今天介绍一个python中的小技巧：and-or 看下面这段代码： a = "heaven" b = "hell" c = True and a or b print c d = False and...所以，and-or真正的技巧在于，确保a的值不会为假。...在两个常量值进行选择时，and-or会让你的代码更简单。但如果你觉得这个技巧带来的副作用已经让你头大了，没关系，用if-else可以做相同的事情。...不过在python的某些情况下，你可能没法使用if语句，比如lambda函数中，这时候你可能就需要and-or的帮助了。 什么是lambda函数？
Python中也有这种语法，同样以if-else作为关键字，但写法上略有不同： 值1 if 条件 else 值2 在非常非常早期的Python版本中，并不支持这种单行的if-else语法，所以会有人用 and-or
论文 AOGNets: Deep AND-OR Grammar Networks for Visual Recognition 链接 https://www.paperweekly.site/papers...模型介绍 整个模型概览图如下： 中间有 4 个 AOG 构建块，每个 AOG 块的结构如下图所示： AOG 的全称叫 AND-OR graph，是一种语法模型（grammer model）。
前言 python的and、or逻辑运算是非常基础的应用，但是你真的明白它们组合起来运算的本质吗，有的人说and-or是python里面的三元运算符，这种说法正确吗？...目录 一、and、or、and-or高级应用 1.1 多个and并列 1.2 多个or并列 1.3 and-or并列 1.4 总结 一、and、or、and-or高级应用 此即为所谓的逻辑运算符，我们在判断条件的时候...所以下面来分析一下and-or的本质 In [1]: a="hello" In [2]: b="world" In [3]: c=1 and a or b #等价于 True and a or b...，也就不会为False，也就保证了and-or中间的部分为True，如下所示： cond_expr1 and [cond_expr2] or cond_expr3 #将and-or中间的表达式用列表包装...和1.2里面所说的内容，正所谓万变不离其宗，and-or的本质依旧是逻辑运算，把握本质，怎么变化都不怕！
如果有一个值为真，or 立刻返回该值 如果所有的值都为假，or 返回最后一个假值 注意 or 在布尔上下文中会一直进行表达式演算直到找到第一个真值，然后就会忽略剩余的比较值 and-or: and-or...and-or主要是用来模仿 三目运算符 bool?a:b的，即当表达式bool为真，则取a否则取b。...and-or 技巧，bool and a or b 表达式，当 a 在布尔上下文中的值为假时，不会像 C 语言表达式 bool ? a : b 那样工作。...安全使用and-or 代码如下: a="" b="second" (1 and [a] or [b]) [''] (1 and [a] or [b])[0] ''...一个负责的程序员应该将 and-or 技巧封装成一个函数： 代码如下: def choose(bool,a,b): return (bool and [a] or [b])[0] print choose
Introduction 此篇文章总结python一些常见的技术问题,每一个都是简短的解释,篇幅不大，不断更新中… 解释一下python的 and-or 语法 python的and-or常常被用来实现类... return "middle" else: return "small" a > 5 and "big" or a > 3 and "middle" or "small" 但是要注意and-or
false_part a,b=2,3 c=a if a>b else b >>> print c 3 a,b=2,1 c=a if a>b else b >>> print c 2 2》利用and-or...>>> 'python' or [3,4] or () 'python' >>> '' or [] or () () 然后，我们利用and-or条件判断的特性来实现三元条件判断： a,b=2,1
for method in methodList]) 用可选和命名参数定义和调用函数 用str强制转换任意值为字符串形式 用getattr动态得到函数和其它属性的引用 扩展列表解析语法实现列表过滤 识别and-or
在该算法中： 明确地将有关反应的信息保存为“AND-OR”树中的节点，其中“AND”类型的节点对应于反应，而“OR”类型的节点对应于分子。...基于AND-OR树表示，作者提出了一种类A*的规划算法，该算法由从过去的逆合成设计经验中学习到的神经网络指导。...图1 Retro* 算法 搜索树T是AND-OR树，其中分子节点为“OR”节点，反应节点为“AND”节点。它以单个根分子节点（即目标分子t）开始搜索树T。...然后用单步模型B(u)扩展u，并用一个AND-OR树桩增长T。最终，对u有潜在依赖性的节点将被更新。 ? 图2 Retro *算法框架 ?
and-or 用于条件选择的问题 以上的投票事件发生在 2004 年 3 月，但是，在 PEP 被拒绝后，相关话题的讨论并未平息，因为大家总想找一种简洁的方式来替换“if-else“。...在没有更好的方案前，“and-or”是比较常见的条件选择写法，PEP-308 也提及了它，也指出了当“expression1”为假的情况，还认为这种方案是丑陋和令人费解的。...以我现在的视角分析，其实就是开发者们不满足于“if-else”的现状，但是当时流行的“and-or”写法并不够好，因此，大家期望 Python 设计出新的规范性语法，来解决这个痛点。...其次，为了验证X if C else Y 的有效性，Guido 排查了标准库中所有“and-or”组合的写法，发现那些C and X or Y 写法都可以被X if C else Y 替换掉。...最后采用**X if C else Y** 这种设计，主要的意图其实是消除“and-or”写法的隐患，这种设计简明易读，非常好用。
更高级的用法就是用and-or c = (a > b and [a] or [b])[0] 这种方法如果你第一眼没看懂，那就是和我一样，基础知识不够扎实，如果你了解and和or的机制，瞬间会恍然大悟的，
在布尔上下文中从左到右演算值，就像and一样，如果有一个值为真， or立即返回该值 2 如果所有的值都为假，or返回最后一个假值 3 注意or在布尔上下文中会一直进行表示式演算直到找到一个真值 ，然后就会忽略 剩余的比较值 and-or
给了*B，就相当于给了4个参数： >>> print(*B) False True False False 后面的 and-or 是一种约等于if-else的逻辑，如果and前面的值为True，则返回and...下面一行也是一个and-or，效果是每隔5个字符串加一个换行。 最后把字符串D输出。 看下 len(M)，M的长度，也就是循环的次数： >>> len(M) 35 是35。
I propose my own solution --- the spatial, temporal and causal and-or graph (STC-AOG) as a unifying representation
SR锁存器真值表 SR NAND 锁存器的符号 SR AND-OR 锁存器 一个 SR AND-OR 锁存器。浅绿色表示逻辑“1”，深绿色表示逻辑“0”。锁存器当前处于保持模式（无变化）。...SR AND-OR 锁存器真值表 请注意，SR AND-OR 锁存器具有明确定义 S = 1、R = 1 的优点。在上述版本的 SR AND-OR 锁存器中，它优先于 R 信号而不是 S 信号。...SR AND-OR 锁存器更容易理解，因为两个门都可以单独解释。当 S 或 R 均未设置时，或门和与门都处于“保持模式”，即它们的输出是来自反馈回路的输入。...请注意，SR AND-OR 锁存器可以使用逻辑转换转换为 SR NOR 锁存器：将 OR 门的输出和 AND 门的第二个输入反相，并在这两个添加的反相器之间连接反相 Q 输出；根据德摩根定律，两个输入反转的与门等效于或非门
A Causal And-Or Graph Model for Visibility Fluent Reasoning in Tracking Interacting Objects（用于跟踪交互对象可见性的一种因果关系图模型...We introduce a Causal And-Or Graph (C-AOG) to represent the causal-effect relations between an object's
http://www.kuqin.com/diveinto_python_document/apihelper_lambda.html 解释一下python的 and-or 语法 http://www.kuqin.com
现在有了能存 0 和 1 的电路，为了做出有用的存储 (memory) ， 我们把两个电路结合起来，这叫 "AND-OR 锁存器"，它有两个输入， "设置"输入, 把输出变成 1， "复位"输入，把输出变成
因为它后面跟着一个NOR门，所以可以将这两个门重新映射到一个AND-OR门加上一个反向器，所以高活动性网络就值存在模块内部。现在，高活动性节点(与栅的输出)驱动更小的电容，降低了动态功耗。
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