在字典遍历过程中修改字典元素，故报错 RuntimeError: dictionary changed size during iteration。删除字典的元素可以使用del dict[key] 也可以使用dict.pop(key)python遍历时不能修改字典元素。
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2023-06-03 00:40:21
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代码如下：for k in frames: camera_frame = frames[k] 结果报错．正确办法是：for k in frames.keys(): camera_frame = frames[k] #del frames[k]
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2021-08-06 14:28:46
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代码如下：for k in frames: camera_frame = frames[k] 结果报错．正确办法是：for k in frames.keys(): camera_frame = frames[k] #del frames[k]
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2022-02-05 11:35:31
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有问题的代码如下：解决问题的代码：RuntimeError: Set changed size during iteration in Python
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2024-04-18 10:24:23
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但是报错信息如下 python 遍历一个dict、set类型的同时,并且在改变这个变量的长度或者一边遍历一边修改,这时候就会抛出这错误； 我查了一些资料之后, 才发现用for in 迭代的时候是用迭代器的, (或许是个链表?), 不能在迭代的时候添加或删除属性, 只能更改属性值. (具体原理我也不太
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2022-05-25 01:27:43
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epoch：训练时，所有训练图像通过网络训练一次（一次前向传播+一次后向传播）；测试时，所有测试图像通过网络一次（一次前向传播）。Caffe不用这个参数。 batch_size：1个batch包含的图像数目，通常设为2的n次幂，常用的包括64,128,256。 网络较小时选用256，较大时选用6
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2017-06-19 22:58:00
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batch_size 即批大小，如果把全部数据放入内存后再加载到显存中，空间显然不够的；如果一个一个数据加载训练并更新模型参数，效率极低。所以考虑一批一批地加载数据，每次送进去的数量就是batch_size，这样可以加快速度。用minibatch方法时会定义batch_size，即把整个数据集分几份后，每份的大小就是batch-size。假设把10000个样本，分成500批次送进去，则每次送进20
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2022-11-05 11:35:44
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目录文章目录目录关于 “Packet size limited during capture” 的解释关于 “Packet size limited during capture” 的解释Maynard, Chris wrote:“Packet Size limited during capture” tells me that the packet was bigger than the snaplen set, so the packet was truncated when capture
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2022-03-22 09:52:18
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目录文章目录目录关于 “Packet size limited during capture” 的解释关于 “Packet size limited during capture” 的解释Maynard, Chris wrote:“Packet Size limited
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2021-07-14 17:01:52
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@tags caffe 概念 一个epoch表示“大层面上的一次迭代”，也就是指，（假定是训练阶段）处理完所有训练图片，叫一个epoch 但是每次训练图片可能特别多，内存/显存塞不下，那么每个epoch内，将图片分成一小堆一小堆的，每一小堆图片数量相等，每一小堆就是一个batch（批次）。 因而，一
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2016-10-13 14:24:00
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题目链接：uva 1519 - Dictionary Size
题目大意：给出n个字符串组成的字典。如今要加入新的单词，从已有单词中选出非空前缀和非空后缀，组成新单词。
问说能组成多少个单词。
解题思路：建立一棵前缀树和一棵后缀树。有多少节点即为有多少个前缀。扣除中间的部分就可以加上长度为1的字符串就可以。
#include <cstdio>
#include <cs
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2015-12-21 17:59:00
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在Flutter开发中遇到的异常ConcurrentModificationException，是发生在使用List集合数据时的情况，因操作不合理而抛出的异常
原创
2022-04-12 09:49:35
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在Flutter开发中遇到的异常ConcurrentModificationException，是发生在使用List集合数据时的情况，因操作不合理而抛出的异常
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2021-06-01 15:59:21
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（1）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次。（2）iteration：表示1次迭代，每次迭代更新1次网络结构的参数，1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；（3）batch_size：批大小，即1次迭代所使用的样本量。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；在深度学习领域中，常用随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent, SGD）训练深层结构，它有一个好处就是并不需要遍历全部的
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2021-06-18 14:13:28
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（1）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次。（2）iic Gradient Descent, SGD）训练深层结构，它有一个好处就是并不需要遍历全部的
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2022-02-23 17:27:23
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神经网络训练中的三个易混淆概念
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2023-02-02 08:42:55
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文章目录1、iteration2、batch_size3、epoch1、iteration表示进行了一次迭代，每次迭代完成以后更新模型参数2、batch_size表示每
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2023-01-04 18:04:18
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本文介绍在机器学习、深度学习的神经网络模型中，epoch、batch、batch size、step与iteration等名词的具体含义~
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2024-01-07 13:49:31
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# Python 迭代器与生成器
在 Python 中，迭代是处理序列类型数据的一种常用方法。迭代器和生成器是 Python 提供的两种用于迭代的高效工具，它们可以帮助我们更方便地处理数据。
## 迭代器（Iterator）
迭代器是一个对象，它实现了 `__iter__()` 和 `__next__()` 方法。通过调用 `__next__()` 方法，我们可以逐个访问迭代器中的元素。当迭
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2024-03-08 07:18:46
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最近学习frcnn编译过程中，有个错误记录一下：ValueError: numpy.ufunc size changed,may indicate binary incompatibility. Expected 216 from C header, got 192 from PyObject上网搜了一下，发现两种相关错误，有一种是因为ｎｕｍｐｙ版本过高的问题，错误大致是这样的：ValueError: numpy.ufunc size changed, may indicate bin
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2021-08-12 22:23:07
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