Python编程入门笔记

需积分: 10 2 下载量 90 浏览量 更新于2024-07-29 收藏 1.03MB PDF 举报
"Python学习笔记" 本资源是一份关于Python编程语言的学习笔记,由皮大庆编撰,强调了Python作为一门新兴且流行的脚本语言的特性与优势。笔记内容包括Python的基础概念、语法特点以及编程实践,旨在帮助初学者快速掌握编程思维。 Python语言的核心特性如下: 1. **解释型**:Python代码无需预先编译,而是逐行执行,这使得它更加灵活,适合快速原型开发。 2. **面向对象**:Python支持面向对象编程,可以创建类和对象,方便进行复用和抽象。 3. **内建高级数据结构**:如列表、元组、字典等,提供了强大而便捷的数据处理能力。 4. **支持模块和包**:允许代码分模块组织,提高代码的可重用性和可维护性。 5. **跨平台**:能在多个操作系统上运行,如Windows、Linux、Mac OS等。 6. **可扩展**:如果需要,可以使用C或C++编写部分性能关键的代码。 笔记内容涵盖以下主题: - **程序**:介绍程序的基本概念和调试方法,帮助初学者理解程序执行的逻辑。 - **变量和表达式**:解释了变量的定义、类型以及表达式的运算规则,包括运算符的优先级和字符串操作。 - **语句**:讨论了如何使用不同的语句来控制程序流程,例如赋值语句和注释。 - **函数**:介绍了函数的定义、参数传递和返回值,是代码模块化的重要手段。 此外,笔记特别指出Python适合教学,因为它简洁的语法让学生能更专注于编程概念,而不是技术细节。作者通过学习《How to Think Like a Computer Scientist》并结合自己的学习体验,整理出这份笔记,期望读者能够通过反馈不断完善,使之成为一部权威的Python学习参考书。 这份笔记是Python初学者的理想入门资料,它深入浅出地介绍了Python的基本要素,并提供了实践操作的指导,有助于读者快速上手Python编程。
2025-01-04 上传
内容概要:本文介绍了一种使用PyTorch构建的深度学习模型,该模型结合了一个包含一个隐藏层的全连接神经网络(FCN)和一个卷积神经网络(CNN)。模型用于解决CIFAR-10数据集中猫狗图片的二分类问题。文章详细描述了从数据预处理到模型架构设计、融合方式选择、损失函数设定以及训练和测试流程。实验证明,模型的有效性和融合的优势得到了显著体现。 适用人群:面向具有一定机器学习和Python编程基础的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标:本项目的目的是提供一种可行的猫狗分类解决方案,同时帮助研究者深入了解两类网络的工作机制及其协作的可能性。 其他说明:文中不仅展示了完整的代码片段,还讨论了多种改进方向如结构优化、预处理策略、超参数调节、引入正则化技术等。 本项目适合有兴趣探究全连接网路与卷积网络结合使用的从业者。无论是初学者想要加深对这两类基本神经网络的理解还是希望找到新的切入点做相关研究的专业人士都可以从中受益。 此资源主要用于指导如何用Python(借助于PyTorch框架)实现针对特定分类任务设计的人工智能系统。它强调了实验的设计细节和对关键组件的选择与调优。 此外,作者还在最后探讨了多个可用于改善现有成果的方法,鼓励大家持续关注并试验不同的改进措施来提升模型性能。