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    初学python,调用固定参,不固定参

    函数调用时的参数传递方式:(调用函数) 传递方式有以下四种: 位置传参 序列传参 关键字传参 字典关键字传参 ----------------------------------------------...关键字传参是指传参时,按形参的名称给形参赋值 实参和形参按形参名进行匹配(可以不按位置顺序进行匹配) 实例: # 关键字传参 myfun1(c = 33, b = 22,...缺省参数必须自右至左依次存在,如果一个参数有缺省参数,则其右侧的所有参数都必须有缺省参数 如:def test_fn(a, b = 10, c): # 是错的 (2)缺省参数可以有0...具体的不同用法有不同的效果,如下: 1、不定形参传入元组。 getInfos('msg',('aa','bb') ) 输出: ('aa', 'bb') 2、不定形参传入带星元组。...这种函数定义时,第一个有默认值的参数后的每一个参数都必须提供默认值。传参时,可以直接传参,也可以以“默认值参数名=value”的形式传参。 单星号函数参数。单星号函数参数接收的参数组成一个元组。

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    python中函数的序列传参,列表拆解传参、字典拆解传参

    知识回顾: 可变参数 应用场景:在不确定函数参数到底有多少个的时候,使用可变参数。使用符号星号* 混合运用场景:根据可变参数在自定义函数中的不同的位置来做不同情况的调用。很有可能要结合关键字参数。...二、函数的字典传参 类似于列表拆解传参,只不过在传入的参数前面加上两个*,也即使说使用双星号** 举例: dic1={"name":"老刘","work":"程序员","微信公众号":"编程创造城市"}...三、知识总结: 函数的序列传参 1.列表的拆解传参,可以使用*,也可以省略,具体要看传入的参数的数量作为本质条件。...2.掌握字典的拆解传参,使用**,具体使用方法类似于列表 本节源代码 #对比可变参数与列表传参的区别 #可变参数的情况 # def P(*s1): # for v in s1: #...引用、作用范围、函数文档 python中函数概述,函数是什么,有什么用 python中字典中的赋值技巧,update批量更新、比较setdefault方法与等于赋值 python中字典中的删除,pop

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    C++函数定义 | 输出有参无参

    C++无参函数的定义 函上一节小林已经讲过,从函数形式来看,函数分为无参函数和有参函数,那么他们有什么不同呢?...定义无参函数的一般形式为 类型标识符 函数名([void])//注意void可以省略不写 {   声明部分   语句 } C++有参函数的定义 有参函数,顾名思义,有参数的函数,和无参函数相比,有参函数多了参数...,定义如下所示 类型标识符 函数名(形式参数表列) {   声明部分   语句 } 学习了无参函数和有参函数的不同,接下来看一个例子巩固下知识点 经典案例:C++实现无参数和有参数函数,并输出相应文字描述...有参函数"<<endl; }  int main() {   PrintSpace();//调用无参函数    cout<<"----------------"<<endl;//分隔符    ...PrintFace(3);//调用有参函数    return 0;//函数返回值为0  } 执行本程序之后,会输出 我是无参函数 ---------------- 3 我是有参函数 --------

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    Java项目如何优雅的传参

    1.直接传参 不宜直接传参,传参数量不宜过多 @RestController @RequestMapping("/index") public class IndexController {...此处省略 } 虽然解决了直接传参的问题,但是又引入新的缺陷。...而且其中if 写了这么多,典型的代码中具有“坏味道”的特征 我们可以如何修改它呢 这里可以用到Java8的一个新特性Optional 类。...Optional 类主要解决的问题是臭名昭著的空指针异常(NullPointerException) —— 每个 Java 程序员都非常了解的异常。...3.充血模型 这样是不是认为传参已经很完美了,但是其实还有还可以完善,针对以上的例子,如果限定文章id号必须为十位,而且只能是有字母打头,内容为数字字母怎么实现呢 @ApiModel(value = "

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    【调参经验】图像分类模型的调参经验前言调参经验与我交流

    前言 用深度学习做图像分类任务也有近一年时间了,从最初模型的准确率只有60%到后来调到有80%,再到最后的90%+的准确率,摸索中踩了很多坑,也总结出了一些经验。...调参经验 模型选择 通常我会使用一个简单的CNN模型(这个模型一般包含5个卷积层)将数据扔进去训练跑出一个baseline,这一步工作主要是为了验证数据集的质量。...超参数的选择 调参是项技术活,调得好CVPR,调不好下海搬砖。...他们还使用了有监督的数据增强的方法,有兴趣的同学可以研究一下。 ?...有监督的数据增强方法.png 数据不平衡的处理 如果训练数据中各类样本数目差距较大,很有可能会导致部分类别的准确率很低,从根本上解决样本不平衡的问题就是要把样本变平衡。

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