break 和 continue

本文详细解析了编程中break和continue语句的作用与用法。break语句用于完全终止循环,而continue则用于跳过当前循环中的剩余部分并开始下一次循环。文章通过具体说明帮助读者理解这两种控制流程语句的差异。

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break语句:

   作用:
     用于循环语句中(while , for语句)中, 用来终止当前循环语句的执行

   说明:
    1. 当break语句执行后, 此循环语句break之后的语句将不在执行:
    2. break 语句通常和if语句组合使用
    3. break语句终止循环时, 循环语句的else子句将不在执行
    4. break语句只能终止当前循环的执行, 如果有循环嵌套, 不会跳出循环

    5. break 语句只能在循环语句(while或for语句)内部使用

              6.死循环通常用break语句来终止循环


continue 语句:
  作用:
     用与循环语句(while, for语句)
     中,不在执行本次循环内continue之后的语句, 重新开始一次新的循环
  说明:
    在while语句中执行continue语句,将直接跳转到while语句的真值表达式处
    重新判断循环条件
 
  2. 在for语句中执行continue语句, 将会从可迭代对象中取下一个元素,绑定

     变量后再次进行循环




内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数训练时间;③ 提高模型的稳定性泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例注释,便于理解二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展维护。此外,项目还提供了多种评价指标可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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