迭代计算

一、生成式 1、定义 生成式就是一个用来快速生成特定语法形式的表达式。 列表生成式：用来快速生成列表 字典生成式：用来快速生成字典 集合生成式：用来快速生成集合 2、语法格式 （1）普通的语法格式：[exp for iter_var in iterable] （2）带过滤功能语法格式: [exp for iter_var in iterable if_exp] （3）循环嵌套语法格式: [exp for iter_var_A in iterable_A for iter_var_B in iterable_B] 01_列表生成式.py #需求: 生成100个1～50之间的随机数值。 import random def use_list_expression(count=100, start=0, end=50): """第一种： 使用列表生成式实现需求""" return [random.randint(start, end) for count in range(count)] def use_loop(count=100, start=0, end=50): """第二种: 使用for循环与传统的方式实现需求""" nums = [] for count in range(count): num = random.randint(start, end) nums.append

迭代器和生成器 迭代器 迭代的概念 迭代就是重复的过程，每重复一次就是一次迭代，并且每次迭代的结果作为下一次迭代的初始值。 #不是迭代，只是重复 while True: p = input('>>:') print p #迭代，每次循环基于上一次的返回值 l = [1,2,3,4] t = 0 while t < len(l): print(l[t]) t += 1 可迭代对象 为了提供一种不依赖于索引的迭代方式，python会为一些对象内置 __iter__方法。python中，字符串、列表、元组、字典、集合、文 件都是可迭代对象。 判断是否为可迭代对象可以导入Iterable模块__iter__ from collections import Iterable f = open('a.txt','w') f.__iter__() # 下列数据类型都是可迭代的对象 print(isinstance('abc',Iterable)) # 字符串 print(isinstance([1,2,3],Iterable)) # 列表 print(isinstance({'a':1,},Iterable)) # 字典 print(isinstance({1,2,3},Iterable)) # 集合 print(isinstance((1,2,),Iterable)) # 元组 print

prototxt文件是caffe的配置文件，用于保存CNN的网络结构和配置信息。prototxt文件有三种，分别是deploy.prototxt，train_val.prototxt和solver.prototxt。 1. solver.prototxt solver.prototxt是caffe的配置文件。里面定义了网络训练时候的各种参数，比如学习率、权重衰减、迭代次数等等。 solver.prototxt文件只在网络进行训练的时候需要载入。是网络训练的一个整体的参数配置文件。 下面详细说明每一个参数所代表的意义： 1 #网络模型描述文件 2 #也可以用train_net和test_net来对训练模型和测试模型分别设定 3 #train_net: "xxxxxxxxxx" 4 #test_net: "xxxxxxxxxx" 5 net: "E:/Caffe-windows/caffe-windows/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt" 6 #这个参数要跟test_layer结合起来考虑，在test_layer中一个batch是100，而总共的测试图片是10000张 7 #所以这个参数就是10000/100=100 8 test_iter: 100 9 #每迭代500次进行一次测试 10 test_interval: 500 11

python基础—迭代器、生成器 1 迭代器定义 迭代的意思是重复做一些事很多次，就像在循环中做的那样。 只要该对象可以实现__iter__方法，就可以进行迭代。 迭代对象调用__iter__方法会返回一个迭代器，所谓的迭代器就是具有next方法的对象。（在调用next方法时不需要任何参数）。在调用next方法时，迭代器会返回它的下一个值。如果next方法被调用，但迭代器没有值可以返回，就会引发一个StopITeration异常。 一个实现了__iter__方法的对象是可迭代的，一个实现了next方法的对象是迭代器。 迭代器也有__iter__方法。 2 迭代器特性 优点： 1 迭代器提供了一种不依赖索引的取值方式，这样就可以遍历那些没有索引的可迭代对象了（字典，集合，文件） 2 迭代器与列表比较，迭代器是惰性计算的，更节省内存 缺点： 1 无法获取迭代器的长度，使用不如列表索引取值灵活 2 一次性的，只能往后取值，不能倒着取值 迭代规则的关键是？为什么不是使用列表？ 1 如果有一个函数，可以一个接一个地计算值，那么在使用时可能是计算一个值时获取一个值，而不是像列表一样获取所有的值。如果有很多值，列表会占用太多的内存。 2 使用迭代器更通用，更简单，更优雅 3 迭代器代码 (1)索引方式循环 1 2 3 4 5 6 7 l = [ 'a' , 'b' , 'c' , 'd' ] i

在Python中，很多对象都是可以通过for语句来直接遍历的，例如list、string、dict等等，这些对象都可以被称为可迭代对象。至于说哪些对象是可以被迭代访问的，就要了解一下迭代器相关的知识了。 迭代器 迭代器对象要求支持迭代器协议的对象，在Python中，支持迭代器协议就是实现对象的__iter__()和next()方法。其中__iter__()方法返回迭代器对象本身；next()方法返回容器的下一个元素，在结尾时引发StopIteration异常。 __iter__()和next()方法 这两个方法是迭代器最基本的方法，一个用来获得迭代器对象，一个用来获取容器中的下一个元素。 对于可迭代对象，可以使用内建函数iter()来获取它的迭代器对象： 例子中，通过iter()方法获得了list的迭代器对象，然后就可以通过next()方法来访问list中的元素了。当容器中没有可访问的元素后，next()方法将会抛出一个StopIteration异常终止迭代器。 其实，当我们使用for语句的时候，for语句就会自动的通过__iter__()方法来获得迭代器对象，并且通过next()方法来获取下一个元素。 自定义迭代器 了解了迭代器协议之后，就可以自定义迭代器了。 下面例子中实现了一个MyRange的类型，这个类型中实现了__iter__()方法

ACM算法分类：http://www.kuqin.com/algorithm/20080229/4071.html;CSDN容易吞图,不过编辑器里面图片还是显示的..... 一: 拟合一个平面：使用SVD分解，代码里面去找吧 空间平面方程的一般表达式为： Ax+By+Cz+D=0; 则有：平面法向量为n=（A,B,C）. 第一种方法： 对于空间中n个点（n3） 空间中的离散点得到拟合平面，其实这就是一个最优化的过程。即求这些点到某个平面距离最小和的问题。由此，我们知道一个先验消息，那就是该平面一定会过众散点的平均值。接着我们需要做的工作就是求这个平面的法向量。 根据协方差矩阵的SVD变换，最小奇异值对应的奇异向量就是平面的方向。 注意：这个方法是直接的计算方法，没办法解决数值计算遇到的病态矩阵问题.在公式转化代码之前必须对空间点坐标进行近似归一化！ 第二种方法：使用法线方法， 对于空间中n个点（n3），若已获得点云法线 使用合适的方法剔除离群点，计算点云的形心P； 若在已经获得法线的点云中，可以对法线进行剔除离散点之后，求取最小方差的均值，直接求得法线方向N( alpha, beta, theta )； 使用点法式描述三维平面；或者根据形心P和法线方向，计算出平面方程的一般式。 使用法线多次聚类：完成场景平面提取 使用法线两次聚类：第一次根据法线方向进行聚类，使用一个欧式距离约束

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 版权声明：本文由文智原创文章，转载请注明出处: 文章原文链接： https://www.qcloud.com/community/article/131 来源：腾云阁 https://www.qcloud.com/community 一.文本聚类概述 文本聚类是文本处理领域的一个重要应用，其主要目标是将给定的数据按照一定的相似性原则划分为不同的类别，其中同一类别内的数据相似度较大，而不同类别的数据相似度较小。聚类与分类的区别在于分类是预先知道每个类别的主题，再将数据进行划分；而聚类则并不知道聚出来的每个类别的主题具体是什么，只知道每个类别下的数据相似度较大，描述的是同一个主题。因此，文本聚类比较适合用于大数据中热点话题或事件的发现。 文智平台提供了一套文本聚类的自动化流程，它以话题或事件作为聚类的基本单位，将描述同一话题或事件的文档聚到同一类别中。用户只需要按照规定的格式上传要聚类的数据，等待一段时间后就可以获得聚类的结果。通过文本聚类用户可以挖掘出数据中的热门话题或热门事件，从而为用户对数据的分析提供重要的基础。本文下面先对文本聚类的主要算法作介绍，然后再具体介绍文智平台文本聚类系统的原理与实现。 二.文本聚类主要算法 文本聚类需要将每个文档表示成向量的形式，以方便进行相似度的计算。词袋模型（bag of

1.基本用法 　　ArrayList是一个泛型容器，新建ArrayList需要实例化泛型参数，比如: ArrayList<String> StrList = new ArrayList<>(); ArrayList<Integer> intList = new ArrayList<>(); 　　ArrayList的主要方法有： // 添加元素到末尾 public boolean add(E e) // 判断是否为空 public boolean isEmpty() // 获取大小 public int size() // 获取指定位置（索引）的元素 public E get(int index) // 查找指定元素，若找到，返回索引位置，否则返回-1 public int indexOf(Object o) // 从后往前找 public int lastIndexOf(Object o) // 判断是否包含指定元素，根据equals方法的返回值 public boolean contains(Object o) // 删除指定位置的元素，返回值为被删除的元素对象 public E remove(int index) // 删除指定元素，只删除第一个相同的元素，若o为null,则删除值为null的元素 public boolean remove(Object o) // 清空元素

STL概述 STL (Standard Template Library, 标准模板库) 是惠普实验室开发的一系列软件的统称。主要核心分为三大部分：容器（container）、算法（algorithm）和迭代器（iterator），另外还有容器适配器（container adaptor）和函数对象（functor）等其它标准组件。 容器： 顺序容器： 名称 特性 vector 模拟的数据结构式动态数组，在内存中是连续储存的，支持随机存取，支持在 尾部 快速插入和删除元素，搜索速度较慢 deque 称为双端队列，在内存中的储存方式是小片连续，每片之间用链表连接起来，支持随机存取，支持在 头部和尾部 快速插入和删除元素，搜索速度较慢 list 称为双向链表，在内存中的储存是不连续的，每个元素的内存之间用指针相连， 不支持 随机存取（因为要从首或尾遍历至指定位置），但是支持在 任意位置 快速插入和删除元素，搜索速度 最慢 ，扩展内存时无需复制和拷贝原元素 array 称为静态数组，在内存中是连续储存的，支持随机存取，不支持插入或删除元素 forward_list 称为前向链表，在内存中的储存是不连续的，同list一样支持在任意位置快速插入和删除元素，不支持随机存取，搜索速度也较慢，与list最大的区别在于其只能从头部遍历至尾部，不能反向遍历，因此没有保存后向指针，比list更省内存

我们已经知道，可以直接作用于 for 循环的数据类型有以下几种： 一类是集合数据类型，如 list 、 tuple 、 dict 、 set 、 str 等； 一类是 generator ，包括生成器和带 yield 的generator function。 这些可以直接作用于 for 循环的对象统称为可迭代对象： Iterable 。 可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是 Iterable 对象： >>> from collections import Iterable >>> isinstance([], Iterable) True >>> isinstance({}, Iterable) True >>> isinstance('abc', Iterable) True >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable) True >>> isinstance(100, Iterable) False 而生成器不但可以作用于 for 循环，还可以被 next() 函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出 StopIteration 错误表示无法继续返回下一个值了。 可以被 next() 函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器： Iterator 。 可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是