前向引用筆記
# 用例一 #缺少調用的函數會報錯 # def foo(): # print("from foo") # bar() # # foo() # 用例二 # def bar(): # print("from bar") # def foo(): # print("from foo") # bar() # # foo() # 用例三 # def foo(): # print("from foo") # bar() # def bar(): # print("from bar") # # foo() # 用例四 # 會報錯 第1步# def foo(): 第2步 # print("from foo") 第3步 # bar() 第4步 報錯之前沒有bar()這個函數 # foo() 第1步 # def bar(): # print("from bar")
前向引用筆記
相關推薦
前向引用筆記
rom AS 缺少 報錯 clas print 前向引用 col pre # 用例一 #缺少調用的函數會報錯 # def foo(): # print("from foo") # bar() # # foo() # 用例二 # def bar(): #
前向引用
rac recent har 函數調用 file back 前向引用 lin error: 函數定義 在 函數調用 之前 而函數定義的順序無關緊要 就如同變量的定義一般 a = 1 b = 2 #兩者沒什麽不同 b = 2 a = 1 例 def bbb()
非法前向引用
private Runnable dbThread = new Runnable() { @Override public void run() { } public Runnable updateStockRun = () -> { executorServ
2018.12.12——前向引用、遞迴
一、前向引用=風溼理論:定義一個函式相當於給一個變數賦值,且存放於記憶體之中,隨時準備呼叫。 二、遞迴: 例子: import time person_list=['alex','wupeiqi','yuanhao','linhaifeng','zsc'] def ask_way(person_l
C++ 前向引用宣告
類應該先宣告,後使用如果需要在某個類的宣告之前,引用該類,則應進行前向引用宣告前向引用宣告只為程式引用一個識別符號,但具體宣告在其他地方例:class B; //前向引用宣告 class A { pu
算法筆記--圖的存儲之鏈式前向星
算法筆記 div soft 鏈式前向星 target href 圖的存儲 blank 所有 鏈式前向星 這個博客寫的不錯:http://www.cnblogs.com/Tovi/p/6194786.html 模板: ①add_edge void add_e
tensorflow學習筆記(1)-基本語法和前向傳播
pla oba -a 訓練 style lac 好的 ini 神經元 tensorflow學習筆記(1) (1)tf中的圖 圖中就是一個計算圖,一個計算過程。
【C++學習筆記】 鏈式前向星
strong align 出發 max 當前 ret return clu ali 鏈式前向星是一種常見的儲存圖的方式(是前向星存圖法的優化版本),支持增邊和查詢,但不支持刪邊(如果想要刪除指定的邊建議用鄰接矩陣)。 儲存方式 首先定義數組 head[ i ] 來
TensorFlow筆記-04-神經網絡的實現過程,前向傳播
com 描述 矩陣相乘 ons === nor 技術分享 轉載 .html TensorFlow筆記-04-神經網絡的實現過程 基於TensorFlow的NN:用張量表示數據,用計算圖搭建神經網絡,用會話執行計算圖,優化線上的權重(參數),得到模型 張量(tensor):
「學習筆記」鏈式前向星
鏈式前向星 圖的儲存一般有兩種:鄰接矩陣、前向星。 若圖是稀疏圖,邊很少,開二維陣列a[][]很浪費; 若點很多(如10000個點)a[10000][10000]又會爆.只能用前向星做. 前向星的效率不是很高,優化後為鏈式前向星,直接介紹鏈式前向星。  
樹、簡單圖的儲存方法——鄰接矩陣 鄰接表 和 鏈式前向星 學習筆記
ps:樹是一種特殊的圖,樹有自己特殊的儲存方式,圖的儲存方式都能應用於樹。 對於圖、樹來講,一般給出一個n表是有n個節點(標號1~n)m個二元組(a,b)表示ab之間有一條邊。這樣就能確定一個圖。 對於樹來講沒有環,所以m=n-1 part one、鄰接矩陣 鄰接矩陣
Tensorflow學習筆記三---前向傳播
前向傳播 目的:搭建模型,實現推理 一些重要的概念 引數 上圖中的w(權重)即為引數,一般隨機賦給初值 計算 對於這麼一個神經元,y的值為 y=x1w1+x2w2
機器學習筆記(十四)——HMM估計問題和前向後向演算法
一、隱馬爾科夫鏈的第一個基本問題 估計問題:給定一個觀察序列O=O1O2…OT和模型u=(A,B,π),如何快速地計算出給定模型u情況下,觀察序列O的概率, 即P(O|u)? 二、求解觀察序列的概率 其實,求解這個問題就是一個解碼問題。
前向糾錯碼(FEC)的RTP荷載格式
redundant 概念 連接 方法 編碼方式 表示 pmap cut ecan http://www.rosoo.net/a/201110/15146.html本文檔規定了一般性的前向糾錯的媒體數據流的RTP打包格式。這種格式針對基於異或操作的FEC算法進行了特殊設計,它
隱馬爾科夫模型HMM(二)前向後向算法評估觀察序列概率
流程 來看 遞推 limits its 可能 基本 通過 如何 隱馬爾科夫模型HMM(一)HMM模型 隱馬爾科夫模型HMM(二)前向後向算法評估觀察序列概率 隱馬爾科夫模型HMM(三)鮑姆-韋爾奇算法求解HMM參數(TODO) 隱馬爾科夫模型
UESTC30-最短路-Floyd最短路、spfa+鏈式前向星建圖
ring 輸入 sam -m 努力 成都 edge 輸出 工作 最短路 Time Limit: 3000/1000MS (Java/Others) Memory Limit: 65535/65535KB (Java/Others) 在每年的校賽裏,所有進入決
鏈式前向星
前向星 span 鏈式前向星 pan ont 學會 family style mil 鏈式前向星 鏈式前向星 鏈式前向星 重要的事情說三遍 明天不學會鏈式前向星我絕食三天鏈式前向星
淺談前向星
net inf 存在 then 停止 換上 sizeof col idt 現在才搞懂前向星的遍歷,原來是要從後往前的!之後的一切都是以此為基礎的。 1.前向星的遍歷 看到有一篇blog寫的不錯:http://blog.csdn.net/acdreamers/article/
深度理解鏈式前向星——轉載自ACdreamer
show padding dream idt 特殊 邊集數組 == 影響 mbo // ‘ + obj.name + " "; html += ‘ ‘; html
HMM條件下的 前向算法 和 維特比解碼
popu max trac ble -s 序列 最大 可能 content 一、隱馬爾科夫HMM如果: 有且僅僅有3種天氣:0晴天。1陰天。2雨天 各種天氣間的隔天轉化概率mp: mp[3][3] 晴天 陰天 雨天