古灵精怪的python——地址，浅拷贝与身份运算符-低调大师

古灵精怪的python——地址，浅拷贝与身份运算符

2018-08-12 723

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（...

2018-08-13

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【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,

2018-08-13

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