python学习笔记（30）——ddt

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python学习笔记30（全局变量的两种解决办法）

先看程序: >>> count = 0 >>> def fuc(count): print count count +=1 >>> for i in range(0,10): fuc(count) # fuc函数并没有返回数据过来里 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 解决方法一:全局变量 >>> count = 0 >>> def fuc(): # 哪里需要全局变量,哪里声明一下,但是函数千万不要传参数. gl…

Python学习笔记，day5

Python学习笔记,day5 一.time & datetime模块 import本质为将要导入的模块,先解释一遍 #_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Alex Li' import time # print(time.clock()) #返回处理器时间,3.3开始已废弃 , 改成了time.process_time()测量处理器运算时间,不包括sleep时间,不稳定,mac上测不出来 # print(time.altzone) #返回与utc时间的时间差,以秒…

python学习笔记(二)、字符串操作

该一系列python学习笔记都是根据<Python基础教程(第3版)>内容所记录整理的 1.字符串基本操作所有标准序列操作(索引.切片.乘法.成员资格检查.长度.最小值和最大值)都适用于字符串,但字符串是不可变的,所有元素赋值.切片赋值等操作都是非法的. 2.设置字符串的格式这里设置字符串格式的基本思想是对字符串调用方法format,并提供要设置其格式的值.每个值都被插入字符串中,以替换用花括号 {} 括起的替换字段.要在最终结果中包含花括号,可以在格式字符串中使用两个花括号(即{{...…

Deep learning with Python 学习笔记（10）

生成式深度学习机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品使用 LSTM 生成文本生成序列数据用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据…

Deep learning with Python 学习笔记（3）

本节介绍基于Keras的使用预训练模型方法想要将深度学习应用于小型图像数据集,一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络.预训练网络(pretrained network)是一个保存好的网络,之前已在大型数据集(通常是大规模图像分类任务)上训练好使用预训练网络有两种方法:特征提取(feature extraction)和微调模型(fine-tuning) 特征提取是使用之前网络学到的表示来从新样本中提取出有趣的特征.然后将这些特征输入一个新的分类器,从头开始训练 ,简言之就是用提取的特征取代原…

Deep learning with Python 学习笔记（2）

本节介绍基于Keras的CNN 卷积神经网络接收形状为 (image_height, image_width, image_channels)的输入张量(不包括批量维度),宽度和高度两个维度的尺寸通常会随着网络加深而变小.通道数量由传入 Conv2D 层的第一个参数所控制用卷积神经网络对 MNIST 数字进行分类Demo from keras import layers from keras import models from keras.datasets import mnist from…

Python学习笔记（15）- os\os.path 操作文件

程序1 编写一个程序,统计当前目录下每个文件类型的文件数,程序实现如图: import os def countfile(path): dict1 = {} # 定义一个字典 all_files = os.listdir(path) for each_file in all_files: if os.path.isdir(os.path.join(path,each_file)): dict1.setdefault('文件夹', 0) # setdefault:如果字典中包含有给定键, # 则返…