Python的列表推导特别像for循环，它可以通过迭代的方法从其他列表中取出元素，构建新的列表。...>>> a=[x*x for x in range(5)] >>> a [0, 1, 4, 9, 16] 在列表推导式的遍历结构下还可以加入if语句，从而对取出的元素进行筛选。...>>> a=[x*x for x in range(5) if x%2==0] >>> a [0, 4, 16] 两组for循环创建的列表推导式： >>> a=[("{}*{}={}".format(x
i) 列表推导式： 3.pythong提供了列表的快速生成方式，可以通过“推导式”向列表中添加大量的数据 #优点：语法简单，可以通过包含逻辑条件生成一个符合条件的列表 # 缺点：逻辑过于简单！...： 4.当列表中存储大量数据的时候，会严重地消耗解释器的内存，所以为了节省解释器 内存，出现了列表生成器，当有大量无规则的数据的时候不要存储在列表中，当有大量 有规则的数据需要存储在列表中的时候可以使用列表生成器...列表生成器： my_generator = (x for x in range(0, 100)) print(my_generator) 列表推导式是直接生成了列表中的所有的数据...__next__()) #3 列表的生成器是用来产生列表内的数据的，迭代器是用来判断一个对象是否可以被for循环遍历 所以列表生成器和迭代器是没有关系的！...列表生成器只能用在列表中，迭代器可以判断很多 类型的数据。
Python中的列表推导式 Python中的列表推导式是一种很好的创建列表的方式。它允许你将一个操作应用于列表中的每个元素，并将结果放入一个新的列表中。...例如，假设你想将列表中的所有偶数乘以2，所有奇数乘以3，并将结果放入一个新的列表中。...= [x * 2 if x % 2 == 0 else x * 3 for x in numbers] print(doubled_numbers) 结果：[3, 4, 9, 8, 15] 另一个使用列表推导式的常见场景是读取文件中的数据...with open('numbers.txt') as f: doubled_numbers = [int(x) * 2 for x in f] print(doubled_numbers) 总结 列表推导式是一种很好的创建列表的方式...，它允许你将一个操作应用于列表中的每个元素，并将结果放入一个新的列表中。
前言 在《深度学习中的参数梯度推导（一）上篇》中，我们总结了各常见（向量对矩阵，矩阵对向量）的导数定义。我们还学习了矩阵微分和矩阵导数的关系，以及一些常见的矩阵微分性质。...在本篇（下篇）将介绍矩阵导数中的链式法则以及专门针对标量对矩阵/向量求导的核心方法-迹技巧。最后，我们简单演习一下如何用矩阵求导来得到神经网络中的参数的梯度。...微分法求导套路小结： 使用矩阵微分，可以不对向量或矩阵中的某一元素单独求导再拼接，因此会比较方便，当然熟练使用的前提是对上面矩阵微分的性质，以及迹函数的性质牢记于心。...1.9 用矩阵求导来求解机器学习上的参数梯度 神经网络的求导术是学术史上的重要成果，还有个专门的名字叫做BP算法，我相信如今很多人在初次推导BP算法时也会颇费一番脑筋，事实上使用矩阵求导术来推导并不复杂...为简化起见，我们推导二层神经网络的BP算法。后面还会相继系统地介绍如何推导FNN，CNN，RNN和LSTM的参数求导。 我们运用上面学过的所有知识，来求分析一个二层神经网络的loss对各层参数的梯度。
前言 在深度学习中的参数梯度推导（二）中，我们总结了经典而基础的DNN的前向和反向传播。在本篇（上篇），我们将介绍另一经典的神经网络CNN的前向传播，并在下篇中介绍推导其反向传播的相关公式。...同时由于W是张量，那么同样的位置，W参数的个数就比DNN多很多了。 为了简化我们的描述，本文后面如果没有特殊说明，我们都默认输入是3维的张量，即用RBG可以表示的彩色图片。 ?...需要我们定义的CNN模型参数也和上一节一样，这里我们需要定义卷积核的个数K，卷积核子矩阵的维度F，填充大小P以及步幅S。 3.1.3 隐藏层前向传播到池化层 ?
前言 在循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法中，我们总结了对RNN模型做了总结。...5.1.2 LSTM之遗忘门 遗忘门（forget gate）顾名思义，是控制是否遗忘的，在LSTM中即以一定的概率控制是否遗忘上一层的隐藏细胞状态。遗忘门子结构如下图所示： ? ?
前言 在深度学习中的参数梯度推导（三）上篇中，我们总结了CNN（卷积神经网络）的前向传播。在本篇（中篇）以及之后的下篇里，我们要解决CNN反向梯度的推导问题。...本篇的主要内容是给出CNN的BP推导的初步概览，以及CNN的BP推导第一步：BP通过池化层时梯度的计算公式。 注意：本文默认读者已具备深度学习上的基本知识 3.2 CNN的BP推导 ? ?...在推导过程中，需要注意的是，由于卷积层可以有多个卷积核，各个卷积核的处理方法是完全相同且独立的，为了简化算法公式的复杂度，我们下面提到卷积核都是卷积层中若干卷积核中的一个。...因为CNN前传的顺序一般是卷积-池化，所以BP推导的时候，我们先看池化的BP推导，然后在看卷积的BP推导。 ? ? ? ? ?
前言 在深度学习中的参数梯度推导（三）中篇里，我们总结了CNN的BP推导第一步：BP通过池化层时梯度的计算公式。本篇（下篇）则继续推导CNN相关的其他梯度计算公式。...注意：本文默认读者已具备深度学习上的基本知识 3.2 CNN的BP推导 ? 接下来我们要看看误差逆着经过卷积层会发生什么事情。 ? ? 那么在反向传播时，我们所讨论的是： ? 下面正式开始。 ?...其中卷积符号代表CNN中的卷积操作，利用该定义，我们得到： ? 接着我们模拟反向求导过程： ? 实际我们可以用下面这个卷积运算来表示上面这些海量的偏导数： ? ?
如上我们使用 .join() 方法拼接列表元素，其中 『 』 表示连接方式为空格。其实在自然语言处理中，这个方法会经常使用，例如我们将句子拆分为了字符，那么处理后的合并就需要使用 join() 了。...相关推荐：Python基础教程 列表推导式 如果你还不会使用列表推导式，那么快学起来吧。正如本文作者所言，「当我第一次学到这种方式时，我的整个世界都变了。」...列表推导式真的非常强大，它不仅在速度上比一般的方法快，同时直观性、可读性都非常强。如果你希望迭代列表做一些运算，那么快使用它吧。...我们先定义一个简单的函数，它会算变量的平方并加 5： >>> def stupid_func(x): >>> return x**2 + 5 如果我们希望将该函数应用到列表中的奇数项，那么不采用列表推导式的情况下...-1, 0, 1, 2] 这只能默认从大到小或从小到大排序，但是借助 Lambda 表达式，我们可以实现更自由的排序标准。
前言 在深度学习中的参数梯度推导（五）上篇中，我们总结了LSTM的前向传播公式，在本篇（下篇）中，我们将继续完成LSTM的反向传播推导。 5.2 LSTM的反向传播推导 ? ? ? ? ?...因此，RNN中总的梯度是不会消失的。即便梯度越传越弱，那也只是远距离的梯度消失，由于近距离的梯度不会消失，所有梯度之和便不会消失。
比较 Python 中的列表推导式和 map(),reduce()函数 对一个列表（迭代器）中的元素进行批量处理是一个很常见的业务需求，在 Python 中，一般有三种解决方案：for循环，列表推导式，...# map(), filter() sum(map(lambda x: x * x, filter(lambda x: x % 2, range(100)))) for循环方案最容易理解但有些繁琐，列表推导式方案就简洁了很多...可以看到 for 循环和列表推导式的效率是相近的，而map(),filter()方案就慢很多，这是因为map(),filter()方案中进行了大量的函数调用，而 Python 解释器对列表推导式有专门的优化...简洁度 执行效率 for loop ★★★ ★ ★★★ list comprehension ★★ ★★★ ★★★ map(),filter() ★★ ★★ ★ 综合而言，在 Python 中进行列表...（迭代器）的处理，列表推导式是更简洁，效率更高的方案，也更 Pythonic，不过当列表推导式过于复杂的时候，转而使用for循环会使代码更好理解和可维护。
中传入的 参数 ; 类初始化时 , 根据定义顺序 , 先调用 成员变量的 构造函数 , 然后调用外部类构造函数 , 析构函数正好相反 ; 实例对象 的 const 成员变量 必须只能在 初始化列表 中进行...初始化 , 所有的构造函数都要进行初始化操作 ; 一、构造函数 的 初始化列表 中 为 const 成员变量初始化 1、初始化 const 常量成员 如果 类 中定义了 被 const 修饰 的 成员变量...// 构造函数中的参数可以作为 参数列表 中的参数值 B(int age, int ageOfA, int heightOfA) : m_age(age), m_a(ageOfA, heightOfA..., 对 常量成员 进行初始化操作 ; 3、正确代码示例 - 在初始化列表中初始化常量成员 在下面的 类 B 中 , 所有的 构造函数 中 , 都要使用 初始化列表 初始化 常量成员 , 只要遗漏一个构造函数...} // 构造函数中的参数可以作为 参数列表 中的参数值 B(int age, int ageOfA, int heightOfA) : m_age(age), m_a(ageOfA, heightOfA
无论是编写效率还是可阅读性，列表推导都更胜一筹，可以说是构建列表的快捷方式。但是不能滥用，通用原则是，如果列表推导的代码超过了两行，就要考虑用append了。这不是规定，完全可以凭借自我喜好来选择。...，只不过是用来生成其他类型序列的，比如元组： symbols = "abc" codes = (symbol for symbol in symbols) 它的语法非常简单，把列表推导的中括号[]换成小括号...列表推导才会一次性产生新列表所有元素。...array.array('I', x for x in something) ，array构造方法的第一个参数指定了数组中数字的存储方式。...for tshirt in [c, s for c in colors for s in sizes]，列表推导会一次性生成这个列表，存储在内存中，占用资源。
有两种方法可用于从列表中获取元素，这涉及到两个命令，分别是lindex和lassign。...该命令接收两个参数：列表变量名和索引号。例如： ? 方法2：lassign 上述操作可以通过lassign快速完成。...lassign接收至少两个变量，第一个是列表变量，第二个是其他变量，也就是将列表中的元素分配给这些变量。例如： ? 可以看到此时lassign比lindex要快捷很多。...情形1：列表元素的个数比待分配变量个数多 例如，上例中只保留待分配变量x和y，可以看到lassign会返回一个值c，这个值其实就是列表中未分发的元素。而变量x和y的值与上例保持一致。 ?...综上所述，可以看到在使用lassign时要格外小心，确保变量个数与列表长度一致，或变量个数小于列表长度，否则会出现待分配变量最终被赋值为空字符串的情形。
我是木荣，今天我们学习一下C++中列表初始化相关的知识。 unsetunset1、何为列表初始化unsetunset C++中的列表初始化是一种用一对花括号 {} 来进行对象初始化的语法。...在 C++11 引入的列表初始化中，提供了对缩窄转换的更严格的检查，不允许在列表初始化时发生缩窄转换，从而帮助程序员避免潜在的问题。...对于类类型，构造函数的匹配规则 当进行列表初始化时，编译器会根据构造函数的参数匹配规则选择相应的构造函数。...unsetunset4、列表初始化的好处unsetunset 列表初始化（Uniform Initialization）在 C++ 中引入的好处主要有以下几点： 一致性： 列表初始化提供了一种一致的初始化语法...这是因为在 C++ 中，如果声明一个函数的时候带有空括号，编译器会将其解释为一个函数声明而不是一个对象定义。
如上我们使用 .join() 方法拼接列表元素，其中 『 』 表示连接方式为空格。其实在自然语言处理中，这个方法会经常使用，例如我们将句子拆分为了字符，那么处理后的合并就需要使用 join() 了。...列表推导式 如果你还不会使用列表推导式，那么快学起来吧。正如本文作者所言，「当我第一次学到这种方式时，我的整个世界都变了。」...列表推导式真的非常强大，它不仅在速度上比一般的方法快，同时直观性、可读性都非常强。如果你希望迭代列表做一些运算，那么快使用它吧。...我们先定义一个简单的函数，它会算变量的平方并加 5： >>> def stupid_func(x): >>> return x**2 + 5 如果我们希望将该函数应用到列表中的奇数项，那么不采用列表推导式的情况下...0, 1, 2] 这只能默认从大到小或从小到大排序，但是借助 Lambda 表达式，我们可以实现更自由的排序标准。
列表中有一些数据，我们想提取或删除某些值，该怎么办？ 解决方案 最简单的方法是使用列表推导式（list comprehension）。...>>> [n for n in mylist if n > 0] [1, 4, 10, 2, 3] >>> [n for n in mylist if n < 0] [-5, -7, -1] >>> 列表推导式的使用需要注意其内存占用...讨论 列表推导式和生成器表达式是筛选数据最简单的方式，其实，还可以在列表推导式中对数据做更复杂的操作，例如： >>> mylist = [1, 4, -5, 10, -7, 2, 3, -1] >>>...输出时，它会给出所有在相应的布尔选择器中为 True 的可迭代对象元素。...和 filter() 函数类似，compress() 也返回一个迭代器。因此，如果需要的话，需要使用 list() 将结果转换为列表。
要成为一名高效且快速的程序员，您必须弄清楚如何从字典列表中删除字典。有许多技术可以从词典列表中删除字典，本文将介绍这些技术。...从字典列表中删除字典的不同方法 循环方式 我们将指定要从字典列表中删除的字典，然后我们将使用 if（） 创建一个条件来提供一个参数以从字典列表中删除字典。...通过使用列表推导方法，我们将通过应用条件删除特定的字典，然后我们可以创建一个修改后的字典列表的新列表，而无需指定的字典。...在这种方法中，我们不会创建任何新列表，而是直接在原始字典列表中进行更改。...本文详细介绍了从数据源中包含的词典列表中删除词典的所有可能方法。使用此类方法时，您必须注意，因为可能会出现可能导致数据丢失的数据错误。因此，在对数据进行任何更改之前，必须备份数据。
// 默认参数 : 可选参数中如果用户不初始化该可选参数 , 那么为其指定一个默认值 // {this.city = "北京"} 指定了如果用户不初始化 city 变量, 那么为其初始化 "北京...---- 初始化列表 : 冒号后面的内容就是初始化列表 , 父类构造器也是初始化列表 , 除了父类构造方法之外 , 还可以在子类构造方法体之前初始化示例变量 , 不同的初始化实例变量之间使用逗号隔开...; // 初始化列表 : 冒号后面的内容就是初始化列表 // 父类构造器也是初始化列表 // 除了父类构造方法之外 , 还可以在子类构造方法体之前初始化示例变量...// {this.school} 是可选参数, 可选参数必须在构造函数参数列表中最后一个 // 默认参数 : 可选参数中如果用户不初始化该可选参数 , 那么为其指定一个默认值 // {this.city...= "北京"} 指定了如果用户不初始化 city 变量, 那么为其初始化 "北京" 字符串值 // 初始化列表 : 冒号后面的内容就是初始化列表 // 父类构造器也是初始化列表
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