python中@的用法

计算机网络之NAT的解释与实验配置 NAT 静态NAT 动态NAT easy_ip NAT服务器映射 阅读详情

用法:定义函数的前一行,当解释器读到@符号时,跳过这一行,先读取下面的函数,然后将整个函数作为参数传递到@这一行的函数,再执行@这一行的函数。具体看下面的例子:

def check_num(func):
    strs = func()
    if strs.isdigit():
        print('输入为数字:{}...'.format(strs))
    else:
        print('输入不是数字:{}...'.format(strs))

@check_num
def get_input():
    strs = input('请输入:')
    return strs

上面两个函数check_num函数用于检查字符串是否为数字,get_input用于获取用户的输入,@check_num位于get_input前面,当解释器读到这里时,先读取get_input函数,然后将函数get_input作为参数给check_num,再执行check_num。

运行结果如下:

请输入:123
输入为数字:123...

 

第244篇 视觉SLAM后端之BA优化——Bundle Adjustment的原理 本文介绍了SLAM后端优化中的Bundle Adjustment(BA)技术。BA通过同时优化相机位姿和3D路标点位置,最小化重投影误差,解决前端估计的累积误差问题。文章详细讲解了BA的数学原理,包括目标函数构建、Gauss-Newton法和Levenberg-Marquardt法求解过程,以及利用稀疏性和Schur补加速计算的关键技术。对比了全量BA和增量BA的优缺点,并介绍了Ceres、g2o等工程实现工具。BA作为SLAM后端的核心算法,其理解深度直接影响系统性能优化能力。 阅读详情

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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")

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Elmerr
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