函数、随机数、生成器与迭代器

本文讲解了Python中的函数概念,包括变量作用域的区别——全局变量与局部变量,并介绍了Lambda匿名函数及其应用场景,如通过Lambda表达式进行排序。

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承接上节课内容:函数

1.变量作用域:
(1)全局变量:指的是定义在函数外部的变量,可以在整个程序范围内用
(2)局部变量:指定义在内部的变量,只能此函数可以用;只能在其被声明的函数访问

(3)当全局变量和局部变量同名时,局部变量优先级更大;且两者作用域不同,生命周期不一样

































2.匿名函数
     (1)用lambda来创建函数,只能使用一次
      (2)可写函数说明
                   Sum=lambda arg,arg2:arg+arg2;
       (3)调用sum函数




















小练习,实现计算器功能













3.python中 lambda的用法:




4.sorted排序函数内,可以写lambda表达式
    (1)它是一个高阶函数,可以接收一个比较函数来实现自定义排序,比较函数的定义:如果a应该排在b之前,就返回-1;如果a应该排在b的后面,就返回1;反之两者相等,则返回0。

    (2)思考排序函数的方法有几种??




资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实时目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中,Boosting用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率,能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部分:主函数(实现整个跟踪算法的核心代码)、特征提取模块(从视频帧中提取目标特征的子程序)、聚类算法(实现自适应聚类过程)、Boosting算法(包含特征权重更新的代
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