在前文中我们已经讲过STL中的适配器概念，即在底层将一个类的接口转化为另一个类的接口，并根据此设计模式模拟实现了stack与queue。本篇文章将讲解的是适配器的另一种模式——迭代器适配器（iterator adapters）之反向迭代器。
反向迭代器 1.定义: 在容器中从尾元素向首元素反向移动的迭代器 对于反向迭代器，递增和递减的含义会颠倒过来 递增一个反向迭代器会移动到前一个元素 递减一个迭代器会移动到下一个元素 注意：除了forward_list容器之外，其他容器都支持反向迭代器 2.使用反向迭代器的相关函数 rbegin() —指向容器尾元素 rend()—指向容器首元素之前一个位置 crbegin() crend() 下面两个c开头的是反向迭代器的const版本，即不能修改迭代器指向位置的值 3.反向迭代器与
在复刻STL中的list容器时，我们首次采用了类封装的方式来构建迭代器，以此实现迭代器的递增、递减和元素访问功能。然而，当我们面临实现反向迭代器的需求时，是否需要重头开始，再次进行类的封装呢？
适配器模式是 STL 中的重要组成部分，在上一篇文章中我们学习了 容器适配器 的相关知识，即 stack 与 queue，除了 容器适配器 外，还有 迭代器适配器，借助 迭代器适配器，可以轻松将各种容器中的普通迭代器转变为反向迭代器，这正是适配器的核心思想
在官方库中，反向迭代器是使用适配器封装的，即用普通的迭代器去作为适配器，然后封装出一个反向迭代器出来。
为了实现一个反向迭代器，需要创建一个新的迭代器类，该类的增加（operator++）和减少（operator--）操作符与标准迭代器的行为相反。也就是说，对于一个反向迭代器，operator++将会移动到前一个元素（_prev），而operator--将会移动到下一个元素（_next）。这意味着它将沿着相反的方向遍历列表。以下是如何定义一个ListIterator的反向版本的示例：
直接把正向迭代器的代码拷贝一份，然后名字改一下，++和- -的操作改一下就行了。 然后list里面：
C++ 中一共有四种迭代器 – iterator、const_iterator、reverse_iterator 以及 const_reverse_iterator，其中正向迭代器我们已经很熟悉了，其实反向迭代器的使用和正向迭代器几乎一样，反向迭代器的特点如下：
Redis链表是一种双端链表，每个节点包含一个指向前一个节点和后一个节点的指针。为了正确地遍历链表中的每个节点，Redis提供了链表迭代器。
3.1.如何实现可迭代对象和迭代器对象 #3.1 如何实现可迭代对象和迭代器对象 import requests from collections.abc import Iterable,Iterator class WeatherIterator(Iterator): def __init__(self,cities): self.cities = cities #从列表中迭代一个city，index就+1 self.index = 0
C++在操作容器时更加推荐使用迭代器进行操作，C++标准库为每一种标准容器都定义了一种迭代器类型同时也支持了对部分容器使用下标进行访问。
list 双向链表容器 提供了 push_back、pop_back、push_front 和 pop_front 等一系列用于操作列表元素的成员函数 , 函数原型如下 :
用于向容器插入元素，一共有三种,back_inserter,front_insert和inserter;
反向迭代仅仅当对象的大小可预先确定或者对象实现了 __reversed__() 的特殊方法时才能生效。 如果两者都不符合，那你必须先将对象转换为一个列表才行，比如：
std::set 集合容器 提供了 begin、end、rbegin 和 rend 这几个成员函数，用于 获取 迭代访问链表中的元素 的 迭代器 , 函数原型如下 :
deque 容器迭代器的类型为随机访问迭代器，deque 模板类提供了表 1 所示这些成员函数，通过调用这些函数，可以获得表示不同含义的随机访问迭代器。
序列容器以线性序列的方式存储元素。它没有对元素进行排序，元素的顺序和存储它们的顺序相同。
list中的接口比较多，此处类似，只需要掌握如何正确的使用，然后再去深入研究背后的原理，已达到可扩展的能力。以下为list中一些常见的重要接口。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法中，我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结，这里我们更进一步，对DNN的反向传播算法（Back Propagation，BP）做一个总结。 反向传播需要解决的问题 在了解DNN的反向传播算法前，我们先要知道DNN反向传播算法要解决的问题，也就是说，什么时候我们需要这个反向传播算法？ 回到我们监督学习的一般问题，假设我们有m个训练样本：
list 学习时也要学会查看文档：list 文档介绍，在实际中我们熟悉常见的接口就可以，下面我们直接开始模拟实现，在模拟实现中我们实现的是常见的接口，并且会在实现中讲解它们的使用以及注意事项。
1. 仿函数实际就是一个类，这里类实例化出来的对象叫做函数对象，下面命名空间wyn中的两个仿函数就分别是两个类，在使用时直接用类进行实例化对象，然后让对象调用()的运算符重载，这样我们看到的调用形式就非常像普通的函数调用，但实际上这里并不是函数调用，而是仿函数实例化出来的对象调用了自己的operator()重载成员函数。
强化训练：第三篇 问题来源 pythoner面试经常会问到迭代器和生成器的区别 内容 可迭代对象 迭代器：正向迭代, 反向迭代 生成器： 1. 可迭代对象/ 迭代器 for 语句对对象调用了 iter()方法, 使用next()方法 内置函数：iter()可以获取迭代器对象,使用迭代器的next()方法可以访问下一个元素 for element in [1, 2, 3]: print(element) for element in "abcdef": print(element) for
误差反向传播算法简称反向传播算法（即BP算法）。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP算法是一个迭代算法，它的基本思想为：（1）先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（即信号是前向传播的）；（2）计算每一层的误差，误差的计算过程是从最后一层向前推进的（这就是反向传播算法名字的由来）；（3）更新参数（目标是误差变小）。迭代前面两个步骤，直到满足停止准则（比如相邻两次迭代的误差的差别很小）。
由于卷积层可以有多个卷积核，各个卷积核之间的处理方式是完全相同的，为了简化算法公式的复杂度，下面推导时只针对卷积层中若干卷积核中的一个。
list的底层是双向链表结构，双向链表中每个元素存储在互不相关的独立节点中，在节点中通过指针指向其前一个元素和后一个元素。
读论文有一种原则是：本领域最经典的论文，近5年最热的论文，近1年最新的论文。按照这个原则，本文主要介绍一篇Tensorflow 经典论文 Implementation of Control Flow in TensorFlow。
#include #include #include<string.h> using namespace std; int main(){ char s[3]; while(~scanf("%s",s)){ setse; for(int i=0;i<strlen(s);i++){ se.insert(s[i]); } int flag=0; set::iterator it; for(it =se.begin();it!=se.end();it++){ if(!flag) cout<<*it,flag=1; else cout<<" "<<*it; } cout<<endl; } return 0; }
现在对应到我们的DNN模型之中，即输入层有n_in个神经元，输出层有n_out个神经元，再加上一些含有若干个神经元的隐含层。此时我们需要找到所有隐含层和输出层所对应的线性系数矩阵W、偏倚向量b，希望通
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使用集合的 reverseEach 方法进行倒序遍历 , 传入一个闭包作为参数 , 在该方法中 , 又调用了 each 方法进行遍历 , 只是传入的参数是 倒序迭代器 ;
字符串反转，这个大家平常应该时长碰到，特别是面试时，通常还有一些变种，如：判断回文。 这里列举python中的三种实现方式(切片，反向迭代，经典就地反转算法)，小说一把字符串反转。 经典算法 对于从其他语言转向python的小伙伴们，最直接的实现很大概率会是这样的 def reverse_string_classic(src): """ 字符串反转，经典算法 :param src: 源字符串 :return: 反转后字符串 """ chars = lis
链表是一种非常基础的数据结构之一,我们在日常开发种都会接触到或者是接触到相同类型的链表数据结构.所以本文会使用C#算法来实现一个简单的链表数据结构,并实现其中几个简单的api以供使用.
在深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法中，我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结，这里我们更进一步，对DNN的反向传播算法（Back Propagation，BP）做一个总结。
第 10 章 泛型算法 标签： C++Primer 学习记录 泛型算法 ---- 第 10 章 泛型算法 10.1 概述 10.2 初识泛型算法 10.3 定制操作 10.4 再探迭代器 10.5 泛型算法结构 10.6 特定容器算法 ---- 10.1 概述 泛型算法，不仅作用于标准库容器，还可以适用于内置的数组类型。 迭代器令算法不依赖于容器，但算法本身可能依赖于元素类型的操作。如 find算法需要使用元素类型的==运算符、sort算法需要使用<运算符。泛型算法本身不会执行容器的操作，它们只会运行与迭
std::string::operator[] 是 C++ 标准库中 std::string 类的一个成员函数操作符重载。它用于访问 std::string 对象中的单个字符。
昨天介绍了zip和enumerate两个用于迭代的函数。zip实现并行迭代，用于同是迭代两个序列的场景。enumerate用于迭代序列时同时获取索引和值得场景。今天介绍的两个函数reversed用于反向迭代场景，sorted用于排序后再迭代的场景。
思路很直接就想到，先把字符串拆分成一个个字符组成的数组，新建一个空字符串，然后从数组的最后一个字符往前遍历，每遍历一个都将其拼接到新字符处后面去，遍历完了就解决了。由于拼接的方式有很多，效率也各不相同，所以查了资料之后，选择了StringBuilder的方式，据说速度最快，但有线程安全的问题，而且只有JDK5支持。
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迭代对象这个概念是python里面非常核心的东西，我想跟大家分享一下，什么是可迭代对象。
【新智元导读】深度学习计算该买哪款GPU，选择哪个平台？这篇文章为你提供对比指南。 购买用于运行深度学习算法的硬件时，我们常常找不到任何有用的基准，唯一的选择是买一个GPU然后用它来测试。现在市面上性能最好的GPU几乎都来自英伟达，但其中也有很多选择：是买一个新出的TITAN X Pascal还是便宜些的TITAN X Maxwell，又或是GTX 1080？本文中我们对几个最常见的英伟达GPU以及最常用的一些深度学习算法进行了基准测试。软件方面，我们比较了最近发布的四个开源深度学习库：Tensorflow
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红黑树的基本情况我们已经在上一篇文章中学习过了，本文主要研究的是红黑树的实际应用：封装实现 set 和 map，看看如何通过一棵红黑树满足两个不同的数据结构；在正式封装之前，先要对之前的红黑树进行完善，增加必要功能
学完了vector，接下来就开始学习其他容器了。这些都是C++ STL中的比较好用的方法，让你的编程变得简单。
在芯片性能提升有限的今天，分布式训练成为了应对超大规模数据集和模型的主要方法。本文将向你介绍流行深度学习框架 PyTorch 最新版本（ v1.5）的分布式数据并行包的设计、实现和评估。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本篇是《Java版人脸跟踪三部曲》系列的第二篇，前文体验了人脸跟踪的效果，想要编码实现这样的效果，咱们需要做好设计工作，也就是本篇的任务 本篇主要包含以下内容： 核心逻辑 重要知识点：HSV、HUE 重要知识点：反向投影 重要知识点：CamShift 重要知识点：JavaCV的API支持 如何开局？ 前文的完整功能分析 异常处理 期待下一篇的实战（虎年
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