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8个超好用内置函数set(),eval(),sorted(),reversed(),map(),reduce(),filter(),enumerate()
python中有许多内置函数,不像print那么广为人知,但它们却异常的强大,用好了可以大大提高代码效率。 这次来梳理下8个好用的python内置函数。 1、set() 当需要对一个列表进行去重操作的时候,set()函数就派上用场了。 obj = ['a','b','c','b','a'] print(set(obj))# 输出:{'b', 'c', 'a'}set([iterable]) 用于创建一个集合,集合里的元素是无序且不重复的。集合对象创建后,还能使用并集、交集、差集功能。 A =
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-21
文件大小:60416
提供者:
weixin_38537968
Python:三维空间的概率密度函数
二维高斯分布概率密度函数数据集实战优化坐标轴与图像优化图像再次优化 概率密度函数 大家肯定都有听说过正态分布,其实正态分布只是概率密度分布的一种,正态分布的概率密度函数均值为μ ,标准差σ是高斯函数的一个实例: f(x;μ,σ)=1σ2πexp(−(x−μ)22σ2) f(x ; \mu, \sigma)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} \exp \left(-\frac{(x-\mu)^{2}}{2 \sigma^{2}}\right) f(x;μ,σ)=σ2π
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-20
文件大小:282624
提供者:
weixin_38551837
使用 pytorch 创建神经网络拟合sin函数的实现
我们知道深度神经网络的本质是输入端数据和输出端数据的一种高维非线性拟合,如何更好的理解它,下面尝试拟合一个正弦函数,本文可以通过简单设置节点数,实现任意隐藏层数的拟合。 基于pytorch的深度神经网络实战,无论任务多么复杂,都可以将其拆分成必要的几个模块来进行理解。 1)构建数据集,包括输入,对应的标签y 2) 构建神经网络模型,一般基于nn.Module继承一个net类,必须的是__init__函数和forward函数。__init__构造函数包括创建该类是必须的参数,比如输入节点数,隐
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-20
文件大小:92160
提供者:
weixin_38631978
Python接口测试结果集实现封装比较
引言 接口测试执行完后,我们需要进行断言,断言的主要目的是用代码来判断实际结果和预期结果是否一致,这跟手工测试中用肉眼去判断是一样的思路。既然这样,我们可以将已知的预期结果和未知的实际结果简单的封装成一个类,然后写一个比较的函数来判断,最后得到结果。 知识点预热 在讲代码之前,先了解一下python的运算符is和==。可能有些人经常用,但是却不知道是什么意思,知其然而不知其所以然。 python对象包括三个基本要素:id(身份标识)、type(数据类型)和value(值)。 1、”is”
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-20
文件大小:118784
提供者:
weixin_38734008
基于PHP中自带的字符串操作函数合集
1、查找字符位置函数: strpos($str,search,[int])://查找search在$str中的第一次位置从int开始; strrpos($str,search,[int])://查找search在$str中的最后一次出现的位置从int开始 2、提取子字符函数(双字节) submit($str,int start[,int length])://从$str中strat位置开始提取[length长度的字符串]。 strstr($str1,$str2)://从$str1(第一个的位
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-20
文件大小:49152
提供者:
weixin_38731123
CakePHP框架Model函数定义方法示例
本文实例讲述了CakePHP框架Model函数定义方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 在CakePHP中,MVC的架构是清晰的,而在实际做项目中,我发现仍然有很多人喜欢在Controller中堆砌函数,这样做也未尝不可,但是,作为一个百万行级的大项目来说,这种违背MVC思想的做法虽然可能暂时给程序结构带来便利,但从长远来看,是万万不可取的! 我们应该将系统常用到的某些函数定义在Model中,特别是纯粹的的数据处理函数和数据查询函数: 譬如,在Blog中像下面这样的条件查询: /* * *
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-19
文件大小:50176
提供者:
weixin_38612139
PHP链接MySQL的常用扩展函数
一、PHP连接数据库及基本操作 MySQL采用的是’客户机/服务器’架构。使用PHP安装的MySQL扩展函数,和直接使用客户端软件区访问MySQL数据库服务器,原理一样,都需要向MySQL管理系统发送SQL命令,然后将结果返回给用户。 在PHP中,SQL分为两类(查看SQL语句分类):一是有返回结果集的DQL语句,如select/desc 表名,执行完毕之后,需要PHP处理结果集;二是没有结果集的,如DML、DDL等,但是DML语句执行成功后对数据表的记录有影响。 <?php//连接数据
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-19
文件大小:63488
提供者:
weixin_38499706
PHP数据集构建JSON格式及新数组的方法
自己写了个PHP结果集转换成JSON格式的函数,可以直接调用:复制代码 代码如下:function RecordToJson($recordset) { $jstr='[\u2018; while($rs = $recordset->Fetch()) { //$nick = iconv(\u201cGBK\u201d,\u2019utf-8\u2032,$rs[\u2018nick\u2019]);/*\u8f6c\u6362\u4e3autf-8\u7f16\u7801*/ //TODO
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-19
文件大小:33792
提供者:
weixin_38709100
php array_udiff_assoc 计算两个数组的差集实例
php array_udiff() 函数用于比较两个(或更多个)数组的键名和键值,并返回差集。此比较是通过用户提供的回调函数来进行的。如果认为第一个参数小于,等于,或大于第二个参数时必须分别返回一个小于零,等于零,或大于零的整数。本文章通过实例向大家讲解array_udiff()函数的使用方法, array_udiff_assoc — 带索引检查计算数组的差集,用回调函数比较数据 基本语法: array array_udiff_assoc ( array $array1 , array $ar
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其它
发布日期:2020-12-19
文件大小:48128
提供者:
weixin_38637805
PHP使用mysql_fetch_object从查询结果中获取对象集的方法
本文实例讲述了PHP使用mysql_fetch_object从查询结果中获取对象集的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下: mysql_fetch_object函数用于,提取结果行从一个MySQL的结果集作为objectiative数组。 mysql_fetch_object语法: array mysql_fetch_object (resource $Result_Set) Result_Set句柄返回一个mysql_query查询结果集。 如果执行成功返回包含了所有数据行的obje
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其它
发布日期:2020-12-19
文件大小:36864
提供者:
weixin_38678498
PHP mysqli_free_result()与mysqli_fetch_array()函数详解
PHP mysqli_free_result()与mysqli_fetch_array()函数 mysql_free_result() 仅需要在考虑到返回很大的结果集时会占用多少内存时调用。在脚本结束后所有关联的内存都会被自动释放。 在我们执行完SELECT语句后,释放游标内存是一个很好的习惯。 。可以通过PHP函数mysql_free_result()来实现内存的释放。 //定义头文件,字符格式 header("Content-type:text/html;charset=utf-8");
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-19
文件大小:51200
提供者:
weixin_38725137
如何解决PHP使用mysql_query查询超大结果集超内存问题
再使用mysql_query查询超大结果集的时候会出现超出内存限制的致命错误,这是因为mysql_query采用的是查询全部结果然后把结果集全部缓存到内存中的方式。 mysql的查询还提供了另外一种查询方式,函数名为mysql_unbuffered_query,这个函数采用的是查出结果后立即操作结果集,并不会把结果集缓存到内存中,这样就避免了超出内存的情况发生。但是使用这个方法的代价就是不能再查询的时候使用获取总行之类的方法,因为这种方法是便查询边返回结果。同时在使用该方法的时候不能在同一数据
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-19
文件大小:48128
提供者:
weixin_38733597
基于PHP中的常用函数回顾
array_change_key_case — 返回字符串键名全为小写或大写的数组array_chunk — 将一个数组分割成多个array_combine — 创建一个数组,用一个数组的值作为其键名,另一个数组的值作为其值array_count_values — 统计数组中所有的值出现的次数array_diff_assoc — 带索引检查计算数组的差集array_diff_key — 使用键名比较计算数组的差集array_diff_uassoc — 用用户提供的回调函数做索引检查来计算数组的差
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其它
发布日期:2020-12-19
文件大小:117760
提供者:
weixin_38689477
C语言中进程信号集的相关操作函数详解
C语言sigismember()函数:测试某个信号是否已加入至信号 头文件:#include 定义函数:int sigismember(const sigset_t *set, int signum); 函数说明:sigismember()用来测试参数signum 代表的信号是否已加入至参数set 信号集里. 如果信号集里已有该信号则返回1, 否则返回0. 返回值:信号集已有该信号则返回1, 没有则返回0.如果有错误则返回-1. 错误代码: 1、EFAULT 参数set 指针地址无法存取。 2
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-01
文件大小:32768
提供者:
weixin_38669093
C++中函数重载实例详解
C++中函数重载实例详解 函数重载: 1、具有相同的名称,执行基本相同的操作,但是使用不同的参数列表。 2、函数具有多态性。 3、编译器通过调用时参数的个数和类型确定调用重载函数的哪个定义。 4、只有对不同的数据集完成基本相同任务的函数才应重载。 函数重载的优 点 1、不必使用不同的函数名 2、有助于理解和调试代码 3、易于维护代码 接下来直接上代码: #include using namespace std ; void say_hello(void) { cout &
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-01
文件大小:35840
提供者:
weixin_38706045
c++初级并查集知识点总结
并查集是一种树型的数据结构,用于处理一些不交集的合并及查询问题。 有一个联合- 查找算法定义了两个用于此数据结构的操作: Find :确定元素属于哪一个子集。它可以被用来确定两个元素是否属于同一子集。 Union:将两个子集合并成同一个集合。 并查集主要运用在合并元素以及查询两个元素是否在同一集合的问题,在信息学竞赛中广泛涉及 初始化: 一开始,每一个元素都是一个集合,打个比方,每个人所在的 ” 家族 ” 只有他一个人。我们还需要一个 f 数组,里面存的是他的 “父亲” 的编号,初始值
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-01
文件大小:227328
提供者:
weixin_38634610
c语言数据结构之并查集 总结
并查集(Union-Find Set): 一种用于管理分组的数据结构。它具备两个操作:(1)查询元素a和元素b是否为同一组 (2) 将元素a和b合并为同一组。 注意:并查集不能将在同一组的元素拆分为两组。 并查集的实现: 用树来实现。 使用树形结构来表示以后,每一组都对应一棵树,然而我们就可以将这个问题转化为树的问题了,我们看两个元素是否为一组我们只要看这两个元素的根是否一致。显然,使用树形结构将问题简单化了。合并时是我们只需要将一组的根与另一组的根相连即可。 并查集的核心在于,一棵树的所有节
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其它
发布日期:2020-12-31
文件大小:88064
提供者:
weixin_38747917
Pandas之排序函数sort_values()的实现
一、sort_values()函数用途 pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by,可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序,该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序。 二、sort_values()函数的具体参数 用法: DataFrame.sort_values(by=‘##',axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position=‘last') 参数说明 参数 说明 by 指定列
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其它
发布日期:2020-12-31
文件大小:37888
提供者:
weixin_38650951
pytorch中如何使用DataLoader对数据集进行批处理的方法
最近搞了搞minist手写数据集的神经网络搭建,一个数据集里面很多个数据,不能一次喂入,所以需要分成一小块一小块喂入搭建好的网络。 pytorch中有很方便的dataloader函数来方便我们进行批处理,做了简单的例子,过程很简单,就像把大象装进冰箱里一共需要几步? 第一步:打开冰箱门。 我们要创建torch能够识别的数据集类型(pytorch中也有很多现成的数据集类型,以后再说)。 首先我们建立两个向量X和Y,一个作为输入的数据,一个作为正确的结果: 随后我们需要把X和Y组成一个完整的数据集
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其它
发布日期:2020-12-26
文件大小:348160
提供者:
weixin_38507208
pytorch 自定义数据集加载方法
pytorch 官网给出的例子中都是使用了已经定义好的特殊数据集接口来加载数据,而且其使用的数据都是官方给出的数据。如果我们有自己收集的数据集,如何用来训练网络呢?此时需要我们自己定义好数据处理接口。幸运的是pytroch给出了一个数据集接口类(torch.utils.data.Dataset),可以方便我们继承并实现自己的数据集接口。 torch.utils.data torch的这个文件包含了一些关于数据集处理的类。 class torch.utils.data.Dataset: 一个抽象类
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-26
文件大小:62464
提供者:
weixin_38673548
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