Python函数编程入门指南：David Mertz解构

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《函数式编程在Python中》是一本由David Mertz编著的专业书籍，该书深入探讨了函数式编程(FP)在Python语言中的应用和实践。函数式编程是一种编程范式，它强调将计算视为数学函数的组合，避免使用可变状态和副作用，转而利用纯函数和高阶函数来设计程序。Python作为一门强大的多用途语言，其动态类型系统和丰富的库使其成为学习FP的理想平台。 书中内容涵盖了基础概念，如递归、lambda表达式、map、filter和reduce等函数的使用，以及如何通过元编程和闭包来实现FP的核心原则。读者可以学习到如何利用Python的列表推导和生成器来创建简洁、可复用的代码，并理解FP如何提高代码的可读性、维护性和并行性。 除了理论部分，作者还提供了实用的技巧和策略，帮助读者在实际项目中有效地采用FP。书中特别提到的四个资源可以帮助进一步学习和保持对最新编程趋势和技术的了解： 1. **编程通讯**：订阅O'Reilly的编程通讯，每周接收与编程相关的新闻和内容，网址为oreilly.com/programming/newsletter，为读者提供最新的技术资讯和教程。 2. **免费网络研讨会**：参加O'Reilly的在线专家讲座系列，深入学习热门编程话题，通过webcasts.oreilly.com获取实时直播或回放。 3. **O'Reilly雷达**：访问radar.oreilly.com，阅读关于新兴技术的深入洞察和分析，以扩展视野和理解。 4. **O'Reilly会议**：参加即将举办的O'Reilly会议，沉浸在学习的氛围中，与其他专业人士交流经验和见解，conferences.oreilly.com是报名和获取更多信息的地方。 版权方面，本书遵循Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0)许可协议，允许读者在遵守协议条款下自由分享和修改作品。印刷版本由O'Reilly Media Inc.出版，地址位于美国加利福尼亚州塞巴斯托波尔。 《函数式编程在Python中》是一本兼具理论和实践的指南，适合希望提升编程技能，尤其对FP感兴趣或已在Python环境中工作的开发者。无论是初学者还是经验丰富的程序员，都可以从中受益，提升编程能力并跟上技术发展潮流。

functional python programming second edition（英文版）

2018-04-19 上传
This book is for programmers who want to create succinct, expressive Python programs by borrowing techniques and design patterns from functional programming languages. Some algorithms can be expressed elegantly in a functional style; we can—and should—adapt this to make Python programs more readable and maintainable. In some cases, a functional approach to a problem will also lead to extremely high-performance algorithms. Python makes it too easy to create large intermediate data structures, tying up memory (and processor time.) With functional programming design patterns, we can often replace large lists with generator expressions that are equally expressive but take up much less memory and run much more quickly.

Functional Python Programming 无水印原版pdf

2018-03-27 上传
Functional Python Programming 英文无水印原版pdf pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

用[[[-6.23,-0.25,-5.46,1.59,-4.6,5.36],[4.58,4.34,4.9,8.49,6.35,14.25],[-0.631,-0.755,-0.959,-0.987,-1.083,-0.927]],-0.43],[[[ -0.25,-5.46, 1.59,-4.6,5.36,-0.43],[4.34,4.9,8.49,6.35,14.25,19.76],[-0.755,-0.959,-0.987,-1.083,-0.927,-0.783]],1.43],]类似的数据作为数据集训练飞浆模型并预测一个值

2023-06-06 上传
x = paddle.nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) return x ``` 定义好模型之后，我们可以加载数据集并进行训练： ```python # 加载数据集 data = np.array([[[-6.23,-0.25,-5.46,1.59,-4.6,5.36],[4.58,4.34...

torch.nn.functional.ema

2023-05-10 上传
`torch.nn.functional.ema` 是 PyTorch 中用来计算指数移动平均的函数。在深度学习中，指数移动平均经常被用来平滑模型参数或梯度值，一般用于优化算法中的动量更新或者变量平滑。 该函数的输入参数包括当前值 `...

UserWarning: The torchvision.transforms.functional_tensor module is deprecated in 0.15 and will be **removed in 0.17**. Please don't rely on it. You probably just need to use APIs in torchvision.transforms.functional or in torchvision.transforms.v2.functional. warnings.warn(

2023-07-25 上传
对于这个警告信息，它意味着你正在使用已经过时的 `torchvision.transforms.functional_tensor` 模块。在 torchvision 的下一个版本（0.17）中，该模块将被移除，因此不建议依赖它。相反，你应该使用 `torchvision....

nn.functional.interpolate

2023-07-23 上传
`nn.functional.interpolate` is a function provided by PyTorch's `nn.functional` module. It is used to perform interpolation or resizing of input tensors. Here is the syntax for `nn.functional....

class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(320, 50) self.fc2 = nn.Linear(50, 10) def forward(self, x): x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv1(x), 2)) x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv2(x), 2)) x = x.view(-1, 320) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return nn.functional.log_softmax(x, dim=1)

2023-06-08 上传
- `x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv1(x), 2))`：使用`self.conv1`进行卷积操作，然后使用`nn.functional.max_pool2d`进行最大池化操作，最后使用ReLU激活函数。 - `x = nn.functional....

wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zh-cn实现Python语音转文字

2023-05-28 上传
probs = torch.nn.functional.softmax(logits, dim=-1) # 从概率分布中获取最可能的标记 predicted_ids = torch.argmax(probs, dim=-1) # 使用处理器将标记转换回文本 transcription = processor.decode(predicted...

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\GRU\GRU2.py", line 182, in <module> loss_function = nn.functional.logcosh() # 定义损失函数 AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'logcosh'

2023-05-26 上传
这个错误提示告诉我们 `torch.nn.functional` 模块中没有 `logcosh` 函数。实际上，`logcosh` 不是 `torch.nn.functional` 中的标准损失函数，所以你需要手动实现这个函数。 下面是一个简单的实现方式： ```python...

torch.nn.functional

2023-09-10 上传
torch.nn.functional提供了多种非线性激活函数，包括threshold、relu、relu6、elu、leaky_relu、prelu、rrelu、logsigmoid、softmax、log_softmax、tanh和sigmoid函数。这些函数可以用于神经网络的激活层，以引入非...
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