深度卷积生成对抗网络(DCGAN) 我们在第3章实现了一个GAN,其生成器和判别器是具有单个隐藏层的简单前馈神经网络.尽管很简单,但GAN的生成器充分训练后得到的手写数字图像的真实性有些还是很具说服力的.即使是那些无法被识别为人类手写数字的字符,也具有许多手写符号的特征,例如可辨认的线条边缘和形状,特别是与用作生成器原始输入的随机噪声相比,更是如此. 想象一下,如果使用更强大的网络架构可以实现什么?本章中的生成器和判别器都将使用卷积神经网络(CNN,或 ConvNet),而不再是简单的双层前馈网

在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 utils.py,输入如下代码: import scipy.misc import numpy as np # 保存图片函数 def save_images(images, size, path): """ Save the samples images The best size number is int(max(sqrt(image.shape[0]),sqrt(image.shape[

点这里 原文: RapidJSON —— C++ 快速 JSON 解析器和生成器 时间 2015-04-05 07:33:33  开源中国新闻原文  http://www.oschina.net/p/rapidjson 4月18日 武汉 源创会开始报名,送华为开发板 Rapidjson 是一个 C++ 的快速 JSON 解析器和生成器,使用 SAX/DOM 风格的 API 设计. 示例代码: // rapidjson/example/simpledom/simpledom.cpp` #inclu

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

iterable:可迭代的:iterator:迭代器: print(dir([ ]))  #打印出列表所拥有的所有方法: 可迭代协议:只要含有__iter__方法的都是可迭代的. 迭代器协议:含有__iter__方法和__next__方法的就是迭代器. 对可迭代的对象调用__iter__方法就可以生成一个迭代器,for循环其实就是在使用迭代器. 迭代器的好处: 1.可以在容器类型中一个一个取值,会把所有的值都取到: 2.可以节省内存空间: 生成器 生成器函数: 只要含有yield关键字的函数都是

这周学习了装饰器和生成器,写下博客,记录一下装饰器和生成器相关的内容. 一.装饰器 装饰器,这个器就是函数的意思,连起来,就是装饰函数,装饰器本身也是一个函数,它的作用是用来给其他函数添加新功能,比如说,我以前写了很多代码,系统已经上线了,但是性能比较不好,现在想把程序里面每个函数都加一个功能,用来统计每个函数的运行时间是多少,找出来运行比较慢的函数,来优化代码,就需要添加一个新的功能,来统计程序的运行时间,那这样的话,就得修改每个函数了,需要改代码,但是代码特别多,改完了公司倒闭了,这时候装饰

RapidJSON是腾讯公司开源的一个C++的高性能的JSON解析器及生成器,同时支持SAX/DOM风格的API. 直击现场 RapidJSON是腾讯公司开源的一个C++的高性能的JSON解析器及生成器,同时支持SAX/DOM风格的API. 项目源码地址: Github托管:https://github.com/TencentOpen/rapidjson CODE托管:https://code.csdn.net/Tencent/rapidjson RapidJSON的灵感来自RapidXml,它

python-迭代器与生成器3 迭代器可以直接作用于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(可迭代对象).可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象: >>> from collections import Iterable >&

python-迭代器与生成器2 def fib(max): n,a,b=0,0,1 while n<max: #print(b) yield b a,b=b,a+b #t=(b,a+b) 是一个tuple n=n+1 return "----done______" #print(fib(10)) f=fib(10) print(f.__next__()) print(f.__next__()) print("=======开始 ") for i in f: p

python-迭代器与生成器1 迭代器与生成器列表的定义列表生成式:作用使代码更加简洁通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了. 所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间.在Python中,这种一边循环一边计算的机

装饰器 1.装饰器的作用 1. 装饰器作用:本质是函数(装饰其他函数)就是为其他函数添加其他功能 2. 装饰器必须准寻得原则: 1)不能修改被装饰函数的源代码 2)不能修改被装饰函数的调用方式 3．实现装饰器知识储备: 1)函数即“变量” 2)高阶函数 3)嵌套函数 高阶函数+潜逃函数=>装饰器 2.使用高阶函数模仿装饰器功能 1)定义:把一个函数名当做实参传给另一个函数 2)返回值中包含函数名 3)下面使用高阶函数虽然可以实现装饰器的一些功能,但是违反了装饰器不能改变调用方式的原则,    

1.装饰器 import os import time def auth(type): def timeer(func): def inner(*args,**kwargs): start = time.time() func(*args,**kwargs) print ("auth to %s"%type) stop = time.time() print ("it is running %s minit"%(stop-start)) return inner r

原书参考:http://www.jeffknupp.com/blog/2012/10/04/writing-idiomatic-python/ 上一篇:翻译<Writing Idiomatic Python>(四):字典.集合.元组 2.7 类 2.7.1 用isinstance函数检查一个对象的类型 许多新手在接触Python之后会产生一种“Python中没有类型”的错觉.当然Python的对象是有类型的,并且还会发生类型错误.比如,对一个int型对象和一个string型的对象使用+操作就会

本节课程内容概览: 1.装饰器 2.列表生成式&迭代器&生成器 3.json&pickle数据序列化 1. 装饰器 1.1 定义: 本质上是个函数,功能是装饰其他函数—就是为其他函数添加附加功能 1.2 装饰器原则: 1)  不能修改被装饰函数的源代码: 2)  不能修改被装饰函数的调用方式: 1.3 实现装饰器知识储备: 1.3.1 函数即“变量” 定义一个函数相当于把函数体赋值给了函数名 变量可以指向函数 >>> def func(): ...... prin

装饰器: 首先来认识一下python函数, 定义:本质是函数(功能是装饰其它函数),为其它函数添加附件功能        原则:        1.不能修改被装饰的函数的源代码.        2.不能修改被装饰的函数的调用方式. def test(): print('test') print(test ) #表示是函数 test() #表示执行foo函数 <function test at 0x00595660>#表示的是函数的内存地址test#函数test执行结果 简单的装饰器: def

一,迭代器 1.迭代器  (1)迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,知道所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退.  (2)对于原生支持随机访问的数据结构(如tuple.list),迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势,反而丢失了索引值(可以使用内建函数enumerate()找回这个索引值).但对于无法随机访问的数据结构(比如set)而言,迭代器是唯一的访问元素的方式.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭

1. 列表生成器:代码例子 a=[i*2 for i in range(10)] print(a) 运行效果如下: D:\python35\python.exe D:/python培训/s14/day4/列表生成式.py [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] Process finished with exit code 0 2.高阶函数 变量可以指向函数,函数的参数能接受变量,即把一个函数名当做实参传给另外一个函数 返回值中包涵函数名 代码例子: 1 def

# 装饰器'''由高阶函数(把一个函数名当作实参传递给另一个函数,返回值中包含函数名)和嵌套函数(函数中嵌套函数)组成功能:在不更改原函数的代码和调用方式的前提下添加新的功能装饰器本身就是一个函数.使用方法如装饰器函数1.自动执行装饰器函数login并且被装饰的函数名(index)当做参数传递给函数(fun = index)2.将装饰函数login的返回值auto重新赋值给被装饰的函数'''example # 如果被装饰的函数带参数 def login(fun): def auto(): pri

一 装饰器 1.1 函数对象 一 函数是第一类对象,即函数可以当作数据传递 #1 可以被引用 #2 可以当作参数传递 #3 返回值可以是函数 #3 可以当作容器类型的元素 二 利用该特性,优雅的取代多分支的if def foo(): print('foo') def bar(): print('bar') dic={ 'foo':foo, 'bar':bar, } while True: choice=input('>>: ').strip() if choice in dic: dic[ch

1.迭代器&生成器 列表生成式 现在有个需求,列表[1,2,3,4,5,6,7,,8,9],要求把列表里的每个值加1,如何实现? 方法一: list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] for index,i in enumerate(list): list[index] = i + 1 print(list)运行结果:[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 方法二: list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] #map()是 Python 内置的高阶函数,它

一.函数 函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来,要想执行这个函数,只需调用其函数名即可 特性: 减少重复代码 使程序变的可扩展 使程序变得易维护 1.定义 def 函数名(参数): ... 函数体 ... 返回值 函数的定义主要有如下要点: def:表示函数的关键字 函数名:函数的名称,可根据函数名调用函数 函数体:函数中进行一系列的逻辑计算 参数:为函数体提供数据 返回值:当函数执行完毕后,可以给调用者返回数据. 2.参数 函数的有三种不同的参数: 普通参数(也称为位置参数)