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  • 举例子来说明Python引用和对象

    千次阅读 2019-07-10 20:32:44
    从最开始的变量开始思考:...第一个例子:  a = 1  这是一个简单的赋值语句,整数 1 为一个对象,a 是一个引用,利用赋值语句,引用a指向了对象1;这边形象比喻一下:这个过程就相当于“放风筝”,变量a就是你...

    从最开始的变量开始思考:

       在python中,如果要使用一个变量,不需要提前进行声明,只需要在用的时候,给这个变量赋值即可 (这个和C语言等静态类型语言不同,和python为动态类型有关)。

    举第一个例子:

        a = 1

       这是一个简单的赋值语句,整数 1 为一个对象,a 是一个引用,利用赋值语句,引用a指向了对象1;这边形象比喻一下:这个过程就相当于“放风筝”,变量a就是你手里面的“线”,python就跟那根“线”一样,通过引用来接触和拴住天空中的风筝——对象。

       你可以通过python的内置函数 id() 来查看对象的身份(identity),这个所谓的身份其实就是 对象 的内存地址:

        注:

         python一切皆对象的理念,所以函数也是一个对象,因此可以使用 id() 函数的__doc__方法来查看这个函数的具体描述。

    先举个例子:

     

    第一个语句中, 2是储存在内存中的一个整数对象,通过赋值 引用a 指向了 对象 1;

    第二个语句中,内存中建立了一个字符串对象‘banana’,通过赋值 将 引用a 指向了 ‘banana’,同时,对象1不在有引用指向它,它会被python的内存处理机制给当我垃圾回收,释放内存。

    再举一个例子:

     

    第一个语句中, 2是储存在内存中的一个整数对象,通过赋值 引用a 指向了 对象 1;

    第二个语句中,内存中建立了一个字符串对象‘banana’,通过赋值 将 引用a 指向了 ‘banana’,同时,对象1不在有引用指向它,它会被python的内存处理机制给当我垃圾回收,释放内存。

     

    再来一个例子:

    通过函数查看 变量a 和 变量b的引用情况:

     

    在这里可以看到  这俩个引用 指向了同一个 对象,这是为什么呢? 这个跟python的内存机制有关系,因为对于语言来说,频繁的进行对象的销毁和建立,特别浪费性能。所以在Python中,整数和短小的字符,Python都会缓存这些对象,以便重复使用。

    然后再看看这个例子:

     1.  a = 4

        2.  b = a(这里就是让引用b指向引用a指向的那个对象)

        3.  a = a + 2

       通过函数查看引用情况:

        当执行到第2步的时候,查看一下 a 和 b 的引用:

     

    可以看到 a 和 b 都指向了 整数对象 4

        接下来指向第3步:

     

    可以看到 a 的引用改变了,但是 b 的引用未发生改变;a,b指向不同的对象; 第3句对 a 进行了重新赋值,让它指向了新的 对象6;即使是多个引用指向同一个对象,如果一个引用值发生变化,那么实际上是让这个引用指向一个新的引用,并不影响其他的引用的指向。从效果上看,就是各个引用各自独立,互不影响。

    还有一个必须要看的例子:

     

    所以,每次列表实际上都是添加同一个对象。

     

    copy.copy() 浅拷贝。只拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象。

    那么,copy.copy()和copy.deepcopy()有什么区别呢?

     

    copy.deepcopy() 深拷贝 拷贝对象及其子对象。

    最后一个例子:

    (这个栗子会涉及到 python中的 可变数据类型 和 不可变数据类型):

       开始这个栗子之前,请记得注意到 第四个栗子的不同之处。

         1.   L1 = [1, 2, 3]

         2.   L2 = L1

         3.   L1[0] = 10

       通过函数查看引用情况:

       当执行第1步 和 第二步 的时候,查看一下 L1 和 L2 的引用情况:

     

    此时 L1 和 L2 的引用相同,都是指向 [1,2,3]这个列表对象。

    接下来,继续执行第3步:

     

    同样的跟第四个栗子那样,修改了其中一个对象的值,但是可以发现 结果 并不与 第四个栗子那样, 在本次实验中,L1 和 L2 的引用没有发生任何变化,但是 列表对象[1,2,3] 的值 变成了 [10,2,3](列表对象改变了)

    在该情况下,我们不再对L1这一引用赋值,而是对L1所指向的表的元素赋值。结果是,L2也同时发生变化。

    原因何在呢?因为L1,L2的指向没有发生变化,依然指向那个表。表实际上是包含了多个引用的对象(每个引用是一个元素,比如L1[0],L1[1]..., 每个引用指向一个对象,比如1,2,3), 。而L1[0] = 10这一赋值操作,并不是改变L1的指向,而是对L1[0], 也就是表对象的一部份(一个元素),进行操作,所以所有指向该对象的引用都受到影响。

    (与之形成对比的是,我们之前的赋值操作都没有对对象自身发生作用,只是改变引用指向。)

    列表可以通过引用其元素,改变对象自身(in-place change)。这种对象类型,称为可变数据对象(mutable object),词典也是这样的数据类型。

    而像之前的数字和字符串,不能改变对象本身,只能改变引用的指向,称为不可变数据对象(immutable object)。

    我们之前学的元组(tuple),尽管可以调用引用元素,但不可以赋值,因此不能改变对象自身,所以也算是immutable object.

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  • 在SQL里最难理解的就是最前面的基础概念,万丈起于平原。本博文将所有的关系代数的sql里用到的,都用例子做到一一对应,希望大家都能体会明白概念的重要性。

    本博文源于中国人民大学《数据库系统概论(基础篇)》.博文包含以下内容
    关系模型、关系代数、关系演算

    关系模型

    关系数据结构

    基本概念

    域是一组具有相同数据类型的值的集合。

    笛卡尔积

    就是域的笛卡尔积空间,在这空间里做不同的运算。
    直接看例子就理解透了
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    感觉像分布乘法。

    关系模式

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    就是描述关系与关系之间的状态,也是用集合的方式进行定义。

    关系完整性约束

    实体完整性

    就是主键不能为空,学术点,是这样子的
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    关系的引用

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    课程号就是被应用了。对于选修课表,如果课程号不是主键,但引用了外键,那么选修课里的“课程号”就是外码。

    参照完整性

    就是外码可以取空值或者非空值。

    用户定义的完整性

    用户在自己创建的时候,主键必须取值,其他也必须不能去空值。例如
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    关系代数

    传统的集合运算

    R∪S

    好像跟集合没什么区别,体会一下。
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    R-S

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    这些集合做运算,举个例子
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    R∩S

    集合的共有概念,体会一下例子
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    笛卡尔积

    两个集合分别元素相乘
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    专门的关系运算

    选择

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    说人话就是将符合条件的选择出来,直白点(来个例子):

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    投影

    都知道一列是一个属性的概念,那么把一列抽取出来,那就是投影,举例子
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    完整的表在上方。

    连接

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    这个又作何理解呢,就是度相加,然后做笛卡尔乘积,用例子体会
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    等值连接

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    结合上面,又是怎么理解呢?因为等值就是两个元素集合个数相等,那就各个相加就行了

    自然连接

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    自然连接只要A的投影,b的度。

    外连接

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    外连接值不对等所以,没有的都是空值

    左右外连接

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    左外连接是只照顾到关系R,右外连接只照顾到关系S,字体体会。

    除运算

    在这里插入图片描述
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    例子说明,现在R关系里找到含有关系S的,然后找最大公约数,取个交集就行了

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  • 几个脑洞大开的例子。 1.先说计算机认猫。 我们通常能用很多属性描述一个事物。其中有些属性可能很关键,很有用,另一些属性可能没什么用。我们就将属性被称为特征。特征辨识,就是一个数据处理的过程。 ...

    人工智能,就好像第四次工业革命,正从学术界的私藏,转变为一种能够改变世界的力量。尤其,以深度学习取得的进步为显著标志。

    它让匍匐前进60年的人工智能一鸣惊人。

    我们正降落到一片新大陆。深度学习带来的这场重大技术革命,有可能颠覆过去20年互联网对技术的认知,实现技术体验的跨越式发展。

    那么,深度学习到底是什么?怎么理解它的重要性?

    我们先从概念和现象入手。

    我总结了一句话,学术上看未必严谨,但从我的理解角度看——深度学习是基于多层神经网络的,海量数据为输入的,规则自学习方法。

    这里包含了几个关键词:

    第一个关键词叫多层神经网络。

    深度学习所基于的多层神经网络并非新鲜事物,甚至在80年代被认为没前途。但近年来,科学家们对多层神经网络的不断算法优化,使它出现了突破性的进展。

    以往很多算法是线性的。而这世界上大多数事情的特征是复杂非线性的。比如猫的图像中,就包含了颜色、形态、五官、光线等各种信息。深度学习的关键就是通过多层非线性映射将这些因素成功分开。

    那为什么要深呢?多层神经网络比浅层的好处在哪儿呢?

    简单说,就是可以减少参数。因为它重复利用中间层的计算单元。我们还是以认猫为例好了。它可以学习猫的分层特征:最底层从原始像素开始学习,刻画局部的边缘和纹;中层把各种边缘进行组合,描述不同类型的猫的器官;最高层描述的是整个猫的全局特征。

    它需要超强的计算能力,同时还不断有海量数据的输入。特别是在信息表示和特征设计方面,过去大量依赖人工,严重影响有效性和通用性。深度学习则彻底颠覆了“人造特征”的范式,开启了数据驱动的“表示学习”范式——由数据自提取特征,计算机自己发现规则,进行自学习。

    你可以理解为——过去,人们对经验的利用,靠人类自己完成。在深度学习呢?经验,以数据形式存在。因此,深度学习,就是关于在计算机上从数据中产生模型的算法,即深度学习算法。

    问题来了,几年前讲大数据,以及各种算法,与深度学习有什么区别呢?

    过去的算法模式,数学上叫线性,x和y的关系是对应的,它是一种函数体现的映射。但这种算法在海量数据面前遇到了瓶颈。国际上著名的ImagineNet图像分类大赛,用传统算法,识别错误率一直降不下去,上深度学习后,错误率大幅降低。在2010年,获胜的系统只能正确标记72%的图片;到2012年,多伦多大学的GeoffHiton利用深度学习的新技术,带领团队实现了85%的准确率。2015年的ImagineNet竞赛上,一个深度学习系统以96%的准确率第一次超过了人类(人类平均有95%的准确率)。

    计算机认图的能力,已经超过了人。尤其图像和语音等复杂应用,深度学习技术取得了优越的性能。为什么呢?其实就是思路的革新。

    举几个脑洞大开的例子。

    1.先说计算机认猫。

    我们通常能用很多属性描述一个事物。其中有些属性可能很关键,很有用,另一些属性可能没什么用。我们就将属性被称为特征。特征辨识,就是一个数据处理的过程。

    传统算法认猫,也是标注各种特征去认。就是大眼睛,有胡子,有花纹。但这种特征写着写着,有的猫和老虎就分不出来,狗和猫也分不出来。这种方法叫——人制定规则,机器学习这种规则。

    深度学习方法怎么办呢?直接给你百万张图片,说这里有猫,再给你上百万张图,说这里没猫。然后再训练一个深度网络,通过深度学习自己去学猫的特征,计算机就知道了,谁是猫。

    2.第二个例子是谷歌训练机械手抓取。

    传统方法肯定是看到那里有个机械手,就写好函数,move到xyz标注的空间点,利用程序实现一次抓取。

    而谷歌现在用机器人训练一个深度神经网络,帮助机器人根据摄像头输入和电机命令,预测抓取的结果。简单说,就是训练机器人的手眼协调。机器人会观测自己的机械臂,实时纠正抓取运动。

    所有行为都从学习中自然浮现,而不是依靠传统的系统程序。

    为了加快学习进程,谷歌用了14个机械手同时工作,在将近3000小时的训练,相当于80万次抓取尝试后,开始看到智能反应行为的出现。据公开资料,没有训练的机械手,前30次抓取失败率为34%,而训练后,失败率降低到18%。

    这就是一个自我学习的过程。

    3.有人问了,深度学习,能学习写文章吗?

    来看这个例子。斯坦福大学的计算机博士andrejkapathy曾用托尔斯泰的小说《战争与和平》来训练神经网络。每训练100个回合,就叫它写文章。100个回合后,机器知道要空格,但仍然有乱码。500个回合后,能正确拼写一些短单词。1200个回合后,有标点符号和长单词。2000个回合后,已经可以正确拼写更复杂的语句。

    整个演化过程是个什么情况呢?

    以前我们写文章,只要告诉主谓宾。而以上过程,完全没人告诉机器语法规则。甚至,连标点和字母区别都不用告诉它。不告诉机器任何程序。只是不停将原始数据进行训练,一层一层训练,最后输出结果——就是一个个看得懂的语句。

    一切看起来都很有趣。人工智能与深度学习的美妙之处,也正在于此。

    4.我还去硅谷看过一家公司——完全颠覆以往的算法,利用深度学习实现图像深度信息的采集。

    众所周知,市面上已经有无人机,可实现人的跟踪。它的方法是什么呢?一个人,在图像系统里,一堆色块的组合。通过人工的方式进行特征选择,比如颜色特征,梯度特征。拿简单的颜色特征举例:比如你穿着绿色衣服,突然走进草丛,就可能跟丢。或,他脱了件衣服,几个人很相近,也容易跟丢。

    此时,若想在这个基础上继续优化,将颜色特征进行某些调整,是非常困难的。而且调整后,还会存在对过去某些状况不适用的问题。

    总之,这样的算法需要不停迭代,迭代又会影响前面的效果。

    而硅谷这个团队,利用深度学习,把所有人脑袋做出来,只区分好前景和背景。区分之后,背景全部用数学方式随意填充,再不断生产大量背景数据,进行自学习。只要把前景学习出来就行。

    据我所知,很多传统方法,还在采用双目视觉。用计算机去做局部匹配,再根据双目测出的两个匹配的差距,去推算空间另一个点和它的三角位置,从而判断离你多远。

    可想而知,深度学习的出现,使得很多公司辛苦积累的软件算法直接作废了。

    “算法为核心竞争力”,正在转变为,“数据为核心竞争力”。

    技术人员必须进入新的起跑线。

    5.最后再举个例子。

    大家都做过胃镜。尤其胃痛,很痛苦。肠胃镜要分开做,而且小肠看不见。

    有一家公司出了一种胶囊摄像头。吃进去后,在你的消化道,每5秒拍一幅图,连续摄像,此后再排出胶囊。所有关于肠道胃部的问题,全部完整记录。但医生光把那个图看完,就需要五个小时。原本的机器主动检测漏检率高,要医生复查。

    后来,他们采用深度学习。采集8000多例图片数据灌进去,用机器不断学,不仅提高诊断精确率,减少了医生的漏诊,以及对稀缺好医生的经验依赖。只需要靠机器自己去学习规则。

    深度学习算法,可以帮助医生作出决策。

    了解完深度学习,接着思考一个问题——20世纪70年代末80年代初,个人电脑突飞猛进时,人工智能的商业化却步履维艰。乔布斯曾这样定义个人计算机的价值——“它是我们思维的自行车”。那么,今天的人工智能呢?深度学习呢?它给我们真正带来的东西是什么?未来,对行业和社会有什么影响?中国公司的机会在哪?
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      人工智能,机器学习和深度学习之间,主要有什么差异?
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    http://www.duozhishidai.com/article-15120-1.html
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    内聚标志一个模块内各个元素彼此结合的紧密程度,它是信息隐藏和局部化概念的自然扩展。
    低内聚:
    (1)偶然内聚:如果一个模块完成一组任务,这些任务彼此间即使有关系,关系也是很松散 的,这就叫做偶然内聚;
    (2)逻辑内聚:如果一个模块完成的任务在逻辑上属于相同或相似的一类(例如,一个模块产生各种类型的全部输出),称为逻辑模块;
    (3)时间内聚:一个模块包含的任务必须在同一段时间内执行(例如,模块完成各种初始化工作),就叫时间内聚。
    中内聚:
    (1)过程内聚:如果一个模块内的处理元素是相关的,而且必须以特定次序执行,则称为过程内聚;
    (2)通信内聚:如果模块中所有元素都使用同一个输入数据和(或)产生同一个输出数据,则称为通信内聚。
    高内聚:
    (1)顺序内聚:如果一个模块内的处理元素和同一个功能密切相关,而且这些处理必须顺序执行(通常一个处理元素的输出数据作为下一个处理元素的输入数据),则称为顺序内聚。根据数据流图划分模块时,通常得到顺序内聚的模块,这种模块彼此间的连接往往比较简单。
    (2)功能内聚:如果模块内所有处理元素属于一个整体,完成一个单一的功能,则称为功能内聚。功能内聚是最高程度的内聚。

    转载于:https://www.cnblogs.com/tt10/p/5384483.html

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