if语句 if语句用以检查条件:如果条件为真(True),将运行一块语句(称作 if-block 或 if 块),否则将运行另一块语句(称作 else-block 或 else 块).其中else 从句是可选的. 案例  if.py number = 23 guess = int(input('Enter an integer : ')) if guess == number: # 新块从这里开始 print('Congratulations, you guessed it.') print('…

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho…

Python学习笔记(十): 装饰器的应用 列表生成式 生成器 迭代器 模块:time,random 1. 装饰器的应用-登陆练习 login_status = False # 定义登陆状态 def type(auth_type): # 装饰器传参函数 def login(fucn): # 装饰器函数 def inner(): # 附加功能 global login_status # 将登陆状态变量变为全局变量 if login_status == False: if auth_type ==…

[python学习笔记]9.魔法方法.属性和迭代器 魔法方法:xx, 收尾各有两个下划线的方法 __init__(self): 构造方法,创建对象时候自动执行,可以为其增加参数, 父类构造方法不会被自动调用, 可以通过super函数(super(FatherCall, self).init())或者未绑定构造方法,来调用父类的构造方法.super是有在__metaclass__=type时才可以使用, 有多个父类时,super能保证每个父类的构造方法都被执行 __del__: 析构方法:对象被回…

[python学习笔记]5.条件.循环和其他语句 print: 用来打印表达式,不管是字符串还是其他类型,都输出以字符串输出:可以通过逗号分隔输出多个表达式 import: 导入模块     import somemodule 导入模块 from somemodule import somefuction 导入函数 import math as foobar 导入模块,并使用别名 from math import sqrt as foobar 导入函数,并使用别名 序列解包:将序列赋值给多个变量…

Python学习笔记之九 为什么要有操作系统 管理硬件,提供接口. 管理调度进程,并且将多个进程对硬件的竞争变得有序. 操作系统发展史 第一代计算机:真空管和穿孔卡片 没有操作系统,所有的程序设计直接操控硬件 优点:程序员独享整个资源    缺点:浪费资源 第二代计算机:晶体管和批处理系统 优点:计算机资源利用 缺点:程序员共享资源,出现问题,找不出问题,影响开发效率 第三代计算机:集成电路芯片和多道程序设计 多道程序:cpu执行程序的过程中遇到I/O,不会原地等待,cpu会去执行其他命令,等到…

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…

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…