为什么我的不一样,随便怎样调整都没用。想知道哪个环节出问题了
class MySingleton: __obj = None __init_flag = True def __new__(cls, *args, **kwargs): if cls.__obj == None: cls.__obj = object.__new__(cls) return cls.__obj def __init__(self,name): if MySingleton.__init_flag: print("init....") self.name = name MySingleton.__init_flag = False a = MySingleton("aa") print(a) b = MySingleton("bb") print(b)
老师,因为__init__第二次初始化对象失败,才会新建一个对象吗?
<table align="center" width="800" height="800"> <tr align="center" bgcolor="pink"> <td rowspan="2">洒店</td> <td>海外酒店</td> <td>团购</td> </tr> <tr align="center" bgcolor="pink"> <td>特价酒店</td> <td>民宿/客栈</td> </tr> <tr align="center" bgcolor="blue"> <td rowspan="2">机票</td> <td>火车票检票</td> <td>汽车票/船票</td> </tr> <tr align="center" bgcolor="blue"> <td>特价机票</td> <td>专车租车</td> </tr> <tr align="center" bgcolor="gree"> <td rowspan="2">旅游</td> <td>目的地攻略</td> <td>邮轮旅游</td> </tr> <tr align="center" bgcolor="gree"> <td>周边游</td> <td>定制旅行</td> </tr> <tr align="center" bgcolor="yelleow"> <td>景点玩乐</td> <td>美食林</td> <td>购物外汇</td> </tr> <tr align="center" bgcolor="yelleow"> <td>礼品卡</td> <td>WIFI 电话</td> <td>保险签证</td> </tr> </table>
class Person:
def __del__(self):
print("销毁对象:{0}".format(self))
p1 = Person()
p2 = Person()
del p2
print("程序结束")
老师,要整个程序运行完了,才会调用__del__方法,进行销毁吗?就是说,在__del__方法后面还有一些方法,我会先把后面的方法执行完了,再调用析构方法吗?
老师,我这个code改成301之后为什么检查里显示的是200呢
老师你好,我的06文档已经给我删除了,为什么运行07的时候还是提示06的错误。
#conding="utf-8" from multiprocessing.context import Process from multiprocessing.queues import Queue from time import sleep class MyProcess(Process): def __init__(self,name,mq): Process.__init__(self) self.name=name self.mq=mq def run(self): print(f"Process:{self.name},start") print(f"get Data:{self.mq.get()}") sleep(3) print(f"Process:{self.name},end") if __name__ == '__main__': mq = Queue() mq.put("1") mq.put("2") mq.put("3") #进程列表 t_list = [] #创建进程 # t1=MyProcess("t1") # t2=MyProcess("t2") # t3=MyProcess("t3") # t1.start() # t2.start() # t3.start() #使用for循环 for i in range(3): t = MyProcess(f"t{i}",mq) t_list.append(t) t.start()
老师麻烦你帮我看一下
def add(a,b,c):
'''完成三个数的加法,并返回他们的和'''
sum = a+b+c
print("{0}、{1}、{2}三个数的和是:{3}".format(a,b,c,sum))
return sum
add(10,20,30)
add(30,40,50)
老师,上面代码的return返回值,我们并没有使用到吗?它返回给谁啊?
C:\WINDOWS\system32>ruby -v
ruby 3.1.2p20 (2022-04-12 revision 4491bb740a) [x64-mingw-ucrt]
C:\WINDOWS\system32>gem sources --add https://gems.ruby-china.com/ --remove https://rubygems.org/
Error fetching https://gems.ruby-china.com/:
server did not return a valid file (https://gems.ruby-china.com/specs.4.8.gz)
C:\WINDOWS\system32>
老师 这个报错怎么解决啊
turtle math x1,y1 =,x2,y2 =,-x3,y3 =-,-x4,y4 =-,turtle.penup() turtle.goto(x1,y1) turtle.pendown() turtle.goto(x2,y2) turtle.goto(x3,y3) turtle.goto(x4,y4) distance =math.sqrt(x1-x4)**+(y1-y4)**turtle.write(distance) turtle.done()
time b=(time.time()) (b) totalMinutes=b//(totalMinutes) totaDays=totalMinutes//(*) totalYears=totaDays//(totalYears)
老师 选择某个维度作为条件如何理解?是先选择分裂特征,在选择分裂特征之后,在确定分裂条件吗?还是同时进行呢?
import time class Decorater(): __cache = {} def __init__(self,func): self.func = func def __call__(self, *args, **kwargs): if self.func.__name__ in Decorater.__cache: return Decorater.__cache[self.func.__name__] else: result = self.func(*args,**kwargs) Decorater.__cache[self.func.__name__] = result return result def costtime(func): def infunc(*args,**kwargs): start = time.time() result = func(*args,**kwargs) end = time.time() print(f"{end-start}") return end-start return infunc @costtime @Decorater def long_time(): print("start") time.sleep(4) print("end") return 999 if __name__ == "__main__": r1 = long_time() r2 = long_time() print(r1) print(r2)
请问老师,这里我输出的结果没有返回值999是什么原因啊
老师可以解释一下什么是解释型语言,什么是编译型语言吗。本质区别是什么?
请问老师,对于一元线性回归的最大似然估计可不可以理解为:
模型的组测输出公式为y^= wx + b, 和真实值的误差是e,所以真实值y和预测值y^之间的关系可以定为:
y = y^ +e = wx +b +e。 所以当误差e最小时所对应的w和b就是我们需要的模型最佳参数。
因为e是符合正态分布,那么y也是符合正态分布的。所以y可以写成关于w和b的符合正态分布的概率密度公式。其中均值是wx + b,方差是一个常熟。那么对于一个样本,当这个概率密度最大的时候也就是wx + b越接近y的时候,我们模型的预测是最准确的,得到真实值的概率是最大的。此时所对应的w参数wb就是我们需要的模型参数。
因为我们所有样本都满足独立分布,所以总概率就可以写成所有样本的上述概率密度的累乘,我们只要最大化这个累乘后的概率密度,就可以找到对于所有数据样本来说最接近真实y概率的对应参数wb从而得到一个拟合不错的线性模型。
之后两边同取对数之后,因为以e为底的对数函数是单调递增的,所以最大化似然函数等同于最大化这个对数函数。因为化简后有一个常数项和一个有负号的关于wb的一项,那么问题就变成了最小化去掉负号的带有wb的这一项函数,从而就推导出来了我们的mse损失函数。
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