python字符串分解赋值,if 结构及模式匹配结构,range()函数,循环遍历结构,break continue,pass

Python 基础教学 Python零基础入门课件摘要 Python是一门以可读性为核心的编程语言,语法接近自然语言,适合初学者。本文档为零基础学习者提供系统教程,涵盖以下核心内容: 基础概念 安装与运行 官网下载Python,勾选Add Python to PATH。 两种运行方式:交互式环境(即时调试)和脚本文件(.py文件)。 变量与数据类型 动态类型:变量无需声明类型,直接赋值(如 name = "张三")。 基本类型:整数(int)、浮点数(float)、字符串(str)、布尔值(bool)、None 阅读详情

1.字符串分解赋值:

a,b,c,d='room'   #直接赋值成a='r',b='o'....

2.需要注意python中不需要给变量前边写上那个数据类型,
if 结构不是()而是 :
需要注意代码块,python通过首行缩进来显示逻辑,这一组代码中满足if条件可以执行下边首行缩进的所有代码块

a=1
if a==1:
	a=2
    print('wod')
else:
	print('no')

如果满足if条件可以执行的代码只有一句,可以直接写在:之后

a=1
if a==1:print('wod ',a)

if else结构可以在语句简单时简写成一句话

a=2
print('wod ',a) if a==1 else print('no')

多分支结构是:

在这里插入图片描述

可以通过缩进完成if结构的嵌套

python中没有switch语句结构,但在python3.11中有模式匹配结构

match x:
    case [x] if x>0:
        ...
    case tuple():
        ...

在这里插入图片描述

3.python中一切皆对象,每一个对象都有一个布尔值,在字符串中非空即真

4.循环遍历结构在python中----for循环 while 循环

python range() 函数
range()函数可创建一个整数列表,一般用在 for 循环中。同样和切片字符串一样左闭右开

①for循环

for i in 'hello':
    print(i)

for i in range(1,10):
    print(i)

打印嵌套循环,注意将默认的print中end的\n改掉

for i in range(0,3):
    for j in range(0,4):
        print('*',end='')
    print()

for-else 结构:如果for循环正常结束,else中的语句正常执行。如果 for 循环中有 break 字段等导致 for 循环没有正常执行完毕,那么 else 中的内容就不会执行。

即else里面的语句是否执行,取决于 for 循环能否正常执行完毕。
在这里插入图片描述
② while 循环

while i<1:
	print(i)
	i++

也有while-else 结构:如果while循环正常结束,else中的语句正常执行。如果 for 循环中有 break 字段等导致 for 循环没有正常执行完毕,那么 else 中的内容就不会执行。

③需要跳出循环时候用break,跳过本次循环用continue

④python中的空语句pass(保留字),可以用来补全语法结构

if True:
	pass
RSA低解密指数攻击实战:从Wiener原理到Python编码避坑 RSA加密算法作为非对称密码学的基石,其安全性依赖于大整数分解的困难性。然而,当私钥指数d过小时,即使模数n无法直接分解,攻击者仍可利用公钥参数间的数学关系,通过连分数展开逼近私钥,这便是经典的Wiener攻击。该攻击在CTF竞赛和密码学研究中具有重要价值,常用于破解参数设置不当的RSA实现。在实际应用中,开发者需警惕此类低解密指数漏洞,并确保使用标准参数(如e=65537)生成密钥。本文以一次真实的CTF解题经历为例,深入剖析Wiener攻击的数学原理与脚本实现,并重点探讨了Python 2与Python 阅读详情

相关推荐

IDAPython实战指南:从API解析到自动化逆向脚本开发

在软件逆向工程领域,自动化脚本开发是提升分析效率的核心技术。其原理在于通过程序化接口操控分析工具,替代人工重复操作,从而将工程师的精力聚焦于核心逻辑推理。IDAPython作为IDA Pro的官方脚本接口,提供了访问数据库、控制反汇编流程、操作函数与数据的完整能力,技术价值在于实现批量化、智能化的静态分析任务。在恶意软件分析、漏洞挖掘、协议逆向等应用场景中,自动化脚本能高效完成函数识别、模式匹配、数据标注等繁重工作。本文基于官方教程,深度解析idc、idautils、idaapi等核心模块,并通过【函数重命

weixin_30945039的博客 554

字符串、数值、布尔值以及函数参数的解构赋值

字符串的解构赋值、布尔值的解构赋值、数值的解构赋值、函数参数的解构赋值,null和undefined不能进行结构赋值以及原因

m0_57310897的博客 313

华为OD机试高频题解析:相对开音节子串匹配与多语言实现

字符串处理是编程面试和算法竞赛中的基础核心技能,其原理在于对字符序列的高效遍历、模式匹配和条件判断。掌握字符串处理技术,不仅能提升代码的健壮性,更是解决实际工程问题(如数据清洗、日志解析、文本分析)的关键。在华为OD等企业机试中,常通过自定义规则匹配问题来考察候选人对字符串基础、边界条件及多语言语法的综合运用能力。本文以一道高频考题“相对开音节”子串统计为例,深入剖析其核心匹配逻辑——即识别符合“辅音+元音+辅音+(r或e)”结构的连续字母子串,并针对**边界条件**和**非字母字符过滤**等常见陷阱,提供

wjxbj的博客 510

es6--解构赋值

一、数组的解构赋值 二、 三、

小白小白从不日别的博客 1129

华为OD机试2025C卷备考指南:Python算法实战与高频考点解析

算法与数据结构是编程能力的核心基础,其原理在于通过高效的数据组织和计算策略解决复杂问题。掌握经典算法如动态规划、深度优先搜索(DFS)与广度优先搜索(BFS),能显著提升代码效率与问题解决能力,技术价值体现在优化计算资源与应对大规模数据处理上。这些技术在互联网大厂技术面试、竞赛编程及软件开发中应用广泛。本文聚焦华为OD机试这一特定场景,深入解析其2025年C卷的高频考点与实战策略。针对机试中常见的动态规划、DFS/BFS等算法难题,提供了清晰的解题框架与Python代码模板,并特别强调了输入输出处理、递归优

weixin_33850890的博客 417

Python办公自动化实战:用openpyxl与python-docx实现Excel到Word的数据精准迁移

在数据处理与文档生成的工作流中,自动化脚本是提升效率的关键技术。其核心原理是通过编程接口对结构化数据(如Excel表格)进行读取、清洗与转换,再将其精准写入目标文档(如Word报告)的指定位置,从而替代繁琐的手动操作。这项技术的核心价值在于将重复性劳动转化为可复用的程序逻辑,大幅减少人为错误并释放人力。典型的应用场景包括周期性报表生成、数据汇总与文档定制化填充等。本文以Python生态中广泛使用的openpyxl和python-docx库为例,深入探讨如何实现从Excel到Word的定制化数据迁移,涵盖数据

weixin_33895657的博客 426

python3中如何将字符串拆分成列表并赋值

成功将字符串转换为列表后,不能直接赋值成某个变量,必须经过如下才可以成功赋值。

m0_47095451的博客 497

【信息科学与工程学】计算机科学与自动化——第一百四十四篇 离散数学算法01

若未访问,递归DFS(v,u),children++,更新low[u]=min(low[u], low[v]),若low[v]≥disc[u]且parent≠-1则u为割点;每次从未确定最短路的顶点中选择 dist 最小的顶点 u,松弛其出边 (u,v):若 dist[u]+w(u,v) < dist[v],则更新 dist[v]。若对于边(u,v)(v是u的子节点),low[v] > disc[u],则边(u,v)是桥。对于非根节点u,若存在子节点v使得low[v] ≥ disc[u],则u是割点。

weixin_49199313的博客 29

python 字符串赋值操作(分别使用三 种分隔符)_python核心编程学习笔记(6-10)

第六章:数字第七章:序列,列表,元组1.序列序列类型有着相同的访问模式:它的每一个元素可以通过指定一个偏移量的方式得到。而多个元素可以通过切片操作的方式一次得到标准类型操作符>, < .== 值比较is ,is not 身份比较and or 布尔逻辑运算符序列类型操作符成员关机操作符in ,not in序列类型操作符序列操作符 --------作用seq[ind] ...

weixin_39872872的博客 871

为什么需要知识图谱?什么是知识图谱?——KG的前世今生

我的知乎专栏,对知识图谱感兴趣的朋友可以关注。标题的命名顺序可能让有的读者不太习惯。通常在介绍一个陌生事物的应用前,我们先给出其定义。之所以换个顺序,是为了不让读者一开始就接触比较冰冷生硬的概念刻板描述(后面我尽量用更具体、准确的例子来表达),另一方面也是为了通过现实生活中的例子自然的引入知识图谱的概念。希望通过这种方式加深读者的印象和理解。为了减轻读者理解的负担,我尽可能地避免引入过多的概念和技术

SimmerChan的专栏 8万+

从信号到振镜:STM32F103 + XY2-100协议 + AM26LS31芯片的激光打标/雕刻系统信号链搭建指南

本文详细介绍了基于STM32F103微控制器和XY2-100协议的激光打标/雕刻系统信号链搭建方法。从数字振镜控制协议解析、AM26LS31差分驱动电路设计到信号完整性优化,提供了一套完整的解决方案,帮助工程师实现高精度激光控制系统的开发与调试。

weixin_42536058的博客 237

【Python学习手册(第四版)】学习笔记11.1-赋值语句(分解赋值、序列赋值、解包等)及变量命名规则详解

本文主要对赋值语句的各种形式做详解,以非常通俗易懂的语言、循序渐进的方式,分别对单个、元组及列表分解、序列赋值、序列解包、多重目标、增强赋值等做详细说明,以及详细的示例。末尾对变量命名规则做了简要说明,更细致需查看PEP 8标准。

兴焉的博客 1382

Anaconda/Miniconda的删除和安装

要在 MacBook 上删除 Anaconda 或 Miniconda,并重新安装它,您可以按照以下步骤进行操作。

qq_27390023的博客 3028

Python循环编程指南:for与while循环原理、应用与性能优化

循环是编程中实现重复执行的核心控制结构,其本质是通过迭代机制自动化处理重复性任务。在Python中,循环主要分为for循环和while循环两种范式:for循环适用于遍历已知序列或固定次数的场景,通过隐式管理迭代过程提升代码可读性;while循环则基于条件驱动,适用于无法预知迭代次数但能明确终止条件的场景。从技术价值看,循环不仅是语法工具,更是实现算法逻辑、处理批量数据、构建自动化流程的基础。在应用层面,循环广泛应用于数据处理、Web开发、自动化脚本及机器学习等领域的迭代计算。本文深入解析了for循环与whi

weixin_33898876的博客 491

告别实车测试:手把手教你用Vector VT平台搭建OBC/DCDC的HIL测试台架

本文详细介绍了如何利用Vector VT平台搭建新能源汽车OBC/DCDC的HIL测试台架,涵盖硬件选型、模型部署到自动化测试的全流程。通过HIL仿真测试技术,工程师可以高效验证动力域关键部件,大幅缩短开发周期并降低成本,特别适合新能源汽车三电系统的开发验证。

weixin_42659194的博客 340

使用手机录制rosbag包

使用手机作为便携式数据采集设备来录制rosbag。

weixin_38582851的博客 615

IDA Pro插件开发:IDAPython自动化漏洞模式匹配实战指南

二进制安全与逆向工程领域,自动化漏洞挖掘是提升效率的关键。其核心原理是通过静态程序分析技术,对反汇编代码进行模式识别与语义理解,从而在海量指令中定位潜在风险点。这项技术的核心价值在于将依赖人工经验的漏洞挖掘过程系统化、工程化,显著提升代码审计与安全评估的覆盖深度与效率。在应用场景上,它广泛适用于固件安全分析、闭源软件审计、恶意代码检测及软件供应链安全评估。本文聚焦于利用IDAPython脚本在IDA Pro中实现自动化漏洞模式匹配,通过构建数据获取、模式定义与结果呈现的完整架构,结合栈溢出等具体漏洞的匹配实

weixin_30420305的博客 487

YOLO26涨点改进 | 全网首发Conv独家改进篇 | CVPR 2025 | 引入GCConv卷积改进YOLO26,含GCC3k2二次创新,能够捕捉更加丰富和复杂的特征信息,助力高效涨点

本文提出了一种基于GCConv模块的YOLO26目标检测模型改进方案。GCConv模块通过多路径结构增强特征学习能力,在训练阶段采用垂直多卷积和水平多路径配置,推理时重参数化为单一3x3卷积,显著提升推理速度而不损失性能。实验表明,该模块在复杂场景和多尺度目标检测任务中表现优异,特别适合资源受限的实时应用场景。文章详细介绍了GCConv的网络结构、核心代码实现、YAML配置文件修改方法,并提供了两种改进方案(GCConv和GCC3k2)的具体配置指导。

Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文 321

Python入门:从零到一,掌握核心语法与编程思维

编程语言的核心在于将逻辑转化为可执行的指令,其原理是通过语法规则和数据结构来组织代码。Python作为一门动态类型、解释型语言,以其简洁明确的语法和强大的标准库,在自动化脚本、数据分析、Web开发等领域展现出极高的技术价值。对于初学者而言,理解变量、函数、流程控制等基础概念是构建程序的第一步。本文聚焦于Python的核心语法,如缩进规则、动态类型特性,以及列表、字典等数据结构的操作,旨在帮助读者快速建立编程体感,并培养将实际问题分解为“输入-处理-输出”模型的编程思维。通过结合vscode环境配置等实践工具

lvwenwen 207

基于STM32设计的老人监护系统(OneNet)_118

该项目是基于STM32设计的老人监护系统。本系统可以通过脉搏心率传感器,体温传感器检测老人的脉搏状态,体温状态,把老人的数据状态在STM32单片机内部进行处理,然后通过GSM模块上传到OneNet云平台,在通过可视化界面显示出来,这样可以让子女随时随地了解到老人现在的身体情况,以便对老人的突发情况能够做出及时的预防和处理。而且如今,随着老人年纪不断的增长,身体体质不断的衰弱,在上楼梯或者走斜坡的时候很容易会发生摔倒或跌倒,如果不及时的接收到治疗,很可能会造成很严重的后果。

7456

OdomLaserCalibraTool标定工具的使用及踩坑记录

首先欢迎扫码关注我的微信公众号【SLAM及ROS学习笔记】 GitHub地址 GitHub - tzhangZJU/OdomLaserCalibraTool: Extrinsic Calibration of a Odom and 2d Laser 作者博客 2d Laser 和 Odomter 内外参数标定工具原理及使用方法_知行合一-优快云博客 其实只是记录了一下我自己的标定过程,和错误解决方法。其实博客和GitHub中也有提及 Error1 这个是由于.

Studying…… 1757

python3 核心笔记

本文主要是针对python3的一些核心要点做一些记录,感兴趣的可以关注和订阅。会持续更新,这个玩意学习一下,可以为数据分析和AI打下一定的基础。

yanghuashuiyue的专栏 619

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

Python函数编程:从基础到高阶应用全解析

函数是编程语言中的核心构建单元,通过封装可重用代码块实现逻辑模块化。Python函数采用对象引用传递机制,支持位置参数、关键字参数、默认参数和可变参数等多种传参方式。在函数式编程范式中,lambda表达式和高阶函数(map/filter/reduce)能显著提升代码简洁性。闭包和装饰器实现了横切关注点的优雅处理,而生成器函数则通过yield关键字实现惰性求值,大幅降低内存消耗。良好的函数设计应遵循单一职责原则,配合类型注解和文档字符串提升可维护性。从Web开发到数据分析,从算法实现到并发处理,函数在Pyth

weixin_34112181的博客 457

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

Python期末复习实战指南:从题库到知识体系构建

在编程学习与工程实践中,构建扎实的知识体系是提升问题解决能力的关键。其核心原理在于将零散的知识点通过逻辑关联形成结构化网络,这不仅能深化对技术概念的理解,更能有效指导实践。对于Python这类应用广泛的语言,掌握其基础语法、数据结构、函数与面向对象等核心概念,是进行数据分析、Web开发、自动化脚本等高级应用的基础。本文聚焦于Python期末备考这一具体场景,探讨如何超越传统的题海战术,通过系统化梳理考纲、利用VS Code等工具构建个人智能题库,并深度剖析可变对象、默认参数、上下文管理器等高频考点与易错点,

weixin_34216196的博客 524

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Python二级考试6小时速成:真题驱动的高效备考攻略

Python作为一门广泛应用于数据分析、人工智能和Web开发的高级编程语言,其核心语法和数据结构是编程入门的基石。理解变量、函数、循环和列表字典等基础概念,是掌握编程逻辑和问题解决能力的关键。这些技术不仅支撑着日常脚本编写,更是构建复杂应用的底层支柱。在备考计算机二级Python等认证考试时,考生常面临知识点零散、时间紧迫的挑战。本文聚焦于‘真题驱动’和‘考点串讲’两大核心方法,通过分析历年高频考题,系统梳理数据类型、程序结构、文件操作等核心板块,帮助学习者在短时间内建立知识框架,提升应试编码的熟练度和准确

weixin_34198762的博客 345

Python语言学习笔记

本文系统性地介绍了Python编程的核心知识体系,主要内容涵盖: 数据容器 列表(list):创建、增删改查、排序、切片等操作 字符串(str):不可变性、索引切片、常用方法 元组(tuple):不可变性、组包解包 集合(set):去重特性、集合运算 字典(dict):键值对存储、增删改查 函数编程 函数定义与调用 参数传递(位置参数、关键字参数、默认参数) 不定长参数(*args和**kwargs) 匿名函数(lambda) 递归函数 类型注解 面向对象 类与对象概念 属性与方法 魔法方法(init、__

m0_70773811的博客 336
上一篇: python开发工具以及数据类型,eval函数,运算符,系列解包赋值,逻辑运算符,位运算符,运算符优先级
下一篇: python中随机数,序列极其基本操作,enumerate()枚举,列表及其操作,元组tuple的创建和遍历
MIMO. mimo
博客等级 码龄6年 308粉丝 62原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值