“人造太阳”计划

本篇涉及的内容主要有小型常用的经典数据集的加载步骤，tensorflow提供了如下接口：keras.datasets、tf.data.Dataset.from_tensor_slices(shuffle、map、batch、repeat)，涉及的数据集如下：boston housing、mnist/fashion mnist、cifar10/100、imdb 1.keras.datasets 通过该接口可以直接下载指定数据集。boston housing提供了和房价有关的一些因子（面积、居民来源等），mnist提供了手写数字的图片和对应label，fashion mnist提供了10种衣服的灰度图和对应label，cifar10/100是用来进行简单图像识别的数据集，分别包含10类物品和100类物品，imdb是一个类似于淘宝好评的数据集，即通过评语及其标注（好评或差评），来实现一个好评或差评的分类器。 注：通过该接口得到的数据集格式为numpy格式。 2.tf.data.Dataset.from_tensor_slices() 该方法可以用来进行数据的迭代，过程中可以直接将numpy格式转化为tensor格式，然后通过调用next(iter())方法实现迭代，使用示例如下： # 加载数据集 (x,y),(x_test,y_test) = keras.datasets.mnist

三个作业： # 1.编写装饰器，为多个函数加上认证的功能（用户的账号密码来源于文件），要求登录成功一次，后续的函数都无需再输入用户名和密码 login_dic = {'alex':False} def login(func): def inner(*args,**kwargs): if not login_dic['alex']: usrname = input('用户名 : ') passwd = input('密 码 : ') with open('userinfo') as f: for line in f: line = line.strip() usr,pwd = line.split(' ') if usrname.strip() == usr and passwd.strip() == pwd: print('登陆成功') login_dic[usrname] = True if login_dic['alex']: ret = func(*args,**kwargs) return ret return inner @login def home(): print('欢迎来到home页') # home() # home() # home() # 2.编写装饰器，为多个函数加上记录调用功能，要求每次调用函数都将被调用的函数名称写入文件 def log(func):

redis中动态字符串sds相关的文件为：adlist.h与adlist.c 一、数据结构 redis里定义的双向链表，与普通双向链表大致相同 单个节点： 1 typedef struct listNode { 2 struct listNode *prev; 3 struct listNode *next; 4 void *value; 5 } listNode; 链表： 1 typedef struct list { 2 listNode *head; 3 listNode *tail; 4 void *(*dup)(void *ptr); 5 void (*free)(void *ptr); 6 int (*match)(void *ptr, void *key); 7 unsigned long len; 8 } list; 链表以函数指针的方式，实现了复制、销毁与比较的方法的多态。 迭代器： 1 typedef struct listIter { 2 listNode *next; 3 int direction; 4 } listIter; 迭代器中有个成员变量direction，用于表示当前遍历的方向。 大致结构： 1 /* 2 +-------------------+ +----------------> +--------------+ <-------+ 3

偶然发现了当vecotr在erase最后一个iter之后，仍然可以++代表一个值，而不为空。 vector<int> nums={3,2,3,4}; int val=3; auto iter=nums.begin(); while(*iter){ if(*iter==val) nums.erase(iter); else iter++; } 将while的条件修改为iter!=nums.end()即可。 erase(iter) 当erase的参数是一个迭代器的时候，函数返回的是欲删除元素之后的元素的迭代器；当参数是指向最后一个元素的迭代器时，返回的是.end() vector<int> nums={3,2,3,4}; auto iter=nums.begin()+1; nums.erase(iter); cout<<*iter<<endl; cout<<*(nums.begin()+1)<<endl; cout<<*(nums.begin()+2)<<endl; cout<<*(nums.begin()+3)<<endl; if((nums.begin()+3)==nums.end()) cout<<"1"<<endl; cout<<nums.size()<<endl; //再次删除 cout<<"再次删除"<<endl; nums.erase(iter); cout<<*iter

python中，一个类只要实现了 __iter__() 方法，则称其为可迭代的，如果其又实现了 next() 方法（在python3中为__next__()方法，本文中不再进行说明），则可称其为迭代器。其中， __iter()__ 方法的用途是返回一个迭代器，并通过返回的迭代器的 next() 来迭代所需的容器。 迭代器的用处，主要是用来遍历一个我们需要的容器，如我们常见的for in循环，通过对于我们自己写的类添加迭代的方法，便可以使得我们的自定义的类可以像内置的列表一样，方便地通过for in来直接遍历。 以下是一个比较简单的迭代器的使用方法。 首先，假设我们有一个类 MyArray ，其中有一个字符串的列表 self.elements class MyArray ( object ) : def __init__ ( self ) : self . elements = [ "e1" , "e2" , "e3" ] self . len = len ( self . elements ) 这时，我们知道，我们是无法直接遍历 MyArray 的，只能通过访问其中的元素来实现。这时，我们可以通过一种简单的方法来使得 MyArray 变成一个可迭代的类。 class MyArray ( object ) : def __init__ ( self ) : self .

如果想要创建可迭代对象,在类中定义__iter__方法, iter内部返回一个迭代器(生成器也是一种特殊迭代器)变成类似像list对象那样的可迭代对象 class Foo ( object ) : def __init__ ( self , name , age ) : self . name = name self . age = age def func ( self ) : pass def __iter__ ( self ) : # return iter([11,22,33,44,55,66]) yield 11 yield 22 yield 33 # obj1是Foo类的一个对象，可迭代对象 obj1 = Foo ( 'Tom' , 98 ) for item in obj1 : print ( item ) 来源： CSDN 作者： ROOOOOOM 链接： https://blog.csdn.net/qq_41228218/article/details/104081061

哈哈哈，我们平时都经常见到python的进度条，安装pip包的时候，更新的时候，调用第三方库的时候，，，但是很少有人试过自己实现，今天来了兴趣就自己写一套哈哈哈 进度条的输出是在原地刷新的，所以用到输出的‘\r’和time库的sleep()，‘\r’即“换行，光标在上一行”。这里提供两种方法： ————使用print() for i in range(0,101,2): print('\r----->>',i, '<<-----',end = "", flush=True)　　time.sleep(0.1) ————使用sys.stdout.write() import sys_out = sys.stdoutfor i in range(0,101,2):　　_out.write('\r'+'-->>'+str(i)+'<<--')　　time.sleep(0.1) 接下来我们提升点难度，把百分比进度条图形加上， c = '#'p = '_'for iter in range(0,101,2): prc = c* iter + p *(100-iter) print('\r',prc,'-->>' ,iter, '<<--', end='', flush=True) time.sleep(0.05) 来源： https://www.cnblogs.com/dynmi/p

Map是STL的一个关联容器，它提供一对一（其中第一个可以称为关键字，每个关键字只能在map中出现一次，第二个可能称为该关键字的值）的数据 处理能力，由于这个特性，它完成有可能在我们处理一对一数据的时候，在编程上提供快速通道。这里说下map内部数据的组织，map内部自建一颗红黑树(一 种非严格意义上的平衡二叉树)，这颗树具有对数据自动排序的功能，所以在map内部所有的数据都是有序的 >对于迭代器来说， 可以修改实值，而不能修改key < 根据key值快速查找记录，查找的复杂度基本是Log(N) ，如果有1000个记录，最多查找10次，1,000,000个记录，最多查找20次。 1、头文件：#include<map> 2、定义：例如： map< int, string> personnel; 3、数据插入： A、用insert函数插入pair数据//只能创建但不能覆盖已存在的key所对应的value 1 map<int, string> mapStudent; 2 3 mapStudent.insert(pair<int, string>(1, "student_one")); 4 5 mapStudent.insert(pair<int, string>(2, "student_two")); 6 7 mapStudent.insert(pair<int, string>(3,

一、迭代器 L=[1，,2,3,4,5,] 　　取值：索引、循环for 　　循环for的取值:list列表 dic字典 str字符串 tuple元组 set f=open()句柄 range() enumerate枚举 　　for i in L: 告诉我列表所拥有的所有方法 print(dir[]) 判断某一数据类型是否有__iter__方法（是否可迭代） print('__iter__' in dir(int)) print('__iter__' in dir(bool)) print('__iter__' in dir(list)) print('__iter__' in dir(dict)) print('__iter__' in dir(set)) print('__iter__' in dir(tuple)) print('__iter__' in dir(enumerate([]))) print('__iter__' in dir(range(1))) 只要能被for循环的数据类型，都有_iter_方法 print([].__iter__()) 一个列表执行了__iter__()之后的返回值就是一个迭代器 print(dir([])) print(dir([].__iter__())) print(set(dir([].__iter__())) - set(dir([

迭代器 迭代器即用来迭代取值的工具，而迭代是重复反馈过程的活动，其目的通常是为了逼近所需的目标或结果，每一次对过程的重复称为一次“迭代”，而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值,单纯的重复并不是迭代 while True: msg = input('>>: ').strip() print(msg) # 仅仅是单纯的循环,没有迭代,不是迭代器 下述while循环才是一个迭代过程，不仅满足重复，而且以每次重新赋值后的index值作为下一次循环中新的索引进行取值，反复迭代，最终可以取尽列表中的值 goods=['mac','lenovo','acer','dell','sony'] index=0 while index < len(goods): print(goods[index]) index+=1 为什么要有迭代器 对于序列类型：字符串、列表、元组，我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的，若还想取出其内部包含的元素，则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式，这就是迭代器 可迭代对象 要想了解迭代器为何物，必须事先搞清楚一个很重要的概念：可迭代对象(Iterable)。 从语法形式上讲，内置有__iter__方法的对象都是可迭代对象，字符串、列表、元组、字典、集合、打开的文件都是可迭代对象： 'hello'.__iter__ (1