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Python之利用reduce函数求序列的最值及排序

  在一般讲述Python的reduce函数的例子中,通常都是拿列表求和来作为例子。那么,是否还有其他例子呢?   本次分享将讲述如何利用Python中的reduce函数对序列求最值以及排序。   我们用reduce函数对序列求最值的想法建立在冒泡排序的算法上。先上例子? from functools import reduce from random import randint A = [randint(1, 100) for _ in range(10)] print('The origin list A is %s'%A) f = lambda x,y: x if x>y else y print('max of list A is %s.'%reduce(f,A)) print(reduce(f, A) == max(A)) 在上述代码中,列表A是一个含有10个元素的列表,里面的元素是1到100内的随机整数。f是lambda函数,用于求两个数的最大值。根据reduce函数的运行原理,reduce(f, A)先会求出A中第一个和第二个元素的最大值,然后将这个最大值与第三个...

教你用PyTorch实现“看图说话”(附代码、学习资源)

深度学习目前是一个非常活跃的领域---每天都会有许多应用出现。进一步学习Deep Learning最好的方法就是亲自动手。尽可能多的接触项目并且尝试自己去做。这将会帮助你更深刻地掌握各个主题,成为一名更好的Deep Learning实践者。 这篇文章将和大家一起看一个有趣的多模态主题,我们将结合图像和文本处理技术来构建一个有用的深度学习应用,即看图说话(Image Captioning)。看图说话是指从一个图像中基于其中的对象和动作生成文本描述的过程。例如: 这种过程在现实生活中有很多潜在的应用场景。一个明显的应用比如保存图片的描述字幕,以便该图片随后可以根据这个描述轻松地被检索出来。 我们开始吧! 注意: 本文假定你了解深度学习的基础知识,以前曾使用CNN处理过图像问题。如果想复习这些概念,可以先阅读下面的文章: Fundamentals

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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