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15.6 命名空间 卡特提到的内容与命名空间（namespace）概念有关。这个话题有点复杂，不过确实需要知道，所以现在就来讨论这个概念。 什么是命名空间 假设在你们学校，你在 Morton 老师的班里，班里有个学生名叫 Shawn。现在 Wheeler 老师教的那个班也有一个名叫 Shawn 的学生。如果你在自己的班里说“Shawn 有一个新书... -
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16.10 让球翻转 现在来看让球一直移动的第二种选择。不是让它在屏幕边界反弹，而是让它翻转。这表示，球在屏幕右边界消失时，又会在左边界重新出现。 为了让问题更简单一些，我们先来看只是水平移动球的情况。程序见代码清单 16-16。 代码清单 16-16 利用翻转移动沙滩球图像 第 17 行（ifx>screen.get_width():） 和... -
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第 17 章 测试题 矩形碰撞检测是指使用对象的一个外围矩形来检测两个图形对象是否接触或重叠。 像素完美碰撞检测是指使用图形对象的实际轮廓来完成碰撞检测。矩形碰撞检测使用对象的外围矩形来确定碰撞。像素完美碰撞检测更准确更真实，不过也需要写更多代码，另外还会让程序速度减慢。 可以使用常规的 Python 列表或 Pygame 动画精灵组来跟踪多... -
表述规则
表述规则 表述规则 本书在表述上采用如下规则。 粗体字（Bold） 用来表示新引入的术语、强调的要点以及关键短语。 等宽字 （Constant Width ） 用来表示下面这些信息：程序代码、命令、序列、组成元素、语句选项、分支、变量、属性、键值、函数、类型、类、命名空间、方法、模块、属性、参数、值、对象、事件、事件处理器、XML 标签、HT... -
5.6 Affine/Softmax 层的实现
5.6 Affine/Softmax 层的实现 5.6.1 Affine 层 5.6.2 批版本的 Affine 层 5.6.3 Softmax-with-Loss 层 5.6 Affine/Softmax 层的实现 5.6.1 Affine 层 神经网络的正向传播中，为了计算加权信号的总和，使用了矩阵的乘积运算（NumPy 中是 np.dot... -
7.4 卷积层和池化层的实现
7.4 卷积层和池化层的实现 7.4.1 4 维数组 7.4.2 基于 im2col 的展开 7.4.3 卷积层的实现 7.4.4 池化层的实现 7.4 卷积层和池化层的实现 前面我们详细介绍了卷积层和池化层，本节我们就用 Python 来实现这两个层。和第 5 章一样，也给进行实现的类赋予 forward 和 backward 方法，并使... -
8.1 加深网络
8.1 加深网络 8.1.1 向更深的网络出发 8.1.2 进一步提高识别精度 8.1.3 加深层的动机 8.1 加深网络 关于神经网络，我们已经学了很多东西，比如构成神经网络的各种层、学习时的有效技巧、对图像特别有效的 CNN、参数的最优化方法等，这些都是深度学习中的重要技术。本节我们将这些已经学过的技术汇总起来，创建一个深度网络，挑战 MNI... -
作为编程语言的正则表达式
作为编程语言的正则表达式 以文件名做类比 以语言做类比 作为编程语言的正则表达式 Regular Expressions as a Language 如果没有正则表达式相关经验，读者可能无法理解上个例子中正则表达式「^（From|Subject）：」的意义，但是这个表达式并没有什么神奇之处。其实魔术本身也不神奇，只是缺乏训练的普通观众不明白魔术师... -
消除循环
消除循环 方法1：依据经验构建正则表达式 真正的“消除循环”解法 方法2：自顶向下的视角 方法3：匹配主机名 观察 使用固化分组和占有优先量词 简单的消除循环的例子 消除C语言注释匹配的循环 消除循环 Unrolling the Loop 无论系统本身支持怎样的优化，最重要的收益或许还是来自于对引擎基本工作原理的理解，和编写能够配合引... -
Perl的正则流派
Perl的正则流派 正则运算符和正则文字 正则文字的解析方式 正则修饰符 Perl的正则流派 Perl's Regex Flavor 下一页的表7-2概要描述Perl的正则风格。以前，Perl的许多元字符是其他系统不支持的，但是经过许多年之后，其他系统接受了许多Perl的创新。这些常见的特性在第3章的概览里有描述，但是 Perl 还有专属于自己...