Python基础(14)——Python元组(tuple)详解

文章详细介绍了Python中的元组,包括元组的应用场景,如何定义元组,以及元组的常见操作如查找、索引和计数。元组是不可变数据类型,但若元组内包含可变对象如列表,则可修改列表内容。

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Python基础(14)——Python元组(tuple)详解

课程:元组

目标

  • 元组的应用场景
  • 定义元组
  • 元组常见操作

一. 元组的应用场景

思考:如果想要存储多个数据,但是这些数据是不能修改的数据,怎么做?

答:列表?列表可以一次性存储多个数据,但是列表中的数据允许更改。

num_list = [10, 20, 30]
num_list[0] = 100

一个元组可以存储多个数据,元组内的数据是不能修改的。

二. 定义元组

元组特点:定义元组使用小括号,且逗号隔开各个数据,数据可以是不同的数据类型。

# 多个数据元组
t1 = (10, 20, 30)

# 单个数据元组
t2 = (10,)

注意:如果定义的元组只有一个数据,那么这个数据后面也好添加逗号,否则数据类型为唯一的这个数据的数据类型

t2 = (10,)
print(type(t2))  # tuple

t3 = (20)
print(type(t3))  # int

t4 = ('hello')
print(type(t4))  # str

三. 元组的常见操作

元组数据不支持修改,只支持查找,具体如下:

  • 按下标查找数据
tuple1 = ('aa', 'bb', 'cc', 'bb')
print(tuple1[0])  # aa
  • index():查找某个数据,如果数据存在返回对应的下标,否则报错,语法和列表、字符串的index方法相同。
tuple1 = ('aa', 'bb', 'cc', 'bb')
print(tuple1.index('aa'))  # 0
  • count():统计某个数据在当前元组出现的次数。
tuple1 = ('aa', 'bb', 'cc', 'bb')
print(tuple1.count('bb'))  # 2
  • len():统计元组中数据的个数。
tuple1 = ('aa', 'bb', 'cc', 'bb')
print(len(tuple1))  # 4

注意:元组内的直接数据如果修改则立即报错

tuple1 = ('aa', 'bb', 'cc', 'bb')
tuple1[0] = 'aaa'

但是如果元组里面有列表,修改列表里面的数据则是支持的,故自觉很重要。

tuple2 = (10, 20, ['aa', 'bb', 'cc'], 50, 30)
print(tuple2[2])  # 访问到列表

# 结果:(10, 20, ['aaaaa', 'bb', 'cc'], 50, 30)
tuple2[2][0] = 'aaaaa'
print(tuple2)

四. 总结

  • 定义元组
t1 = (10, 20, 30)

t2 = (10,)
  • 常用操作方法
    • index()
    • len()

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### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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