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Python高级特性之列表生成式、生成器、迭代、可迭代对象与迭代器

引言 在Python有几种高级特性比较重要,比如切片,迭代,列表生成式子,可迭代对象,生成器以及迭代器。本文主要讲解后面四种高级特性。 迭代: 如果给定一个list或者tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或者tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration). 列表生成式: 列表生成式即List Comprehensions, 是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式. 生成器: 字面意思就是生成数据的,可以看下文例子理解 (Generator) 迭代器: 可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器(Iterator) 可迭代对象: 可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象(Iterable) 关系 首先,可以看的出来,迭代(Iteration)是一个概念,描述了一个循环遍历过程;不理解概念的可以先看后面例子帮助理解; 列表生成式,可迭代对象,迭代器,生成器之间的关系 生成器既是可迭代对象,也是迭代器:首先,生成器可以被next()调用,所以是迭代器;其次,生成器可以用于for循环,所以也是迭代器; 迭代器一定是可迭代对象,但是可迭代对象不一定是迭代器:比如list, dict, str等集合数据类型是可迭代对象,但不是迭代器,但是他们可以通过iter()函数生成一个迭代器对象。 生成器包括生成式比如(x*x for x in range(10)),和带有yield的伸成函数,仔细看,能够看的出来生成式和就是将列表生成式的中括号改成括号。 实例以及参考 Python之列表生成式、生成器、可迭代对象与迭代器 廖雪峰的官方网站

git 命令大全

git是目前世界上最先进的分布式版本控制系统,这篇文章主要记录经常用到的有关git的操作。

anaconda 命令大全

Anaconda命令大全

css那么多属性,其较好的书写顺序是怎么样的呢?

CSS的本质可以分为宏观与微观两方面。 宏观上它的存在就是为了控制页面的显示样式。包括布局,颜色,字体等。微观上则是实现这种控制功能的各种属性的定义和工作原理。 了解定义就能干活,知道原理才能把活干好。

HTML+CSS书写规范、顺序和命名规则

CSS书写顺序 位置属性(position, top, right, z-index, display, float等) 大小(width, height, padding, margin) 文字系列(font, line-height, letter-spacing, color- text-align等) 背景(background, border等) 其他(animation, transition等)

'sequential modeling of deep features for breast cancer histopathological image classification' notes

文献链接:Sequential Modeling of Deep Features for Breast Cancer Histopathological Image Classification 摘要:计算机化的组织病理学图像自动分类方法有助于减少病理学家的人工观察工作量。近年来,深度网络也引起了人们对组织病理学图像分析的关注。然而,现有的方法在探索多层特征以改进分类方面却现有关注。本文认为考虑多层特征是很重要的,因为图像中的不同区域在不同的放大倍数下可能包含不同层次上有用的鉴别信息。考虑到深度学习中各层之间存在依赖关系,提出了一种利用微调DenseNet提取的多层深度特征的序列框架。

PyTorch系列 (三): pytorch网络构建和网络设置

参考: PyTorch documentation PyTorch 码源 本文首先介绍了Pytorch中网络构建和网络设置的源码,接着介绍了一些常见的网络模型,比如ResNet等。

PyTorch系列 (二): pytorch数据读取

参考: PyTorch documentation PyTorch 码源 本文首先介绍了有关预处理包的源码,接着介绍了在数据处理中的具体应用;

PyTorch系列 (一): pytorch使用总览

参考: PyTorch documentation PyTorch 码源 深度学习框架训练模型时的代码主要包含数据读取、网络构建和其它设置三个方面 。基本上掌握这三个方面就可以较为灵活地使用框架训练模型。

'CDW-MIL for Histopathology Image Segmentation' notes

文献链接:Constrained Deep Weak Supervision for Histopathology Image Segmentation What: 这篇文章要解决什么问题? 当仅仅只有基于图像的标注,而没有像素级别的标注时,如何在病理组织切片中分割癌症区域;