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数智图书馆-无锡数智政务
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2025-06-17
《父与子的编程之旅:与小卡特一起学Python》
第 5 章 输入 到现在为止,希望程序“处理一些数”时,都必须把这些数直接放在代码中。例如,如果编写了第 3 章中的温度转换程序,你可能会把要转换的温度直接放在代码中。如果想要转换一个不同的温度,就必须修改代码。 如果你希望用户在程序运行时输入他想转换的温度呢?之前我们说过,一个程序有 3 大部分:输入、处理和输出。我们的第一个程序只有输出。温度转换程...
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2025-06-17
《父与子的编程之旅:与小卡特一起学Python》
7.2 缩进 有些语言中,缩进只是一个风格问题,不论你喜欢还是不喜欢,都可以缩进。不过,在 Python 中,编写代码时缩进是必不可少的一部分。缩进会告诉 Python 代码块从哪里开始,到哪里结束。 Python 中的一些语句(如 if 语句)需要一个代码块来告诉它们要做什么。对于 if 语句,代码块会告诉 Python 如果条件为真时做什么。 将...
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2025-06-17
《父与子的编程之旅:与小卡特一起学Python》
Skier Skier(滑雪的人)是一个非常简单的滑雪游戏,灵感来自一个名叫 SkiFree 的游戏。(你可以在 en.wikipedia.org/wiki/SkiFree 找到有关 SkiFree 的所有信息。) 在这个游戏中,你要滑下小山,努力避开树而且要尽量捡起小旗。捡起一个小旗得 10 分;碰到树则会丢掉 100 分。 运行这个程序时,会看...
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2025-06-17
《父与子的编程之旅:与小卡特一起学Python》
第 12 章 收集起来——列表与字典 我们已经见过 Python 可以在内存中存储信息,还可以用名字来获取原先存储的信息。到目前为止,我们存储过字符串和数(包括整数和浮点数)。有时候可以把一堆东西存储在一起,放在某种“组”或者“集合”中,这可能很有用。这样一来,就可以一次对整个集合做某些处理,也能更容易地记录一组东西。有一类集合叫做列表(list),另一...
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2025-06-17
《父与子的编程之旅:与小卡特一起学Python》
14.2 Python 中的对象 在 Python 中,一个对象的特征(或“你知道的事情”)也称为属性(attribute),这应该很好记。动作(或“能够对对象做的操作”)称为方法(method)。 如果要建立一个球的 Python 版本或者模型(model),球就是一个对象,它要有属性和方法。 球的属性可能包括: ball.colorball.s...
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2025-06-17
《父与子的编程之旅:与小卡特一起学Python》
15.1 什么是模块 模块就是某个东西的一部分。如果一个东西可以分为几部分,或者你可以很容易地把它分解成多个不同部分,我们就说这个东西是模块化的。乐高(LEGO)积木可能就是模块化最好的例子。可以拿一堆不同的积木,用它们搭建不同的东西。 在 Python 中,-模-块(module)-是-包-含在一个更大程序中的类似的部分。每个-模块或部分都是硬盘...
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2025-06-17
《父与子的编程之旅:与小卡特一起学Python》
16.1 寻求帮助——Pygame 要让图形(和声音)在你的计算机上起作用,这可能有点复杂。这涉及操作系统和你的图形卡,还需要大量底层代码(目前我们还不想考虑这些代码)。所以我们将使用一个名为 Pygame 的 Python 模块来提供帮助,让问题更简单一些。 要让游戏在不同计算机和操作系统上都能工作,所需要的图形和其他内容都可以利用 Pygame...
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2025-06-17
《父与子的编程之旅:与小卡特一起学Python》
21.2 水平间隔————制表符 我们刚才看到了如何控制垂直间隔(通过增加换行,或者使用逗号来避免换行)。现在我们来看如何利用制表符控制屏幕上内容的水平间隔。 制表符(Tab,也叫做进格符)在按列对齐方面非常有用。要了解制表符是如何工作的,可以想一想屏幕上的每一行都划分为多个大小相同的块时是什么样。下面假设每一个块为 8 个字符宽。插入一个制表符时,就...
4.5 学习算法的实现
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2025-06-17
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
4.5 学习算法的实现 4.5.1 2 层神经网络的类 4.5 学习算法的实现 关于神经网络学习的基础知识,到这里就全部介绍完了。“损失函数”“mini-batch”“梯度”“梯度下降法”等关键词已经陆续登场,这里我们来确认一下神经网络的学习步骤,顺便复习一下这些内容。神经网络的学习步骤如下所示。 前提 神经网络存在合适的权重和偏置,调整权重...
第 7 章 卷积神经网络
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2025-06-17
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
第 7 章 卷积神经网络 第 7 章 卷积神经网络 本章的主题是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN )。CNN 被用于图像识别、语音识别等各种场合,在图像识别的比赛中,基于深度学习的方法几乎都以 CNN 为基础。本章将详细介绍 CNN 的结构,并用 Python 实现其处理内容。
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