python之lambda,eval(),exec(),map函数的使用

使用VScode编译AMI代码 我现在了解到的和拿到的code,都是基于AMI的code,一般的编译AMI都需要搭配使用AMI的编译环境Veb,而Veb用到现在,一直都觉得有点卡顿,浏览代码的体验也比VScode差很多。在这之前还要,考虑设置TOOLS_DIR和EWKE_DIR的环境变量,因为在Veb中是可以通过设置自动设置的,但是VScode里面没用设置环境变量的选项。这里可以看出,Veb工具栏中的Build和Rebuild All的命令对应这里的make和make rebuild,也就是说Veb是调用此命令进行编译的。 阅读详情

1.匿名函数是函数的一种简单的实现方式。比如lambda

# 匿名函数 lambda 定义
# 形式
def add(x, y):
    return x + y


print(add(2, 3))  # 5

a = lambda x, y: x + y
print(a(2, 3))  # 5
print(a(3, 4))  # 7

2.eval()函数一般不建议使用。因为它可能会带来一些程序方面的安全问题。

# eval() 执行一个表达式
print('10*2')  # 10*2
print(eval('10*2'))  # 20

def calcur(x, y, op):
    print(eval(str(x)+op+str(y)))
calcur(2,3,'-')  # -1

3.exec() 执行字符串的代码

# exec() 执行字符串的代码
str01 = "print(\'大家好\')"
print(str01)  # print('大家好')

# 把str01当作python代码去执行
exec(str01)  # 大家好

4.map函数 对序列进行函数操作 返回的是一个可迭代的map对象

# map函数 对序列进行函数操作  返回的是一个可迭代的map对象
L = [5, 2, 3, 4]
M = [2, 3, 3, 2]
# map(func,序列1,序列2,...)
print(list(map(lambda x, y: x+y, L, M)))  # [7, 5, 6, 6]
YOLOv11 损失函数解析 YOLOv11 在 YOLO 系列的持续演进中,通过 ​多模态损失协同优化、动态任务感知机制 和 ​超轻量化设计,实现了检测精度与推理效率的再突破。其损失函数设计融合了前沿的几何建模、分布学习与自监督技术,显著提升了复杂场景下的鲁棒性。 阅读详情

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