创建普通数组 >>> member=["山东黄金","九阳股份"] >>> member ['山东黄金', '九阳股份'] 创建混合数组(数组中存放各种类型的数据) >>> mix=[1,2.3,"520",["Haha"]] >>> mix [1, 2.3, '520', ['Haha']] 创建一个空数组 >>> empty=[] &…

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…

Python初识与简介[开篇] Python学习笔记——基础篇[第一周]——变量与赋值.用户交互.条件判断.循环控制.数据类型.文本操作 Python学习笔记——基础篇[第二周]——解释器.字符串.列表.字典.主文件判断.对象 Python学习笔记——基础篇1[第三周]——set集合 Python学习笔记——基础篇2[第三周]——计数器.有序字典.元组.单(双)向队列.深浅拷贝.函数.装饰器 Python学习笔记——基础篇[第四周]——迭代器&生成器.装饰器.递归.算法.正则表达式 Python…

Python学习笔记(七): 深浅拷贝 Set-集合 函数 1. 深浅拷贝 1. 浅拷贝-多层嵌套只拷贝第一层 a = [[1,2],3,4] b = a.copy() print(b) # 结果:[1,2],3,4 b[0][0] = 8 print(a) # 结果:[8,2],3,4 print(b) # 结果:[8,2],3,4 原理图: 2. 深拷贝-克隆一份 2. Set-集合 1. 集合的两大作用: 去重 关系测试 # 定义语法 s = set{'alex',1,2} 2. 关系测试…

Python学习笔记(八): 复习回顾 递归函数 内置函数 1. 复习回顾 1. 深浅拷贝 2. 集合 应用: 去重 关系操作:交集,并集,差集,对称差集 操作: 定义 s1 = set('alvin') 添加 s.add() s.update() 删除 s.remove() 关系操作: in , not in == , != 超级,子集 交集 并集 差集 对称差集 3. 函数 特性:代码重用.保持一致性.可扩展性 函数的定义 函数的参数:必备参数.关键字参数.默认参数.不定长参数 函数的返回值…

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.通用的序列操作 有几种操作适用于所有序列,包括索引.切片.相加.相乘和成员资格检查.另外,Python还提供了一些内置函数,可用于确定序列的长度以及找出序列中最大和最小的元素. 1.1 索引 序列中的所有元素都有编号——从0开始递增,通常我们称这些编号为下标,即为索引(indexing).你可以像下面这样使用编号来访问各个元素: str1 = ['java','c++','C','C#','python…

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…

本节介绍循环神经网络及其优化 循环神经网络(RNN,recurrent neural network)处理序列的方式是,遍历所有序列元素,并保存一个状态(state),其中包含与已查看内容相关的信息.在处理两个不同的独立序列(比如两条不同的 IMDB 评论)之间,RNN 状态会被重置,因此,你仍可以将一个序列看作单个数据点,即网络的单个输入.真正改变的是,数据点不再是在单个步骤中进行处理,相反,网络内部会对序列元素进行遍历,RNN 的特征在于其时间步函数 Keras 中的循环层 from ker…

本节讲卷积神经网络的可视化 三种方法 可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活) 有助于理解卷积神经网络连续的层如何对输入进行变换,也有助于初步了解卷积神经网络每个过滤器的含义 可视化卷积神经网络的过滤器 有助于精确理解卷积神经网络中每个过滤器容易接受的视觉模式或视觉概念 可视化图像中类激活的热力图 有助于理解图像的哪个部分被识别为属于某个类别,从而可以定位图像中的物体 可视化中间激活 是指对于给定输入,展示网络中各个卷积层和池化层输出的特征图,这让我们可以看到输入如何被分解为网络学到的不同过滤器…