本文将深入探讨迭代器和可迭代对象的概念、工作原理以及在实际代码中的应用。引言在日常编程中，我们经常需要对数据集合进行遍历和处理。...迭代器和可迭代对象是Python语言内置的机制，它们基于迭代协议（Iteration Protocol）提供了一种统一的方式来遍历数据集合。...迭代器和可迭代对象的关系在前面的示例代码中，我们可以观察到迭代器和可迭代对象之间的关系。事实上，可迭代对象和迭代器之间存在紧密的联系。...迭代器和可迭代对象的这种关系使得我们可以使用统一的方式来处理不同类型的数据集合。无论是列表、元组、集合还是自定义的数据结构，只要它们实现了迭代器协议，我们就可以使用相同的语法来进行遍历。...通过理解迭代器和可迭代对象的原理和用法，我们可以更加灵活地处理数据集合，并编写出更加高效和可维护的Python我正在参与2023腾讯技术创作特训营第二期有奖征文，瓜分万元奖池和键盘手表
可迭代对象和迭代器是两种不同的数据类型，它们都在我们的编程中时常可以遇到。当然他们之间也有很大的关联，接下来就让我们把它们搞定。...1.迭代器（Iterator） 迭代器表示的是一个数据流，并不表示一个数据实体，我们可以使用next()方法计算下一个数据。或者说，可以使用next()方法的就是迭代器。...（Iterable） 可迭代对象指的就是可以迭代的对象，或者说可以作用于for循环的都是可迭代对象。...那接下来我们判断一下到底list,set,dict,tuple是不是可迭代类型。判断是不是可迭代类型可以使用isinstance和Iterable对象。...我们可以将迭代器看作一个懒惰的家伙，他只有会在要使用时才会给你计算和提供一个数据，这可以让我们更省内存，运行效率更高。
在Python中可迭代(Iterable)、迭代器(Iterator)和生成器(Generator)这几个概念是经常用到的，初学时对这几个概念也是经常混淆，现在是时候把这几个概念搞清楚了。...()函数转化成迭代器但其本身不是可迭代对象。...当我们对可迭代的概念了解后，对于迭代器就比较好理解了。 一个对象实现了__iter__()和__next__()方法，那么它就是一个迭代器对象。...集合和序列对象是可迭代的但不是迭代器 print(isinstance([], Iterator)) # false print(isinstance({}, Iterator)) #...，只有在需要数据的时候才会进行计算。
除了PAWS之外，它还提供了PAWS-X扩展，包括六种在类型上截然不同的语言：法语、西班牙语、德语、汉语、日语和韩语。这两个数据集都包含格式正确的复述和非复述对。...PAWS数据集包含108463个英语对的人类标签对，这些对源于Quora问题对（QQP）和Wikipedia页面。...新的数据集为测量模型对顺序和结构的敏感性提供了有效的工具。” PAWS引入了一种工作流程，用于生成共享多个单词的句子对。首先创建新的示例，短语会通过一个模型，该模型会创建可能是或不是释义对的变体。...PAWS-X需要雇用人工翻译来翻译开发和测试数据集。机器学习模型翻译了训练集，人类针对每种前述语言对随机样本对执行了成千上万次翻译。...Zhang和Yang写道：“我们希望这些数据集将对研究界有用，以推动多语言模型的进一步发展，从而更好地利用结构，上下文和成对比较。” 完 据说在看的没有BUG
的这个页面还显示了当前所有用到ImageNet数据集的5619篇论文（可真多啊，ImageNet 牛 ！）...2 合作基础 Papers With Code今天这一次和arXiv合作的基础和底气正是来源于今年2月份Papers With Code 新增了数据集索引功能：覆盖数据集3000+，数百任务、多种语言一网打尽...能够索引的数据集规模达到了3000+，而且提供按任务和模式查找的功能，能够比较数据集的使用情况，浏览基准.........索引化的数据集地图通过为论文结果和方法带来透明度来加快进度。这决定了未来数据集的发展：何时需要更具挑战性的数据集来评估模型，或者何时现有数据集的使用量变得饱和。...3 数据的重要性 数据是构建人工智能系统必需的关键基础设施。数据在很大程度上决定了AI系统的性能、公平性、稳健性、安全性和可扩展性。
文章目录 变量和简单的数据类型 下划线开头的对象 删除内存中的对象 列表与元组 debug 三酷猫钓鱼记录 实际POS机小条打印 使用循环找乌龟 可迭代对象 理解一 理解二 2️⃣什么是迭代器 ✔️...特别鸣谢：木芯工作室 、Ivan from Russia ---- 变量和简单的数据类型 下划线开头的对象 单下划线_ 变量 在Python中，变量可以包含数字、字母、下划线等，所以单独一个下划线...也就是说，迭代器均可以使用 for...in... 和next逐一遍历。 迭代器的两个最基本的方法：iter() 和 next()....当有多个可迭代对象时，最短的可迭代对象耗尽则整个迭代就将结束 实例： 由于该函数返回的是迭代器，所有我们可以用list()函数将结果转换为列表。...返回： 该函数在多个iterable上并行迭代，从每个可迭代对象上返回一个数据项组成元组。 也就是说， zip() 返回元组的迭代器，其中第 i 个元组包含的是每个参数迭代器的第 i 个元素。
此外，近年来出现了新的扫描方式和新型传感器技术。公共数据集可以对算法进行基准测试，并为前沿技术设定了标准。然而，现有的数据集并不能代表技术前景，只有少量的激光雷达可用。...这从本质上限制了通用算法在不断发展的环境中的发展和比较。本文提出了一种新型的多模态激光雷达数据集，其中传感器展示了不同的扫描方式(旋转和固态)、传感技术和激光雷达摄像机。...数据集的重点是低漂移里程计，在室内和室外环境中，通过动作捕捉(MOCAP)系统可获得亚毫米精度的真值数据。为了进行远距离比较，我们还包括在室内和室外较大空间记录的数据。...数据集包含来自旋转激光雷达和固态激光雷达的点云数据。此外，它还提供来自高分辨率旋转激光雷达的距离图像，来自激光雷达相机的RGB和深度图像，以及来自内置IMU的惯性数据。...据我们所知，这是具有最多种传感器和环境的激光雷达数据集，其中可以获得真值数据。
，这主要是因为低/中资源语言的数据集可用性有限。...在这项工作中，我们提出了XL-Sum，一个全面和多样化的数据集，包括来自BBC的100万专业注释的文章-摘要对，使用一套精心设计的启发式提取。...该数据集涵盖了从低资源到高资源的44种语言，其中许多语言目前没有公共数据集可用。XL-Sum具有高度的抽象性、简练性和高质量。...与使用类似的单语言数据集获得的结果相比，XL-Sum得出了具有竞争力的结果:在我们基准测试的10种语言上，我们显示出高于11分的ROUGE-2分数，其中一些超过了多语言训练获得的15分。...此外，对低资源语言的个别锻炼也提供了有竞争力的表现。据我们所知，XL-Sum是最大的抽象摘要数据集，从单个数据源收集的样本数量和涵盖的语言数量来看。
最简单的迭代器是“一次性迭代器”，这种迭代器与特殊的Dataset联系并且只通过它迭代一次。对于更复杂的使用，Iterator.initializer操作能让你使用不同的数据集重新初始化和配置迭代器。...，它只支持迭代遍历数据集一次，不需要显式初始化。...这种不便换来的是它能让你使用一个或多个tf.placeholder()张量来参数化定义数据集，这些张量能在你初始化迭代器的时候被提供。...它提供了与reinitializable迭代器相同的功能，但是在迭代器切换的时候，它不需要从数据集的开头初始化迭代器。...因此如果你有用于训练和验证两个数据集，你可以使用tf.placeholder(tf.string)来当做filenames参数，然后用合适的filenames参数来初始化迭代器： filenames =
论文地址： https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3578360.3580275 不像 C 和 C + + 这样的语言都带有一个编译器来优化生成的代码以提高性能，Python...第一个难点就在于运行前的类型检查。 编译器执行的第一个关键步骤之一称为“类型检查”，即在程序中计算每个变量或函数的不同数据类型的过程。...Codon 的的解决方法在于，在运行程序之前进行类型检查。这允许编译器将代码转换为本机代码，从而避免了 Python 在运行时处理数据类型的所有消耗。 第二个难点在于编译器中的优化。...举个例子，如何使用插件实现一组特定于该某计算领域的优化？比如使用涉及到使用基因组序列和其他生物学数据的基因组学库。...除了基因组学，他们还探索了定量金融的应用，定量金融同样也需要也处理大数据集，并大量使用 Python，效果也非常显著。
一、人脸识别简介人脸识别是指使用计算机视觉和机器学习算法自动识别图像或视频流中的人脸的技术。其基本流程包括人脸检测、特征提取、特征匹配几个阶段。...二、构建人脸识别模型收集面部图像数据集首先需要收集大量不同人脸图像作为训练数据,我使用了开源的人脸数据集,包含了500,000张图片和5,000个身份。...云服务器,配置了2块Tesla P40显卡。...利用Horovod进行分布式训练import horovod.tensorflow as hvd# 初始化Horovodhvd.init()# 对模型,数据等进行封装处理...# 通过Horovod接口对代码包装...图片四、总结通过上述实践,我对GPU加速深度学习训练有了更直观的理解。GPU强大的并行计算能力可以极大缩短模型训练时间。要发挥GPU最大性能,需要从模型、算法和部署等各个方面进行优化。此
对于给定的训练数据、正则化损失计算规则和命名空间，计算在这个命名空间下的总损失。...参数服务器只负责TensorFlow中变量的维护 # 和管理，计算服务器负责每一轮迭代时运行反向传播过程。...# 注意参数服务器和计算服务器的编号都是从0开始的。...在迭代过程中tf.train.MonitoredTrainingSession会帮助完成初始化、 # 从checkpoint中加载训练过的模型、输出日志并保存模型，所以以下程序中不需要再调用...这是因为同步模式要求收集replicas_to_average份梯度才会开始更新（注意这里TensorFlow不要求每一份梯度来自不同的计算服务器）。
导入数据，从某些数据创建一个数据集实例； 2. 创建迭代器iterator，即使用已有的数据集来创建一个迭代器实例，对数据集进行迭代； 3....创建迭代器 上面已经介绍了如何创建一个数据集，但是如何拿出里面的数据呢？这里要使用迭代器Iterator，来遍历整个数据集并取出数据的实际值，有以下四种类型。...这些可以用一个可初始化迭代器来完成，利用上节“使用Placeholder”部分的示例： # using a placeholder x = tf.placeholder(tf.float32, shape...iter.initializer, feed_dict={ x: test_data[0], y: test_data[1]}) print(sess.run([features, labels]) 可重初始化迭代器...但是可以用Dataset函数中的批处理方法batch(BATCH_SIZE)，按照设定尺寸来自动批处理数据集，其中默认值为1。
空间和时间内定位周围物体，来进行运动规划和导航。...现有的方法依靠深度传感器(如激光雷达)在3D空间中探测和跟踪目标，但由于信号的稀疏性，只能在有限的传感范围内进行。另一方面，相机仅在图像域提供密集和丰富的视觉信号，帮助定位甚至遥远的物体。...在本文中，我们提出了EagerMOT，这是一个简单的跟踪公式，从两种传感器模式集成了所有可用的目标观测，以获得一个充分的场景动力学解释。...使用图像，我们可以识别遥远的目标，而使用深度估计一旦目标在深度感知范围内，允许精确的轨迹定位。通过EagerMOT，我们在KITTI和NuScenes数据集上的多个MOT任务中获得了最先进的结果。...主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。
它还允许任何所需的输出数据类型，这使得这个强大的工具灵活但由于其简单性而不是压倒性的。...处理多模态输入数据的系统，例如 谷歌的组合视觉语言模型 ——处理视觉和语言输入——通常具有特定领域的架构来处理不同的输入类型，然后再使用附加模块将它们组合起来。...然而，Transformer 所需的计算和内存资源随着输入序列长度的平方而增加，这使得它们对于视频文件或音频剪辑等一些高维数据类型不切实际。...然后使用标准的 Transformer 自注意力结构处理潜在空间，以获得卓越的数据表示和处理精度。处理这个潜在空间的 Transformer 模块比直接处理大型阵列的模块高效得多。...输入和输出之间的大小差异意味着可以使用更深的处理链，从而在检测具有相似特征的对象时实现更高的准确性。因此，通过应用具有所有所需数据元素的查询数组，将潜在表示转换为输出。
概述 使用 Dataset 需要遵循三个步骤： 载入数据：为数据创建一个数据集实例。 创建一个迭代器：通过使用创建的数据集构建一个迭代器来对数据集进行迭代。...使用数据：通过使用创建的迭代器，我们可以找到可传输给模型的数据集元素。 载入数据 我们首先需要一些可以放入数据集的数据。...with tf.Session() as sess: print(sess.run(el)) # output: [ 0.42116176 0.40666069] 可初始化的迭代器 如果我们想要创建一个动态的数据集...随后我们可以使用通常的 feed-dict 机制来初始化占位符。这一过程可用「可初始化迭代器（initializable iterator）」来完成。...基本上，它是用迭代器之间的转换取代了数据集之间的转换，从而得到如一个来自 make_one_shot_iterator() 的迭代器，以及一个来自 make_initializable_iterator
定义基学习器的集成为加权结合，则有： ? AdaBoost算法的指数损失函数定义为： ? 具体说来，整个Adaboost 迭代算法分为3步： 初始化训练数据的权值分布。...Boosting算法要求基学习器能对特定分布的数据进行学习，即每次都更新样本分布权重，这里书上提到了两种方法：“重赋权法”（re-weighting）和“重采样法”（re-sampling）： 重赋权法...方法大致过程是，根据各个样本的权重，对训练数据进行重采样，初始时样本权重一样，每个样本被采样到的概率一致，每次从N个原始的训练样本中按照权重有放回采样N个样本作为训练集，然后计算训练集错误率，然后调整权重...这样随机森林中基学习器的多样性不仅来自样本扰动，还来自属性扰动，从而进一步提升了基学习器之间的差异度。...数据样本扰动，即利用具有差异的数据集来训练不同的基学习器。例如：有放回自助采样法，但此类做法只对那些不稳定学习算法十分有效，例如：决策树和神经网络等，训练集的稍微改变能导致学习器的显著变动。
optimizer = tf.train.MomentumOptimizer(self.lrn_rate, 0.9) tf.train.MomentumOptimizer是一个类，提供了动量优化方法，对象的初始化参数有学习率和一个超参数...其中需要的注意的地方是第一个参数：zip(grads, trainable_variables)，这个东西的目的是为了把梯度和参数关联起来，因为我们知道，在梯度下降过程中，要训练的变量个数决定了loss..._lrn_rate = 0.0001 # 建立可监控的Session with tf.train.MonitoredTrainingSession( checkpoint_dir='...在后面定义了可监控的Session — tf.train.MonitoredTrainingSession，并将学习率更新的类加入到Session中。...train_ops)，即优化方法和批归一化（这里不说批归一化）。
目录 用于行人重识别的三元组在线实例匹配丢失 用于DSTC8 AVSD挑战的带指针网络的多模式Transformer PointAugment：一种自动增强的点云分类框架 寻找稀疏、可训练的神经网络...这篇论文提出了一个名为PointAugment的点云分类框架，当训练分类网络时，该框架会自动优化和扩充点云样本以丰富数据多样性。...PointAugment根据形状分类器和点位移来构造可学习的点增强函数，并根据分类器的学习进度精心设计损失函数以采用增强样本。...创新点：本研究提出一种 lottery ticket hypothesis：对于那些包含子网络 结构的密集、随机初始化前馈网络，当单独训练这些子网络时，通过相似的训练迭代次数能够取得与原始网络相当的测试性能...而 研究意义：实验结果表明，在 MNIST 和 CIFAR-10 数据集上，子网络的规模始终比几种全连接结构和卷积神经网络小10%-20%。
一直以来，JS 只能使用数组和对象来保存多个数据，缺乏像其他语言那样拥有丰富的集合类型。因此，ES6 新增了两种集合类型 set 和 map，用于在不同的场景中发挥作用。...「set 集合用于存放不重复的数据」 0、如何创建 set 集合 new Set();//创建一个没有任何内容的set集合 new Set(iterable);//创建一个具有初始内容的set集合，内容来自于可迭代对象每一次迭代的结果...当然 Set(数据)的参数不一定是数组，只要是可迭代对象都可以，甚至可以是字符串,如下： const result = new Set('abbccdde'); console.log(result...); 执行结果： 如果是字符串，它会先转换为String对象,String 对象其实是可迭代对象,从执行结果来看 Set 集合不仅可以用于数组去重，也可以用于字符串去重。..._datas = []; //由于不能操作底层内存，所以声明一个数组用于存放数据 //下面验证通过，迭代每一个可迭代的对象，把每一项放到 MySet里面去 for (
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