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Python中的Yield用法

带有yield的函数在Python中被称之为generator(生成器),也就是说,当你调用这个函数的时候,函数内部的代码并不立即执行 ,这个函数只是返回一个生成器(Generator Iterator)。

1. 使用next方法迭代生成器

generator函数怎么调用呢[……]

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Python字典(dict)设置默认值

Python中的collections.defaultdict([default_factory[, ]])在设置的字典key第一次出现的时候,自动调用default_factory方法创建一个默认的对象。这个类在实际使用中非常有用,可以帮助我们简化不少问题。

1.合并键值(Key)相同[……]

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实现一个python函数装饰器(Decorator)

装饰器本质上是一个 Python 函数或类,它可以让其他函数或类在不需要做任何代码修改的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数/类对象。它经常用于为已有函数/类添加记录日志、计时统计、性能测试等。

首先定义一个倒计时函数,这个函数的功能非常简单,就是把n从当前值减少到0。

程[……]

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找出Numpy Array中的元素的最小值及它的索引

1.numpy array的最小值

numpy中提供了numpy.amin()函数,用来找出numpy array中沿着指定轴的最小值。函数的原型如下:

参数:
a: 待查询的数组数据;
axis: 指定查询的数据axis,如果不指定axis,模式查找所有元素的最小值;

以如下[……]

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变长数据Features转换为Tensor

ISSUE

从数据集(Dataset)中构造神经网络输入时,遇到同一维度的的Feature元素个数不同的问题,比如:

$$
\text{features} = [[1, 2, 3], [4, 5], [1, 4, 6, 7]]
$$

这种变长的Feature数据在Tensorflo[……]

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机器翻译的Attention机制

在机器翻译(Neural Machine Translation)中,Seq2Seq模型将源序列映射到目标序列,其中Encoder部分将源序列编码为Context Vector传递给Decoder,Decoder将Context Vector解码为目标语言的序列。

在输入序列很长的情况,在[……]

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Python中的曲线插值算法

在实际应用中需要对路径或者曲线进行重采样,重采样的过程就是”曲线拟合->重采样曲线点”的过程。

1.待解决问题

如下一系列点组成的曲线,我们需要对曲线进行拟合重采样。

2. 拟合重采样过程遇到的问题

下面的方法都不Work!!

2.1 Cubic Inte[……]

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Python可视化二维高斯分布

Social LSTM论文中有一张展示行人运动轨迹概率分布的效果图,今天抽空研究下如何用Python可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)。

可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)本质上是以2D方式展示3D数据(第三维是概率密度),Python中四个[……]

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自动驾驶路径规划-Graph-Based的BFS最短路径规划

自动驾驶运动规划(Motion Planning)中提到Mission Planner关注High-Level的地图级别的规划,通过Graph Based的图搜索算法实现自动驾驶路径的规划。今天看看如何用Python实现Graph Based的BFS最短路径规划。

1、Graph的基础定义[……]

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Python-统计字符串中每个字符的出现频率及其在字符串中位置

1、使用collections.Counter()统计字符串中每个字符出现的频率

collections.Counter()接收一个可迭代的实体(Iterable Entity),输出以Entity中的元素为Key,出现频率(Frequency)为Value的统计结果。

如果coll[……]

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