[其它] 基于python求两个列表的并集.交集.差集

说明：这篇文章主要介绍了基于python求两个列表的并集.交集.差集,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 求两个列表的差集 >>> a = [1,2,3] >>> b=[1,2] >>> #################################### >>> #两个列表的差集 >>> ret = [] >>> for i
<weixin_38748263> 上传 | 大小：33kb

[其它] 酒吧酒水发放程序与标准

说明：随着全球经济快速发展，酒店行业也跟着崛起了，在这里，为大家带来了酒吧酒水发放程序与标准，...该文档为酒吧酒水发放程序与标准，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
<weixin_38697471> 上传 | 大小：4kb

[其它] python函数定义和调用过程详解

说明：这篇文章主要介绍了python函数定义和调用过程详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 我们可以创建一个函数来列出费氏数列 >>> def fib(n): # write Fibonacci series up to n ... """Print a Fibonacci series up to n.""" ... a, b = 0, 1 ... while a >> #
<weixin_38627104> 上传 | 大小：45kb

[其它] 酒吧酒水服务程序与标准

说明：这是一款整理发布的酒吧酒水服务程序与标准，需要了解相关酒吧酒水服务程序与标准的你一定不容...该文档为酒吧酒水服务程序与标准，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
<weixin_38503233> 上传 | 大小：4kb

[其它] Python随机数函数代码实例解析

说明：这篇文章主要介绍了Python随机数函数代码实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 ''' choice(seq) 从序列的元素中随机选出一个元素 randrange ([start,] stop [,step]) 从指定范围内，在指定步长递增的集合中 获取一个随机数，步长默认为 1 。注：不包含 stop 值 random() 随机生成下一个实数，它在[0,1)范围内。 shuffle(lst) 将序列的所有元素随机排序，返
<weixin_38513565> 上传 | 大小：32kb

[其它] 酒吧酒水申领程序与标准

说明：酒店管理一直遵循着为客户服务的准则，相信你也需要了解一下酒吧酒水申领程序与标准，赶快来下载酒吧酒水...该文档为酒吧酒水申领程序与标准，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
<weixin_38577261> 上传 | 大小：4kb

[其它] 浅谈tensorflow 中tf.concat()的使用

说明：concat()是将tensor沿着指定维度连接起来。其中tensorflow1.3版中是这样定义的： concat(values,axis,name='concat') 一、对于2维来说，0表示行，1表示列 t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.concat([t1, t2], 0) )) 结果为：[[1, 2, 3],
<weixin_38629206> 上传 | 大小：33kb

[其它] 酒店前厅和客房大部分表格

说明：这是一款整理发布的酒店前厅和客房大部分表格，需要了解相关酒店前厅和客房大部分表格的你一定...该文档为酒店前厅和客房大部分表格，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
<weixin_38743084> 上传 | 大小：73kb

[其它] Tensorflow tf.dynamic_partition矩阵拆分示例(Python3)

说明：先给出一个样例看看 import tensorflow as tf raw = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 5, 4, 3, 2, 1]) ''' 拆成 [1,2] [3,4] [5,6] [6,5] [4,3] [2,1] ''' result_1 = tf.dynamic_partition(tf.reshape(raw, [6,2]),[0, 1, 2, 3, 4, 5], 6) ''' 拆成 [1, 2, 3, 4, 5, 6] [6, 5,
<weixin_38566318> 上传 | 大小：41kb

[其它] 如何解决tensorflow恢复模型的特定值时出错

说明：模型的恢复 对于的模型的恢复来说，需要首先恢复模型的整个图文件，之后从图文件中读取相应的节点信息。 存储的模型文件包括四个子文件，如下：  现在假如我想恢复模型中的某个节点信息： 需要注意的是在使用saver.restore恢复权值的时候，参数的设置需要万分注意： # 先加载图文件 saver = tf.train.import_meta_graph("./model/save_model.meta") graph = tf.get_default_graph() # 其中的一个节点 a_v
<weixin_38706951> 上传 | 大小：41kb

[其它] 酒店前厅收银操作制度

说明：这是一款整理发布的酒店前厅收银操作制度，需要了解相关酒店前厅收银操作制度的你一定不容错过...该文档为酒店前厅收银操作制度，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
<weixin_38748769> 上传 | 大小：5kb

[其它] 快速查找Python安装路径方法

说明：我相信一定有很多的人跟我一样，经常忘记Python安装的路径，每当用到的时候，最笨的办法就是在全局电脑里，直接查找Python，这样是肯定能查到的，但是如果你的电脑文件超级多，这将是一个工厂量很大的事情，你要等好久的。 便捷的方法时： 打开我们的cmd命令 输入Python 输入 import sys 输入 print(sys.path) 列表中的第五个将是你的安装路径 您可能感兴趣的文章:Python 面向对象静态方法、类方法、属性方法知识点小
<weixin_38673738> 上传 | 大小：60kb