可迭代对象&迭代器&生成器 三者之间的关系： a 集合包含图: b
# 可迭代对象： # 类型中申明了一个__iter__方法，同时该方法返回一个迭代器对象 # 能够用for循环的都是可迭代对象 # 列表、元组、字典、集合都是可迭代对象 # 迭代器： # 类型中申明了一个__next__方法 # for循环原理 # (1) 调用 in 后面对象的__iter__方法，获
C++模拟实现QT信号槽 为了看着更像QT的信号槽，我们也定义一个QObject的父类。 class QObject { public: QObject* self() { return this; } //获取信号的发送者 std::function<QObject* (void)> _sender; }; 信号的接收者 class Slot :public QObject { public: Slo
目录1.定义1.1 如何判断改对象是否是可迭代对象(iter)1.2 可迭代对象如何转化成迭代器1.3 迭代器取值1.4 结论1.5 可迭代对象与迭代器对比面试题 1.定义 从字面意思来说迭代器，是一个可以迭代取值的工具，器：在这里当做工具比较合适 从专业角度来说：迭代器是这样的对象：实现了无参数的__
一、 导入 1 import torch 2 from torch import nn 3 from d2l import torch as d2l 4 5 batch_size = 256 6 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) 二、初始化参数 # PyTorch不会隐式地调整输入的形状。因此， # 我们在线性层前定义了展平层（fla
一、前言 1、和softmax实现一样，唯一的区别是我们模型含有两个全连接层 2、直接通过高级API更简洁实现多层感知机 3、对于相同的分类问题，多层感知机的实现和softmax回归的实现完全相同，只是多层感知机的实现增加了带有激活函数的隐藏层 二、模型 1、第一层是隐藏层，包含256个隐藏
一、创建数据集 从Fashion-MNIST数据集中引入创建数据，并设置数据迭代器的批量大小为256 import torch from IPython import display from d2l import torch as d2l #batch_size=256，表明随机读取256张图片 batch_size = 256 # 返回训练集和测试集的迭代器 # load_data_fashion
迭代器与生成器 # 迭代是python最强大的功能之一 是访问元素集合的方式之一 # 迭代器：迭代器是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，直到所有的元素访问结束 # 迭代器只能往前 不能后退 # # 迭代器有两个基本的方法：iter()和next() # 字符串 列表
一、神经网络-支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间
一、题目 二、思路 1、利用哈希容器储存字符串以及他们出现的次数 2、如果次数为偶数，则直接累加 3、如果次数为奇数，则减去1再累加 4、最后返回所有累加和+1，并注意如果没有奇数则不需要额外+1 三、代码 class Solution { public: int longestPalindrome(string s) {
程序： 报错内容： in get_iterator return data_iter UnboundLocalError: local variable ‘data_iter’ referenced before assignment 大致意思是说我的返回值 data_iter 是一个局部变量，因为 data_iter 第一次定义是在第二个 if 里。 解决方法： 把 data_iter 设置为全局变量：
requests分段下载文件 默认情况下，requests当你进行网络请求后，响应体会立即被下载，当数据过大时会导致内存不足。 这时候可以通过 stream 参数来设置请求数据。 当在请求上设置stream=True时，这避免了立即将内容读入内存以获得较大的响应。推迟下载响应体直到访问 Response.con
TreeSet是JAVA中集合的一种，TreeSet 是一个有序的集合，它的作用是提供有序的Set集合。它继承于AbstractSet抽象类，实现了NavigableSet<E>,Cloneable,java.io.Serializable接口。 一种基于TreeMap的NavigableSet实现。 因为TreeSet继承了AbstractSet抽象类，所以它是一个set集
https://leetcode-cn.com/problems/check-if-array-pairs-are-divisible-by-k/ 题意： 给你一个整数数组 arr 和一个整数 k ，其中数组长度是偶数，值为 n 。 现在需要把数组恰好分成 n / 2 对，以使每对数字的和都能够被 k 整除。 如果存在这样的分法，请返回 True ；否则，返回 False 。
3.8 HashMap的用法 马克-to-win：HashMap和HashSet很像，只不过它里面存的是一个一个的键值对。例：3.8.1import java.util.*;public class TestMark_to_win { public static void main(String[] args) { Map<String, String> m = new HashMap<String, String>();
迭代器 """ 1 什么是迭代器 迭代器就是用来迭代取值的工具 什么是迭代？ 迭代就是一个重复的过程，但是每次重复都是基于上一次的结果进行的 # 单纯的重复不叫迭代 while True: 1+1 # 下面才是迭代的过程 count = 1
忽略的细节之Python 迭代器与生成器，与lambda函数应用 简介 本文前半部分是迭代器与生成器内容，尽可能地讲得详细，并指出了几处易忽略的细节；后半部分是迭代器结合 lambda 函数的使用，纯 lambda部分较简略。 ps：总结中有干货哦 目录 忽略的细节之Python 迭代器与生成器，与lambda函
map系列 1.map原理：常用接口： 2.unordered_map原理：常用接口： 3.multimap原理：常用接口： 1.map 原理： map內部的实现自建一颗红黑树，这颗树具有对数据自动排序的功能。 map内部实现了一个红黑树，该结构具有自动排序的功能，因此map内部的所有元素都是有序的，红黑树的每一个节点都代
17可迭代对象 list 是一个迭代对象 可以通过 for … in … 这类语句遍历读取数的对象称之为可迭代对象 li = [1,2,3] for i in li: print(i) 17.1 什么是可迭代对象 可迭代对象 字符串列表元组字典集合 满意以下条件的也可以成为可迭代对象 对象实现了 _iter_ 方法__i
01语言模型 语言模型（language model，LM）在自然语言处理中占有重要的地位，它的任务是预测一个句子在语言中出现的概率。截至目前，语言模型的发展先后经历了文法规则语言模型、统计语言模型、神经网络语言模型。 语言模型的评价 基于神经网络的语言模型(Neural Language Model
迭代器的简介 迭代器类似于指针类型，它也提供了对对象的间接访问。 指针是c语言中就有的东西，迭代器是c++中才有的，指针用起来灵活高效，迭代器功能更丰富些。 迭代器提供一个对容器对象或者string对象的访问的方法，并且定义了容器范围。 使用迭代器 迭代器和指针不一样，容器和string有迭
** 语言模型 ** 学习目标 学习语言模型，以及如何训练一个语言模型 学习torchtext的基本使用方法 构建 vocabulary word to inde 和 index to word 学习torch.nn的一些基本模型 Linear RNN LSTM GRU RNN的训练技巧 Gradient Clipping 如何保存和读取模型 我们会使用 torchtext
完成阅读您将会了解快速排序的： 算法思想 实现步骤 实践范例（C++/Rust） 1. 算法思想 快速排序（Quick Sort），简称快排，最早由 C.A.R.Hoare 在1962年于快速排序[1]一文提出。快速排序实质上运用分治（Divide & Conquer）思想，每次选取基准元素（Pivot Element），并将剩余元素在其左右分为小于与不小
目录 题目 解题 方法一、二分查找法 题目 给你一个非递减的 有序 整数数组，已知这个数组中恰好有一个整数，它的出现次数超过数组元素总数的 25%。 请你找到并返回这个整数。 示例： 输入：arr = [1,2,2,6,6,6,6,7,10] 输出：6 提示： 1 <= arr.length <= 10^40 <= arr[i] <= 10^5 解
import torch import torchvision def get_data(batch_size=50): trans = torchvision.transforms.ToTensor() mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=True, transform=trans, download=True) mnist_test = torchvision.datasets.
