Slim Partial with Yield - 腾讯云开发者社区

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python yield、yield f

生成器的调用方可以使用 .send(...)方法发送数据，发送的数据会成为yield表达式的值。因此，生成器可以作为协程使用。从句法上看，生成器与协程都是包含yield关键字的函数。...但是，在协程中，yield通常出现在表达式的右边（* = yield *），可以产出值也可以不产出（yield关键字后边没有表达式，产出None）。...如上图示例所示，协程中产出的值会返回给调用方，同时，通过yield将调用方传入的参数赋值给yield表达式左边的变量，并推动协程继续执行。...yield from yield from是全新的语言结构，多用于嵌套生成器。...理解yield from首先要理解三个概念：调用方：指委派生成器的客户端代码委派生成器：包含yield from 表达式的生成器函数子生成器：从yield from表达式中<iterable

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关于yield和yield from

一.简单示例 def yield_func(): for _ in range(2): yield "12" def yield_from_func(): for..._ in range(2): yield from '12' for a in yield_func(): print(a) for a in yield_from_func...(): print(a) ''' 12 12 1 2 1 2 ''' 很明显就能看出来yield from就是把迭代器再进行一次迭代器生成可以想象成[12,12]变成[1,2,1,2

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slim.flatten()

def flatten(inputs, outputs_collections=None, scope=None): """Flattens the inpu...

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slim.learning.train()

slim.learning.train(train_op, logdir, train_step_fn=train_step, train_step_kwargs=

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Delta 实现Partial Merge

Partial Merge是我根据实际场景发明的一个词汇。目前官方版本应该不支持。...Partial Merge 定义所谓Partial Merge 是指，假设我们有a,b,c,d 四个字段，现在来了一千条记录，每条记录只会包含这四个字段的一个或者多个，并且，每条记录包含的字段都不一样

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slim.softmax()

对n维logit张量的第n维执行softmax。对于二维logits，这可以归结为tf.n .softmax。第n个维度需要具有指定数量的元素(类的数量)。

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ppcor: 计算partial和semi-partial (part) correlations

partial correlations和semi-partial (part)correlations适用于研究消除其他变量的前提下两变量的相关性。...具体来说： partial correlations是指在消除了其他所有随机变量影响的条件下，考察两变量之间的相关性。...semi-partial (part) correlations是指在消除了其他变量对两变量部分影响的条件下(如只消除对其中一个变量的影响)，考察两变量之间的相关性。...已有一些包可以做partial correlations，如： space, parcor包; corpcor的cor2pcor()函数； Rcmdr的partial.cor()函数； qp 包可计算q...阶的偏相关系数； GeneNet的ggm.estimate.pcor()函数可用于高斯函数； PCIT 可用于信息论；但是他们都没有提供相关系数显著性水平的P值和统计量，且没有包可以做semi-partial

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TypeScript高级类型-Partial

TypeScript高级类型-Partial 预备知识： TypeScript类型系统接口泛型先来看一下 Partial 类型的定义 /** * Make all properties...in T optional */ type Partial = { [P in keyof T]?...: string | undefined; } 那么 Partial 是如何实现类型转化的呢？...到此我们解决遇到的所有问题，只需要逐步代入到 Partial 类型定义中即可。...在每一个小步骤中遇到不懂的，可以结合最后的结果进行比对（比如本文中 Partial 的类型定义），发现问题点在哪里，然后针对性查证并解决。

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Slim读取TFrecord文件

2、使用Slim读取TFrecord文件的步骤1、设置解码器，一般设置为decoder=slim.tfexample_decoder.TFExampleDecoder(),同时要指定其keys_to_features...2、定义数据集类，一般为dataset=slim.dataset.Dataset()：它把datasource、reader、decoder、num_samples等参数封装好。...3、定义数据集的数据提供者类，一般为provider=slim.dataset_data_provider.DatasetDataProvider()，需要传入的参数：dataset, num_readers...#coding=utf-8import tensorflow as tfimport numpy as npimport osfrom PIL import Image slim = tf.contrib.slim...由slim完成 items_to_handlers = { 'image': slim.tfexample_decoder.Image(image_key='image

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PostgreSQL Partial Index

说起「Partial Index」，估计很多人没听说过。在 PostgreSQL 中，它的含义是指：通过查询条件索引选定的行，而不是所有的行。...下面看看在 PostgreSQL 中如何利用 Partial Index 来搞定：先看看没有使用 Partial Index 时查询的效果： sql> CREATE INDEX created_at...on questions (created_at); 没有使用 Partial Index 再看看使用 Partial Index 时查询的效果： sql> CREATE INDEX partial_index...on questions (created_at) WHERE answer_count > 10; 使用 Partial Index 对比前后两次查询可以发现，在没有使用 Partial...Index 的时候，只能先通过索引拿到结果，然后再通过 Filter 过滤另一个条件；而在使用 Partial Index 的时候，可以直接通过 Partial Index 拿到结果，无需二次过滤，在本例中查询效率有百倍提升

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FastAPI（34）- Dependencies with yield 依赖项中使用 yield

背景 FastAPI 支持在依赖项返回后执行一些额外的步骤但需要用 yield 代替 return 来达到这一目的版本要求为了达到上述效果，需要使用 Python 3.7+ 或者在 Python...3.6 中安装 backports pip install async-exit-stack async-generator 注意确保依赖项中只使用一次 yield 模拟操作数据库的栗子 Python...db 　　# 响应传递后执行 yield 后面的代码 finally: # 确保后面的代码一定会执行 # 3、用完之后再关闭 db.close() yield...在数据库场景的作用如果还是用 return，在返回数据库连接对象之后，就无法执行关闭数据库连接对象的操作了，最终导致数据库连接池爆满这个时候 yield 的作用就出来了，执行完 yield 之后，...之后抛出异常并不会被异常捕捉程序处理，所以还是返回正常的响应内容只有在 yield 之前抛出异常，异常捕捉程序才能处理成功，并返回报错响应给客户端

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python yield

5、yield 是一个类似 return 的关键字，迭代一次遇到yield时就返回yield后面(右边)的值。重点是：下一次迭代时，从上一次迭代遇到的yield后面的代码(下一行)开始执行。...8、send(msg)与next()的区别在于send可以传递参数给yield表达式，这时传递的参数会作为yield表达式的值，而yield的参数是返回给调用者的值。...——换句话说，就是send可以强行修改上一个yield表达式值。比如函数中有一个yield赋值，a = yield 5，第一次迭代到这里会返回5，a还没有赋值。...yield后面表达式的值，其实就是当前迭代中yield后面的参数。...理解的关键在于：下次迭代时，代码从yield的下一跳语句开始执行。 yield from python yield from 语法 yield from 是 Python3.3 后新加的语言结构。

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HDU-5534-Partial Tree

该文章是一个关于ACM模板的算法题解。首先，文章定义了变量和数据结构。然后，它使用动态规划算法来解决题目，并输出结果。

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Python 偏函数【partial 应用】

偏函数是将所要承载的函数作为partial()函数的第一个参数，原函数的各个参数依次作为partial()函数后续的参数，除非使用关键字参数。...由于之前看到的例子一般选择加法或乘法来讲解，无法体会偏函数参数的位置问题，容易给人造成 partial 的第二个参数也是原函数的第二个参数的假象，所以我在这里选择 mod 来讲解。

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python：yield总结

那么一个 yield 表达式可以这样写： x = yield i y = x + (yield x) 我们可以把 yield 想象成下面的伪代码： x = yield i ==> put(i); x =...wait_and_get() 可以看到，可以理解为先是一个 put(i)，这个 i 就是 yield 表达式后面的参数，如果 yield 没有参数，则表示 None。...看一个例子： >>> def g(): print 'step 1' x = yield 'hello' print 'step 2','x = ',x y = 5 + (yield x...‘hello’ 就停住了，并且返回了 yield 后面的 ‘hello’。...以至于 shhgs 感觉到在 2.5 中 yield 比 with 的意义要大。希望大家一同体会。不过说实在的，yield 的东西的确有些难于理解，要仔细体会才行。

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slim.l2_regularizer()

返回一个函数，该函数可用于对权重应用L2正则化。较小的L2值有助于防止训练数据过度拟合。

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TensorFlow-Slim 简介【转载】

TF-Slim 是 TensorFlow 中一个用来构建、训练、评估复杂模型的轻量化库。TF-Slim 模块可以和 TensorFlow 中其它API混合使用。...例如：与上面的代码对应的 Slim 版的代码： input = ... net = slim.conv2d(input, 128, [3, 3], scope='conv1_1') slim.repeat...： net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 256, [3, 3], scope='conv3') net = slim.max_pool2d(net, [2, 2...： net = slim.stack(net, slim.fully_connected, [32, 64, 128], scope='fc') 在这个例子中，slim.stack 调用 slim.fully_connected...(net, 64, [1, 1], scope='core/core_4') 可以用slim.stack 简写做： net = slim.stack(net, slim.conv2d, [(32, [3

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slim.arg_scope()

current_scope = list_ops_or_scope.copy() try: _get_arg_stack().append(current_scope) yield...else: current_scope[key] = kwargs.copy() _get_arg_stack().append(current_scope) yield...返回值：yield:current_scope是{op: {arg: value}}的字典可能产生的异常：TypeError: if list_ops is not a list or a tuple.ValueError

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slim.fully_connected()

def fully_connected(inputs, num_outputs, a...

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Scala之偏函数Partial Function

正式认识偏函数Partial Function 如同在一开始的例子中那样，我们手动实现了一个与case i:Int=>i+1 等价的那个匿名函数(i:Int)=>i+1 ,那么在上面的collect...case x :: y :: _ => y } In fact, such an expression gets ranslated by the Scala compiler to a partial

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python yield、yield f

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python yield

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Python 偏函数【partial 应用】

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slim.arg_scope()

slim.fully_connected()

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