Python学习笔记之常用函数及说明 俗话说"好记性不如烂笔头",老祖宗们几千年总结出来的东西还是有些道理的,所以,常用的东西也要记下来,不记不知道,一记吓一跳,乖乖,函数咋这么多捏. 基本定制型 代码如下: C.__init__(self[, arg1, ...]) 构造器(带一些可选的参数) C.__new__(self[, arg1, ...]) 构造器(带一些可选的参数):通常用在设置不变数据类型的子类. C.__del__(self) 解构器 C.__str__(self)…

中文网:https://www.tslang.cn/ 官网:http://www.typescriptlang.org/ 目录: Typescript 学习笔记一:介绍.安装.编译 Typescript 学习笔记二:数据类型 Typescript 学习笔记三:函数 Typescript 学习笔记四:回忆Es5 中的类 Typescript 学习笔记五:类 Typescript 学习笔记六:接口 Typescript 学习笔记七:泛型 函数的定义 ES5 函数定义:函数声明.匿名函数.传参 //…

为什么要把这个内容拿出来单独做一篇学习笔记? 生成器函数比较重要,相对不是很容易理解,单独做一篇笔记详细聊一聊生成器函数. 标题为什么是生成器函数与yield? 生成器函数类似其他服务器端语音中的接口(Interface),yield则是生成器函数中表示 返回 或 继续 执行的关键字. 弄清楚这两个概念后,先看一个例子: function* fun(val) { yield 1*val; yield 2*val; yield 3*val; yield 4*val; return 5*val; }…

# -*- coding: utf-8 -*-"""主要记录代码,相关说明采用注释形势,供日常总结.查阅使用,不定时更新.Created on Fri Aug 24 19:57:53 2018 @author: Dev""" import numpy as np import random   # 常用函数 arr = np.arange(10) print(np.sqrt(arr))    # 求平方根 print(np.exp(arr))  …

一.mnist数据 深度学习的入门实例,一般就是mnist手写数字分类识别,因此我们应该先下载这个数据集. tensorflow提供一个input_data.py文件,专门用于下载mnist数据,我们直接调用就可以了,代码如下: import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 执行完成后,会在当前目录下…

(一)数学函数 abs(x)              返回x的绝对值 bin(x)               返回x的二进制(oct返回八进制,hex返回十六进制) ceiling(x)          返回大于x的最小整数值 exp(x)  返回e的x次方 floor(x)  取整函数 (二)聚合函数 avg(col)        返回指定列的平均值 count(col)   返回指定列中非null值的个数 min(col)   返回指定列的最小值 max(col)  返回指定列的最大…

tensorflow 双向 rnn 如何在tensorflow中实现双向rnn 单层双向rnn 单层双向rnn (cs224d) tensorflow中已经提供了双向rnn的接口,它就是tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(). 我们先来看一下这个接口怎么用. bidirectional_dynamic_rnn( cell_fw, #前向 rnn cell cell_bw, #反向 rnn cell inputs, #输入序列. sequence_length=None…

一.定义 def functionName([arg1,arg2,...]): code 二.示例 #!/usr/bin/python #coding:utf8 #coding=utf8 #encoding:utf8 #encoding=utf8 def fun(x=3,y='甜'): print '生成一个',x,'元',y,'口味的蛋糕' fun() fun(10) fun(y='奶油') 冗余参数: #!/usr/bin/python def f(name="jim",age=2…

黄文坚的tensorflow实战一书中的第四章,讲述了tensorflow实现多层感知机.Hiton早年提出过自编码器的非监督学习算法,书中的代码给出了一个隐藏层的神经网络,本人扩展到了多层,改进了代码.实现多层神经网络时,把每层封装成一个NetLayer对象(本质是单向链表),然后计算隐藏层输出值的时候,运用递归算法,最后定义外层管理类.main函数里面,寻找出一个最优的模型出来.代码如下: # encoding:utf-8 # selfEncodingWithTF.py import num…

tensorflow中的一些操作和numpy中的很像,下面列出几个比较常见的操作 import tensorflow as tf #定义三行四列的零矩阵 tf.zeros([3,4]) #定义两行三列的全1矩阵 tf.ones([2,3]) #定义常量 tensor = tf.constant([1,2,3,4,5,6,7]) #定义两行三列全为-1的矩阵 tensor = tf.constant(-1.0.shape=[2,3]) #[10 11 12] tf.linspace(10.0,12…