PHP数据类型

一、PHP字符串
字符串是字符序列,比如 “Hello world!”。

字符串可以是引号内的任何文本。您可以使用单引号或双引号:

实例

<?php $x = "Hello world!"; echo $x; echo "
"; $x = 'Hello world!'; echo $x; ?>

二、PHP 整数
整数是没有小数的数字。

整数规则:

整数必须有至少一个数字(0-9)
整数不能包含逗号或空格
整数不能有小数点
整数正负均可
可以用三种格式规定整数:十进制、十六进制(前缀是 0x)或八进制(前缀是 0)
在下面的例子中,我们将测试不同的数字。PHP var_dump() 会返回变量的数据类型和值:

实例

<?php $x = 5985; var_dump($x); echo "
"; $x = -345; // 负数 var_dump($x); echo "
"; $x = 0x8C; // 十六进制数 var_dump($x); echo "
"; $x = 047; // 八进制数 var_dump($x); ?>

三、PHP 浮点数
浮点数是有小数点或指数形式的数字。

在下面的例子中,我们将测试不同的数字。PHP var_dump() 会返回变量的数据类型和值:

实例

<?php $x = 10.365; var_dump($x); echo "
"; $x = 2.4e3; var_dump($x); echo "
"; $x = 8E-5; var_dump($x); ?>

四、PHP 数组
数组在一个变量中存储多个值。

在下面的例子中,我们将测试不同的数组。PHP var_dump() 会返回变量的数据类型和值:

实例

<?php $cars=array("Volvo","BMW","SAAB"); var_dump($cars); ?>
torch.optim.Adamtorch.optim.SGD 是 PyTorch 中两种不同的优化器,它们在优化算法和使用方式上存在一些区别。 1. 优化算法: - Adam(Adaptive Moment Estimation)是一种基于梯度的优化算法,它结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点。它使用动量和自适应学习率来更新参数,能够更快地收敛,并且对于稀疏梯度和噪声较大的问题有较好的表现。 - SGD(Stochastic Gradient Descent)是一种基本的随机梯度下降算法,每次更新参数时仅使用一个样本或一小批样本的梯度。它通过迭代地更新参数来最小化损失函数,适用于大规模数据集和较简单的模型。 2. 学习率调整: - Adam 使用自适应学习率,每个参数都有自己的学习率,根据梯度的历史信息来自动调整学习率。 - SGD 需要手动设置全局学习率,并且可以通过学习率衰减策略进行调整,如按照固定时间表衰减或根据验证集的性能进行衰减。 3. 参数更新方式: - Adam 通过存储每个参数的历史梯度平方的指数衰减平均来计算自适应学习率,使用动量项来加速参数更新。 - SGD 使用每个参数的梯度和学习率来更新参数,可以选择添加动量项来加速收敛。 选择 Adam 还是 SGD 取决于问题的性质和数据集的规模。在大多数情况下,Adam 通常能够更快地收敛,特别是对于复杂的模型和大规模数据集。然而,在某些情况下,SGD 可能会更好地适应局部最优解,并且具有更低的内存使用量。 需要根据具体问题和实验结果来选择合适的优化器。可以尝试不同的优化器并根据模型性能和训练速度进行比较,以确定最佳选择。
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