有如下代码： std::map<std::string, int> str_int_map; // ... for (const std::pair<std::string, int> &item : str_int_map) { // ... } 尽管 item 并非严格意义上的迭代器，但总之是循环因子类似的东西，这段代码有意思的是，尽管指示了引用修饰符，但仍旧不是一段好的代码，原因在于
[表达式 for 变量名 in 序列或迭代对象] 例如： 1. alist = [x*x for x in range(10)] 2. x = [row[0] for row in dataset] (dataset是嵌套列表) plt.grid() 函数 表示显示网格线 plt.savefig('name') 函数
dict推导式 # 把dict中的key和value互换 vardict = {1:'a',2:2,'3':'c','d':4} # 普通方法 newdict = {} for k,v in vardict.items() : newdict[v] = k print(newdict) # dict推导式 newdict = {v:k for k,v in vardict.items()} print(newdic
set推导式 varset = {1,2,3,4,5,6,7} 普通set推导式 newset = {i<<2 for i in varset} print(newset) {4, 8, 12, 16, 20, 24, 28} 带有条件判断的set推导式 newset = {i<<2 for i in varset if i % 2 == 0} print(newset) {8, 16, 24} 带有循环的set推导式 # (1) var1 = {1,
tuple推导式 list推导式返回的是list，tuple推导式返回的是生成器 list推导式 ==> [变量运算 for i in iterable] ==> list tuple推导式 ==> (变量运算 for i in iterable) ==> 生成器 什么是生成器 生成器是一种特殊的iterator，生成器可以自定义，也可以使用tuple推导式
本文转自：https://spaces.ac.cn/archives/4598 翻阅一篇博士论文中，从未学习到的点，故本篇转载作为学习理解马尔科夫过程、主方程相关内容 先百度百科简要了解： 马尔可夫过程_百度百科 (baidu.com) 搜索主方程只有一份PDF（第二章 主方程(Master equation) (ustc.edu.cn)）、知乎和本篇内
第四单元 语法分析 4.1 自顶向下分析概述 自顶向下的分析(Top-Down Parsing) 从树的顶部（根节点）向底部（叶节点）方向构造分析树 最左推导(Left-most Derivation) 在最左推导中，总是选择每个句型的最左非终结符进行替换 E => E + E => id + E => id + (E) => id + (E + E) =
文章目录 1.概述 2. 模拟 3. 推导 4. 性能 5. 位移方法 1.概述 希尔排序是希尔(DonaldShell) 于1959年提出的一种排序算法。希尔排序也是一种插入排序，它是简单插入排序经过改进之后的一个更高效的版本，也称为缩小增量排序。 希尔排序法基本思想 希尔排序是把记录按下
作者是个没有系统学习过高等数学的高中OIer，推导过程可能不严谨，有问题的地方望大家纠正一下qwq 因为作者之前没学过有关知识，是边看文章边推边写出来的，所以推导思路根原文章基本一致，原文章在此：【Math】复数表示个傅里叶变换 傅里叶级数公式：
文章目录 for 循环和可迭代对象遍历可迭代对象range对象嵌套循环break 语句continue 语句else语句循环代码优化其他优化手段使用 zip()并行迭代推导式创建序列列表推导式字典推导式集合推导式生成器推导式（生成元组） 函数用法和底层分析函数的基本概念Python 函数的分类函数
1.列表推导式multiples = [i for i in range(30) if i % 2 is 0]names = [[],[]]multiples = [name for lst in names for name in lst if name.count('e') >= 2] 2.字典推导式mcase = {'a': 10, 'b': 34}mcase_frequency = {mcase[k]: k for k in mca
【机器学习】【白板推导系列】【合集 1～23】_哔哩哔哩_bilibili 知识点： 1.高斯分布。 2.用极大似然估计估计高斯分布中的参数均值μ，和方差Σ。
auto 自动类型推导 C++11之前和c语言 auto用来声明变量的存储类型（自动变量 栈区） 在编译期间 编译器能够根据变量或者表达式推导七类型 auto 与 const 时： 普通数据在推导时const属性会被抛弃 但是指针或者引用有const时 自动推导时不会抛弃 auto的限制： 1.不能用于函数的参
web框架推导过程 前端<----------->后端<---------->数据库 1 纯手撸web框架 1.1 前置知识点 # HTTP协议 """ 网络协议 HTTP协议 数据传输是明文 HTTPS协议 数据传输是密文 websocket协议 数据传输是密文 四大特性 1.基于请求响应 2.基于TCP、IP作用于应用层之上的协
目录 迭代器可迭代对象迭代器规则创建迭代器案例一：可迭代的斐波那契数列 生成器创建生成器案例二：生成一个生成器函数 推导式列表推导式字典推导式集合推导式 生成器表达式 内置可迭代对象map映射迭代器filter过滤迭代器zip组合迭代器enumerate枚举迭代 迭代器 在pyth
什么是直方图均衡化 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。 直方图均衡化的作用 这种方法通常用来增加许多图像的全局对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强
Andrew Ng在他的机器学习课程中讲述bp神经网络时，并没有深究这算法背后的推导过程，只是给了我们一个大体的执行步骤，实现了这个算法但却不知道这个算法背后的原理是件很痛苦的事。在看了知乎、csdn、简书后发现有很多人采用矩阵求偏导之类的推导步骤。诚然，这么干可以使公式
Q-Learning理论推导 假如我们小时候放学回家写作业，会获得价值为1的奖励，而如果去看电视那么会受到值为2的惩罚。 假如我们在第一时刻采取了写作业这个动作，那么我们的效益Q是1；接下来我们不会去立马进行第二个动作，而是想象在接下来采取的哪一个动作的效益Q更大，比如说我们在第二
C++解答: #include<iostream> using namespace std; int main() { int n,count=0; cin>>n; int B[n]={}; int A[n]={}; //Bi为数组A中前i个数最大的值 int sum1=0;//sum1表示数组中元素最大的总和 int sum2=0;//sum2中最大可能表示的总和
视频源： https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd 线性回归
目录 列表推导式 列表推导和可读性 笛卡尔积 生成器表达式 列表推导是构建列表（list）的快捷方式，可以将一个序列或者其他可迭代类型中的元素过滤或者是加工，然后新建一个列表；也可以生成两个或以上的可迭代类型的笛卡尔积。注：列表推导的作用只有一个：生成列表。 生成器表达式可以生成
类欧几里得 设三个函数 f ( a , b , c ,
公式推导 \(L_{i}=(\sigma(\Sigma_{j=0}^{2}x^{i}_{j}\omega_{j})-t_{i})^{2}\). \(\nabla_{i}=\frac{dL}{d\omega_{i}}=2(\sigma(\Sigma_{j=0}^{2}x^{i}_{j}\omega_{j})-t_{i})\sigma(\Sigma_{j=0}^{2}x^{i}_{j}\omega_{j})(1-\sigma(\Sigma_{j=0}^{2}x^{i}_{j}
规定 \(y_{ij}\)为第\(i\)层网络第\(j\)个神经元的输出. \(t_i\)为输出层第\(i\)个输出. \(n_i\)为第\(i\)层网络的神经元数量. 激活函数\(\sigma(x)=Sigmod(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}\)，因此\(\frac{\partial \sigma(x)}{\partial x}=\sigma(x)[1-\sigma(x)]\). \(E\)代表误差，即\(E
