摘要： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random def generate_chinese_char_data(): # 汉字一到十对应标签0-9 char_names = ["一", "二", "三", "四", "五 阅读全文

摘要： 这份视频教程旨在通过动画和通俗的讲解，让学习者（即使是初学者）能够理解Transformer这一深度学习核心模型的原理。其内容并非围绕一本特定的书籍展开，而是对一个技术概念（Transformer模型） 的系统教学。 主要内容与结构 教程内容非常系统，从基础知识过渡到核心原理和实战应用，主要可以分为 阅读全文

摘要： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import time import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data im 阅读全文

摘要： 点击查看代码 import pygame import sys import random pygame.init() WIDTH, HEIGHT = 600, 500 GRID_SIZE = 20 GRID_WIDTH = WIDTH // GRID_SIZE GRID_HEIGHT = HEIG 阅读全文

摘要： 习题8.1 from random import random def printInatro(): print("这个程序模拟两个选手A何B的某种竞技比赛") print("程序运行需要A和B的能力值（用0到1之间的小数表示)") def getInputs(): a = eval(input(" 阅读全文

摘要： 7.1 import tokenize import keyword from io import BytesIO def convert_python_file(source_path, target_path): with open(source_path, 'rb') as file: tok 阅读全文

摘要： 5.1 def drawaq(n): line = 3n+1 for i in range(1,line+1): if i%3 == 1: print(n"+ ",end="") print("+") else: print("| "n,end="") print("|") n = eval(inp 阅读全文

摘要： 4.1 / 4.4 / 4.5 import random def tar(): target = random.randint(1,1000) #下面代码用来方便测试 #print(target) guess = 0 count = 0 a = 1 b = 1000 while guess != 阅读全文

摘要： 3.19 import time t = time.gmtime() print(time.strftime("%Y-%m-%d",t)) 3.21 import time scale = 36 start = time.perf_counter() print("执行开始".center(scal 阅读全文

摘要： 3.1 n = 10 weight = eval(input("请输入你的体重：")) def weight_add(year): Your_weight = weight + 0.5*year return Your_weight earth_weight = weight_add(n) lune 阅读全文