Python基础知识（六）1. 循环结构1.1 while 循环1.2 for 循环和可迭代对象遍历1.3 可迭代对象1.4 range 对象1.5 嵌套循环2. 循环语句2.1 break语句2.2 continue 语句2.3 else语句3. 循环代码优化4. 使用 zip()并行迭代5. 推导式创建序列5.1 列表推导式5.2 字典推导式5.3 集合推导式5.4 生成器推导式（生成元组）
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2023-09-18 18:58:04
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def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。my_abs函数为例：def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -xmy_abs看看返回结果是否正确。return时，函数就执行完毕，并将结果返回。因此，函数内部通过条件判
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2023-12-25 14:31:14
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先来了解一下条件操作符：运算符描述示例==检查两个操作数的值是否相等，如果是则条件变为真。如a=3,b=3则（a == b) 为 true.!=检查两个操作数的值是否相等，如果值不相等，则条件变为真。如a=1,b=3则(a != b) 为 true.<>检查两个操作数的值是否相等，如果值不相等，则条件变为真。如a=1,b=3则(a <> b) 为 true。这个类似于 !=
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2024-04-08 11:58:22
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因为Dense(…)返回一个可调用的(基本上是一个函数),所以可以依次调用它.这是一个简单的例子：def make_adder(a):
def the_adder(b):
return a + b
return the_adder
add_three = make_adder(3)
add_three(5)
# => 8
make_adder(3)(5)
# => 8这里,make_a
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2023-06-20 20:20:54
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## Python中的Dense
在Python编程语言中，`dense`是一个常用的术语，用于描述一种数据结构或数据类型。在本文中，我们将介绍什么是`dense`，它在Python中的应用以及如何使用它。
### 1. 什么是Dense？
`dense`一词源自英文词汇，意为“密集的”或“浓密的”。在Python中，`dense`通常用于描述一种数据结构或数据类型，表示数据元素之间没有空白
原创
2023-08-31 11:23:36
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# 使用Dense函数进行神经网络的建模
在神经网络中，Dense函数是一个非常重要的函数之一。它用于创建全连接层，是神经网络中最基础的一种结构。在本文中，我们将介绍如何使用Dense函数来构建一个简单的神经网络模型，并讲解一些常见的参数设置和使用技巧。
## 神经网络和Dense函数
神经网络是一种模仿人类神经系统运作的数学模型。它由多个神经元组成的多层结构组成，每一层都有一定数量的神经元
原创
2024-05-21 05:43:32
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调用函数python中有很多内置函数，我们可以直接调用，内置函数能直接在官网查看：https://docs.python.org/3/library/functions.html#abs定义函数在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。例如定义一个空函数： def nu():
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2023-12-27 18:06:14
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1.
Python中os.sep作用：
使得写的代码可以跨操作系统。不用修改
2.
命令行中输入conda list
显示Anaconda中安装的所有工具的版本
3.
tf.random_normal | tf.truncated_normal |含义区别
(1)tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,se
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2024-06-24 08:47:00
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# 如何实现"python dense函数"
## 介绍
在机器学习和深度学习领域中，"dense"函数是一种常用的操作，用于将输入数据转化为密集的输出，通常用于神经网络模型中的全连接层。本文将介绍如何使用Python来实现"dense"函数。
## 实现步骤
下面是实现"python dense函数"的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 初始化
原创
2023-09-11 07:48:41
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# 深入了解 Python 中的 Dense 函数：新手开发者的指南
在 Python 编程中，Dense 函数通常归类为数据处理和分析功能的一部分。在本文中，我将带你了解如何实现 Dense 函数的基本步骤，并提供必要的代码示例及详尽的解释。
## 1. Dense 函数的基本概念
Dense 函数通常用于将稀疏数据（例如，稀缺值或缺失数据）转换为密集格式，以便更好地进行分析或建模。使用这
# Python里的Dense
并行迭代 选择结构选择结构有多种形式，分为：单分支、双分支、多分支。单分支结构语法格式
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2023-11-06 13:19:59
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@创建于：20210413 @修改于：20210413 文章目录1、背景2、指定输入数据的尺寸3、核心网络层没有显式的input_shape, input_dim参数，如何传递的?4、*args与**kwargs使用4.1 *args的用法4.2 **kwargs的用法 1、背景在keras.layers的Sequential 顺序模型API中，顺序模型是多个网络层的线性堆叠，可以通过将层的列表传
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2023-12-17 13:25:26
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# 深入理解PyTorch中的Dense层
在深度学习中，**Dense层**又称为全连接层，是神经网络中最常用的一种层。这个层的特点是每一个输入都会与每一个输出相连，形成稠密的连接。本文将介绍PyTorch中如何使用Dense层，并给出代码示例。
## 什么是Dense层？
Dense层的主要功能是对输入进行线性变换。这意味着输入数据将通过权重矩阵进行矩阵乘法，生成输出，同时加上偏置。其数
