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Python内置函数及类型大全

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【实例简介】编写程序，输入两个分别包含若干整数的列表LA、LB.py 编写程序，输入两个分别包含若干整数的列表LA、LB，输出一个字典，要求用LA中的元素作为键，用LB中的元素作为值，并且最终字典中的元素数量取决于LA和LB中元素较少的列表的数量;

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计算机视觉，局部图像描述子python实现harris角点检测，特征匹配，sift特征检测和匹配，可以直接运行，内附VLFeat工具包sift，立体图像的特征提取和匹配是机器人视觉定位的核心技术，立体图像的特征点的匹配精度直接影响视觉导航定位的精度。

目录1.踩过的坑(tensorflow)2.tensorboard3.代码实现（python3.5）4.运行结果以及分析

python初学者可以通过这个例子完成python的基础内容学习

《Python进阶》是《Intermediate Python》的中译本，对Python中的装饰器与推导式等高级用法做了详细说明，适合于掌握Python基础后的进一步提高。 Python的语法相当简洁，即使是生成器、装饰器与推导式等的高级特性利用时，同样可以发挥Pyhton简单高效的优点。 Pyhton3.x与2.x版本语法存在不同的地方，《Pyhton》进阶中的例子会贴出Python3与Pyhton2两个版本的代码，比较难能可贵。 译者在翻译过程中，慢慢发现，本书作者有着科普作家的风范，能将晦涩难懂的技术以较清晰简洁的方式来呈现，深入浅出的风格在每个章节的讨论中都得到了体现：每个章节都非常精简，5分钟就能看完，例子追求简洁，精辟地展现了原理；每个章节都会通过疑问，来引导读者主动思考答案；每个章节都引导读者做延伸阅读，让有兴趣的读者能进步、可以举一反三；每个章节都是独立的，你可以挑选任意的章节开始阅读， 不受影响。

目录1.应用场景2.卷积神经网络结构  2.1 卷积（convelution）  2.2 Relu激活函数  2.3 池化（pool）  2.4 全连接（full connection）  2.5 损失函数（softmax_loss）  2.6 前向传播（forward propagation）  2.7 反向传播（backford propagation）  2.8 随机梯度下降（sgd_momentum）3.代码实现流程图以及介绍4.代码实现（python3.6）5.运行结果以及分析6.参考文献

贝叶斯-新闻分类（.ipynb）