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6.2.1 字符串
6.2.1 字符串 6.2.1 字符串 关于字符串数据，第 2 章已经详细介绍过对字符串的基本操作，以及利用字符串库 string 提供的函数来实现更丰富的操作。这里我们再介绍另一种处理方式，即面向对象的方式。 Python 中，每个字符串实际上都是一个对象，因而可以通过向字符串对象发送方法请求的方式来实现对字符串的操作。表 6.2 列出了字符串对象的... -
2.5 列表和元组类型
2.5 列表和元组类型 2.5 列表和元组类型 整数类型、浮点数类型和布尔类型都是最简单的“原子”数据类型，因为这些类型的值 是不可分割的基本数据项。而字符串类型稍微有点复杂，因为字符串可以看成是由许多单字 符组成的有序的集合体，我们可以通过索引操作来深入到字符串内部访问其成员。不过，通 常我们仍然将字符串类型归为简单的基本类型，毕竟构成字符串的成员... -
3.2.1 单分支结构
3.2.1 单分支结构 3.2.1 单分支结构 下面我们来改进程序 3.1，使得程序能向游客提供一些温馨提示，例如当温度达到摄氏 35 度就发出高温警告信息。显然这里需要判断温度是否高于 35 度，并根据是或否来执行不 同的动作。 所有编程语言都提供了条件语句（if 语句），用来实现有条件地执行语句的功能。Python 语言的 if 语句有多种形式，... -
4.4.1 模块的创建和使用
4.4.1 模块的创建和使用 4.4.1 模块的创建和使用 在 Python 语言中，模块对应于 Python 程序文件，即每个 Python 程序文件就是一个模块。 模块是 Python 程序的最高层结构单元，用于组织程序的代码和数据，以便能被同一程 序的其他模块甚至被其他程序重用。一个模块可以导入其他模块，导入后就可以使用其他模 块中定义的函数、... -
Tensors
Tensors Inplace / Out-of-place Zero Indexing (零索引) No camel casing Numpy Bridge 将 torch Tensor 转换为 numpy Array 将 numpy Array 转换为 torch Tensor CUDA Tensors Tensors 译者：@un... -
PyTorch：控制流 + 权重共享
PyTorch：控制流 + 权重共享 PyTorch：控制流 + 权重共享 原文：https://pytorch.org/tutorials/beginner/examples_nn/dynamic_net.html#sphx-glr-beginner-examples-nn-dynamic-net-py 为了展示 PyTorch 动态图的强... -
3.1 构件属性值的设置
3.1 构件属性值的设置 3.1 构件属性值的设置 Tkinter 构件对象有很多属性，这些属性的值可以在创建实例时用关键字参数指定（未 指定值的属性都有缺省值）： <构件类>(<父构件>,<属性>=<值>,...) 也可以在创建对象之后的任何时候通过调用对象的 configure（或简写为 config）方法来更改 属性值： <构件... -
2.1.3 Python 的动态类型*
2.1.3 Python 的动态类型* 2.1.3 Python 的动态类型* 如果将计算机内存单元比喻成宾馆的房间，那么编程语言中的变量可以理解成这些房间的“门牌标识”。将一个数据存入变量，实际上是存入该变量所标识的内存单元；而访问一 个变量，当然就是访问该变量所标识的内存单元中的数据。 绝大多数编程语言中对变量的使用有严格的类型限制，一个变量固定... -
4.4.2 Python 程序架构
4.4.2 Python 程序架构 4.4.2 Python 程序架构 简单程序可以只用一个程序文件实现，但对绝大多数 Python 程序，一般都是由多个源 文件（即模块）组成的，其中每个源文件都是包含 Python 语句的文本文件。 具体来说，Python 程序通常是由一个顶层主文件和多个模块文件组成的。顶层主文件 定义了程序的主控制流，是执行应用... -
torch.utils.ffi
torch.utils.ffi 译者署名 torch.utils.ffi torch . utils . ffi . create_extension ( name , headers , sources , verbose = True , with_cuda = False , package = False , relative_t...
