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python入门:进来吧,给自己10分钟,这篇文章带你直接学会python

初试牛刀 假设你希望学习Python这门语言,却苦于找不到一个简短而全面的入门教程。那么本教程将花费十分钟的时间带你走入Python的大门。本文的内容介于教程(Toturial)和速查手册(CheatSheet)之间,因此只会包含一些基本概念。很显然,如果你希望真正学好一门语言,你还是需要亲自动手实践的。在此,我会假定你已经有了一定的编程基础,因此我会跳过大部分非Python语言的相关内容。本文将高亮显示重要的关键字,以便你可以很容易看到它们。另外需要注意的是,由于本教程篇幅有限,有很多内容我会直接使用代码来说明加以少许注释。 摘要 Python的语言特性 Python是一门具有强类型(即变量类型是强制要求的)、动态性、隐式类型(不需要做变量声明)、大小写敏感(var和VAR代表了不同的变量)以及面向对象(一切皆为对象)等特点的编程语言。 获取帮助 你可以很容易的通过Python解释器获取帮助。如果你想知道一个对象(object)是如何工作的,那么你所需要做的就是调用help(<object>)!另外还有一些有用的方法,dir()会显示该对象的所有方法,还有<obje...

深度学习入门笔记系列 ( 八 ) ——基于 tensorflow 的手写数字的识别(进阶)

基于 tensorflow 的手写数字的识别(进阶) 本系列将分为 8 篇 。本次为第 8 篇 ,基于 tensorflow ,利用卷积神经网络 CNN 进行手写数字识别 。 1.引言 关于 mnist 数据集的介绍和卷积神经网络的笔记在本系列文章中已有过介绍 ,有需要可见下述两篇文章 。本系列第 5 篇曾实现利用最简单的 BP 神经网络进行手写数字识别 。本系列第 6 篇简单介绍了下卷积神经网络的知识 。 基于 tensorflow 的手写数字识别 卷积神经网络(CNN)学习笔记 2.设计的 CNN 结构 本系列第 4 讲讲过实战可以大致分为 "三步走" ● 定义神经网络的结构和前向传播的输出结果 ● 定义损失函数以及选择反向传播优化的算法 ● 生成会话(tf.Session) 并在训练数据上反复运行反向传播优化算法 这里也一样 ,当然首先是设计我们针对此实战的卷积神经网络 ,设计一个最简单的如下手绘 (还是那句话 ,字丑人帅 ,拒绝反驳) 上图得到两次卷积池化结果后 ,将结果展平为 1 维向量 ,即1 *(7*7*64),再连接到十个节点的输出层 。 3.手动干起来 ! 首先 ,需...

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