1.字符串池化(intern)机制及拓展学习

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1.字符串池化(intern)机制及拓展学习

1.字符串intern机制用了这么久的python,时刻和字符串打交道,直到遇到下面的情况: a = "hello" b = "hello" print(a is b) #--->True print(a == b) #---> True a = "hello world" b = "hello world" print(a is b) # ---> False print(a == b) # --->…

python中小整数对象池及intern机制

小整数对象池: Python为了优化速度,使用了小整数对象池,避免为整数频繁申请和销毁 Python 对小整数的定义是 [-5, 256] 这些整数对象是提前建立好的,不会被垃圾回收,所有位于这个范围内的整数使用的都是同一个对象,单个字母也是这样的. intern机制: 实现 Intern 机制的方式非常简单,就是通过维护一个字符串储蓄池,这个池子是一个字典结构,如果字符串已经存在于池子中就不再去创建新的字符串,直接返回之前创建好的字符串对象,如果之前还没有加入到该池子中,则先构造一个字符串对象…

字符串池化 python

前言在 Python 中经常通过内存池化技术来提高其性能,那么问题来了,在什么情况下会池化呢? 让我们通过几个例子进行一下理解一下. 预备知识在查看例子之前,首先要提 python 中的一个函数 id(),让我们看一下函数说明: id(obj, /) Return the identity of an object. This is guaranteed to be unique among simultaneously existing objects. (CPython uses the…

小整数池和intern机制

在python中,为了优化速度,避免频繁申请和销毁内存空间,python使用小整数池来缓存 range(-5,257) 之间的整数(这里不包含257),这些小整数在赋值引用时使用的都是同一个对象和内存地址. >>> print(id(-6), id(-5), id(256), id(257)) 4395081424 4305320256 4305328608 4395080176 >>> print(id(-6), id(-5), id(256), id(257)) 4…

Python中字符串的intern机制

intern机制: 字符串类型作为Python中最常用的数据类型之一,Python解释器为了提高字符串使用的效率和使用性能,做了很多优化,例如:Python解释器中使用了 intern(字符串驻留)的技术来提高字符串效率,什么是intern机制?即值同样的字符串对象仅仅会保存一份,放在一个字符串储蓄池中,是共用的,当然,肯定不能改变,这也决定了字符串必须是不可变对象. 简单原理: 实现 Intern 机制的方式非常简单,就是通过维护一个字符串储蓄池,这个池子是一个字典结构,如果字符串已经存在于池…

【37】池化层讲解（Pooling layers）

池化层(Pooling layers) 除了卷积层,卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小,提高计算速度,同时提高所提取特征的鲁棒性,我们来看一下. 先举一个池化层的例子,然后我们再讨论池化层的必要性.假如输入是一个4×4矩阵,用到的池化类型是最大池化(max pooling).执行最大池化的树池是一个2×2矩阵.执行过程非常简单,把4×4的输入拆分成不同的区域,我把这个区域用不同颜色来标记.对于2×2的输出,输出的每个元素都是其对应颜色区域中的最大元素值. 左上区域的最大值是9,右上区域…

【python实现卷积神经网络】池化层实现

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130…