解释for i in range(len(graded)):

时间: 2024-01-17 21:08:09 浏览: 22
这段代码使用了Python中的for循环和range函数,其中: - i是一个循环变量,会在每次循环中自动赋值为range(len(graded))中的一个整数,从0开始逐个增加,直到len(graded)-1为止。 - range(len(graded))是一个整数序列,包含了0到len(graded)-1之间的所有整数,用于控制for循环的次数。 - len(graded)是一个列表graded的长度,即其中元素的个数。通过使用len函数,可以动态地获取列表的长度,而不需要手动计算。 因此,for i in range(len(graded))这段代码可以用来遍历列表graded中的所有元素,可以在循环体中对每个元素进行处理,比如打印、修改等操作。
相关问题

解释 fit_value.append(1 / graded[i][0] ** 15)

这行代码用于将个体的适应度值添加到一个列表中。其中,1 / graded[i][0] ** 15的作用是计算个体的适应度值。graded是一个包含有序元组的列表,每个元组包含两个值,第一个值为个体的适应度得分,第二个值为个体的基因序列。而i表示当前个体在graded列表中的位置。由于适应度得分越高的个体适应度值越大,因此这里对适应度得分进行了倒数处理。而15是一个指数,用于对适应度值进行调整,使得适应度值更加符合实际情况。最终,得到的适应度值会被添加到fit_value列表中。

.386 .model flat,stdcall .stack 4096 ExitProcess proto,dwExitCode:dword .data charArray BYTE 5 dup('A', 'B', 'C', 'D', 'F') .code main proc mov ecx, 10 L1: mov ebx, 50 mov eax, 100 call range mov edi, eax ;备份生成的分数 mov edx, eax call CalcGrade mov bl, al ;备份 mov eax, edi call WriteDec mov al, ' ' call WriteChar mov eax, 0 mov al, bl call WriteChar call Crlf LOOP L1 call WriteDec main endp ;edx,输入分数值 CalcGrade proc cmp edx, 90 jae gradeA cmp edx, 100;确保输入合法 jae gradeA cmp edx, 80 jae gradeB cmp edx, 70 jae gradeC cmp edx, 60 jae gradeD cmp edx, 0 jae gradeF cmp edx, 0 ;确保输入合法 jle gradeF gradeA: mov al, BYTE PTR[charArray] ret gradeB: mov al, BYTE PTR[charArray+1] ret gradeC: mov al, BYTE PTR[charArray+2] ret gradeD: mov al, BYTE PTR[charArray+3] ret gradeF: mov al, BYTE PTR[charArray+4] ret CalcGrade endp ;返回随机数区间 ;ebx, 最小值 ;eax, 最大值 ;eax保存返回值 range proc sub eax, ebx call RandomRange add eax, ebx ret range endp end main

这段代码是一个汇编语言程序,使用了x86架构。程序的作用是生成一些随机的分数,然后根据这些分数计算对应的等级,并输出到屏幕上。 程序的第一部分定义了一些数据段,包括一个字符数组,用于存储等级的字母表示。 程序的第二部分是主程序,它通过一个循环生成10个随机分数,然后调用CalcGrade过程来计算等级,并将等级输出到屏幕上。 程序的第三部分是CalcGrade过程,它根据输入的分数值判断等级,并返回对应的字母表示。 程序的第四部分是range过程,它用于生成指定范围内的随机数。 总体来说,这段程序是一个比较简单的汇编语言程序,用于演示如何使用x86架构编写程序。

相关推荐

# GRADED FUNCTION: forward_propagation def forward_propagation(X, parameters): """ Implements the forward propagation for the model: CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> FLATTEN -> FULLYCONNECTED Arguments: X -- input dataset placeholder, of shape (input size, number of examples) parameters -- python dictionary containing your parameters "W1", "W2" the shapes are given in initialize_parameters Returns: Z3 -- the output of the last LINEAR unit """ # Retrieve the parameters from the dictionary "parameters" W1 = parameters['W1'] W2 = parameters['W2'] ### START CODE HERE ### # CONV2D: stride of 1, padding 'SAME' Z1 = tf.nn.conv2d(X, W1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # RELU A1 = tf.nn.relu(Z1) # MAXPOOL: window 8x8, sride 8, padding 'SAME' P1 = tf.nn.max_pool(A1, ksize=[1, 8, 8, 1], strides=[1, 8, 8, 1], padding='SAME') # CONV2D: filters W2, stride 1, padding 'SAME' Z2 = tf.nn.conv2d(P1, W2, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # RELU A2 = tf.nn.relu(Z2) # MAXPOOL: window 4x4, stride 4, padding 'SAME' P2 = tf.nn.max_pool(A2, ksize=[1, 4, 4, 1], strides=[1, 4, 4, 1], padding='SAME') # FLATTEN P2 = tf.contrib.layers.flatten(P2) # FULLY-CONNECTED without non-linear activation function (not not call softmax). # 6 neurons in output layer. Hint: one of the arguments should be "activation_fn=None" Z3 = tf.contrib.layers.fully_connected(P2, 6, activation_fn=None) ### END CODE HERE ### return Z3 tf.reset_default_graph() with tf.Session() as sess: np.random.seed(1) X, Y = create_placeholders(64, 64, 3, 6) parameters = initialize_parameters() Z3 = forward_propagation(X, parameters) init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) a = sess.run(Z3, {X: np.random.randn(2,64,64,3), Y: np.random.randn(2,6)}) print("Z3 = " + str(a)) 请根据现在python版本修改这段代码

最新推荐

recommend-type

node-v0.8.10-sunos-x64.tar.gz

Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

【课程设计】实现的金融风控贷款违约预测python源码.zip

【课程设计】实现的金融风控贷款违约预测python源码.zip
recommend-type

node-v0.10.27-x86.msi

Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

课设毕设基于SSM的高校二手交易平台-LW+PPT+源码可运行.zip

课设毕设基于SSM的高校二手交易平台--LW+PPT+源码可运行
recommend-type

c++,冒险游戏,可供学习

冒险游戏,可供学习
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

云原生架构与soa架构区别?

云原生架构和SOA架构是两种不同的架构模式,主要有以下区别: 1. 设计理念不同: 云原生架构的设计理念是“设计为云”,注重应用程序的可移植性、可伸缩性、弹性和高可用性等特点。而SOA架构的设计理念是“面向服务”,注重实现业务逻辑的解耦和复用,提高系统的灵活性和可维护性。 2. 技术实现不同: 云原生架构的实现技术包括Docker、Kubernetes、Service Mesh等,注重容器化、自动化、微服务等技术。而SOA架构的实现技术包括Web Services、消息队列等,注重服务化、异步通信等技术。 3. 应用场景不同: 云原生架构适用于云计算环境下的应用场景,如容器化部署、微服务
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。