项目地址：nanoGPT作者是OpenAI的元老人物AndrejKarpathy，以非常通俗易懂的方式将LLM的pre-train娓娓道来，YouTube上也有对应的视频：Let'sbuildGPT:fromscratch,incode,spelledout.其中高赞回复是这样的，总结非常精辟：justforfun,droppingonYouTubethebesti

引言在当今的科技时代，Python作为一种功能强大且广泛应用的编程语言，在数据处理、人工智能、网络爬虫等诸多领域发挥着不可替代的作用。迭代器作为Python中的一个重要概念，对于高效处理数据、优化算法等有着极大的意义。它能够以一种简洁而有效的方式遍历数据结构，无论是大型数

 

目录一、可迭代对象Iterable1.1可迭代对象的条件1.2for循环工作原理1.3isinstance()二、迭代器 Iterator2.1 __iter__() 和 __next__()2.2 可迭代对象&迭代器2.2.1定义与特性2.2.2 关系与转换2.2.3应用场景三、迭代器协议（了解即可）四、自定义迭代器类

目录0上节课回顾0.1闭包函数0.2装饰器1迭代器2三元表达式和列表推导式2.1三元表达式（三目表达式）2.2列表推导式3字典生成式4生成器4.1yield关键字5递归0上节课回顾0.1闭包函数函数内部的变量无法被全局的相同名字的变量修改，局部变量和全局变量不是同一种东西deff1

MyDelegate.h#pragmaonce#include<typeinfo.h>#include<list>#include<vector>namespaceDelegate{ //IDelegate提供接口的基类 template<typenameReturnType,typename...ParamType> classIDelegate { public: IDelegate(){}

一、手动实现softmax回归#手动实现softmax回归#%matplotlibinlineimporttorchfromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplotaspltfromIPythonimportdisplay#参数初始化：batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batc

一、多层感知机手动实现#多层感知机的手动实现%matplotlibinlineimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)num_inputs,num_outputs,num_first_hiddens=

目录1.模（mú）板template（掌握）1.1概念1.2函数模板1.3类模板2.容器2.1STL标准模板库（熟悉）2.2容器的概念（掌握）2.3顺序容器2.3.1array（C++11）（熟悉）2.3.4deque（掌握）2.4关联容器（掌握）2.5迭代器iterator（掌握）  本章节主要讲解泛型编程，泛型编程（GenericProg

实现方式一：手动实现#Fashion-MNIST分类importtorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2lfromIPythonimportdisplayimportmatplotlib.pyplotaspltfromdynamic_plot_loss_accimportD

一、什么是迭代器  迭代器指的是迭代取值的工具，迭代是一个重复的过程，每次重复都是基于上一次的结果而继续的，单纯的重复并不是重复。迭代器是用来迭代取值的工具，而涉及到把多个值循环取出的数据类型有：列表、字符串、元组、字典、集合、打开的文件对象等。  我们可以通过whi

参考https://blog.csdn.net/wuquan_1230/article/details/105782687在tty_init中会创建/dev/console:int__inittty_init(void){ register_sysctl_init("dev/tty",tty_table); cdev_init(&tty_cdev,&tty_fops); cdev_add(&tty_cdev,MKDEV(TTYAUX_

目录一、 模板1.函数模板2.类模板二、容器1.标准模板库STL2.概念3顺序容器3.1array数组2.3.2vector向量3.3list列表 3.4deque队列4关联容器5迭代器遍历一、 模板        模板可以让类或者函数支持一种通用类型，这种通用数据类型在实

吾日三省吾身：末日时在干什么？有没有空？可以来拯救一下吗？算法思想非常简单：就是暴力。对于数据结构题，我们有这样一种思路去维护：对于一个数列，我们把不同的数字看成不同的颜色段，然后对每个颜色段进行暴力操作，可以有效降低时间复杂度。但这种暴力是很好卡掉的，只需让颜色段尽可能多，算法

题目描述[!NOTE]总结：找出整数数组中两数之后等于目标值的两个数，然后返回其下标给定一个整数数组nums和一个整数目标值target，请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数，并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案，并且你不能使用两次相同的元素

命令式编程与功能式编程个人理解，命令式编程（Imperative）指的是编程中详细规定每一步的细节，以达到最大运行效率。功能式编程（functional）指的是以简洁的方式调用已知的函数解决问题。举个例子，做蛋糕，可以告知蛋糕师傅每一步如何做，也可以把理想的蛋糕直接描述给蛋糕师傅，而不考虑蛋糕

map#include<bits/stdc++.h>//map的基本操作如下usingnamespacestd;intmain(){//构造函数map<string,int>dict;//下标类型存储的值的类型//插入数据的三种方式dict.insert(pair<string,int>("apple",2));dict.insert(map&

Exercise2.28Writeaprocedurefringethattakesasargumentatree(representedasalist)andreturnsalistwhoseelementsarealltheleavesofthetreearrangedinleft-to-rightorder.Forexample,(definex(list(list12)(list34)))(fringex)

为什么学习迭代器如何for循环自定义实例对象classStudent:def__init__(self):self.students=[]defadd_student(self,name,age):self.students.append({"name":name,"age":age})s=Student()s.add_student('小明'

Python&C++迭代器比较内容在Python和C++中，迭代器的概念都有类似的作用，但它们的实现方式和细节上存在一些区别。下面我们将从迭代器的定义、特性以及Python和C++中的不同点来进行对比。1.什么是迭代器？迭代器是一种对象，它允许你遍历一个集合（如列表、字典、字符串等）中

算法背景粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（ParticleSwarmOptimization），缩写为PSO。粒子群优化算法是一种进化计算技术(evolutionarycomputation)，1995年由Eberhart博士和kennedy博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启

题目1513.找树左下角的值给定一个二叉树的根节点root，请找出该二叉树的最底层最左边节点的值。假设二叉树中至少有一个节点。示例1:输入:root=[2,1,3]输出:1示例2:输入:[1,2,3,4,null,5,6,null,null,7]输出:7提示:二叉树的节点个数的范围是[1,104]-