变量

Python_day01——变量

喜你入骨 提交于 2020-03-06 04:35:17
变量 1、 声明变量    1 name= " 钱成龙 "   变量定义的规则: 变量名只能是 字母、数字或下划线的任意组合 变量名的第一个字符不能是数字 关键字不能声明为变量名 2、变量类型 整型:Python中可以处理任意大小的整数(Python 2.x中有int和long两种类型的整数,但这种区分对Python来说意义不大,因此在Python 3.x中整数只有int这一种了),而且支持二进制(如 0b100 ,换算成十进制是4)、八进制(如 0o100 ,换算成十进制是64)、十进制( 100 )和十六进制( 0x100 ,换算成十进制是256)的表示法。 浮点型:浮点数也就是小数,之所以称为浮点数,是因为按照科学记数法表示时,一个浮点数的小数点位置是可变的,浮点数除了数学写法(如 123.456 )之外还支持科学计数法(如 1.23456e2 )。 字符串型:字符串是以单引号或双引号括起来的任意文本,比如 'hello' 和 "hello" ,字符串还有原始字符串表示法、字节字符串表示法、Unicode字符串表示法,而且可以书写成多行的形式(用三个单引号或三个双引号开头,三个单引号或三个双引号结尾)。 布尔型:布尔值只有 True 、 False 两种值,要么是 True ,要么是 False ,在Python中,可以直接用 True 、 False 表示布尔值

Python基础之函数基本用法与进阶详解

邮差的信 提交于 2020-03-06 04:27:52
本文实例讲述了Python基础之函数基本用法与进阶。分享给大家供大家参考,具体如下: 目标 函数参数和返回值的作用 函数的返回值 进阶 函数的参数 进阶 递归函数 函数参数和返回值的作用 函数根据 有没有参数 以及 有没有返回值,可以 相互组合,一共有 4 种 组合形式 无参数,无返回值 无参数,有返回值 有参数,无返回值 有参数,有返回值 定义函数时,是否接收参数,或者是否返回结果,是根据 实际的功能需求 来决定的! 如果函数 内部处理的数据不确定,就可以将外界的数据以参数传递到函数内部 如果希望一个函数 执行完成后,向外界汇报执行结果,就可以增加函数的返回值 1.1 无参数,无返回值 此类函数,不接收参数,也没有返回值,应用场景如下: 只是单纯地做一件事情,例如 显示菜单 在函数内部 针对全局变量进行操作,例如:新建名片,最终结果 记录在全局变量 中 注意: 如果全局变量的数据类型是一个 可变类型,在函数内部可以使用 方法 修改全局变量的内容 —— 变量的引用不会改变 在函数内部,使用赋值语句 才会 修改变量的引用 1.2 无参数,有返回值 此类函数,不接收参数,但是有返回值,应用场景如下: 采集数据,例如 温度计,返回结果就是当前的温度,而不需要传递任何的参数 1.3 有参数,无返回值 此类函数,接收参数,没有返回值,应用场景如下: 函数内部的代码保持不变,针对 不同的参数

JS变量函数提升机制

两盒软妹~` 提交于 2020-03-06 04:22:28
看了大佬的博客 JavaScript引擎运行原理解析 ,对其中的代码段产生好奇。 <script> console.log(a); // 打印[Function: a] var a = 1; function a(){console.log(2);} console.log(a); var a = 3; console.log(a); function a(){console.log(4);} console.log(a) </script> ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「开心大表哥」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/a419419/article/details/82906049 从结果脑补JS引擎的机制。。。 JS的函数声明 应该是 函数声明(像C里面的函数声明: [返回值类型] [函数名](参数列表);)+ 函数体。为什么说这个呢,函数不像变量有声明和赋值两步走,我觉得JS里函数就是一体的,没得像先声明个函数名字再定义函数代码的,如果这样,那就不叫函数声明了,直接是函数表达式不好莫。为什么是应该是呢,因为我不知道官方文档在哪。。。 函数声明和变量提升后的顺序:猜测1——函数前变量后;猜测2——变量前函数后;猜测3—

JavaSE!面向对象!!!!

情到浓时终转凉″ 提交于 2020-03-06 03:21:27
1. 面向对象的编程思想: 面向对象的编程思想就是把一个事物看成一个整体,把这个事物中的属性(特征)和功能(方法)表述出来。 面向对象的编程思想更贴近于人的正常思维方式。 面向对象的编程思想来源于生活服务于生活。 面向对象的编程思想中,一定会用到面向过程(以流程为基本单位,注重最后结果。)的编程思想。有缺陷:功之间有很强的关联。不利于程序的维护和扩展。 面向对象的特征: 抽象!! 封装!! 继承!! 多态!! 。 2. 对象 在现实生活中,具体存在的一个事物。 在java编程中,万事万物皆对象。 特点: 在java编程中,无论两个事物多么相近或是相似,他们永远都是两个不同的对象。 各种法律、规则制度也是一种对象。 对象的内存图解 1 1.在堆内存中开辟一个空间并分配地址 2.按照类的描述,在该空间中定义成员变量 并且有默认初始化值 3.加载成员函数进入方法区(只加载一次) 4.对象创建完毕 将空间地址赋值给相应的变量 5.变量(p1/p2)调用成员变量 先通过该变量所存储的地址去堆空间中找 然后在该空间中找相应的成员变量 6.变量(p1/p2)调用成员函数 直接去方法区中找该成员函数 将该函数加载进栈内存开始运行 为了方便区分哪个对象调用的该成员函数 由this这个关键字段 来区分 this主要存的是当前对象的地址 注意:当成员函数在操作变量的时候 先在当前函数的空间里找 局部变量

【小程序】小程序技术训练营学习笔记-part2

情到浓时终转凉″ 提交于 2020-03-06 01:49:40
个人笔记部分,无参考意义 小程序与JavaScript JavaScript入门 控制台Console 变量与赋值 这个undefined是console.log()这个函数的返回值,每个函数都有返回值,如果函数没有提供返回值,会返回 undefined。 你会看到一个返回值,就像下面这样 let 是一个新的变量声明方式,以前我只知道 var javascript中let和var的区别 然后我发现了定义变量可以不用 var 和 let JavaScript中使用var定义变量和不使用var定义变量的区别 js的变量是否可以删除 可以被delete 操作数组 常量 const 创建的是只读引用,与java里的final变量一样,引用不可改,但引用的内容可改 全局对象wx wx 提供了很多功能的API接口,文档里说过 大多数 API 都是异步 API,如 wx.request,wx.login 等。这类 API 接口通常都接受一个 Object 类型的参数,这个参数都支持按需指定以下字段来接收接口调用结果 函数需要的参数有 函数返回的数据为 而success函数就是执行成功时候的回调函数,例如 wx . getNetworkType ( { success ( res ) { console . log ( res ) } } ) ; 控制台会把 res 打印出来,如下所示

Python学习

自闭症网瘾萝莉.ら 提交于 2020-03-06 00:41:34
Python3简介 Python 是一种解释型语言: 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。 Python 是交互式语言: 这意味着,您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码 基础 按照规矩,第一个Hello World: 见识到了Python的严格缩进: Python中竟然有复数类型: complex: 1 + 2j、1.1 + 2.2j Python没有字符类型,一个字符就是一个字符串。 Python 中的变量不需要声明。每个变量在使用前都必须赋值,变量赋值以后该变量才会被创建。 在 Python 中,变量就是变量,它没有类型,我们所说的"类型"是变量所指的内存中对象的类型。这里所说的应该就是弱类型或者动态类型语言,不像Java或者C#严格定义类型,在编写变量时就必须定义类型。 来源: CSDN 作者: CookieYangK 链接: https://blog.csdn.net/qq_38312617/article/details/104682797

tf.Variable

旧巷老猫 提交于 2020-03-06 00:14:54
tf.Variable __init__( initial_value=None, trainable=True, collections=None, validate_shape=True, caching_device=None, name=None, variable_def=None, dtype=None, expected_shape=None, import_scope=None ) 功能说明: 维护图在执行过程中的状态信息,例如神经网络权重值的变化。 参数列表: 参数名 类型 说明 initial_value 张量 Variable 类的初始值,这个变量必须指定 shape 信息,否则后面 validate_shape 需设为 False trainable Boolean 是否把变量添加到 collection GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES 中(collection 是一种全局存储,不受变量名生存空间影响,一处保存,到处可取) collections Graph collections 全局存储,默认是 GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES validate_shape Boolean 是否允许被未知维度的 initial_value 初始化 caching_device string 指明哪个 device

安装java-配置环境变量

社会主义新天地 提交于 2020-03-06 00:13:08
先下载JDK,下载地址 https://how2j.cn/frontdownload?bean.id=249 步骤1: 点WIN键->运行(或者使用win+r) 输入cmd命令 输入java -version 注: -version是小写,不能使用大写,java后面有一个空格 配置成功后,会出现版本信息 java version “1.8.0_65” 注: 这是配置完成后的效果,在配置完成之前是看不到这个效果的 步骤2 .首先下载右上角的jdk.rar, 然后解压。 正确的目录是E:\JDK 不要复制到e:\jdk\jdk 这个目录去了 注意目录结构 步骤3 右键我的电脑->属性->高级->环境变量->系统变量 注意:是下面的系统变量,不是上面的用户变量 新建变量名 JAVA_HOME,变量值 E:\JDK 修改变量 Path ,在最前面加上 %JAVA_HOME%\bin; 注意:“Path"是首字母大写,不要改成"PATH” bin后面要有分号; 注意:系统变量上面的用户变量里,不要有这两个,如果有应该去掉,以避免被干扰。 注意:Win10 下PATH的配置有所不同,按照下个步骤配置即可:Win10 下环境变量Path的配置 https://how2j.cn/k/helloworld/helloworld-jdk/141.html?p=27684 来源: CSDN 作者:

神经网络参数与TensorFlow变量

三世轮回 提交于 2020-03-06 00:12:35
在TensorFlow中变量的作用是保存和更新神经网络中的参数,需要给变量指定初始值,如下声明一个2x3矩阵变量 weights =tf.Variable(tf.random_normal([2,3], stddev=1)) 在这段代码中tf.random_normal([2,3], stddev=1)会产生一个2x3的矩阵,矩阵中的元素是均值为0,标准差为2的随机数。tf.random_normal()可以通过参数mean来指定平均值,不指定默认0. 函数名称 随机数分布 主要参数 tf.random_normal 正态分布 平均值、标准差、取值类型 tf.truncated_normal 正态分布、但随机出来的值偏离平均值超 过2个标准差,那么这个数将会重新随机 平均值、标准差、取值类型 tf.random_uniform 均匀分布 最小值、最大值、取值类型 tf.random_gamma Gamma分布 形状参数alpha、尺度参数beta、取值类型 TensorFlow支持常量来初始化变量,下表将给出常用的常量声明方法 函数名称 功能 样例 tf.zeros 产生全为0的数组 tf.zeros([2,3], int32) -> [[0,0,0], [0,0,0]] tf.ones 产生全为1的数组 tf.oness([2,3], int32) -> [[1,1,1], [1

通俗理解tf.name_scope()、tf.variable_scope()

你。 提交于 2020-03-06 00:10:54
前言:最近做一个实验,遇到TensorFlow变量作用域问题,对tf.name_scope()、tf.variable_scope()等进行了较为深刻的比较,记录相关笔记: tf.name_scope()、tf.variable_scope()是两个作用域函数,一般与两个创建/调用变量的函数tf.variable() 和tf.get_variable()搭配使用。常用于: 1)变量共享;2)tensorboard画流程图进行可视化封装变量。 通俗理解就是:tf.name_scope()、tf.variable_scope()会在模型中开辟各自的空间,而其中的变量均在这个空间内进行管理,但是之所以有两个,主要还是有着各自的区别。 1.name_scope 和 variable_scope: name_scope 和 variable_scope主要用于变量共享。其中,变量共享主要涉及两个函数:tf.variable() 和tf.get_variable();即就是必须要在tf.variable_scope的作用域下使用tf.get_variable()函数。这里用tf.get_variable( ) 而不用tf.Variable( ),是因为前者拥有一个变量检查机制,会检测已经存在的变量是否设置为共享变量,如果已经存在的变量没有设置为共享变量,TensorFlow