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python中if,for,while

你已经成年,欢迎来酒吧') else: print('未成年,回家写作业') elif用法 if 要判断条件: 条件成立时,要做事 elif 条件2: XXXXXXXXX...例如: #1.定义一个整数变量,记录循环次数 i = 1 #2.开始循环 while i <= 3: #希望循环内执行代码 print('hello python') #处理计数器...i += 1 输出结果为打印三次hello python while死循环 #定义死循环 while True: ###当条件成立时,也可以用其他成立条件替换true print...('hello python')####当条件成立时要执行代码 while循环练习题1: 0-100 之间整数求和 #1.定义一个整数记录循环次数 i = 0 #2.定义最终结果变量 result...; 2.用户共有5次机会猜; 3.如果用户猜测数字大于系统给出数字,打印"too big" 4.如果用户猜测数字小于系统给出数字,打印"too small" 5.如果用户猜测数字等于系统给出数字

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Python基础--Python3基础

注:在Python3中,非ASCII标识符也是允许Python保留字 保留字即关键字,我们不能把它们用作任何标识符名称。...行与缩进 Python最具特色就是使用缩进来表示代码块,不需要使用大括号{}。 做进空格数是可变,但是同一个代码块语句必须包含相同缩进空格数。...类和函数入口之间也用一行空行分隔,以突出函数入口开始。 空行与代码缩进不同,空行并不是Python语法一部分。书写时不插入空行,Python解释器运行也不会出错。.../usr/bin/python3 第一行注释标的是指向 python 路径,告诉操作系统执行这个脚本时候,调用 /usr/bin 下 python 解释器。 此外还有以下形式(推荐写法): #!.../usr/bin/env python3 这种用法先在 env(环境变量)设置里查找 python 安装路径,再调用对应路径下解释器程序完成操作。 2.

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Python将是人工智能时代最佳编程

在人工智能上使用Python编程语言优势 1.优质文档 2.平台无关,可以在现在每一个*nix版本上使用 3.和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速 4.Python有许多图像加强库像Python...AIPython库 总体AI库 AIMA:Python实现了从Russell到Norvigs“人工智能:一种现代方法”算法 pyDatalog:Python逻辑编程引擎 SimpleAI:...EasyAI:一个双人AI游戏python引擎(负极大值,置换表、游戏解决) 机器学习库 PyBrain 一个灵活,简单而有效针对机器学习任务算法,它是模块化Python机器学习库。...它是python一个模块,集成了经典机器学习算法,这些算法是和python科学包(numpy,scipy.matplotlib)紧密联系在一起。...Python势必成为人工智能时代新宠儿,Python这门学科也将引入大量学习者,任何行业成功人士当属那些先行者,人工智能浪潮还未席卷,选择Python这门学科就是有先见之明。

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博士难题

博士遇到三个人,知道他们分别来自三个不同民族:诚实族、说谎族和两面族。三人并肩站在博士前面。 博士问左边的人:“中间的人是什么族?”,左边的人回答:“诚实族”。...=1 用C语言表示为!A&&!AA  则中间的人是说谎族可以表示为:B!=1且BB!=1 用C语言表示为!B&&!BB  则右边的人是说谎族可以表示为:C!=1且CC!=1 用C语言表示为!...CC  则左边的人是说谎族可以表示为:A!=1且AA!=1 用C语言表示为!A&&!AA  则中间的人是说谎族可以表示为:B!=1且BB!=1 用C语言表示为!B&&!...c && cc  1、右边是诚实族,中间是说谎族  2、右边是说谎族,中间是诚实族或者两面族 3、右边是两面族 #include /** * * 迷博士难题(2) 两面族是荒岛上一个新民族...* 如果第一句为真,则第二句是假;如果第一句为假,则第二句就是真的,但是第一句是真是假没有规律。 迷博士遇到三个人,知道他们分别来自三个不同民族:诚实族、说谎族和两面族。

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ACL 2019 | 多语言BERT言表征探索

另外探测实验还表明,虽然多语言BERT多语言表示能够将学习到结构映射到词汇表,但是似乎没有学习到这些结构系统转换以适应于具有不同词序目标语言。...一个可能解释就是类型相似性,比如英语和日语有不同主语、谓语以及宾语顺序,但是英语却和保加利亚(BG)有相似的顺序,这说明多语言BERT在不同顺序上泛化性能不够强。 3....多语言文本混合以及音译下POS准确率) 如图3-6所示,该图表是多语言BERT在多语言文本混合和音译下词性标注任务准确率结果,其中transliterated代表印地是以拉丁文方式书写,而corrected...则代表印地是以梵文方式书写。...特征空间多语言表征 作者还设计了一个实验探索多语言BERT在特征空间上多语言表征。作者首先从数据集WMT16中采样了5000个句子对,将句子分别输入到没有经过微调多语言BERT。

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开源Bluespec SystemVerilog (BSV)语言表现如何?

扩展,用于处理一般芯片设计和电子设计自动化。Bluespec主要设计者和实现者是Lennart Augustsson。...当然,这才是最难,包括各种繁杂硬件设计思维——状态机、并行展开、流水线化、握手信号、总线协议等。 各位读到这里有没有意识到问题——用如此简单抽象级别来描述如此复杂数字电路系统,会不会很吃力?...相信每个接触过复杂 Verilog 系统读者,都体会过被 always 块下几十个状态所支配恐惧,也清晰地记得模块实例化时那几十行吓人端口连接。...确定声道 游戏中使用了 10 种不同声音;需要确定同时发生数量(=声道数量)。考虑到游戏场景中同时发生条件,假设有4个通道:玩家自己声音、入侵者声音1和2、UFO声音。...本文中基于状态FSM设计方法是指将序列手动分解为状态,并为每个状态一一编写规则方法。这种方法基本上需要与Verilog相同工时。换句话说,使用高级语言没有什么好处。

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你应该知道ChatGPT提示

本文也在是在汇聚了个人使用经验和互联网资料总结而来,无论你是初学者还是经验丰富用户,都希望能对你有所帮助。 提示在对话中作用 ChatGPT对话中提示可以极大影响对话质量。...定义明确提示可以帮助确保我们对话保持在正确方向上。并涵盖用户感兴趣上下文信息,从而带来较好用户体验。 那么,什么是好 ChatGPT 提示,以及我们如何制作有效提示?...一个明确提示应该有明确目的和重点,避免使用过于宽泛或开放式提示,这可能会导致对话不连贯或方向失控。 相关性。确保你提示与当前对话相关。...更多 当前,ChatGPT 在 GitHub 上有非常多最佳提示样例。...通过制定有针对性具体提示,可以引导 ChatGPT 朝着我们期望方向进行对话,并确保输出内容是相关和有用

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【投资中那些坑】开栏

投资就是一个人创业 创业本质,就是不甘于原有的生活,想通过自身努力来改变自己生活。...投资是适合所有普通人创业。 那投资真正门槛到底在哪里? 投资是最“轻”创业,门槛主要是你认知。这就要讲一讲资本三要素。 资本三要素。 所谓资本,简单讲,就是用来赚钱钱。...二是资金使用时间。就是这个钱是短期内不会用作其他用途。如果手里有一万元钱,明天就要付出去,那这钱是不能根据投资实际需要进行调配。 三是智慧,投资智慧。 投资智慧是投资中最最重要条件。...有了智慧,才能更好调配金钱,金钱就会变成聪明钱。 而如果迅速提升投资智慧? 最快方式,就是从前人犯过错误中去学习,踏着前辈尸体前行。...凌帅准备开始写作《投资中那些坑》专栏,下面是专栏提纲: 投资是最轻创业,也是风险最可控创业,最大门槛就是你认知,最大收获,不是金钱,而是你认知。

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【睡前碎】技术以外

这哥们最大特点是玄学中玄学,用起来确实效果拔群,讲原理吧也不难,就是一左一右俩现成深度模型套了个博弈论框架。可为什么套了个博弈论框架效果就能拔群呢?...既然应用篇还得回炉重修,其中一个不吐不快的话题干脆单拎出来先说了。题目可以起很学术,加一点公号轰动风的话不妨叫《论机器学习技术发展对人类伦理反噬》。 简单来说,技术不再只是技术事儿了。...机器学习未来科技树点歪了,可不只是学界责任,在座各位都得反思。 反思什么呢?反思正经技术是怎样被用户玩坏。...Yann LeCun意思很简单,PULSE就是个缺心眼傻孩子,一张白纸,只会照猫画虎,你喂白人照片多,吐出来照片当然更像白人。当然,也不存在啥偏见。...总而言之,AI还不具备形成“偏见”能力。 不过,大家不BUY这套解释,毕竟道理倒不一定都懂,但PULSE“偏见”都能看见,连一些机器学习研究人员也站起来说样本偏差不也是偏见体现吗?

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K-BERT | 基于知识图谱言表示模型

文章提出将知识图谱与预训练语言表示模型BERT相结合,使机器在阅读特定领域文本时,能够利用相关领域知识进行推理。 ? 1 研究背景 BERT曾被应用在多项NLP任务中,并且取得了很好结果。...它通过在大规模开放语料库上进行预训练以获得通用言表示,然后在特定下游任务中进行微调,吸收特定领域知识。但这些模型在不同领域执行知识驱动任务时,效果不佳。...有些学者提出将知识图谱(KG)集成到语言表示(LR)中,为模型配备领域知识,提高模型在特定领域任务上性能,同时降低大规模预训练成本。...为了解决这些问题,文章提出一种基于知识图谱言表示模型——K-BERT。...实验结果如表3所示: 表3 特定领域任务各种模型结果(%) ? 结果表明,K-BERT在特定领域上具有明显言表示优势。

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Python 带你看遍2020十大流行

2020是太不寻常一年,它以坏不能再坏开头,又以平凡不能再平凡而结束,无数大事件发生在这一年当中,也产生了无数网络流行。今天,我们就一起来看看这十大流行,在这一年当中流行趋势!...数据获取 今天我们先来介绍一个超级 Python 库,可以轻松获取多个舆情网站相关数据,简直太给力!...毫无疑问,2020年第一个流行就是“逆行者”,这是一个沉重又充满力量词语,至今想起那段艰难岁月,仍然心有余悸! ? 致敬最美逆行者! 后浪 ?...就是爷青春又回来了意思,看了爷是老了啊! ? 周董出新歌了,爷青回! 人间不值得 ? 蛋总经典语录,活洒脱一点嘛 ? 人间不值得个啥,啥是人间值得? 七夕蛤蟆 ?...夏天悄悄过去,为什么孤单还是你 组合动图 最后,我们把这十大流行百度指数综合到一起,来看看整体趋势吧! 原创不易,喜欢就给个“在看”吧!

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KDD2023 | RecFormer: 为序列推荐学习通用言表

TLDR: 本文提出一种利用通用语言表征来学习用户偏好和物品特性Transformer模型,进而用于序列推荐任务。...该方法得益于语言表通用性,同时是一种ID-free范式,因此可以有效扩展到冷启动和跨域推荐场景。...本文提出一种不需要指定特定数据类型输入格式,即将物品属性信息通过键值对拉平方式进行表示(说白了就是一串键和值交替出现token序列),这样可以学习物品属性和特征通用语言表示。...基于此,本文提出了一个新推荐框架Recformer,它能有效地学习语言表征以进行序列推荐。通过利用物品属性信息并将其表示为键值属性对序列形式,可以很好处理跨域推荐场景序列推荐问题。...因此,Recformer可以根据语言表征有效地推荐下一个物品。

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【睡前碎】什么是好技术

不过,了解网络同学应该都知道,还有一个叫OSI七层模型,从纯学术角度说,OSI七层模型要远比TCP/IP四层模型先进。 然而,现在我们最常使用,不是OSI,而是TCP/IP。...最近Win11很火,很多人都在说,说最多是Win11开始原生支持Android。不知道大家感受,我是很感慨。...在很多人眼里,在位优势这种解释框架是很有说服力。 不过,如果我们视野再广阔一点,就看到更多先驱变成先烈例子。远不说,还记得我们共享单车吗,黄那辆现在在哪里呢?...NFL理论就是回答这个问题:模型最终表现出来性能,只和数据特征分布有关。简单来说,算法不存在绝对厉不厉害问题,只能说适不适合当前给定数据集。...而且,很多人容易忽略是:不同分布情况,分布也是不同。也就是说,某些数据分布出现概率要远比其它大多。 这就是我对什么是好技术回答。 最后,说一点安全方面的东西。

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拆解XLNet模型设计,回顾语言表征学习思想演进

言表征学习 深度学习基本单元是向量。...而语言表征学习就是解决怎么样将一个词、一句话、一篇文章通过变换 (Transformation) 和整合 (Aggregation) 转化成对应向量 h 问题。...所以我们可以将输入 x 定为目标词语境,输出 y 定为目标词。这个任务优点是我们并不需要人工标注数据,只需要许多有意义段就可以了 -- 而在信息爆炸互联网时代,这种数据是取之不尽。...如何更精细地建模语境,得到其对应表征向量 h?对这个问题解答贯穿了语言表征学习发展历程。我们希望能够做到: 语境要包含所有区分目标词信息。...XLNet 重要元素:Transformer-XL 上面已经提到,和循环神经网络不同,Transformer 是同时计算段内所有词表征

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ALBERT:用于语言表达自我监督学习Lite BERT

在ICLR 2020会议上,谷歌介绍了BERT升级版 ALBERT:用于语言表自我监督学习精简BERT,它能够提高12项NLP任务最新性能,ALBERT已在TensorFlow之上开源发布,其中包括许多现成...ALBERT预训练语言表示模型。...确定NLP性能主要驱动因素很复杂,有些设置比其他设置更重要,而且,一次简单地一次尝试不会产生正确答案。ALBERT设计中捕捉到优化性能关键是更有效地分配模型容量。...这些结果表明准确语言理解取决于开发健康、高容量上下文表示。在隐藏层嵌入中建模上下文捕获了单词含义,这反过来又推动了整体理解,这直接由标准基准上模型性能来衡量。...在阅读理解挑战方面的计算机性能很好地反映了过去几年中语言建模进步:仅通过与上下文无关单词表示进行预训练模型在该测试中评分很低(45.9;最左边小节),而带有上下文BERT依赖语言知识,相对得分为

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