大到小排序。比如我们从nginx日志中需要找到访问量最长的url，那就需要对请求时间进行一个排序，根据请求时间长短排序后在打印后面的url就能清楚的知道那个url有问题了，废话先不说，看方法：
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导读：NumPy是数据计算的基础，更是深度学习框架的基石。但如果直接使用NumPy计算大数据，其性能已成为一个瓶颈。
计算图Graph是TensorFlow的核心对象，TensorFlow的运行流程基本都是围绕它进行的。包括图的构建、传递、剪枝、按worker分裂、按设备二次分裂、执行、注销等。因此理解计算图Graph对掌握TensorFlow运行尤为关键。
is运算符是用于判断同一性而不是相等性, x,y因为指向同一个列表所以结果为True, 但是变量z指向的是另一个 列表,即使列表中的值相等,确不是同一个对象,所以结果为False.
这里要注意的是，TFrecord文件的格式定义中，一定要包含“image/encoded”和“image/format”两个关键字 ，第一个关键字的值为图像的二进制值，第二个为图像的格式。
本文介绍了如何利用TensorFlow进行图像分类，并通过一个简化版本的Inception模型来获取其基本概念。首先，文章介绍了TensorFlow的背景信息，然后详细说明了如何使用TensorFlow构建可训练的CNN模型。接着，文章通过一个简化版本的Inception模型来说明如何提取卷积神经网络的输出，并将其转换为实际分类结果。最后，文章介绍了一些常见的图像分类任务，并给出了一些建议，以帮助读者更好地理解图像分类任务。
在计算图中，节点表示计算单位，边表示计算用到和产生的数据。 例如，在TensorFlow图中，tf.matmul操作将对应于具有两个输入边（要乘以的矩阵）和一个输出边（乘法的结果）的单个节点。
在 Java 编程中，我们经常需要对对象进行排序。为了实现排序，Java 提供了 java.lang.Comparable 接口，它允许我们定义对象之间的自然顺序。本篇博客将深入探讨如何使用 Comparable 接口来进行自然排序，包括接口的基本概念、使用示例以及一些常见问题的解决方法。
而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图，兼收执行效率和编码效率之利。
PyTorch中数据读取的一个重要接口是torch.utils.data.DataLoader，该接口定义在dataloader.py脚本中，只要是用PyTorch来训练模型基本都会用到该接口，该接口主要用来将自定义的数据读取接口的输出或者PyTorch已有的数据读取接口的输入按照batch size封装成Tensor，后续只需要再包装成Variable即可作为模型的输入，因此该接口有点承上启下的作用，比较重要。这篇博客介绍该接口的源码，主要包含DataLoader和DataLoaderIter两个类。 dataloader.py脚本的的github地址：https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/utils/data/dataloader.py
如果想要定义函数，则需要以“def 函数名():”的格式为开头编写代码。在这之下的一个模块就是一个函数的范围。Python的模块就如前文中提到的，是根据缩进的等级来进行区分的。
import tensorflow as tf a = tf.constant(5.0) b = tf.constant(6.0) sum = tf.add(a, b) with tf.Session as sess: sess.run(sum)
專 欄 ❈丁果，Python中文社区作者。对django、pyqt、opencv、tornado感兴趣。 GitHub：https://github.com/lidingke ❈ 特别喜欢看木鱼水心的解说，特别是木鱼微剧场系列。有点麻烦的是剧集都是离散的，为此写个爬虫把url爬下来，并根据标题按剧集分类，列出了一个目录。这样以后看起来就方便了，不用一页一页找了。 github仓库如下： https://github.com/lidingke/muyushuixin 这篇文章主要讲三部分内容： 1、爬取内容
Python是一门流行且应用广泛的通用编程语言，其应用包括数据科学、机器学习、科学计算等领域，以及后端Web开发、移动和桌面应用程序等方面。许多知名的公司都使用Python，如Google、Dropbox、Facebook、Mozilla、IBM、Quora、Amazon、Spotify、NASA、Netflix、Reddit等。
next_permutation算法对区间元素进行一次组合排序，使之字典顺序大于原来的排序，有如下两个使用原形，对迭代器区间[first,last)元素序列进行组合排序。当新排序的字典顺序大于原排序时，返回true,否则返回false,利用该算法也可以进行元素排序，但是速度较慢，排序的算法时间复杂度为n！阶乘. 对应的有向后字典排序 prev_permutation算法用于选择一个字典序更小的排序。有如下两个使用原形，对迭代器区间[first,last)元素序列进行组合
函数是 “ 一系列命令的集合”，我们可以通过调用函数来自动执行某一系列命令。虽然经常性地出现于文章中的print()是被录入在Python的标准库中的函数，但是，程序员亦可创建自己的函数。 如果想要定义函数，则需要以“def 函数名():”的格式为开头编写代码。在这之下的一个模块就是一个函数的范围。Python的模块就如前文中提到的，是根据缩进的等级来进行区分的。同时，对于函数也需要设定参数，函数可以根据参数的值来执 行各种指令。在Python中，可以通过使用列表或者双精度浮点型变量来灵活指定参数。同时，也可以将函数运行的结果作为返回值返回。 函数可以多次调用。所以，如果设计出出色的函数，那么在编写复杂的程序时可以将行文简洁地记述出来。
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