python语法总结2
python语法总结2数据容器 💡 Python中的数据容器： 一种可以容纳多份数据的数据类型，容纳的每一份数据称之为1个元素 每一个元素，可以是任意类型的数据，如字符串、数字、布尔等。 数据容器根据特点的不同，如： 是否支持重复元素• 是否可以修改• 是否有序，等分为5类，分别是： 列表（list）、元组（tuple）、字符串（str）、集合（set）、字典（dict） 一、list列表定义 💡 字面量[元素1,元素2,元素3,元素4, …] 定义变量变量名称 = [元素1,元素2,元素3,元素4, …] 定义空变量变量名称 = []变量名称 = list() 列表内的每一个数据，称之为元素 以 [ ] 作为标识列表内每一个元素之间用, 逗号隔开元素的数据类型没有任何限制，甚至元素也可以是列表，这样就定义了嵌套列表 演示代码： 12name1_list =...
python基础语法
这篇博客是我依据csdn的python基础语法文章做出的自己的总结，也是为蓝桥杯python打下一点基础，并且如果语法有忘记可以回头翻笔记 假期时间过得太快了，似乎我寒假并没有做什么事情，最有意义的就是搭出了这个博客吧（悲），下学期依旧会很忙，我希望也能早点进入状态 以下都是基础语法，主要是和c语言不同的点，算法方面我会单独总结 基础语法1、type（）语句可以查看数据类型例如 123print(type("云边有个小卖部"))print(type(123))print(type(11.345)) 输出: 123<class 'str'><class 'int'><class 'float'> 2、字符串定义123456789101112# 单引号定义法name_1 = 'HeyStar'print("name_1 = ", name_1)# 双引号定义法name_2 =...
《VGG》阅读笔记
《VGG Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》阅读笔记论文链接VGG Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 代码链接Visual Geometry Group - University of Oxford 作者信息1、Karen Simonyanhttps://scholar.google.com/citations?user=L7lMQkQAAAAJ&hl=en&oi=ao 2、Andrew Zissermanhttps://scholar.google.com/citations?user=UZ5wscMAAAAJ&hl=en&oi=ao 1. 背景 研究领域：本研究属于计算机视觉领域，具体聚焦于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,...
卷积神经网络预备知识
论文预备知识一、神经网络引言一个经典的神经网络包含三个层次：输入层，中间层（隐藏层），输出层 例如图例中：输入层有三个单元，中间层四个（可以自由指定），输出层三个单元 神经元之间的连接线表示不同的“权重”和数据的流向 基本结构传播的大小为a（输入）*w（权重） 对于一个神经元模型：z=g（a1w1+a2w2+a3*w3）（在MP模型中g是sgn函数，只取符号） 单层神经网络（感知器） 从输入层到输出层如图所示 可以用线性代数方程组表示这两个公式 输入的变量是[a1，a2，a3]T（代表由a1，a2，a3组成的列向量），用向量a来表示。方程的左边是[z1，z2]T，用向量z来表示。 系数则是矩阵W（2行3列的矩阵，排列形式与公式中的一样）。于是，输出公式可以改写成： g(W * a) = z; 这个公式就是神经网络中从前一层计算后一层的矩阵运算。能实现分类的效果。 感知器效果 与神经元模型不同，感知器中的权值是通过训练得到的。因此，根据以前的知识我们知道，感知器类似一个逻辑回归模型，可以做线性分类任务。 ...
Hello World
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