Irene181 Irene181
4年前
一篇文章带你搞懂Python中的继承和多态
一、继承的介绍继承是一种创建新的类的方式,新创建的叫子类,继承的叫父类、超类、基类。继承的特点就是子类可以使用父类的属性(特征、技能)。继承是类与类之间的关系。继承可以减少代码冗余、提高重用性。在现实生活中,继承一般指的是子女继承父辈的财产,如下图:二、如何用继承?1.继承语法Class派生类名(基类名):基类名写在括号里。在继承关系中,已有的,设计好
Bill78 Bill78
4年前
Python入门之类(class)
Python3面向对象Python从设计之初就已经是一门面向对象的语言,正因为如此,在Python中创建一个类和对象是很容易的。本章节我们将详细介绍Python的面向对象编程。如果你以前没有接触过面向对象的编程语言,那你可能需要先了解一些面向对象语言的一些基本特征,在头脑里头形成一个基本的面向对象的概念,这样有助于你更容易的学习Python的面向对
Bill78 Bill78
4年前
Python入门之类(class)
Python3面向对象Python从设计之初就已经是一门面向对象的语言,正因为如此,在Python中创建一个类和对象是很容易的。本章节我们将详细介绍Python的面向对象编程。如果你以前没有接触过面向对象的编程语言,那你可能需要先了解一些面向对象语言的一些基本特征,在头脑里头形成一个基本的面向对象的概念,这样有助于你更容易的学习Python的面向对
Wesley13 Wesley13
3年前
25、二分类、多分类与多标签问题的区别
二分类、多分类与多标签的基本概念二分类:表示分类任务中有两个类别,比如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说,训练一个分类器,输入一幅图片,用特征向量x表示,输出是不是猫,用y0或1表示。二类分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签0或者1。多类分类(Multiclassclassification):表示分类任务中有多
Wesley13 Wesley13
3年前
USDT跑分软件开发源码解析
  互联网去中心化、扁平化、自组织的特性,解构并重构着社会结构,创造新的组织方式和组织形态。本集对比工业时代和互联网时代不同的组织特征,解析人类因互联网实现充分、即时的彼此连接、相互影响,让矗立千年的传统社会组织呈现出自组织、扁平、多元和碎片化的趋势。传播方式和社会结构的变化,必然也深刻影响各国政府的执政理念和施政方式。类似这种平台的制作:杨总;1.3.2
Stella981 Stella981
3年前
2019年春阅读笔记1——JAVA发展史
  Java编程语言从诞生到现在已经二十年多年,现已发展成为计算机史上影响深远的编程语言之一,开源/跨平台是其最大的特征,也正是因为此,Java不断地吸引世界上众多优秀程序员来进行学习。  Java从第一个版本的诞生,到现在已经有20多年的时间了。经过这20多年的发展,以及数次的迭代,Java现在发展到了第九个版本JDK1.9。相比于最早的JDK1
可莉 可莉
3年前
2019年春阅读笔记1——JAVA发展史
  Java编程语言从诞生到现在已经二十年多年,现已发展成为计算机史上影响深远的编程语言之一,开源/跨平台是其最大的特征,也正是因为此,Java不断地吸引世界上众多优秀程序员来进行学习。  Java从第一个版本的诞生,到现在已经有20多年的时间了。经过这20多年的发展,以及数次的迭代,Java现在发展到了第九个版本JDK1.9。相比于最早的JDK1
递归神经网络(RNN)
递归神经网络(RNN)RNN是最强大的模型之一,它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列(例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序),以及将一个序列转换为另一个序列(比如从法语翻译成英语的语言翻译)等应用程序。大多数模型架构(如前馈神经网络)都没有利用数据的序列特性。例如,我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征,如表示句子、段
卷积神经网络表征可视化研究综述
卷积神经网络表征可视化研究综述(1)转载自:人工智能技术与咨询源自:自动化学报作者:司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,
递归神经网络(RNN)
递归神经网络(RNN)RNN是最强大的模型之一,它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列(例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序),以及将一个序列转换为另一个序列(比如从法语翻译成英语的语言翻译)等应用程序。大多数模型架构(如前馈神经网络)都没有利用数据的序列特性。例如,我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征,如表示句子、段