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【Python初级】由判定回文数想到的,关于深浅复制,以及字符串反转的问题

尝试用Python实现可以说是一个很经典的问题,判断回文数。 让我们再来看看回文数是怎么定义的: 回数是指从左向右读和从右向左读都是一样的数,例如1,121,909,666等 解决这个问题的思路,可以说大体上分为两种: 1.从首部和尾部同时向中间靠拢,判定首尾数字是否相等(比较复杂) 2.直接反转数字,看反转前反转后数字是否相等(最常用) 第一种方法也可以理解为一种更加复杂,但是思想不变的第二种方法。 其中我一开始的代码是这样写的: 1 def is_palindrome(n): 2 L1=list(str(n)) 3 L2=L1 4 L1.reverse() 5 if L2==L1: 6 return True 7 else: 8 return False 但后来发现无论传入的是什么数字,都会被判定为回文数。一开始百思不得其解,后来无意中想起来了python中变量名是看作指向实际对象的指针,所以是不是代码中对L1内容的更改,L2指向的内容也会被一同发生更改呢? 看了下面的这篇文章,恍然大悟 Python中“=”、浅复制与深复制的区别 然后import了copy包,并更改了代码,总算是...

【干货】深度学习中的线性代数—简明教程

Linear Algebra for Deep Learning 深度学习(Deep Learning)是机器学习的一个子领域,涉及的算法模仿大脑的功能和结构,称为人工神经网络。 线性代数(linear algebra)是有关连续值的数学。许多计算机科学家在此方面经验不足(传统上计算机科学更偏重离散数学)。想要理解和使用许多机器学习算法,特别是深度学习算法,对线性代数的良好理解是不可或缺的。 为什么要学习数学? 线性代数、概率论和微积分是用来表达机器学习的“语言”。学习这些内容将有助于深入理解底层的算法机制,也有助于开发新的算法。 当被限制在足够小的尺度上,深度学习背后的一切都是数学。所以在开始深度学习之前,了解基本的线性代数是非常重要的。 深度学习背后的核心数据结构是标量(Scalar)、向量(Vector)、矩阵(Matrix)、张量(Tensor)。在编程中,让我们使用这些数据结构求解基本的线性代数问题。 标量(Scalars) 标量是一个数字,或者说,是一个0阶张量。符号表示是一个属于实数集的标量。 深度学习中有着不同的数字集合。表示正整数集。表示整数集,包括正整数,负整数和零...

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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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