在TensorFlow中所有的数据都通过张量的形式表示,从功能上看张量可以被简单的理解为多维数据,其中零阶张量表示标量(一个数),第一阶张量为向量(一个一维数组),第n阶向量可以理解为一个n维数组. 但是TensorFlow中实现并不是直接采用数组的形式,它只是对TensorFlow中运算结果的引用.在张量中并没有保存真正的数字,它保存的是如何得到这些数字的计算过程. import tensorflow as tf # tf.constant是一个计算,这个计算的结果是一个张量保存在变量a中 a
1.默认属性 VB6.0有默认属性的特性.当没有给对象指定具体的属性时,"默认属性"是VB6.0将使用的属性.在某些情形下,省略常用属性名,使代码更为精简. 因为CommandButton的默认属性是Value,所以下面两句代码是等价的: Sub Test() Debug.Print UserForm1.CommandButton1 '输出Falue Dim a a = UserForm1.CommandButton1 Debug.Print a '输出False End Sub 而从
spring data mongodb中,如果对象中的属性不想加入到数据库字段中,可加@Transient注解,声明为透明属性 spring data mongodb 官网帮助文档 http://www.boyunjian.com/javadoc/org.springframework.data/spring-data-mongodb/1.2.3.RELEASE/_/org/springframework/data/mongodb/core/query/Criteria.html#all(jav
前言 对于学习NumPy(Numeric Python),首先得明确一点是:Numpy 是用来处理矩阵数组的. shape 属性 对于shape函数,官方文档是这么说明: the dimensions of the array. This is a tuple of integers indicating the size of the array in each dimension. 直译:数组的维度.这是一个整数的元组,元组中的每一个元素对应着每一维度的大小(size). 再直译一点理解就是