迭代计算

今天主要内容: 1.昨日补充 2.内置函数 3.匿名函数 1.关于生成器如何产生值,有三种方法, 1)生成器调.__next__() 2)用for循环 3)用list(ge) 2.内置函数 2.1 迭代器生成器相关 range() 函数可创建一个整数对象,一般用在for 循环中 next :内部实际使用了__next__方法,返回迭代器的下一个项目 iter():函数用来生成迭代器 2.2 基础类型相关 bool: 用于将给定参数转换为布尔类型，如果没有参数，返回 False。 int: 函数用于将一个字符串或数字转换为整型(这里注意如果是转换字符型的话,那么是把后面小数点去掉) 示例: f = 1.25 i = int(f) print(i) """ 运行结果是 1 """ float：函数用于将整数和字符串转换成浮点数。 　进制转换（3）： 　　　　bin：将十进制转换成二进制并返回。 　　　　oct：将十进制转化成八进制字符串并返回。 　　　　hex：将十进制转化成十六进制字符串并返回。 print(bin(10),type(bin(10))) # 0b1010 <class 'str'> print(oct(10),type(oct(10))) # 0o12 <class 'str'> print(hex(10),type(hex(10))) # 0xa <class

一、概述 公司业务发展较快，业务从无到有，需要快速的迭代和交付，项目流程不规范，开发测试各种问题，随着项目增多，项目管理问题越来越难。 各种问题的频发，让我们对当前的项目协作模式进行思考，我们需要从项目各方面进行优化改良。在工具方面对市面上几款软件进行了对比，然后对这些软件进行试用，最后我们选择tapd做为我们的项目管理工具。 二、敏捷开发流程 经过不停的学习、摸索、尝试与改变，我们形成了一套满足当前公司业务状态的敏捷开发体系，并拥有自己的一套敏捷开发通用流程。 需求：从各方提出来的需求，都会对接到产品这里 需求池：产品经理经过对需求进行梳理，把已经确定的需求放入需求池，等待进一步的产出 迭代池：需求原型设计完成，就进入迭代池，等待排期开发 迭代：从迭代池中根据优先级、类型等条件会将需求划入不同的迭代版本进行排期 开发：开发根据迭代排期进行开发，通常我们都是多个迭代同时进行 测试：开发完成进入测试阶段 产品验收：测试通过后进入产品验收 发布：产品验收通过后进行发布 线上验证：发布后进行线上验证，保证各种环境配置功能都已正常 需求验收：产品给需求方进行交付验收 bug与优化：项目上线后会收到新的优化需求或者bug，经过筛选处理后都会进入需求池。 此时，一个完整的迭代闭环完成。 三、敏捷开发中的tapd 1、看板--需求收集管理 产品经理会使用看板来进行需求收集管理

对<Effective Python: 编写高质量Python代码的59个有效方法>中知识点的总结和扩展 《Effective Python》一书结合Python的语言特性，对代码规范进行了详细总结，是一本非常不错的Python实操指南。但我在阅读的过程中发现有些地方仅仅是告知读者“怎么做”，但是具体“为什么”不是很深入。下面内容是我对这些知识点的总结和相应原理的扩展。 （如有不准确之处欢迎指正） Python版本问题，略。 关于PEP8：这是Python代码风格的一些规范，感兴趣的同学可以自行了解。 在Python3中，bytes和str是两种截然不同的类型： bytes是计算机原始的二进制格式，而str是包含Unicode字符的，开发者不能以+号之类的操作符直接对它们两个进行混合操作。 实际上，它们互相之间是编码（encode）与解码（decode）的关系。 >>> s = "哇哈" >>> b = bytes(s,encoding="utf-8") # encode >>> print(s) 哇哈 >>> print(b) b'\xe5\x93\x87\xe5\x93\x88' 可以看到，s是str类型，返回的依旧是人类能懂的文字，而b则返回的实际上是6个16进制，每一个代表一字节。 注意，在bytes函数中使用了encoding参数并且赋值"utf-8"。为什么呢

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

源码注释转之网上他人之备注，特收藏以后方便阅读。 // Underscore.js 1.3.3 // (c) 2009-2012 Jeremy Ashkenas, DocumentCloud Inc. // Underscore is freely distributable under the MIT license. // Portions of Underscore are inspired or borrowed from Prototype, // Oliver Steele's Functional, and John Resig's Micro-Templating. // For all details and documentation: // http://documentcloud.github.com/underscore (function() { // 创建一个全局对象, 在浏览器中表示为window对象, 在Node.js中表示global对象 var root = this; // 保存"_"(下划线变量)被覆盖之前的值 // 如果出现命名冲突或考虑到规范, 可通过_.noConflict()方法恢复"_"被Underscore占用之前的值, 并返回Underscore对象以便重新命名 var previousUnderscore = root._;

1. DNN神经网络的前向传播（FeedForward） 2. DNN神经网络的反向更新（BP） 3. DNN神经网络的正则化 1. 前言 和普通的机器学习算法一样，DNN也会遇到过拟合的问题，需要考虑泛化，这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结。 2. DNN的L1和L2正则化 想到正则化，我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化原理类似，这里重点讲述DNN的L2正则化。 而DNN的L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵 \(W\) ,而不针对偏倚系数 \(b\) 。利用我们之前的机器学习的知识，我们很容易可以写出DNN的L2正则化的损失函数。 假如我们的每个样本的损失函数是均方差损失函数,则所有的m个样本的损失函数为： \[J(W,b) = \frac{1}{2m}\sum\limits_{i=1}^{m}||a^L-y||_2^2 \] 则加上了L2正则化后的损失函数是 \[J(W,b) = \frac{1}{2m}\sum\limits_{i=1}^{m}||a^L-y||_2^2 + \frac{\lambda}{2m}\sum\limits_{l=2}^L||w||_2^2 \] 其中,$\lambda \(1即我们的正则化超参数，实际使用时需要调参。而\) w \(为所有权重矩阵\) W$的所有列向量。 如果使用上式的损失函数

流程控制概念 什么是流程控制？ 所谓的流程控制是计算机运算领域的用语意指在程序运行时个别的指令(或是陈述 子程序)运行或求值的顺序不论是在声明式编程语言还是函数式编程语言都有类似的概念 关于声明式编程语言和函数式编程语言详解 以上是官方的解释，我们列举一个现实中的实例来具体说明一下 假如把写程序比做走路，那我们到现在为止，一直走的都是直路，还没遇到过分叉口，想象现实中，你遇到了分叉口，然后你决定往哪拐必然是有所动机的。你要判断那条岔路是你真正要走的路，如果我们想让程序也能处理这样的判断怎么办？ 很简单，只需要在程序里预设一些条件判断语句，满足哪个条件，就走哪条岔路。这个过程就叫流程控制。 if...else 语句 Python的条件和循环语句，决定了程序的控制流程，体现结构的多样性。须重要理解，if、while、for以及与它们相搭配的 else、 elif、break、continue和pass语句 详解 if语句 Python中的if子句由三部分组成：关键字本身、用于判断结果真假的条件表达式以及当表达式为真或者非零时执行的代码块。if 语句的语法如下： if 执行条件: 执行体 if语句有三种形式： 单分支 if 条件: 满足条件后要执行的代码 双分支 语法： if 条件: 满足条件执行代码 else: if条件不满足就走这段 实例： Name = 'yefei' if

（作者建议您在 这里 下载本文pdf版获得更清晰的阅读方式）。 逆动力学问题是指：已知某一时刻机器人各关节的位置 ，关节速度 及关节加速度 ，求此时施加在机器人各杆件上的驱动力（力矩） 。 逆动力学问题在机器人控制与计算机动画领域都有广泛的应用。例如当给出期望的机器人运动状态时，我们可以通过逆动力学解算来分析其力矩是否可以由作动系统实现。在计算机动画领域，可以利用优化算法求解力矩消耗最小的动画过程（如文献[1]）来得到一个自然的动画。另外，逆动力学也常作为正动力学的一个子部分来求解正动力学（正动力学指已知力和力矩，求系统状态）。 逆动力学可以利用牛顿欧拉(Newton-Euler)方程来求解，也可以利用拉格朗日(Lagrange)方程来求解（二者的等价性与区别读者可以参看文献[2]中的2.3节）。本文旨在讲解如何基于牛顿欧拉(Newton-Euler)方程来求解机器人逆动力学，其算法被称为“迭代牛顿欧拉算法(Recursive Newton-Euler Algorithm)”。 1. 预备知识 在介绍“迭代牛顿欧拉算法(Recursive Newton-Euler Algorithm)”之前，让我们先看一下什么是牛顿欧拉方程： 其中 表示线加速度， 表示角加速度（角速度的导数），等式左边的求和符号表示公式中应该使用合力与合力矩。关于如何得出牛顿欧拉方程，请参看我的前一篇文章：

补充知识点： def func(*args): for i in args: for j in i: yield i print(list(func('asdf',(1,2,3)))) #list可以将生成器中的所有元素添加到列表中。 #简化上述函数： def func(*args): for i in args: yield from i #优化了内层循环，提高了运行效率。 匿名函数（用lambda构建）：一语句函数，比较简单的函数。形式：lambda 参数 : 返回值 def func(a,b): return a+b #构建匿名函数： func1 = lambda a,b:a+b print(func1(1,2)) lambda 参数 : 返回值：lambda后直接加形参，形参加多少都可以，但一般只用位置参数，参数之间需要用”，“隔开。 #例1：接受一个可切片的数据，以元祖形式返回索引位0与2的对应元素 func = lambda a:(a[0],a[2]) #例2：接收两个int参数，将较大的数据返回。 func = lambda a,b:a if a>b else b 内置函数： int()：将字符串类型转换为int类型；取整（舍尾法） float()：将int和str转换为float。 list()：将一个可迭代对象转换成列表 tuple()：将一个可迭代对象转换成元组

迭代器 在Python中，迭代器是遵循迭代协议的对象。使用iter()从任何序列对象中得到迭代器（如list, tuple, dictionary, set等）。另一种形式的输入迭代器是generator（生成器）。 python中，任意对象，只要定义了next方法，它就是一个迭代器。因此，python中的容器如列表、元组、字典、集合、字符串都可以被称作迭代器。 我们在使用for语句的时候，for 语句会调用容器对象中的 iter()。该函数返回一个定义了 next() 方法的迭代器对象，该方法将逐一访问容器中的元素。当元素用尽时，next() 将引发 StopIteration 异常来通知终止 for 循环。你可以使用 next() 内置函数来调用 next() 方法；这个例子显示了它的运作方式: >>> s = 'abc' >>> it = iter(s) >>> it <iterator object at 0x00A1DB50> >>> next(it) 'a' >>> next(it) 'b' >>> next(it) 'c' >>> next(it) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> next(it) StopIteration