eval

/*--> */ /*--> */ /*--> */ /*--> */ 公众号：小李不秃，Java 原创博主 阅读本文大概需要 7.8 分钟 前言 什么是 JSON 为什么有 JSON 如何使用 JSON JSON 的数据结构 Json 在 javaScript 中的使用 操作 Json 对象 操作 JSON 数组 JSON.parse() JSON.stringify() eval Json 在 Java 中的使用 Json-lib Gson Jackson fastJson 总结 参考 推荐阅读 前言 我们在进行软件开发的过程中，服务与服务之间会进行相互的调用。在数据进行传输前，我们通常会将数据转化成 JSON 的格式进行传输，比如 ajax 调用请求，接收传过来的 JSON 数据，javascript 就可以对传过来的数据进行直接的调用。 本篇文章会讲解以下的内容： 什么是 JSON---what 为什么有 JSON---why 如何使用 JSON---How JSON 的数据结构 Json 在 javascript 中的使用 Json 在 Java 中的使用 什么是 JSON JSON 全拼 Java Script Object Notation，JavaScript 对象表示法。是一种由道格拉斯·克罗克福特构想和设计、轻量级的 数据交换语言

约翰麦卡锡于1960年发表了一篇非凡的论文,他在这篇论文中对编程的贡献有如欧几里德对几何的贡献. 1 他向我们展示了,在只给定几个简单的操作符和一个表示函数的记号的基础上, 如何构造出一个完整的编程语言. 麦卡锡称这种语言为Lisp, 意为List Processing, 因为他的主要思想之一是用一种简单的数据结构表(list)来代表代码和数据. 值得注意的是,麦卡锡所作的发现,不仅是计算机史上划时代的大事, 而且是一种在我们这个时代编程越来越趋向的模式.我认为目前为止只有两种真正干净利落, 始终如一的编程模式:C语言模式和Lisp语言模式.此二者就象两座高地, 在它们中间是尤如沼泽的低地.随着计算机变得越来越强大,新开发的语言一直在坚定地趋向于Lisp模式. 二十年来,开发新编程语言的一个流行的秘决是,取C语言的计算模式,逐渐地往上加Lisp模式的特性,例如运行时类型和无用单元收集. 在这篇文章中我尽可能用最简单的术语来解释约翰麦卡锡所做的发现. 关键是我们不仅要学习某个人四十年前得出的有趣理论结果, 而且展示编程语言的发展方向. Lisp的不同寻常之处--也就是它优质的定义--是它能够自己来编写自己. 为了理解约翰麦卡锡所表述的这个特点,我们将追溯他的步伐,并将他的数学标记转换成能够运行的Common Lisp代码. 七个原始操作符 开始我们先定义 表达式 .表达式或是一个

张老师一直强调AutoCAD的开发有3种接口，vba,lisp,objectarx。objectarx功能强大，但学起来比较难。而vba和lisp就相对简单了。而且到时候用objectarx作出来的程序可以轻易调用lisp，所以只要做好lisp的话，也是可以最后汇总到我们的程序里面的。他希望项目组的其它同学能够使用Visual Lisp，参与到项目的开发中。于是我特地在网上百度了一下，收集整理了一些关于Lisp的信息。信息主要来源于百度百科的数个网页。 LISP的历史 LISP（全名LIST Processor，即链表处理语言），由约翰·麦卡锡在1960年左右创造的一种基于 λ演算 的函数式编程语言。 Lisp 代表 LISt Processing，即表处理，这种编程语言用来处理由括号（即“(”和“)”）构成的列表。约翰麦卡锡于1960年发表了一篇非凡的论文,他在这篇论文中对编程的贡献有如欧几里德对几何的贡献.[1] 他向我们展示了,在只给定几个简单的操作符和一个表示函数的记号的基础上, 如何构造出一个完整的编程语言. 麦卡锡称这种语言为Lisp, 意为List Processing, 因为他的主要思想之一是用一种简单的数据结构表(list)来代表代码和数据. 值得注意的是,麦卡锡所作的发现,不仅是计算机史上划时代的大事, 而且是一种在我们这个时代编程越来越趋向的模式

def eval ( eval_dataloader , k = 5 ) : with torch . no_grad ( ) : total = 0 top1 = 0 topk = 0 for ( test_imgs , test_labels ) in eval_dataloader : test_labels = test_labels . to ( device ) preds = pred_net ( linear_classify_net ( backbone_net ( test_imgs . to ( device ) ) ) ) _ , maxk = torch . topk ( preds , k , dim = - 1 ) total += test_labels . size ( 0 ) test_labels = test_labels . view ( - 1 , 1 ) # reshape labels from [n] to [n,1] to compare [n,k] top1 += ( test_labels == maxk [ : , 0 : 1 ] ) . sum ( ) . item ( ) topk += ( test_labels == maxk ) . sum ( ) . item ( ) print ( 'Accuracy of

eval() 方法的语法: eval ( expression [, globals [, locals ]]) 参数 expression -- 表达式。 globals -- 变量作用域，全局命名空间，如果被提供，则必须是一个字典对象。 locals -- 变量作用域，局部命名空间，如果被提供，可以是任何映射对象。 用法示例： 将字符串对应的名字的变量转换成该变量对应的值： eval 方法能使字符串本身的引号去掉，保留字符的原本属性 x='7' print(type(x),x) #<class 'str'> 7 a=eval(x) print(type(a),a) #<class 'int'> 7 b='a' # 等价于b='7' c=eval(b) print(type(c),c) #<class 'int'> 7 eval() 函数也可以直接用来提取用户输入的多个值 a,b=eval(input()) print(a,b) python查找变量的顺序：局部--> 全局--> 内置 三个参数的使用： 1、在前两个参数省略的情况下，eval在当前的作用域执行： a=10; print(eval("a+1")) #执行结果为：11 在这种情况下，后两个参数省略了，所以eval中的a是前面的10。对于eval，它会将第一个expression字符串参数的引号去掉

DQN全名为Deep Q-Network，是结合了Q-learning和深度学习网络的一个网络结构模型。 接下来分析DQN的实现流程及细节处理： 一：为什么提出DQN： Q-learning作为传统的强化学习算法，功能强大且好实现，但存在一个致命的弱点，便是，Q-learning需要一个状态转移表，来保存状态及决定下一步的action，但当状态很多时，且可采取的行动较多时，这个表格便会变得异常庞大，且不好维护，不好拟合训练。比如FlappyBird游戏中，训练Bird自动飞行，因为管道跟bird的位置不定，所以存在的状态将会很多。 所以便结合深度学习，使用网络结构，将当前的画面信息作为net的输入，将下一步action作为net的输出，通过计算loss反向传递训练网络。 二：网络构建及数据准备 （1）.DQN有两个结构相同的网络，分别为eval_net跟target_net，两个网络结构相同，参数可以互相替换，eval_net是用于训练的网络，为了输出评估值，记作y_eval，target_net是用于输出目标值，记作y_target，在间隔一定迭代训练次数，便将eval_net网络的参数复制给target_net，网络训练loss计算便是y_eval-y_target。 （2）.将当前环境信息s输入eval_net，输出Q值，选取对应的action，或者随机生成action