Python学习笔记之基础篇(-)初识python Python的理念:崇尚优美.清晰.简单,是一个优秀并广泛使用的语言. python的历史: 1989年,为了打发圣诞节假期,作者Guido开始写Python语言的编译器.Python这个名字,来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python’s Flying Circus.然后这个新语言就叫python,能符合他的理想:创造一种C和shell之间,功能全面,易学易用,可拓展的语言. 1991年,第一个Python编译器诞生.它是用C语言实…

该一系列python学习笔记都是根据<Python基础教程(第3版)>内容所记录整理的 1.字符串基本操作 所有标准序列操作(索引.切片.乘法.成员资格检查.长度.最小值和最大值)都适用于字符串,但字符串是不可变的,所有元素赋值.切片赋值等操作都是非法的. 2.设置字符串的格式 这里设置字符串格式的基本思想是对字符串调用方法format,并提供要设置其格式的值.每个值都被插入字符串中,以替换用花括号 {} 括起的替换字段.要在最终结果中包含花括号,可以在格式字符串中使用两个花括号(即{{...…

前言 前面我简单介绍了Python的Hello World.看到有人问我搞搞Python的Web,一时兴起,就来试试看. 第一篇 VS2013中Python学习笔记[环境搭建] 简单介绍Python环境的搭建过程,以及Hello World的实现. 第二篇 VS2013中Python学习笔记[基础入门] 我简单学习使用了Python的几个基础的知识点. 第一个Web页面 第一步:首先打开VS2013开发工具 ,新建项目,选择Django Project模版. 修改项目名称,可以查看到项目的文件结…

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…

在上篇[Python学习笔记之一]Python关键字及其总结中我提到了yield,本篇文章我将会重点说明yield的用法 在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor). 一.迭代器(iterator) 在Python中,for循环可以用于Python中的任何类型,包括列表.元祖等等,实际上,for循环可用于任何“可迭代对象”,这其实就是迭代器 迭代器是一个实现了迭代器协议的对象,Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前…

Python学习笔记(十一): 生成器,迭代器回顾 模块 作业-计算器 1. 生成器,迭代器回顾 1. 列表生成式:[x for x in range(10)] 2. 生成器 (generator object) 2. 模块 1. OS模块-和操作系统进行交互的模块 os.getcwd() 获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径 os.chdir("dirname") 改变当前脚本工作目录:相当于shell下cd os.curdir 返回当前目录: ('.') os.p…

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…

神经网络模型的优化 使用 Keras 回调函数 使用 model.fit()或 model.fit_generator() 在一个大型数据集上启动数十轮的训练,有点类似于扔一架纸飞机,一开始给它一点推力,之后你便再也无法控制其飞行轨迹或着陆点.如果想要避免不好的结果(并避免浪费纸飞机),更聪明的做法是不用纸飞机,而是用一架无人机,它可以感知其环境,将数据发回给操纵者,并且能够基于当前状态自主航行.下面要介绍的技术,可以让model.fit() 的调用从纸飞机变为智能的自主无人机,可以自我反省并动…

Keras 函数式编程 利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型.在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型.Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具,让你可以在训练过程中监控模型 对于多输入模型.多输出模型和类图模型,只用 Keras 中的 Sequential模型类是无法实现的.这时可以使用另一种更加通用.更加灵活的使用 Keras 的方式,就是函数式API(functional…