python文本 字符與字符值轉(zhuǎn)換場景：將字符轉(zhuǎn)換成 ascii 或者 unicode 編碼在轉(zhuǎn)換過程中，注意使用 ord 和 chr 方法 >>> print(ord('a')) 97 >>> print(chr(97)) a >>> 有時候需要反轉(zhuǎn)過來使用： >...
http://www.o2fo.com/python/cpa61tbz.htmlpython 文本 去掉字符串前后空格場景：去掉字符串前后空格可以使用 strip，lstrip，rstrip 方法 >>> a="abc".center (30) >>> a ' abc ' >>> b=a.lstrip () >>> b 'abc ...
http://www.o2fo.com/python/hvbz1tch.htmlpython文本 拼接、合并字符串場景：拼接、合并字符串在這個場景中，我們首先想到的當(dāng)然是使用 + 或者 += 將兩個字符串連接起來 >>> a='a' >>> b='b' >>> c=a+b >>> c 'ab' >>> ...
http://www.o2fo.com/python/1i8w1tci.html```python int() #定義整數(shù) float() #定義浮點數(shù) str() #定義字符串 ```
http://www.o2fo.com/zhangzexiang/zhangzexiang-zvo227n2.html...List 資料型態(tài)可以用來表示或處理排列在一起的資料，在 Python 里是使用中括號（ [ 及 ] ）包起來表示，而 List 里的資料可以是任何資料型態(tài)：a = [1, 3, 'abc', 7, "xyz"] print a[3] 在上面的例子，我們產(chǎn)生了一個 List 資料，然后印出這...
http://www.o2fo.com/using_python/using_python-91xj27qs.html注意：接受Tensor參數(shù)的函數(shù)也可以接受被 tf.convert_to_tensor 接受的任何內(nèi)容。腳本語言運算符TensorFlow 提供允許您將 python/numpy 函數(shù)包裝為 TensorFlow 運算符。tf.py_func
http://www.o2fo.com/tensorflow_python/tensorflow_python-2u1x2c6h.htmlPython 內(nèi)置函數(shù) 內(nèi)置函數(shù) abs() divmod() input() open() staticmethod() all() enumerate() int() ord() str() any() eval() isinstance() pow() sum() basestring() execfile() issubclass() print() super() bin() file() iter() property() tuple() bool() filter() len() range() type() bytearray() float()...
http://www.o2fo.com/python/python-built-in-functions.htmlpython 實現(xiàn)9*9口訣表 print("乘法口訣表") print("="*40) for i in range(1,9): for j in range(1,i+1): res = j * i print(j,"*",i,"=",res,end=" ") print("") print("="*40)
http://www.o2fo.com/foxstudio_python/foxstudio_python-wvl4345u.html現(xiàn)在來看看 Python 的以下重要特性 - - 它支持功能和結(jié)構(gòu)化編程方法以及 OOP。 - 它可以用作腳本語言，或者可以編譯為用于構(gòu)建大型應(yīng)用程序的字節(jié)碼。 - 它提供非常高級的動態(tài)數(shù)據(jù)類型并支持動態(tài)類型檢查。 - 它支持自動垃圾...
http://www.o2fo.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence-kv623cay.html...建強(qiáng)化學(xué)習(xí)代理，我們將使用如下所示的 OpenAI Gym 包 - ```python import gym env = gym.make('CartPole-v0') for _ in range(20): observation = env.reset() for i in range(100): env.render() print(observation) action = env.action_space.sample() observation, reward, done, info = env.step(...
http://www.o2fo.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence-pl1y3cdc.html抱歉，暫時沒有相關(guān)的微課
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