python基础教程补充continue & break跳出循环breakcontinuetry错误处理zip lambda mapcopy & deepcopy 浅复制 & 深复制浅拷贝深拷贝threading 什么是多线程 multiprocessing 什么是多进程什么是 tkinter 窗口pickle 保存数据set 找不同正则表达式简单的匹配灵活匹配按类型匹配
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2023-09-20 23:07:51
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一.外部模块安装
外部模块就是在 import一些东西去python 脚本的时候会用到的.
比如Numpy属于外部模块，在windows中，可以在Numpy 安装包的网站找到 numpy 的各种版本的安装包.
二.文件读取
\n表示换行命令
text='This is my first test.\nThis is next line.\nThis is last line.'
print(tex
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2023-08-04 23:47:29
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今天翻翻资料，发现有些地方的说明不太到位，修改过来了。 Will Yip 2020.7.292020年开年就遇上疫情，还不能上学，有够难受的，正好静一静，整理一下之前的笔记。 2020.02.26Numpy与Torch之间的转换import torch
import numpy as np
np_data = np.arange(6).reshape((2,3))
torch_data = to
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2024-01-25 11:07:50
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目录
一、print功能
二、基础数学运算
三、变量variable
四、while和for循环
五、if判断
六、定义功能
七、变量形式
八、模块安装
九、文件读取
十、class类
十一、input输入
十二、元祖|列表|字典
十三、模块
十四、其他
一、print功能
1、字符串叠加：+
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2024-01-23 23:54:03
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目录资料篇自学最好的还是动手操作，想用什么找什么，语法文章推荐Python3菜鸟教程 视频教学中国大学MOOC，个人比较偏好嵩天老师的课程,有很多课程涉及到了Python语言程序设计、Python网络爬虫与信息提取、Python数据分析与展示、Python科学计算三维可视化等，可以说很全嵩天老师所有课程 ，其次视频推荐莫烦Python,里面有文章介绍和视频介绍，别人偏向与文章介绍，这样更快更节
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2023-07-04 20:09:08
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觉得蛮不错，于是就跟着莫烦来学习，B站上有视频，GitHub地址。正则表达式很重要，查阅参看小抄，另附需要转义的字符以及使用Python 正则匹配两个特定字符之间的字符方法以上链接有赘余，实际上直接re.findall(r'\'(.*)\'', string)就可以string中单引号及其之间的内容，.*在正则表达式中表示匹配除了'\n'之外的任何字符0次或无限次，在DOTALL中也可以匹配'\n
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2023-12-04 15:15:12
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最近看了莫烦大神的教程，看到了搭建自己的神经网络，莫烦大神的视频还是很好的就是不太适合纯新手，这里我就把大神的代码拿出来分析一下好了 首先，我们应该先建立一个数据集，最后让我们自己神经网络去学习，绘制一条和数据集差不多的函数，我们先来绘制数据点图import tensorflow
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2023-07-24 16:36:49
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我的视频学习笔记视频地址：https://www.bilibili.com/video/av17920849?p=6 源代码：https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/scraping/2-04-practice-baidu-baike/import re
import random
from urllib.request i
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2023-06-13 19:26:33
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numpy本套教程是基于莫烦python的教学视频记录的学习笔记，每一部分都是一个可运行的python代码块，可以直接拷贝运行，并且知识点都有清晰地注释0、作用使用numpy&pandas使得数据分析中计算非常快，比python自带的字典和列表快很多，因为这俩模块使用C语言编写的。应用到了矩阵的运算，使用C语言实现，更快。1、安装直接在终端使用命令pip install numpy安装完成
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2023-08-15 12:42:46
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一、基本使用1.基本用法问题描述： 做出y = 2*x + 1的图像，x的范围为[-1,1]。实现代码：import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-1, 1, 50) # 表示在[-1,1]这个区间中等间隔取50个点。
y = x**2 + 1
plt.figure() # 定义一个图像窗口
plt.p
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2023-08-09 13:38:36
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这一次看的是基础视频 以下内容为个人看视频的学习记录。基础东西1 while、if、forwhile、 for x in xxx： if || if else || if elif else2 定义def，参数，全局+局部变量3 文件读写4 定义类注意那个self
```python
class Calculator:
#设计类的变量，加了name，price
def __init
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2023-12-13 19:36:46
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黑爪的科学家莫伊拉·奥德莱恩有着杰出的才华，但她的工作也引起了诸多争议。她是基因工程方面的顶尖专家，研究的方向是如何对生命最基本的单元加以改进。十多年以前，奥德莱恩发表的一篇论文，详细阐述了定制基因程序的方法，借此可以在细胞层面上改写DNA。论文引起了轩然大波。沿着这条道路走下去，人类可能能够征服疾病，抹除自身的缺陷，将人类的潜能发挥到最大。然而她的同行很快就提出了异议。许多人认为她的工作非常危险
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2023-09-04 10:21:27
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打开IDLE开始干活* 函数 1. 注意函数名后冒号 2. 多行语句无{ }，函数名后四个空格对齐属于函数部分 3. 这样定义的函数 可以这样调用4.print可以直接回车换行，多行书写 5.函数默认参数：在函数名形参表中直接=赋值注意 此时，无默认值形参需要放在前面声明，调用函数改变默认值需要带形参全局与局部变量（反正刚入门看这个行为属实憨憨） （小声bb） （超级小声）文件读写1.读写文件2.
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2023-09-20 19:34:54
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# 莫烦Python DQN：解析深度强化学习算法
## 引言
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是人工智能领域的一个研究热点，其结合了深度学习和强化学习，使得智能体在没有人工规则的情况下可以通过学习来自主决策。其中，莫烦Python DQN（Deep Q-Network）是深度强化学习的一个经典算法，本文将对其进行科普介绍，并附上代码示例。
##
原创
2023-08-27 07:06:19
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# 莫烦Python简历
## 1. 简介
Python是一种高级编程语言，广泛用于数据分析、人工智能、网络编程等领域。莫烦Python简历是一个由莫烦学院推出的面向Python开发者的简历模板，旨在帮助开发者更好地展示自己的技能和经验。
## 2. 代码示例
下面是一个简单的Python代码示例，实现了一个计算器的功能：
```python
def add(x, y):
retur
原创
2024-05-28 03:11:41
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目录TF搭建自己的神经网络case 1处理结构case 2session第一种用法第二种用法variableplaceholder激励函数 activation function激励函数的适应场景在少量层的神经网络结构中在CNN中在RNN中case 3 定义、添加层可视化——优化过程加速神经网络训练——优化器optimizer可视化——神经网络结构——tensorboard分类问题classif
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2024-01-08 13:15:03
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莫烦pythonRL python 3 强化学习 Reinforcement Learning简介1.1 什么是强化学习强化学习是一类算法, 是让计算机实现从一开始什么都不懂, 脑袋里没有一点想法, 通过不断地尝试, 从错误中学习, 最后找到规律, 学会了达到目的的方法. 虚拟老师对行为进行打分，强化学习中选择尽量选择高分的行为，避免低分的行为。 强化学习的这种分数导向型类似于监督学习中的正确标签
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2024-02-28 22:15:29
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定义函数 如果像上面这样的功能，我们还想拿出来函数处理的结果，其实也就是让函数可以 return 出来一个值。参数设置 有些函数的参数并不是一直变化的，我们还可以设置一个参数默认值，节省写代码的时间和代码量全局和局部变量 不过我们还存在另一种情况，就是允许内部来修改外部的值。为了办这件事，modify_name() 必须先向外面打一个申请报告，向外面申请自己要去修改公用的 filename。 怎么
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2023-09-20 23:08:12
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定义函数def function(a,b): 函数名function，参数a和b注意缩进函数默认参数一般使用情况：def function(x,y,z):
print(x+y+z)
function(100,200,300) # 600默认参数：这时将x，y，z都设置默认参数：字符串1，2，3。 当然，如果不想使用默认参数，函数调用时重新赋值即可def function(x='1',
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2023-08-16 13:47:45
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# 理解PPO算法及其在PyTorch中的实现
在强化学习的领域中，Proximal Policy Optimization（PPO）是一种非常流行且高效的策略优化算法。PPO算法具有易于实现、收敛性好等优点，受到许多研究者和工程师的青睐。本文将介绍PPO算法的基本原理，并通过PyTorch框架实现相应的代码示例。
## PPO算法简介
PPO是一种策略梯度算法，旨在解决传统策略梯度方法中的
