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先来回顾一下栈和队列的基本概念： 相同点：从”数据结构”的角度看，它们都是线性结构，即数据元素之间的关系相同。 不同点：栈（Stack）是限定只能在表的一端进行插入和删除操作的线性表。 队列（Queue）是限定只能在表的一端进行插入和在另一端进行删除操作的线性表。它们是完全不同的数据类型。除了它们各自的基本操作集不同外，主要区别是对插入和删除操作的”限定”。 栈必须按”后进先出”的规则进行操作：比如说，小学老师批改学生的作业，如果不打乱作业本的顺序的话，那么老师批改的第一份作业一定是最后那名同学

这份数据集来源于Kaggle，数据集有12500只猫和12500只狗。在这里简单介绍下整体思路 处理数据 设计神经网络 进行训练测试 1. 数据处理 将图片数据处理为 tf 能够识别的数据格式，并将数据设计批次。 第一步get_files() 方法读取图片，然后根据图片名，添加猫狗 label，然后再将 image和label 放到 数组中，打乱顺序返回 将第一步处理好的图片 和label 数组 转化为 tensorflow 能够识别的格式，然后将图片裁剪和补充进行标准化处理

在Python里面，使用Pandas里面的DataFrame来存放数据的时候想要把数据集进行shuffle会许多的方法，本文介绍两种比较常用而且简单的方法。 应用情景： 我们有下面以个DataFrame 我们可以看到BuyInter的数值是按照0,-1,-1,2,2,2,3,3,3,3这样排列的，我们希望不保持这个次序，但是同时列属性又不能改变，即如下效果： 实现方法： 最简单的方法就是采用pandas中自带的 sample这个方法。 假设df是这个DataFrame df.sampl

如下所示： # -*- coding: utf-8 -*- import os import numpy as np import pandas as pd import h5py import pylab import matplotlib.pyplot as plt trainpath = str('C:/Users/49691/Desktop/数据集/train/') testpath = str('C:/Users/49691/Desktop/数据集/test/') n_tr = le