多层装饰器 #首先我们先实现一个简单的登陆与权限验证功能,注意看执行结果 USER_INFO = {} def check_login(func): def inner(*args,**kwargs): if USER_INFO.get('is_login',None): ret = func(*args,**kwargs) return ret else: print('请登录!') return inner def check_admin(func): def inner(*args,**k…

多层感知器(MLP) Rosenblatt感知器和LMS算法,都是单层的并且是单个神经元构造的神经网络,他们的局限性是只能解决线性可分问题,例如Rosenblatt感知器一直没办法处理简单异或问题.然而日常生活中大多数问题不是线性可分的,都是多维度且无法直接进行线性分类.为了增加神经网络对这一类问题的泛化能力,出现了多层感知器(多层神经网络)的概念. 多层感知器基本特征: 网络中每个神经元模型包含一个可微的非线性激活函数. 网络中包括一个或多个隐藏在输入和输出神经节点之间的层. 网络展示出高度的…

目录 python day 5 1. 匿名函数lambda 2. python的内置函数 3. python文件操作 4. 递归函数 5. 冒泡排序 6. 装饰器 python day 5 2019/10/08 学习资料来自老男孩教育 1. 匿名函数lambda 函数名就是变量,使用lambda表达来创建一些简单功能的函数. lambda定义简单函数时,比用def定义要简洁,会用在map,reduce,filter等函数中. ```def f1(x,y): return x+y ret = f1…

25.多层装饰器:      1.原理:执行顺序从上往下,#2和#3组成一个函数假设为nf1,#1和nf1组成一个函数nnf1           f1成为ck_ty_of_us的inner函数即nf1.nf1成为check_login的inner函数即nnf1.详细参照alex的多层装饰器讲解.. #1 @check_login #2 @ck_ty_of_us #3 def f1():      pass      2.应用多层装饰器实现用户管理程序如下: USER_LOGIN = {} de…

#第十一步:多层装饰器的嵌套 #装饰器1 def kuozhan1(func): #定义装饰之后的函数 def neweat1(): # 扩展功能1 print('1-----饭前洗手') # 调用基本函数 func() # 扩展功能2 print('1-----饭后散步') return neweat1 #装饰器2 def kuozhan2(func): #定义装饰之后的函数 def neweat2(): # 扩展功能1 print('2-----饭前洗手') # 调用基本函数 func()…

python_way.day5 1.模块3 time,datetime, json,pickle 2.双层装饰器 3.字符串格式化 4.生成器 5.递归 6.模块倒入 7.第三方模块倒入 8.序列化反序列化 9.日志处理 1.模块 1.time time:time.time()1465120729.18217 1987.1.1 0:0分 开始以秒计时 time.ctime()Mon Jun  6 22:56:53 2016 当前系统时间 time.ctime(time.time()-86400)…

Flask中的app.route装饰器 我们知道,在flask框架中,我们的路由匹配就是通过有参装饰器来实现的,我们看一个简单的例子: from flask import Flask, render_template, redirect, request, session ​ app = Flask(__name__) app.debug = True app.secret_key = ' ​ @app.route('/index') def index(): return "这是主页"…

1.生成器 生成器的创建方法: (1)通过列表生成式创建 可以通过将列表生成式的[]改成() eg: # 列表生成式 L = [ x*2 for x in range(5)] # L = [0, 2, 4, 6, 8] # 生成器 G = ( x*2 for x in range(5)) # 此时的G是,<generator object <genexpr> at 0x7f626c132db0> 创建列表生成式和生成器的区别只是最外层的()和[],列表生成式是一个列表,而生成器事宜…

简介 装饰器是可调用的对象,其参数是另一个函数(被装饰的函数). 装饰器可能会处理被装饰的函数,然后把它返回,或者将其替换成另一个函数或可调用对象. 形式 假如有个名为 decorate 的装饰器: @decorate def target(): print('running target()') 上述代码的效果与下述写法一样: def target(): print('running target()') target = decorate(target) 两种写法的最终结果一样:上述两个代码…

一.global与nonlocal #global x = 1 def f1(): global x # 声明此处是全部变量x x = 2 print(x) f1() # 调用f1后,修改了全局变量x = 2 print(x) # 打印结果为2 # nonlocal def f1(): x = 1 def f2(): nonlocal x # 此处声明使用外层函数的变量x x = 2 # 将外层函数进行了修改 print(x) # f2() print(x) # 因为f1()下的x已经被修改,所…