[其它] python super函数使用方法详解

说明：一、super函数简介 python内置函数super()主要用于类的多继承中，用来查找并调用父类的方法，所以在单重继承中用不用 super 都没关系；但是，使用 super() 是一个好的习惯。一般我们在子类中需要调用父类的方法时才会这么用； 二、super函数语法 super(type,object-or-type) 参数： type — 类，一般是类名； object-or-type — 类,一般是 self； 返回值:无 三、super函数使用 1.案例一： # !usr/bi
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[其它] 海鲜订单

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海鲜订单，赶快来下载海鲜订单吧！PS：可下载...该文档为海鲜订单，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
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[其它] python-docx文件定位读取过程(尝试替换)

说明：以上是开头，安装完后需要导入转载的代码读取所有docx文件中的内容发现没有读取到表格数据： from docx import Document def readDocx(docName): fullText = [] doc = docx.Document(docName) paras = doc.paragraphs for p in paras: fullText.append(p.text) return '\n'.join(fullText) 尝试精确定
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[其它] 消防设备日常管理工作标准

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[其它] python 中的[:-1]和[::-1]的具体使用

说明：1、案例解释 \na='python' b=a[::-1] print(b) #nohtyp c=a[::-2] print(c) #nhy #从后往前数的话，最后一个位置为-1 d=a[:-1] #从位置0到位置-1之前的数 print(d) #pytho e=a[:-2] #从位置0到位置-2之前的数 print(e) #pyth 2、用法说明 b = a[i:j]   表示复制a[i]到a[j-1]，以生成新的list对象 a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] b = a
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[其它] 使用Django和Postgres进行全文搜索的实例代码

说明：这些天，我需要全文搜索。这个区块中最酷的孩子们是Elastic Search和Sorl：他们快速，灵活，资源消耗沉重并且需要Java，这几乎是我想要的一个5美元的数字海洋飞车上运行的宠物项目所需的所有东西。 放弃这些选项后，我剩下了Xapian和postgres全文搜索的功能，而xapian似乎功能更丰富，我决定从postgres开始，因为它与django进行了本机集成，并且对这个特定项目的要求不高。 项目及其要求 您可能已经注意到，我正在运行工作板。 Voorjob基本上是从lever.co聚
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[其它] 清洁空房制度

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[其它] tensorflow自定义激活函数实例

说明：前言：因为研究工作的需要，要更改激活函数以适应自己的网络模型，但是单纯的函数替换会训练导致不能收敛。这里还有些不清楚为什么，希望有人可以给出解释。查了一些博客，发现了解决之道。下面将解决过程贴出来供大家指正。 1.背景 之前听某位老师提到说tensorflow可以在不给梯度函数的基础上做梯度下降，所以尝试了替换。我的例子时将ReLU改为平方。即原来的激活函数是 现在换成 单纯替换激活函数并不能较好的效果，在我的实验中，迭代到一定批次，准确率就会下降，最终降为10%左右保持稳定。而事实上，这中
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[其它] 游泳池卫生操作标准

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[其它] tensorflow 查看梯度方式

说明：1. 为什么要查看梯度 对于初学者来说网络经常不收敛，loss很奇怪（就是不收敛），所以怀疑是反向传播中梯度的问题 （1）求导之后的数（的绝对值）越来越小（趋近于0），这就是梯度消失 （2）求导之后的数（的绝对值）越来越大（特别大，发散），这就是梯度爆炸 所以说呢，当loss不正常时，可以看看梯度是否处于爆炸，或者是消失了，梯度爆炸的话，网络中的W也会很大，人工控制一下（初始化的时候弄小点等等肯定还有其它方法，只是我不知道，知道的大神也可以稍微告诉我一下~~），要是梯度消失，可以试着用用resn
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[其它] 游泳池救生员岗位职责标准

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[其它] Tensorflow轻松实现XOR运算的方式

说明：对于“XOR”大家应该都不陌生，我们在各种课程中都会遇到，它是一个数学逻辑运算符号，在计算机中表示为“XOR”，在数学中表示为“”，学名为“异或”，其来源细节就不详细表明了，说白了就是两个a、b两个值做异或运算，若a=b则结果为0，反之为1，即“相同为0，不同为1”. 在计算机早期发展中，逻辑运算广泛应用于电子管中，这一点如果大家学习过微机原理应该会比较熟悉，那么在神经网络中如何实现它呢，早先我们使用的是感知机，可理解为单层神经网络，只有输入层和输出层（在吴恩达老师的系列教程中曾提到过这一点，关
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