聚类的基本思想俗话说"物以类聚，人以群分"聚类（Clustering）是一种无监督学习(unsupervised learning)，简单地说就是把相似的对象归到同一簇中。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。定义：给定一个有个对象的数据集，聚类将数据划分为个簇，而且这个划分满足两个条件：(1)每个簇至少包含一个对象；(2)每个对象属于且仅属于一个簇。基本思想：对给定的，算法首先给出一个初始的划分方法
1. 基本概念递归：在程序中，一个函数调用自身的编程方法称为递归。【函数自己调用自己】一个函数在其定义中直接或者间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型的复杂问题转化为一个与原问题相似的小问题来解决。这样，就可以将问题由复杂——>简单转化，可以极大的减少代码量。递归的能力就在于用有限的代码来定义对象的无限集合。使用递归应该注意的两点：1） 递归就是在过程或者函数里面调用自身；2
1. 深度学习中，batch一般设置为哪些值？在深度学习中，batch size是指在训练过程中每次迭代所使用的样本数量。Batch size的选择会影响训练速度和模型的性能。一般来说，batch size的设置需要根据具体的问题和数据集来确定。以下是常见的几种batch size的设置方式：小批量（mini-batch）： 通常是指batch size在1-32之间。这种情况下训练速度较慢，但对
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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文章目录（一）梯度下降(Gradient Descent)（1）梯度下降参数的更新过程（2）关于学习率的那点事2.1学习率大小的问题2.2在梯度下降算法中的学习率
α
在进行 Python 编程时，经常会面临“python for 最大次数”的问题：我们可能希望在某些场景中控制循环的最大执行次数，以提高程序效率或者减少不必要的计算。以下是我整理的关于这个问题的深度剖析和解决方案。
## 背景定位
在处理数据的过程中，有些任务需要进行多次迭代，比如数据分析、图像处理等。了解如何有效地控制和限制循环的最大次数，对于编写高效的 Python 代码至关重要。
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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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一无限迭代器：IteratorArgumentsResultsExamplecount()start, [step]start, start+step, start+2*step, ...count(10) --> 10 11 12 13 14 ...cycle()pp0, p1, ... plast, p0,
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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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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树型菜单在很多桌面应用系统中都有非常广泛的应用，其主要优点是结构清晰，利于使用者非常清楚的知道目前自己所在的位置。但在web上树型菜单的应用因为没有理想的现成组件可以拿过来直接使用，所以一般的情况下，程序员主要是通过JavaScript来实现一些简单的树型结构菜单，但这些菜单往往都是事先定好各菜单项目，以及各菜单项目之间的层次关系，不利于扩充，一旦需要另一个菜单结构时，往往还需要重新编写，因此使用
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2024-07-03 22:21:59
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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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一、关于使用梯度下降求解损失函数极小值的原理： 简单来说首先我们的损失函数一定是基于参数单调递减的或者是可以收敛的。 第一步，先初始化参数取值， 第二步，把参数代入到损失函数，损失函数值没有小于给定的极小值，则迭代继续，否则该参数就是得到的最优解 第三步，此时的参数值再减去损失函数对参数的偏导的数值(损失函数对参数求偏导，把此时的参数值代入公式)，就是迭代得到的参数值 第四步，回到第二步继续迭代
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2023-11-02 00:22:52
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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
# 如何在 Python 中设置最大递归次数
在 Python 中，递归是一种非常强大的编程工具，但它也有一个限制——最大递归深度。默认情况下，Python 允许的最大递归深度是 1000。如果你的递归调用超过这个限制，Python 会抛出一个 `RecursionError` 异常。本文将指导你如何设置和调整 Python 的最大递归次数，以及一些相关的知识。
## 文章结构
接下来的步骤
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
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
