以前刚学python的时候,经常需要对数据进行循环操作,但是又需要保留原始数据,就有了下面的代码,此代码只是描述,不可当真。data_list = [1,2,3,4,5]
temp_list = data_list
for data in data_list:
if data == 2 or data == 6:
    temp_list.append(6)这个代码会一直无限循环下去,明明是俩个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程项目运行环境配置:Pychram社区版+ python3.7.7 + Mysql5.7 + HBuilderX+list pip+Navicat11+Django+nodejs。项目技术:django + python+ Vue 等等组成,B/S模式 +pychram管理等等。环境需要1.运行环境:最好是python3.7.7,我们在这            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文将推荐10个流行的人工智能项目,让绝对初学者获得AI体验。       人工智能已经成为我们生活的一部分。我们在日常生活中有意或无意地使用它,如推荐影片,图像识别,语音识别,网站推荐产品等。这就是为什么你也需要开始学习。你可以先看看2020年最好的5本人工智能书籍,然而仅了解理论是不够的。学生应该尝试完成一些人工智能项目,如果你是新手,你能做的最好的事情就是花一些时间在真正的人工智能项目上,从            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言:近来上海开始实行垃圾分类制度后,全国舆论都在关注。大方向上,全国人民都是大力支持垃圾分类,这是因为垃圾分类后,垃圾不再是垃圾,而是资源。坚持垃圾分类,让每一种垃圾,去到合理的地方,不仅可以减少环境污染,更加可以找到能够循环利用的资源。但其中繁复的详细类目,让垃圾分类的推行平添许多难度,有拿着手机指导扔垃圾的,还有的用无人机扔垃圾的,还有的专门请拾荒专业人士来教大家分类,扔垃圾的.....。在            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Python基于树莓派的垃圾分类识别代码,含垃圾分类数据集和tf代码,使用神经网络进行图像识别处理 完整代码下载地址:Python基于树莓派的垃圾分类识别代码材料清单树莓派 1个pca9685 16路舵机驱动板 1个7寸可触摸显示屏一个MG996R 舵机4个垃圾桶4个usb免驱动摄像头1个树莓派GPIO扩展板转接线柱1个硅胶航模导线若干环境需求1.开发环境神经网络搭建—python 依赖 tens            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            AI 助力垃圾分类AI Rubbish Sort信息作者 上虞外国语学校 八(六)班 方宇祺说明开展生活垃圾分类,推行垃圾减量化,资源化,无害化,是对传统生产生活方式的一场变革,是一项长期,复杂的系统工程.为了使人们更方便地垃圾分类,特制作此工具 识别摄像头图像并给出其垃圾种类安装环境系统Windows XP 及以上Linux 和 MacOS 暂未测试软件环境Python 3.8.x推荐 3.8            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            垃圾分类算法垃圾分类算法系统整体结构Python环境TensorFlow环境微信小程序及后台服务器环境数据预处理 垃圾分类算法基于TensorFlow和VGG-16卷积神经网络训练垃圾分类模型,通过服务器实现分类模型移植到移动端,并在微信小程序中进行应用。系统整体结构Python环境安装Anconda 34.2.0版本,Windows版本下的TensorFlow暂时不支持Python 2.7,需            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              垃圾回收是 Python 自带的机制,用于自动释放不会再用到的内存空间;什么是内存泄漏呢?内存泄漏,并不是说你的内存出现了信息安全问题,被恶意程序利用了,而是指程序本身没有设计好,导致程序未能释放已不再使用的内存。内存泄漏也不是指你的内存在物理上消失了,而是意味着代码在分配了某段内存后,因为设计错误,失去了对这段内存的控制,从而造成了内存的浪费。计数引用  Python 中一切皆对象。当这个对            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            不废话,直接写代码#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#pragma once
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<graphics.h>
#include<math.h>
#include<memory.h>
#include<memory>            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录0 环境1 引言2 思路 3 图像分类 4 总结0 环境Python版本:3.6.8系统版本:macOS MojavePython Jupyter Notebook 1 引言七月了,大家最近一定被一项新的政策给折磨的焦头烂额,那就是垃圾分类。《上海市生活垃圾管理条例》已经正式实施了,相信还是有很多的小伙伴和我一样,还没有完全搞清楚哪些应该扔在哪个类别里。感觉每天都            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 循环
while True:
# 系统名称
    print('~~~~~~~~~垃圾分类查询系统~~~~~~~~~')
# 输入
    a = input('输入你要查询的垃圾(结束请输入‘结束’):')
# 判断  (数据库)
# 厨余垃圾
    if a == '饼干':
        print('厨余垃圾:饼干可降解和进行生化处理,再利用为肥料或饲料,属于厨余垃圾。')            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一. 数据集下载地址SMSSpamCollection.txt二. 打开下载的.txt文件,可以看到数据集长这样,标签(ham和spam,spam就是指垃圾短信)与文本之间的分隔符是一个tab键,也就是‘\t’ 三. 首先用pd.read_csv函数读取该数据集时要注意设置分隔符sep=’\t’,然后用replace方法把“ham”标签用0替代,“spam”用1替代,方便看预测结果。data=pd            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            开发工具Python版本:3.6.4相关模块:scikit-learn模块;jieba模块;numpy模块;以及一些Python自带的模块。环境搭建安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可。逐步实现(1)划分数据集网上用于垃圾邮件识别的数据集大多是英文邮件,所以为了表示诚意,我花了点时间找了一份中文邮件的数据集。数据集划分如下:训练数据集:7063封正常邮件(data/nor            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            python实现垃圾分类程序,对于要处理的垃圾,判断该投放到哪个类别的垃圾桶中一、编程题目        编程题目:输入要处理的垃圾,空格分隔,判断并输出各个垃圾应该投放到哪个类别的垃圾桶中。其中垃圾有以下分类:     废纸、塑料、玻璃、金属、布料、硬纸板属于可回收垃圾。    蔬菜、瓜            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            嗨害大家好鸭!我是小熊猫❤今天这篇文章主要介绍的是:如何利用现有的工具来实现一个垃圾分类的应用要想垃圾分类,首先,自我定位明确:言归正传主要做了三个核心内容:对比现有垃圾分类服务,挑选一个合适并编码实现开发桌面版垃圾分类APP开发垃圾分类微信小程序上面这三部分第一部分是后端的活儿,其他两部分都是前端的活儿,所以,我在这三块没有太多经验,基本上是面向搜索引擎编程。先看效果图,PC版:小程序:那么,接            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            python垃圾回收机制详讲python的自动内存管理机制,主要做了两件事情:找到内存中无用的垃圾资源清除这些垃圾并让出来给其他对象使用python中的垃圾回收是以引用计数为主,标记清除+分带回收为辅。引用计数Python语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting』,该算法最早George E. Collins在1960的时候首次提出,50年后的今天,该算法依然            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            我们从三个方面来了解一下Python的垃圾回收机制。一、引用计数   Python垃圾回收主要以引用计数为主,分代回收为辅。引用计数法的原理是每个对象维护一个ob_ref,用来记录当前对象被引用的次数,也就是来追踪到底有多少引用指向了这个对象,当发生以下四种情况的时候,该对象的引用计数器+1对象被创建  a=14对象被引用  b=a对象被作为参数,传到函数中   func(a)对象作为一个元素,存            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            先从较浅的层面来说,Python的内存管理机制可以从三个方面来讲(1)垃圾回收(2)引用计数(3)内存池机制一、垃圾回收:python不像C++,Java等语言一样,他们可以不用事先声明变量类型而直接对变量进行赋值。对Python语言来讲,对象的类型和内存都是在运行时确定的。这也是为什么我们称Python语言为动态类型的原因(这里我们把动态类型可以简单的归结为对变量内存地址的分配是在运行时自动判断            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-20 17:17:49
                            
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              关键词:垃圾回收、引用计数、分代回收、标记-清除  前言:理解python中变量的定义:抽象理解python中变量的定义过程1、垃圾回收机制的基本组成:  python采用的是以引用计数为主,以分代回收和标记清除为辅的垃圾回收机制2、详细分析垃圾回收机制:(1)首先是引用计数:  在python中,每创建一个对象,那么python解释器会自动为其设置一个特殊的变量,这个变量称为引用计数(初始值            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Python的垃圾回收主要以引用计数为主,标记-清除和分代回收为辅。一、引用计数引用计数法的原理:每个对象的核心都有一个名为PyObject的结构体,结构体里有一个名为ob_refcnt的变量,这个变量就是引用计数器,用来记录当前对象被引用的次数,也就是来追踪到底有多少引用指向了这个对象。当引用计数器的值为0时,Python会立刻释放掉这个对象的内存。当发生以下四种情况的时候,该对象的引用计数器+            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-14 14:47:09
                            
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