摘要：
3.1 简单模拟 【PAT B1001】 step = 0 #用于记录除法步数 n = int(input()) while n!=1: if(n%2 == 0): n = n/2else: n = (3*n+1)/2 step+=1 print(step) 【PAT B1032】 第四组超时！ f 阅读全文
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1、 from string import digits aa = '1043数学' res = aa..translate(str.maketrans('','',digits)) print(res) 2、slice() 阅读全文
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问题：近日在做项目过程中遇到问题，想要在首页上下滑动的基础上实现第二屏左右滑动 解决：查看swiper中文官方文档发现如何处理 ，重点区分好垂直滑动和水平滑动container和分页器pagination，避免两者冲突 预备工作：1、导入swiper插件（注意：一定要在头部导入）2、设置样式 <he 阅读全文
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应用技术：jQuery、tooltip、align-items 代码： 1、样式设置 <style> .year-outer-bar { position: relative; display: flex; align-items: flex-end; 侧轴终点对齐弹性盒的各项元素，必须与flex搭 阅读全文
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一、urllib库 1、了解urllib Urllib是python内置的HTTP请求库 包括：urllib.request 请求模块 urllib.error 异常处理模块 urllib.parse url解析模块 urllib.robotparser robot.txt解析模块 二、Reques 阅读全文
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快速使用 from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html,'lxml') 一、基本使用 1、标签选择器 soup.标签名 获取这个标签内容，如果有多个该标签，就返回第一个 获取名称 soup.title.name 获取属性 soup.p 阅读全文
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一、了解爬虫 通过程序自动的获取web页面数据 主要步骤： 发送request 获得response 解析数据 保存数据 二、Request和Response 1、Request：浏览器发送消息给网址所在的服务器 包含内容： 请求方式：post(请求的数据存放在头部)和get(请求的数据在url中) 阅读全文
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机器翻译： 相关方法： 1、通过RNN生成序列 Encoder：普通的LSTM，将一句话映射成一个向量C Decoder：对于隐藏层： 对于输出层： 二、 Encoder：单层双向的LSTM Decoder：对于输出： 对于Ci： 创新点： 1、Encoder和Decoder中的LSTM不一样 2、 阅读全文
摘要：
一、记忆网络 记忆网络：通过设计记忆模块存储序列模型的中间结果以防丢失信息 意义：可以解决RNN中信息丢失问题 二、RNN序列以及GRU和LSTM 1、传统RNN方法 2、GRU方法：多了两个门 3、LSTM多了一个记忆单元ct 三、前期知识储备 了解Memory NetWork 参考链接：http 阅读全文
摘要：
一、序列化与反序列化 1、torch.save 主要参数： obj：对象 f：输出路径 2、torch.load 主要参数： f：文件路径 map_location：指定存放位置，cpu or gpu 二、模型保存与加载的两种方式 第一种方式： 保存整个Module torch.save(net,p 阅读全文