三层架构 三层架构(3-tier architecture) 通常意义上的三层架构就是将整个业务应用划分为：界面层（User Interface layer）、业务逻辑层（Business Logic Layer）、数据访问层（Data access layer）。区分层次的目的即为了“高内聚低耦合”的思想。在软件体
转载
2023-11-30 12:09:12
234阅读
# Python 持久层：数据持久化的关键
在现代软件开发中，持久层（Persistence Layer）是一个非常重要的概念。它负责将应用程序的数据存储在持久存储介质上，通常是数据库。本文将介绍 Python 中如何实现持久层，并提供相关的代码示例，帮助读者理解这一概念。
## 何为持久层？
持久层是应用程序中与数据存储相关的部分。其主要功能是将数据从内存中保存到数据库中，并在需要时从数据
# Python控制层实现指南
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我愿意与你分享如何实现Python控制层。控制层是一个关键的组件，它负责从用户界面接收输入并根据需要调用适当的功能。在本文中，我将向你展示一个简单的控制层实现流程，并提供每个步骤的代码示例和解释。
## 控制层实现流程
下面是一个控制层实现的基本流程，通过以下步骤执行：
```mermaid
journey
tit
原创
2023-09-05 21:28:34
37阅读
# 如何实现Python卷积层
## 一、整体流程
首先我们来看一下实现Python卷积层的整体流程，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---------------------------------- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
原创
2024-03-22 03:31:21
20阅读
# Python表现层的实现指南
在构建一个Python应用程序时，理解表现层（Presentation Layer）的重要性是至关重要的。表现层是用户与系统交互的界面，它负责显示信息并收集用户输入。以下是创建Python表现层的简单流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------|
| 1 | 选择框架
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）因其能够高效地进行图像处理和特征提取而备受关注。然而，当我们深入到多层卷积层的使用时，往往会遇到一些棘手的问题，特别是当卷积层超过三层时，这种复杂性有可能导致模型性能的下降、过拟合、训练时间过长等问题。因此，本文将探讨如何解决“python三层卷积层以上”问题，以构建更有效且优化的深度学习模型。
### 背景描述
随着深度学习的广泛应用，卷积神经网络（CN
标题：Python控制层如何调用服务层解决实际问题
摘要：
本文将介绍在Python中如何通过控制层调用服务层来解决实际问题。我们将以一个简单的示例来说明这个过程，并提供代码和流程图展示。
导言：
在软件开发中，将代码分为不同的层级是一种常见的设计模式。其中，控制层（Controller）负责处理用户请求和调度任务，服务层（Service）负责实现业务逻辑。通过将代码分层，我们可以更好地组织和
原创
2023-12-25 05:27:23
170阅读
常用模块认识模块什么是模块什么是模块？ 常见的场景：一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件，文件名就是模块名字加上.py的后缀。 但其实import加载的模块分为四个通用类别： 1 使用python编写的代码（.py文件） 2 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展 3 包好一组模块的包 4 使用C编写并链接到python解释器
## Python 三层服务层框架问题的复盘记录
### 背景描述
在现代软件开发中，**三层服务层框架**（即表示层、业务逻辑层和数据访问层）的设计被广泛应用，能够有效地将不同的关注点分离，提高了系统的可维护性和扩展性。最近在使用 Python 实现三层服务时，我们遇到了性能下降和数据不一致的问题，导致了应用的多次故障。
**现象描述：**
当用户发起请求时，应用的响应时间显著增加，并且
1.C调用python其实C与python的交互很简单，最简单的就是下面的例子: 1 Py_Initialize();
2
3 PyRun_SimpleString("str = \"hello\"");
4 PyRun_SimpleString("print str");
5
6 Py_Finalize(); 与C在进入main函数前要做一些准备工作一样，所有要与python进行交互的程
转载
2023-07-05 13:01:52
122阅读
BFS模板：BFS使用队列，把每个还没有搜索到的点依次放入队列，然后再弹出队列的头部元素当做当前遍历点。BFS总共有两个模板：模板1：如果不需要确定当前遍历到了哪一层，BFS模板如下。1 while queue 不空：
2 cur = queue.pop() // 弹出队列的头部元素当做当前遍历点
3 for 节点 in cur的所有相邻节点：
4
转载
2023-08-01 14:11:08
86阅读
引言Convolutional Neural Network 是一种在计算机视觉和其他领域很常用的一种神经网络，它的结构主要包括一下几个层：Convolutional Layer(CONV layer): 卷积层Rectified Linear Unit: 激活层Polling Layer: 池化层Fully-Connected Layer: 全连接层卷积层这里先介绍卷积层，以及经过卷积层后，输出
转载
2024-07-16 15:48:45
40阅读
二叉树前中后序遍历 如图所示二叉树： 前序遍历：5 3 1 4 8 6 9（先根后子，子先左再右） 中序遍历：1 3 4 5 6 8 9（从左往右） 后序遍历：1 4 3 6 9 8 5（先子后根，子先左再右） 层序遍历：5 3 8 1 4 6 9（从上到下，从左到右）前序遍历class BstNode:
"""二叉树节点"""
__slots__ = ('_item', '_le
转载
2023-08-16 10:44:38
43阅读
解题思路本文将会讲解为什么这道题适合用广度优先搜索（BFS），以及 BFS 适用于什么样的场景。DFS（深度优先搜索）和 BFS（广度优先搜索）就像孪生兄弟，提到一个总是想起另一个。然而在实际使用中，我们用 DFS 的时候远远多于 BFS。那么，是不是 BFS 就没有什么用呢？如果我们使用 DFS/BFS 只是为了遍历一棵树、一张图上的所有结点的话，那么 DFS 和 BFS 的能力没什么差别，我们
转载
2023-08-26 17:28:56
98阅读
# Python中的BN层冻结
## 引言
在深度学习中，批量归一化（Batch Normalization）是一种常用的技术，用于加快神经网络的训练速度并提升模型的性能。然而，在某些情况下，我们可能希望冻结（即固定）BN层的参数，以便更好地适应特定的任务或环境。本文将介绍如何在Python中实现BN层冻结，并提供相应的代码示例。
## 什么是BN层？
BN层是一种用于深度学习模型中的正则
原创
2023-12-22 03:24:42
372阅读
# 实现“Python 温跃层”的教程
## 概述
“温跃层”是指在水体中由于密度差异导致的温度分层现象。在许多科学研究领域，如气象学、水文地质学等，这一现象具有重要意义。在本教程中，我们将使用Python实现一个简单的“温跃层”模型，以便于理解这个现象的基本原理。我们将引导你一步步完成这个实现。
## 过程流程
为了实现这一模型，我们将遵循以下步骤。下表描绘了整个过程的步骤及其简要说明：
在深度学习的应用中，ResNet（Residual Network）因其优越的性能和较深的网络结构而受到广泛关注。尤其是在图像分类等任务中，ResNet出色的表现吸引了众多研究人员和开发者。在这一背景下，调整ResNet的输出层使其适应不同类别的任务就显得尤为重要。
> **用户原始反馈**
> "我们在使用ResNet模型进行图像分类时，输出层的配置让我感到困惑，能否提供一些详细指导来帮助
# Python层序遍历实现指南
## 引言
在二叉树的遍历算法中，层序遍历是其中一种常见的方法。层序遍历的核心思想是逐层地访问二叉树的节点，从根节点开始，按照从上到下、从左到右的顺序逐层遍历。本文将介绍如何在Python中实现二叉树的层序遍历算法。
## 层序遍历的算法流程
下面是层序遍历的算法流程，可以使用一个表格来展示每个步骤的详细过程。
| 步骤 | 描述
原创
2023-10-18 13:27:39
95阅读
# Python 全连接层的科普
全连接层（Fully Connected Layer）是深度学习中常用的一种神经网络层，通常位于神经网络的最后阶段，用于进行分类或回归任务。全连接层的主要作用是将前面层提取的特征进行线性组合，最终输出标签或数值。本文将深入浅出地解释全连接层的原理、使用场景，并提供相应的Python代码示例。
## 什么是全连接层？
全连接层的核心在于每个神经元与前一层的每一
# Python 2层XML实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何使用Python实现2层XML。在这篇文章中，我将向你展示整个流程，并提供详细的代码示例和注释，以确保你能够理解并实现它。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解实现2层XML的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 创建XML文
原创
2024-07-17 05:35:19
4阅读
