python中的三大器有迭代器，生成器，装饰器，本文重点讲解下迭代器的概念，使用，自定义迭代器等的介绍。1.概念： 迭代器是一个对象，一个可以记住遍历位置的对象，迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有元素被访问完结束，迭代器只能往前，不能后退，实质是具备了__next__和__iter__方法的对象2.可迭代对象： 可以通过for in 等类似操作进行遍历取值的对象，本质是具备了__i
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2024-06-11 03:59:29
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1 函数定义 什么是函数 函数定义, 函数名, 函数体以及函数的调⽤用 函数的返回值 函数的参数函数: 对代码块和功能的封装和定义,这⾥里里的函数名的命名规则和使⽤用和变量量基本⼀一样def 函数名(): 函数体 &nb
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。废话不多说，开始今天的题目：问：说说Python中迭代器和生成器的区别？答：Python中生成器能做到迭代器能做的所有事，而且因为自动创建了__iter__()和next()方法，生成器显得特别简洁，而且生成器也是高效的，使用生成器表达式取代列表解析，同时节省内
文章目录一、迭代1.迭代协议_next_()2.迭代工具 for...、推导...、map...二、函数1.函数的作用2.函数的定义3.函数的调4.变量作用域5.参数 一、迭代引例1.迭代协议_next_() 如读取完之后继续运行则会抛异常 引用全局函数next()则无异常效果同上 注意：写resdlines()方法占用内存大，当数据量大时不适用，而迭代方法占用内存少2.迭代工具 for…、推导
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2023-09-07 11:11:11
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通过用lr做负载压力测试过程发现，如果设定不同的action迭代次数，每次得出的结果是不同的，曲线的表现形式也是不同的。这点就使我们会感觉困惑,为什么要设置action的迭代次数？以及对于不同的应用系统应该怎样设置迭代次数呢？ 首先你要理解性能测试是在干什么？ 性能测试是模拟系统
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2024-09-05 15:28:35
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x这里写目录标题起因配置环境问题探索一、由近及远二、追根溯源三、问题总结本文源码 起因近日，博主在学习《动手学深度学习》(PyTorch版)时，用fashion_mnist复现LeNet时想知道这个for循环运行了多少次： 代码如下：（在文末会给出整个代码）for X, y in train_iter:
X = X.to(device)
y = y.
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2024-04-04 10:42:42
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推导式是Python中很强大的、很受欢迎的特性，具有语言简洁，速度快等优点。推导式包括:1.列表推导式#整除3的数字列表
numbers=[x for x in range(100) if x % 3==0]
def squared(x):
return x*x
multiples=[squared(i) for i in range (30) if i % 3 is 0]
prin
# 深度学习迭代次数：理解与应用
深度学习已成为现代人工智能的核心技术之一。在深度学习中，迭代次数是一个非常重要的概念，它直接影响着模型训练的效果和运行效率。本文将带你深入理解深度学习中的迭代次数，并提供一个代码示例来帮助理解其实际应用。
## 一、什么是迭代次数？
在深度学习的训练过程中，模型通过反复处理数据来优化其参数。每一次将整个训练集输入模型并更新参数的过程称为一个“Epoch”（世
该代码可以通过pycharm调试，为了能深入理解其内部原理，建议大家动手调试。 上表中，结合protobuf文件，我们知道，layer_name表示层名，bottom表示层输入数据，top表示层输出数据，kernel_size表示卷积核大小，pad表示补全（即在特征图四周补0），stride：表示卷积核滑动的步长。我们知道caffe中数据使用blob存储的，b
【SinGuLaRiTy-1039】 Copyright (c) SinGuLaRiTy 2017. All Rights Reserved.迭代加深搜索（ID）迭代加深搜索，实质上就是限定下界的深度优先搜索。即首先允许深度优先搜索K层搜索树，若没有发现可行解，再将K+1后重复以上步骤搜索，直到搜索到可行解。在迭代加深搜索的算法中，连续的深度优先搜索被引入，每一个深度约束逐次加1，直到搜索到目标为
测试资源 App测试任务开始前，检查各项测试资源。 产品功能需求文档、概要设计文档（包含非本期开发的产品功能部分） 产品原型图（包含非本期开发的产品功能部分） 产品效果图（包含非本期开发的产品功能部分） 测试用例（包含非本期开发的产品功能部分） 行为统计分析定义文档 测试设备（ios7-ios
1。需求评审前，仔细查看需求文档，理解新功能和之前版本哪些功能有交叉的测试点，以及之后进行测试时可能需要注意的地方。先预估一下测试的工作量，记录自己不懂的地方，以便于在需求评审中，重点关注一下相关模块，有疑惑及时提出。2。 需求评审中，注意一定要养成记录评审的习惯。评审过程中肯定会有一些设计开发和产品有争议的，比如代码实现量大，或会改动到其他某些模块，也可能是暂时无法实现的，这些都要记录下来，一则
迭代模型 百科名片
迭代模型思想示意图
早在20世纪50年代末期，软件领域中就出现了迭代模型。最早的迭代过程可能被描述为“分段模型（stagewise model）”。迭代模型是RUP推荐的周期模型。被定义为：迭代包括产生产品发布（稳定、可执行的产品版本）的全部开发活动和要使用该发布必需的所有其他外围元素。在某种程度上，
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2024-06-02 13:12:50
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附录：迭代公式向量化 θ相关的迭代公式为： 如果按照此公式操作的话，每计算一个θ需要循环m次。为此，我们需要将迭代公式进行向量化。首先我们将样本矩阵表示如下：将要求的θ也表示成矩阵的形式：将x·θ的乘积记为A，有
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2024-03-17 14:24:01
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对比了Python3的五种迭代方式进行函数简单计算的花费时间
五种迭代分别是，for循环，列表推导式，内置函数map()，生成器推导式，生成器函数
简单计算以add()加10操作和abs()绝对值举例运行次数指每个函数执行的次数，默认每个函数对10000个数进行计算。从测试结果可以看出效率从高到低依次为：调用map > 列表解析 > 生成器函数 > 生成器表达式 > for
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2023-05-26 21:39:29
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“迭代”是程序设计中的一个非常重要概念，它可以简单地理解为“重复地做一些事情”。Python提供了迭代器和生成器的功能，但这些概念不易掌握。这篇文章主要是总结下我个人的一些理解。不对之处，恳请各位批评指正。下面所有代码的运行环境为Python 3.6.8。一. 迭代的必要性Python程序设计中，我们为什么要学习迭代？首先，采用迭代可以方便地遍历集合类对象（list、tuple、range、set
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2023-12-14 12:09:19
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深度学习笔记（16） 误差分析（一）1. 进行误差分析2. 清除标注错误的数据 1. 进行误差分析假设正在调试猫分类器 然后在开发集取得了90%准确率，相当于10%错误 这离希望的目标还有很远也许需要看了一下算法分类出错的例子 注意到算法将一些狗分类为猫试想一下，可以针对狗，收集更多的狗图 或者设计一些只处理狗的算法功能之类的 为了让的猫分类器在狗图上做的更好，让算法不再将狗分类成猫建议做的是，
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2024-08-19 20:25:10
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(A，B)---m*n*k---(1,0)(0,1)移位距离和假设用神经网络分类A和B，把参与分类的A和B中的数字看作是组成A和B的粒子，分类的过程就是让A和B中的粒子互相交换位置，寻找最短移位路径的过程。而熵H与最短移位距离和成正比，迭代次数n和熵H成反比。对二值化图片移位规则汇总每个粒子移位一次，位置重合不移位，0不动，单次移位距离恒为1.按照移位距离和假设，二值化图片的移位元素单次移动的距离
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2024-01-13 13:30:45
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在上一篇文《神经网络的迭代次数有可能被计算出来吗？》中模拟了可以将两个输入分类的神经网络，并得到了一个经验公式现在做一个对三个输入实现分类的网络这个网络由三部分构成，第一部分让一个输入是sigmoid（0.1）隐藏层是11个节点输出层是11个节点的网络，向一个输入是sigmoid（7）隐藏层是7个节点，输出层是7个节点的网络收敛，让两个网络同时向对方学习。表示成S（0.1）*11*11-7*7*s
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2023-12-17 17:04:54
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Python 对于容器类型数据支持逐个进行迭代处理，迭代会对所有元素按照一个逻辑进行计算操作。因此在 Python 所有数据范围内就存在类型是否是可迭代的话题。为了高效完成迭代操作, python专门设计了迭代器类型, 这类数据专门用来迭代操作为了高效快捷创建一个迭代器类型，Python 又有一个生成器类型成生成一个可迭代对象。迭代器类型迭代器（iterator）就是一个封装了迭代的对象。Pyth
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2023-06-19 21:28:44
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