20190802——python函数深层

最新推荐文章于 2025-06-16 09:20:10 发布
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本文深入探讨了局部变量与全局变量的区别，讲解了如何在代码中正确地修改全局变量，以及可变与不可变数据类型的特性。通过理解这些概念，开发者可以更有效地管理和控制程序中的数据。

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局部变量和全局变量
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修改全局变量
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使用关键字就可以定义好了，不用按照顺序进行书写

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缺省参数，就是胜率了实参，如果有特殊设置再说

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可变，列表是用引用传送的
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不可变

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可变类型，不可变类型

多目标蜉蝣优化算法(MOMA)附Python代码
持续更新
05-14 465
多目标蜉蝣优化算法(MOMA)是一种基于自然界中蜉蝣的生存策略而提出的优化算法。该算法通过模拟蜉蝣的觅食行为，寻找多目标问题的最优解。相比于传统的优化算法，MOMA具有更高的精度和更快的收敛速度。下面提供MOMA的Python实现代码，用户可以基于该代码进行修改和调整以适应自己的问题。多目标蜉蝣优化算法(MOMA)附Python代码。
蜉蝣优化算法 Matlab 实现及应用
BUG？不存在的！
06-28 302
蜉蝣优化算法以蜉蝣的飞行行为作为启发，通过模拟蜉蝣的种群行为进行全局优化。蜉蝣的飞行行为简单概括为“飞得高，看得远”，即蜉蝣在飞行时会根据周围的环境自适应地调整自己的飞行高度和视野范围，以便更好地搜索目标。其中 fhd 是需要优化的目标函数，dim 是搜索空间维度，fnum 是优化目标个数，lb 和 ub 分别是搜索空间的下限和上限，maxeval 是最大评估次数。本文将介绍蜉蝣优化算法的基本原理，并使用Matlab编写蜉蝣优化算法的程序，通过一个数学优化实例来验证其有效性。
【智能优化算法】蜉蝣算法（Mayfly Algorithm，MA), 2020
青年有志
04-20 2294
论文年份：2020，论文被引：340（2020/07）
第十章 深入函数
weixin_34129145的博客
06-17 79
/* //1 函数的重载 普通函数的重载 #include <iostream> using namespace std; void func(int); void func(long); void func(float); void func(double); int main() { int a = 1; long b = 100000; f...
深度理解函数
ghrwes的博客
05-13 654
  我们知道每一次函数的调用都是一个过程，这个过程我们通常称为：函数的调用过程。这个过程要为函数开辟栈空间，用于本次函数的调用过程中临时变量的保存、现场保护。这块栈空间被称为函数栈帧。      在理解函数的栈帧之前，我们需要了解几个特殊的寄存器和一些汇编指令。eip:程序计数器，存放当前指令的下一条指令的地址；ebp:存放指向函数栈帧栈底的地址；esp:存放指向函数栈帧栈顶的地址；call：1将...
Python内置函数repr()——《Python内置函数手册》Python老吕编著
Python老吕的博客
08-21 229
repr()函数是 Python 中的一个内置函数，用于获取对象的官方字符串表示。与str()不同，repr()更侧重于开发者视角，提供对象的准确、清晰且可重构的字符串表示。这种表示通常可以用来重新创建该对象，或者至少提供足够的信息来完全描述它。repr()函数的名称来源于 “representation”，即表示。使用repr()可以确保我们获取到的对象表示是精确和有用的，尤其是在需要将对象状态以字符串形式保存或传输时。在接下来的章节中，我们将详细探讨repr()
PyTorch深度学习实战（4）——常用激活函数和损失函数详解
盼小辉丶的博客
06-23 8511
激活函数和损失函数是深度学习模型中重要组成部分，激活函数和损失函数的选择很大程度上决定了深度神经网络的性能和精度，需要根据具体问题的特点和数据分布等因素进行选择。在本节中，将介绍深度学习中常见的激活函数和损失函数，并说明不同函数的常见应用场景。
深度学习——激活函数、损失函数、优化器、参数显存占用分析
qq_50737873的博客
12-12 1155
δ。
1. 深度学习——激活函数
qq_32468785的博客
11-10 1317
激活函数是一种用于神经网络和其他机器学习模型中的非线性函数。它被应用于神经网络的每个神经元上，将输入信号进行转换，产生输出信号。激活函数的作用是引入非线性性质，使神经网络能够学习和表示更复杂的函数关系。在神经网络中，每个神经元接收来自上一层神经元的加权输入，然后通过激活函数对这个加权输入进行非线性变换，生成神经元的输出。这个输出被传递到下一层神经元作为输入。激活函数的主要作用有以下几点：引入非线性：激活函数能够将线性变换后的输入转换为非线性输出，使得神经网络具备非线性建模能力。
Python函数式编程：使用Pydash简化操作
最新发布
AI天才研究院
06-16 813
本文旨在帮助Python开发者理解函数式编程的核心思想，并学会使用Pydash库简化数据处理、函数组合等操作。内容覆盖函数式编程基础概念、Pydash核心功能解析、项目实战案例，以及实际应用场景的总结。本文将按照“概念→工具→实战”的逻辑展开：先通过生活案例理解函数式编程的核心概念，再介绍Pydash如何简化这些操作，最后用真实项目案例演示Pydash的威力。纯函数：像自动售货机，同样输入一定输出同样结果，无副作用；高阶函数：能“吃”函数的函数，负责组合和调度其他函数；不可变数据。
mayfly algorithm蜉蝣算法及其原文
09-08
分享了蜉蝣算法代码及其对应原文，亲测有效，更多算法可进入空间查看
基于蜉蝣算法改进的随机森林回归算法
Jack旭的博客
02-14 935
摘要：为了提高随机森林数据的回归预测准确率，对随机森林中的树木个数和最小叶子点数参数利用蜉蝣搜索算法进行优化。
智能优化算法：蜉蝣算法 - 附代码
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Jack旭的博客
10-24 1万+
2020 智能优化算法：蜉蝣算法 - 附代码 文章目录2020 智能优化算法：蜉蝣算法 - 附代码1.算法原理1.1 雄性蜉蝣的运动1.2 雌性蜉蝣的运动1.3 蜉蝣交配2.算法结果3.参考文献4.Matlab代码 摘要：蜉蝣算法（mayfly algorithm，MA）是于2020年提出的新型之智能优化算法。该算法具有寻优能力强等优点，具有较强的研究价值。 1.算法原理 蜉蝣是属于蜉蝣目的昆虫，是古翅目昆虫的一部分。据估计，全世界有超过3000种蜉蝣。它们的名字来源于它们主要出现在英国的五月。从卵中孵化出
基于蜉蝣优化算法的函数寻优算法
心升明月的博客
02-15 3754
文章目录一、理论基础1、蜉蝣优化算法（1）雄性蜉蝣的更新（2）雌性蜉蝣的更新（3）蜉蝣的交配过程2、MA算法伪代码二、仿真实验与结果分析1、函数测试与数值分析2、WSN三维覆盖优化三、参考文献 一、理论基础 1、蜉蝣优化算法 蜉蝣优化算法(Mayfly optimization algorithm, MA)是2020年由希腊学者Konstantinos等人提出的新的仿真优化算法，用于解决复杂的函数优化问题。 MA是由雌性蜉蝣群体和雄性蜉蝣群体组成，受蜉蝣的交配行为启发。交配行为中，雄性蜉蝣的最优个体和雌性蜉
路径规划算法：基于蜉蝣优化的路径规划算法- 附代码
Jack旭的博客
05-15 1042
摘要：本文主要介绍利用智能优化算法蜉蝣算法来进行路径规划。
基于蜉蝣算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
Jack旭的博客
11-12 214
概率神经网络（ probabilistic neural networks , PNN ）是 D. F. Specht 博士在 1 989 年首先提出的，是一种基于 Bayes 分类规则与 Parzen窗的概率密度面数估计方法发展而来的并行算 法。它是一类结胸简单、训练简洁、应用广泛的人工神经网络。在实际应用中，尤其是在解决分类问题的应用中， PNN 的优势在于用线性学习算法来完成非线性学 习算法所傲的工作，同 时保持非线性算法的高精度等特性；
智能优化算法（源码）-蜉蝣算法（Mayfly Algorithm，MA)
松间沙路的博客
08-15 5581
获取更多资讯，赶快关注上面的公众号吧！ 文章目录雄性蜉蝣的移动雌性蜉蝣的移动蜉蝣交配伪代码 蜉蝣算法（Mayfly Algorithm,MA）是由Konstantinos Zervoudakis于2020年提出的一种新型智能优化算法，该算法模拟了蜉蝣的飞行行为和交配过程，综合了群体智能和进化算法的优势。本文将带来该算法的原理介绍，扫码关注公众号，后台回复“蜉蝣”可以获取Matlab代码。 蜉蝣是蜉蝣目昆虫，在从卵中孵化出来后，蜉蝣幼虫肉眼可见，它们要花几年的时间作为水生若虫生长，直到成年后才可以上升到.
python函数的递归
03-18
### Python 函数递归的原理 函数递归是一种通过在函数内部调用自身来解决问题的技术。其核心在于将复杂问题分解成更简单的子问题，直到达到可以直接求解的基础情况为止[^1]。 #### 关键概念 - **链条**：指递归...
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