这一步的学习四个知识点,如何将语句组织成函数,参数,作用域(scope),和递归 一.函数 1.抽象和结构 抽象可以节省很多的工作量,实际上它的作用更大,它是使得计算机程序让人读懂的关键(这也是最基本的要求,不管是读程序还是写程序.) 2.创建函数   1.使用def函数就可以定义函数,2.2.0python使用callable(<func>),检查函数是否可以被调用,3.0python使用hasattr(func,_call_),.3.函数返回一个以上的的值,在元组中返回即可. 2.1.记录…

一.创建函数 >>> import math >>> x=1 >>> y=math.sqrt >>> callable(x) #显示False >>> callable(y) #显示True 1.def,用来创建函数 >>> def hello(name) >>> return 'Hello, '+name+'!' >>> print(hello('world')…

[python学习笔记]7.更加抽象 类的定义就是执行代码块 在内存保存一个原始实例,可以通过类名来访问 类的实例化,是创建一个原始实例的副本, 并且所有成员变量与原始实例绑定 通过修改实例变量,可以解除与原始实例的绑定 self表示当前实例的引用 成员变量也称为特性 __bases__: 基类 __class__: 对象类型 __dict__: 所有特性 python的接口不用显式的制定对象必须包含哪些方法,只要对象符合当前接口就可以调用 可以对象上通过赋值的方式,创建变量 #!/usr/bi…

[python学习笔记]6.抽象 创建函数: 使用def语句定义函数,不用声明参数类型,和返回值类型 def function_name(param1, param2): 'this is document' pass # fuction body return value # 可选 函数体的第一行字符串被用作文档字符串 callable(func): 用来判读func是否可以调用 help函数用来返回相关函数的文档 函数名可以作为变量赋值一个变量 位置参数:函数调用期间,参数按照参数列表中的顺…

python学习笔记4_类和更抽象 一.对象 class 对象主要有三个特性,继承.封装.多态.python的核心. 1.多态.封装.继承 多态,就算不知道变量所引用的类型,还是可以操作对象,根据类型或对象的不同而表现出不同的行为.   这是一个简单的例子,add方法,,包装了一下 + 函数.这就是多态.不管参数是什么类型,使用add方法,都可以把他们+在一起. 封装,封装式对全局作用域中其他区域隐藏多余的信息.和多态相似但是不同的概念,使用对象而不知道其细节.多态是不知道对象引用了什么类型,而…

在上篇[Python学习笔记之一]Python关键字及其总结中我提到了yield,本篇文章我将会重点说明yield的用法 在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor). 一.迭代器(iterator) 在Python中,for循环可以用于Python中的任何类型,包括列表.元祖等等,实际上,for循环可用于任何“可迭代对象”,这其实就是迭代器 迭代器是一个实现了迭代器协议的对象,Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前…

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…

本节讲卷积神经网络的可视化 三种方法 可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活) 有助于理解卷积神经网络连续的层如何对输入进行变换,也有助于初步了解卷积神经网络每个过滤器的含义 可视化卷积神经网络的过滤器 有助于精确理解卷积神经网络中每个过滤器容易接受的视觉模式或视觉概念 可视化图像中类激活的热力图 有助于理解图像的哪个部分被识别为属于某个类别,从而可以定位图像中的物体 可视化中间激活 是指对于给定输入,展示网络中各个卷积层和池化层输出的特征图,这让我们可以看到输入如何被分解为网络学到的不同过滤器…

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…

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…