every实现深拷贝
时间: 2023-07-08 11:04:50 浏览: 38
在 Python 中,可以使用 `copy` 模块中的 `deepcopy` 函数来实现深拷贝。`deepcopy` 函数会递归地复制对象及其包含的所有对象,因此可以实现完全的深拷贝。
以下是一个示例代码:
```python
import copy
# 原始列表
original_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
# 使用 deepcopy 函数进行深拷贝
copied_list = copy.deepcopy(original_list)
# 修改深拷贝后的列表
copied_list[0][0] = 9
# 打印原始列表和深拷贝后的列表
print("Original list:", original_list)
print("Copied list:", copied_list)
```
输出结果如下:
```
Original list: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
Copied list: [[9, 2, 3], [4, 5, 6]]
```
可以看到,原始列表没有被修改,而深拷贝后的列表被成功修改了。
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`every` 方法并不适合实现深拷贝,因为它只会对数组中的每个元素进行遍历,并返回布尔值表示是否所有元素都符合条件。要实现深拷贝,可以使用 `JSON.parse(JSON.stringify(obj))` 或者递归实现深度遍历,并用 Object.assign 或者直接赋值生成新的对象。
下面是一个使用递归实现深拷贝的例子:
```javascript
function deepCopy(obj) {
if (typeof obj !== 'object' || obj === null) {
return obj;
}
let copy = Array.isArray(obj) ? [] : {};
Object.keys(obj).forEach(key => {
copy[key] = deepCopy(obj[key]);
});
return copy;
}
```
这个函数会对传入的对象进行遍历,并生成一个新的对象作为拷贝。如果遇到的元素是简单类型,则直接赋值;如果是对象或数组,则递归调用这个函数生成对应的新对象。
用matlab实现深度嵌入算法
深度嵌入算法(Deep Embedding)是一种常见的机器学习算法,它可以用于图像分类、人脸识别、语音识别等任务。在Matlab中实现深度嵌入算法可以用到深度学习工具箱中提供的函数和工具。下面是一个简单的深度嵌入算法示例:
```
% 加载数据
load('data.mat');
X = data(:, 1:end-1);
Y = data(:, end);
% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(Y, 'HoldOut', 0.3);
Xtrain = X(training(cv), :);
Ytrain = Y(training(cv), :);
Xtest = X(test(cv), :);
Ytest = Y(test(cv), :);
% 创建神经网络
layers = [ ...
imageInputLayer([1 size(X, 2) 1])
fullyConnectedLayer(128)
reluLayer()
fullyConnectedLayer(64)
reluLayer()
fullyConnectedLayer(32)
reluLayer()
fullyConnectedLayer(16)
reluLayer()
fullyConnectedLayer(8)
softmaxLayer()
classificationLayer()];
% 设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs',50, ...
'MiniBatchSize', 128, ...
'InitialLearnRate', 0.01, ...
'LearnRateSchedule','piecewise', ...
'LearnRateDropFactor',0.1, ...
'LearnRateDropPeriod',10, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'Verbose',false, ...
'Plots','training-progress');
% 训练神经网络
net = trainNetwork(Xtrain', categorical(Ytrain), layers, options);
% 测试神经网络
Ypred = classify(net, Xtest');
accuracy = sum(Ypred == categorical(Ytest)) / numel(Ytest);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);
```
在这个示例中,我们首先加载数据,并将其划分为训练集和测试集。然后,我们创建一个包含多个全连接层的神经网络,使用SGD优化器进行训练,并使用交叉熵作为损失函数。最后,我们使用测试集评估神经网络的准确性。