古灵精怪的python——地址,浅拷贝与身份运算符
首先抛出一个问题,吸引读者的阅读兴趣(如果您觉得这个不是问题,那么这篇文章不适合您:)
请看如下代码:
>>> a = 3 >>> b = 3 >>> a == b True >>> a is b True >>> b = a # 这没问题 >>> a = 3 >>> a == b # 这看起来也很合理 True >>> a is b True >>> a is b >>> a = (2,3) >>> b = (2,3) >>> b = a False # ???why? >>> a == b

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卷积神经网络的最佳解释!
CNN由由可学习权重和偏置的神经元组成。每个神经元接收多个输入,对它们进行加权求和,将其传递给一个激活函数并用一个输出作为响应。整个网络有一个损失函数,在神经网络开发过程中的技巧和窍门仍然适用于CNN。很简单,对吧? 那么,卷积神经网络与神经网络有什么不同呢? 和神经网络输入不同,这里的输入是一个多通道图像(在这种情况下是3通道,如RGB)。 在我们深入之前,让我们先了解一下卷积的含义。 卷积 我们用5 * 5 * 3的滤波器滑过整个图像,并在滑动过程中与滑过的图像部分点积。 每个点积的结果都是标量。 那么,当我们将整个图像与滤波器进行卷积时会发生什么? 卷积结果的大小28是怎么来的留给读者思考。(提示:有28 * 28个独特的位置,滤波器可以放在图像上) 现在回到CNN 卷积层是卷积神经网络的重要部分。 卷积层包含一组独立的滤波器(在所示的例子中是6个)。每个滤波器都与图像独立卷积,最终形成6个形状为28 * 28 * 1的特征图。 假设我们有多个卷积层。然后会发生什么? 所有这些滤波器都是随机初始化的,并在网络训练过程中学习参数。 下面是训练好的网络的例子。 看看第一层中的滤波器(...
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给妹子讲python-S01E10动态类型与共享引用
【妹子说】这段时间以来,我一直有个疑问,C语言中可以看到int a = 1这种表达,可是python中怎么没见到这些? 回答这个问题,就得谈谈python中的对象引用机制和动态类型。 的确,python使用变量的时候都没有声明变量的类型,这一点和C语言不同。但是,变量还可以工作,因为在python中类型是在运行的过程中自动决定的,而不是通过代码声明的,这意味着没有必要事先声明变量。 在python中,我们要明确一个概念:变量名和对象是划分开的,变量名永远没有任何关联的类型信息,类型是和对象关联的,而不存在于变量名中。一个变量名当第一次被赋值的时候被创建,而当新的赋值表达式出现时,他会马上被当前新引用的对象所代替。这就是python所谓的动态类型机制。具体看一个例子: a = 'abcde' print(a) a = [1,2,3,
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