摘要:有序链表 概述 有序表依据数据项的可比性质(如整数大小,字母表前后)来决定数据项在列表中的位置。比如下面我们要实现数字按照大小排列的操作。 有序表中的操作: OrderedList():创建一个新的空有序列表。它返回一个空有序列表并且不需要传递任何参数。 add(item):在保持原有顺序的情况下向 阅读全文
posted @ 2020-07-29 02:46 ASTHNONT 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Pytorch 张量学习小结 1、张量的创建和维度 2、张量的运算 一、创建张量有4中方法:1、由torch.tensor()方法创建 2、由Pytorch内置的函数创建 3、由已知的张量创建形状一致的张量 4、由通过已知的张量创建形状不一致的张量¶ 1、由torch.tensor()方法创建 im 阅读全文
posted @ 2020-07-13 18:28 ASTHNONT 阅读(31) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在进行深度学习张量计算时,经常要获取张量在某个维度的最大值和最小值,以及这些值的位置。如果只需要知道位置,则torch.argmax和torch.argmin函数便可以实现。 Torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False):返回指定维度最大值的序号。 有时候 阅读全文
posted @ 2020-07-12 19:47 ASTHNONT 阅读(121) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Faster R-CNN+Resnet实现训练自己的数据集(CPU)(一) 使用的是XinLei Chen的faster rcnn的源代码:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 建议出现问题时,仔细阅读代码中的readme文档,能有意想不到的收获 阅读全文
posted @ 2020-04-17 01:08 ASTHNONT 阅读(369) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1、实现1+2!+3!+4!+5!+...+n! 1 '''计算1+2!+3!+...+n!''' 2 n = int(input('输入n的数值:')) 3 totalnum = 1 4 for i in range(2,n+1): 5 num = 1 6 for j in range(1,i+1 阅读全文
posted @ 2020-02-20 16:45 ASTHNONT 阅读(38) 评论(0) 推荐(0) 编辑