for _ in range(n)中 _ 是占位符, 表示不在意变量的值 只是用于循环遍历n次. 例如在一个序列中只想取头和尾,就可以使用_ 其实意思和for each in range(n)是一个意思,_只是一个代词,可以为each, 也可以为其它任意符合规范的符号,只是方便后续引用. ---------------- 版权声明:本文为CSDN博主「AI_Frank」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.cs

for _ in range( ): { //函数体 } 其中"-"只是一个占位符,可以把它理解为i或者j等等任意的字母. 上面代码相当于同下: for i in range( ): { //函数体 }

有人把Go比作21世纪的C语言,第一是因为Go语言设计简单,第二,21世纪最重要的就是并行程序设计,而Go从语言层面就支持了并行. goroutine goroutine是Go并行设计的核心.goroutine说到底其实就是线程,但是它比线程更小,十几个goroutine可能体现在底层就是五六个线程,Go语言内部帮你实现了这些goroutine之间的内存共享.执行goroutine只需极少的栈内存(大概是4~5KB),当然会根据相应的数据伸缩.也正因为如此,可同时运行成千上万个并发任务.goro

前言 Range:结构体,这个结构体用来表示一个区间的范围. public struct Range<Element : ForwardIndexType> : Equatable, CollectionType, CustomStringConvertible, CustomDebugStringConvertible NSRange:结构体,这个结构体用来表示事物的一个范围,通常是字符串里的字符范围或者集合里的元素范围. public typealias NSRange = _NSRang

You can skip the index or value by assigning to _. If you only want the index, drop the ", value" entirely. package main import "fmt" func main() { pow := make([]) for i := range pow { pow[i] = i << uint(i) } for _, value := rang

什么是高阶函数? -- 把函数名当做参数传给另外一个函数,在另外一个函数中通过参数调用执行 #!/usr/bin/python3 __author__ = 'beimenchuixue' __blog__ = 'http://www.cnblogs.com/2bjiujiu/' def func_x(x): return x * 2 def func_y(y): return y * 3 def func_z(x, y): # 等价于 return func_x(5) + func_y(3) r

1.单下划线(_) 通常情况下,单下划线(_)会在以下3种场景中使用: 1.1 在解释器中: 在这种情况下,"_"代表交互式解释器会话中上一条执行的语句的结果.这种用法首先被标准CPython解释器采用,然后其他类型的解释器也先后采用. >>> _ Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name '_

什么是高阶函数? -- 把函数名当做参数传给另外一个函数,在另外一个函数中通过参数调用执行 #!/usr/bin/python3 __author__ = 'beimenchuixue' __blog__ = 'http://www.cnblogs.com/2bjiujiu/' def func_x(x): return x * 2 def func_y(y): return y * 3 def func_z(x, y): # 等价于 return func_x(5) + func_y(3) r

Go 语言中 range 关键字用于for循环中迭代数组(array).切片(slice).链表(channel)或集合(map)的元素.在数组和切片中它返回元素的索引值,在集合中返回 key-value 对的 key 值. 实例 package main import "fmt" func main() { //这是我们使用range去求一个slice的和.使用数组跟这个很类似 nums := []int{2, 3, 4} sum := 0 for _, num := range n

golang range遍历是新创建对象还是创建对象的引用,通俗的讲就是range对range出来的对象的修改会不会同步到被遍历的那个数组.先看如下代码: package main import ( "fmt" ) func main() { // int型数组测试 arr := [], , , , } fmt.Println(arr) for _, d := range arr { d = { // 忽略,防止报not used错误 } } fmt.Println(arr) // s

在go语言中,遍历数据或切片时可以用range,range会产生两个值,分别是数据的索引与值: package main import "fmt" func main() { x := [], , } for v := range x { fmt.Println(v) // 0 1 2 } } 这种写法非常不好(虽然没有报错),因为for…range的过程中,产生了index(索引)与value两个值,但是在遍历的时候,却没有显示地声明有这index变量,虽然我们此时不用index,时

问题描述: 给定一个整数数组nums,返回其所有落在[low, upper]范围内(包含边界)的区间和的数目. 区间和sums(i, j)的定义为所有下标为i到j之间(i ≤ j)的元素的和,包含边界. 思路: 归并排序 问题可描述为,对每个sums[i],满足lower<=sums[i] - sums[j]<=upper的j的个数,并进行求和. 一个很巧妙的方法是,对sums进行排序得到ocums,然后求ocums[m] - ocums[n] = sums[i] - sums[j]落在上下界

问题描述:给定一序列,求任意区间(i, j)的元素和:修改任意一元素,实现快速更新 树状数组 树状数组的主要特点是生成一棵树,树的高度为logN.每一层的高度为k,分布在这一层的序列元素索引的二进制表达有个共同的特点,就是最低二次幂为k. 子树间有很强的联系,即,给定一序列元素索引i,可以推知该元素所在节点C[i]的父节点C[p],p=i+2^k,其中k=i & (i ^ (i-1)),以及该元素所在子树的前一子树的根节点p=i-2^k. 子树间的联系可以很方便地用于求前n个元素的和,即找到所有

废话少叙,先上一段代码,猜猜预期的效果. package main import ( "fmt" ) type student struct { Name string Age int } func main() { m := make(map[string]*student) stus := []student{ {Name: "zhou", Age: 24}, {Name: "li", Age: 23}, {Name: "wang&

func main() { var str = "hellow worda" for _, val := range str { fmt.Printf("%q", val) // %q 以单引号格式打印字符 } }

源地址 https://tour.go-zh.org/moretypes/23 一.题目描述 实现 WordCount.它应当返回一个映射,其中包含字符串 s 中每个“单词”的个数.函数 wc.Test 会对此函数执行一系列测试用例,并输出成功还是失败. 你会发现 strings.Fields 很有帮助. 二.分析 用strings.Fields获取字符串的分割信息: 以位形式返回: 计算字符串中单个单词出现的次数. 三.Go代码 package main import ( "golang.or

承前 接上节代码『TensotFlow』RNN中文文本_上, import numpy as np import tensorflow as tf from collections import Counter poetry_file = 'poetry.txt' poetrys = [] with open(poetry_file, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: try: title, content = line.strip().sp

一.基本队列: 队列有两个基本操作,对应在tf中就是enqueue&dequeue tf.FIFOQueue(2,'int32') import tensorflow as tf '''FIFO队列操作''' # 创建队列 # 队列有两个int32的元素 q = tf.FIFOQueue(2,'int32') # 初始化队列 init= q.enqueue_many(([0,10],)) # 出队 x = q.dequeue() y = x + 1 # 入队 q_inc = q.enqueue(

全流程地址 一.辅助API介绍 mxnet.image.ImageDetIter 图像检测迭代器, from mxnet import image from mxnet import nd data_shape = 256 batch_size = 32 rgb_mean = nd.array([123, 117, 104]) def get_iterators(data_shape, batch_size): """256, 32""" cla

解压文件命令: with zipfile.ZipFile('../data/kaggle_cifar10/' + fin, 'r') as zin: zin.extractall('../data/kaggle_cifar10/') 拷贝文件命令: shutil.copy(原文件, 目标文件) 一.整理数据 我们有两个文件夹'../data/kaggle_cifar10/train'和'../data/kaggle_cifar10/test',一个记录了文件名和类别的索引文件 我们的目的是在新的