看了python学习笔记，其中一个讲fibonacci数列的例子，觉得讲的很好，很受用，写到这里没事能翻翻 用python实现斐波那切数列，正常我们的思路肯定是嵌套函数： count = 0 def fibonacci...(n-1) + fibonacci(n-2) fibonacci(20) print count 这个count是考察函数调用次数，打印结果是21891，也就是说， 我们计算20的数列居然要调用这么多次函数...，那有个更好的方式 来写这个fibonacci函数 previous = {0:1, 1:1} def fibonacci_s(n): global count count += 1...(n-2) previous[n] = newValue return newValue 它是用了一个字典来保存已经计算过的值，这样就能避免重复调用，所以由这个 函数执行打印出的...count很小，只有几十，而且速度很快，虽然只是加了一个小 技巧，却带来这么大方便，看来平时自己写程序的时候的确需要多思考优化， 才能让自己写的程序更完善。
fibo3(n): '''序列解包''' a, b = 1, 1 for i in range(2, n+1): a, b = b, a+b return a # 测试3个函数的执行速度...fibo1:267914296:67.31945824623108 fibo2:267914296:0.0 fibo3:267914296:0.0 由于第一个函数运行速度非常慢，在n变大时只测试后面2个函数的执行时间...0.0 当n=380时，第二个函数由于递归深度过大而崩溃，抛出异常： RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python
=40 #箱子的大小宽高相等的正方形 GAP_SIZE=10 #箱子之间的间隔 BOARD_WIDTH=10 #图标的列数 BOARD_HEIGHT=7 #图标的行数 assert (BOARD_WIDTH...def draw_icon(self,shape,color,box_x,box_y): '''绘制翻开盒子的图案 :param shape 形状 :param color 形状的颜色...=None: #当鼠标在一个框上的时候 if not Puzzle.revealed_boxes[box_x][box_y]: #没有翻开的牌子高亮显示...pygame.display.update() FPS_CLOCK.tick(FPS) 5.3 运行游戏 if __name__ == '__main__': main() python...学习途径 本游戏参考书本 Python和Pygame游戏开发>> 游戏源码下载 http://invpy.com/memorypuzzle.py
用于序列预测问题的数据可能需要在训练神经网络（如长短期记忆递归神经网络）时进行缩放。...在本教程中，你将了解如何对序列预测数据进行规范化和标准化，以及如何确定将哪些序列用于输入和输出。 完成本教程后，你将知道： 如何归一化和标准化Python中的数据序列。...教程概述 本教程分为4个部分; 他们是： 缩放数据序列 缩放输入变量 缩放输出变量 扩展时的实际考虑 在Python中缩放数据序列 你需要在归一化和标准化这两种方式中选一种,来进行数据序列的缩放。...从零开始扩展机器学习数据 如何在Python中规范化和标准化时间序列数据 如何使用Scikit-Learn在Python中准备数据以进行机器学习 概要 在本教程中，你了解了如何在使用Long Short...具体来说，你了解到： 如何归一化和标准化Python中的数据序列。 如何为输入和输出变量选择适当的缩放比例。 缩放数据序列时的实际考量。
矩阵中的最长递增路径 329. 矩阵中的最长递增路径 给定一个 m x n 整数矩阵 matrix ，找出其中 最长递增路径 的长度。 对于每个单元格，你可以往上，下，左，右四个方向移动。...： m == matrix.length n == matrix[i].length 1 <= m, n <= 200 0 <= matrix[i][j] <= 231 - 1 解题思路：暴搜 -> 记忆化搜索... 如果抛开什么记忆化搜索的思想来看，这道题和前面遇到的递归问题都是异曲同工之妙，直接用 暴搜 就能解决，我们枚举以每个元素为起点的最长递增路径长度，然后求出其中的最大值即可！ ...并且 不需要使用 used 数组来进行重复路径判断，因为我们能递归的就是向大元素方向走，此时下一层是不可能返回来的，因为我们加了判断只有元素变大的方向才会去递归！...有大量重复的问题出现，但是我们都没利用起来，所以考虑使用记忆化搜索来优化！
高频振荡在编码过程中、整个保持过程中以及回忆记忆项目之前都能被检测到，这符合 "刻痕 "活动的基本定义。...这将为讨论 HFOs 在记忆和认知中的作用奠定基础。最近的几项研究报告称，波纹频率及以上的HFOs 与海马-皮层网络中的记忆编码、重新激活、回忆和巩固有关。...图 4 中的例子使用视觉呈现的单词作为刺激，在随后的记忆回忆任务中--在成功记忆单词的试验中相对于遗忘单词反应最大的识别区域被定位在处理单词形状的视觉区域，如布罗克曼第19和20区域的舌回（图 4C 和...5.2 在清醒和睡眠状态下，广泛的皮层区域都能观察到与记忆相关的 HFOs由于 "记忆痕 "不仅在记忆执行过程中 "在线 "形成，而且在记忆存储和巩固过程中 "离线 "形成，因此，当我们思考或梦见特定记忆时...在记忆回忆之前，这种精确同步的神经共线爆发增加了，这使得作者认为他们的观察结果支持了同步在特定记忆检索中的作用的假设，以及更广泛地说，同步在结合知觉和记忆表征中的作用的假设。
，文章中提示了一个关键词：Fibonacci 数列。然后我又小百度了一下，找了一个具体分析实例，结合两处，这才理清了思路。...（汗啊……基础全忘光了，这以后咋办啊……深感担忧……) 问题描述 一只青蛙一次可以跳上 1 级台阶，也可以跳上 2 级台阶，请问这只青蛙跳上 n 级的台阶总共有多少种跳法？...问题分析 设青蛙跳上 n 级台阶的跳法为 f(n) 种。 设 Fibonacci 数列的第 x 项值为 fibo(x)。...Fibonacci 数列的规律，它与 Fibonacci 的区别是 Fibonacci 的前两个元素是 1，1，而 f(n) 的规律是 1，2，即可知有 f(n)=fibo(n+1)。...简单的 C++ 实现 #include using namespace std; // 非递归写法 int fibo(int n) // 获取 Fibonacci 数列的第 N
这是因为你还没有足够的练习来为它建立“肌肉记忆”。 现在，你可以想象一下，当你编写代码时，Python语法和函数会根据你的分析思路从指尖飞出。那画面是不是特别棒？这篇文章会帮助你实现这个目标。...这和每天做一点点的仰卧起坐一样，只不过不是为了锻炼你的腹肌，而是为了锻炼你数据科学的“肌肉”。逐渐地，你会注意到重复训练后数据分析编程效率会有所提高。...# import pandas as pd import numpy as np 现在我们将从我的GitHub存储库中读取数据。...isnull.sum() 选择在一列中不为空的数据，例如，“Metro”不为空。...Metro值为N/A的行 3.2为固定的一组列选择非空行 选择2000之后没有null的数据子集： 如果要在7月份选择数据，需要找到包含“-07”的列。
理解复杂的神经网络如LSTMs对人为的小问题的解决能力是非常重要的，因为这种理解将帮助你把网络扩展到大的甚至是非常大的问题。 在本教程中，您将发现LSTM的记忆和回忆的能力。...演示在一个长期的短期记忆网络中的记忆 图片由crazlei提供。...有关设置您的Python环境的帮助，请参阅以下文章： 如何使用Anaconda设置Python环境进行机器学习和深度学习 序列问题描述 问题是一次预测一个序列的值。...这种皱起（wrinkle）对于防止模型记忆每个序列中的每个单步输入-输出值对是很重要的，序列未知模型可能倾向于这样做。...这是“ 实验2 ” 的简化版本，用于演示Hochreiter和Schmidhuber在1997年发表的长期短期记忆 （PDF）中的LSTM长期记忆能力。
智能体的记忆系统：短期记忆、长期记忆与知识图谱 嗨，我是IRpickstars！ 总有一行代码，能点亮万千星辰。 在技术的宇宙中，我愿做永不停歇的探索者。✨ 用代码丈量世界，用算法解码未来。...本文将深入探讨这些技术，并通过Python/PyTorch代码示例，展示如何实现智能体的记忆系统。智能体记忆系统概述智能体的记忆系统是其核心组件之一，负责存储和管理与环境交互过程中获得的信息。...关系抽取：识别实体之间的关系，如"属于"、"位于"等。图谱构建：将实体和关系构建成图结构，存储在图数据库中。向量数据库应用向量数据库是智能体记忆系统中的关键组件，用于存储和检索高维向量表示的知识信息。...", k=3)记忆检索与相关性排序记忆检索与相关性排序是智能体记忆系统中的关键技术，用于从大量的记忆中快速找到与当前任务最相关的信息。...在实际应用中，我建议开发者在选择记忆系统技术方案时，应该根据具体的应用场景和性能要求进行权衡。
二、应用记忆：日常生活的智慧 与竞技记忆相比，应用记忆更贴近日常生活，它关注如何将记忆技巧应用于学习、工作和生活中。...刻意训练在记忆提升中的应用： 设定具体目标：明确记忆训练的具体内容和期望达到的水平。 有意识的练习：针对记忆中的薄弱环节进行有意识的练习。...在现实生活中，我们可能不需要像竞技记忆选手那样记忆一副洗乱的扑克牌，但学习他们的方法可以帮助我们更有效地记忆工作中的报告、学习的知识或日常生活的重要信息。...同样，将应用记忆技巧整合到日常学习和工作中，可以提高我们的学习效率和工作表现。 结语 通过深入探讨竞技记忆和应用记忆，我们不仅学习到了提升记忆力的方法，更重要的是理解了刻意训练的重要性。...在这场探索记忆深渊的旅程中，我们将持续学习，不断进步，最终实现个人成长和智力提升的目标。让我们一起在记忆的世界里，不断探索、挑战自我，释放大脑的潜能吧！
新编码的记忆痕迹会在睡眠中自动重新激活。自从在20世纪90年代被发现以来，这些记忆再激活作为梦经历的潜在神经基础被讨论。...几十年的研究表明，睡眠在记忆巩固中起着重要作用，在这个过程中，短期记忆得到加强，并整合到长期记忆网络中。...记忆再激活在记忆巩固中的直接作用表明，它们与改善睡眠后表现有关，并且它们的抑制(例如，通过破坏swr）会损害记忆表现。3....5.2 选择性睡眠中记忆的重新激活似乎是一个选择性的过程。在啮齿类动物中，与睡眠中熟悉的经历相比，新经历的海马记忆痕迹优先被重新激活，并且持续时间更长。...有人认为，这些遥远的记忆可以通过与近期事件的联系在梦中被调用，要么将新的经历整合到已有的记忆网络中，要么维持和更新记忆模式。
css3被拆分成如下的小模块，选择器，盒模型，背景和边框，文字特效，2D/3D转换，动画，多列布局和用户界面 2D转换 使用transform:属性来为元素设置2D转换，兼容浏览器加前缀 –webkit...- -moz- 使用rotate()方法，让元素旋转一定的角度，参数：角度 例如：transform:rotate(30deg); deg是角度的单位 使用translate()方法，让元素位移，参数...：x轴 ，y轴 例如：transform:translate(10px,10px); 使用scale()方法，改变元素的比例大小，参数：x轴比例，y轴比例 例如：transform:scale(2,2)...，因此在:hover的时候修改元素的样式，可以看到效果 使用transition:属性，参数：css样式 持续时间 例如：transition:width 2s; 参数中使用逗号分隔多项改变，transition...动画 创建动画@keyframes规则，@keyframes 规则名称{} 内容里面，使用百分比来划分动画的进度，变化样式 0%{ 一些样式 } 25%{ 一些样式 } 50%{ 一些样式
前面已经分享了几种计算Fibonacci数列第n项的方法，详见Python快速计算Fibonacci数列中第n项的方法和三种Fibonacci数列第n项计算方法及其优劣分析，本文分享第7种（过几天分享第...8种），主要演示列表的append()和pop()这两个方法和反向索引的用法。...如果n小的话，可以只append()不pop()（注意，这样的话append()的参数要改为data[-1]+data[-2]），但是如果n很大的话会导致内存崩溃。...下面的代码使用第800万项对本文的第7种方法和前面6种中最快的方法3进行了测试和对比，事实证明，算法3是无敌的，也是最简单的。 大家不妨分析一下，本文的方法7比方法3慢的原因是什么？
对于经常调用的函数，特别是递归函数或计算密集的函数，记忆（缓存）返回值可以显着提高性能。而在 Python 里，可以使用字典来完成。...： class Memoize: """Memoize(fn) - 一个和 fn 返回值相同的可调用对象，但它具有额外的记忆功能。...原因是我们用到了字典作为存储介质，将参数作为字典的 key；而在 Python 中的 dict 只能把不可变对象作为 key 2，例如数字、字符串、元组（里面的元素也得是不可变对象）。...，但它具有额外的记忆功能。...因为上文中的方法是缓存在内存中的，每次都要比较传入的参数。对于很大的对象作为参数，如 numpy 数组，这种方法性能很差。
我发现functools.lru_cache是一个很好的例子。lru_cache装饰器是Python标准库实现的易于使用的记忆功能。...这一次，我会告诉你如何使用functools.lru_cache装饰器添加记忆： 请注意我给lru_cache传递的maxsize参数是同时来限制存储在缓存中的项目数量。...不同的是，在这个例子中，我在函数定义的时候使用了@lru_cache装饰器。这意味着这次递归调用fibonacci()也在缓存中查找。...通过@lru_cache装饰器装饰fibonacci()函数，我基本上把它变成了一个动态编程解决方案，每个子问题只需要存储一次子问题解决方案，并在下次尝试解决相同问题时从缓存中查找结果。...例如，它提供了一个方便的功能，允许您使用cache_info方法检索缓存统计信息： 再一次，正如你在CacheInfo输出中看到的那样，Python的lru_cache()记住了递归调用fibonacci
基于当前处理的方案，很容易清晰界定使用的边界： 用： Memoization 主要用于加速性能缓慢、成本高或耗时的函数在相同情况下的多次调用的场景 弃： Memoization 将结果存储在内存中，因此在不同的情况下多次调用同一函数时应避免使用...(i) } // ~90ms 上述，起不到任何“记忆”效果。...递归函数，自身记忆：借助闭包 const fibonacci = (function () { let _caches = Object.create(null) return function...fibonacci(i) } // ~0.2ms 总结 前提：某函数存在在相同情况下多次调用的场景。...如果不存在递归：直接采用 memoize（proxy/apply）形式，对原函数零污染； 如果存在递归：需要采用 memoize（closure）形式，在函数内进行记忆。
从简化字典操作到掌握路径操作，从高级迭代模式到轻量级数据结构，这些技巧中的每一个都可以让你一窥Python功能的丰富性和深度。...无论你是想要扩展知识库的经验丰富的Pythonista，还是渴望充分发挥该语言潜力的新手，这些技巧都一定会在你的Python之旅中为你提供启发和助力。...import time # 计算不使用记忆的斐波那契数35 start_time = time.time() print(f"Fibonacci(35) without memoization...# 重置缓存以进行比较 fibonacci.cache_clear() # 使用记忆法计算35的斐波那契 start_time = time.time() print...尝试这些技巧并将它们融入你的编码实践中，以成为更熟练的Python开发人员。 万水千山总是情，点个 行不行。
瑞士洛桑联邦理工学院的科学家们研究了大脑是如何通过突触形成记忆的。突触具有很高的可塑性，因此神经元可以改变信息传递速度和密度，从而改变记忆。...由沃尔夫兰姆·格斯特纳(Wolfram Gerstner)带领的一支研究团队针对所谓的“记忆集合”的形成过程进行了研究。这指的是一组由神经元组成的网络，之间由突触相互连接，可以存储一部分特定的记忆。...当人试图唤起某段回忆时，这些特定的记忆碎片就会组合在一起，形成完整的记忆。该研究团队的模拟过程显示，记忆形成和唤起的过程“就像交响乐队一样协调”。...根据其得出的结果，科学家们得到了一组复杂的算法，并称这是目前为止能够最精确地描述记忆形成过程的表示方法。 这一算法通过改良，可以用于研发新的科技，在大脑中激发新的记忆，或是完全抹去以前的记忆。...“如果我们能理解突触形成或解散记忆网络的方式，我们就能在人类认知方式或心理治疗等领域有新的进展。”格斯特纳说道。 此前，在今年三月的一项研究中，研究人员成功将有意识的记忆植入到熟睡的老鼠脑中。
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