Python学习的必备法宝,随查随用,太方便了吧!

 大多数的cheatsheet都是简单的语法规则列表,如果你手头有一份cheatsheet会让你的工作效率大大提升。

近日,有一叫Python-cheatsheet项目在Hacker News、Reddit、Github等网站上成功引起了广大程序员的注意。

Python-cheatsheet是一份超全的Python速查表,最大的特点就是你无需安装和配置,在线就能使用,内容十分全面

Python资源共享群:484031800

 

 

 

 

目前,python-cheatsheet已经过在Github上获得 7885 个Star, 1572 个Fork(Github地址: https://github.com/gto76/python-cheatsheet )

 

 

 

 

 

清单的开头就对这份内容进行一个梳理,可以看出内容涵盖: 容器、类型、语法、系统、数据、库,以及Advanced Python等。 你只要点击相关知识点,就会跳转到相关的详情页,下面以Main和List为例

Main

if __name__ == '__main__': # Runs main() if file wasn't imported. main() List

<list> = <list>[from_inclusive : to_exclusive : ±step_size]
<list>.append(<el>)            # Or: <list> += [<el>]
<list>.extend(<collection>)    # Or: <list> += <collection>
<list>.sort()
<list>.reverse()
<list> = sorted(<collection>)
<iter> = reversed(<list>)
sum_of_elements  = sum(<collection>)
elementwise_sum  = [sum(pair) for pair in zip(list_a, list_b)]
sorted_by_second = sorted(<collection>, key=lambda el: el[1])
sorted_by_both   = sorted(<collection>, key=lambda el: (el[1], el[0]))
flatter_list     = list(itertools.chain.from_iterable(<list>))
product_of_elems = functools.reduce(lambda out, x: out * x, <collection>)
list_of_chars    = list(<str>)
index = <list>.index(<el>)     # Returns index of first occurrence or raises ValueError.
<list>.insert(index, <el>)     # Inserts item at index and moves the rest to the right.
<el> = <list>.pop([index])     # Removes and returns item at index or from the end.
<list>.remove(<el>)            # Removes first occurrence of item or raises ValueError.
<list>.clear()                 # Removes all items. Also works on dict and set.

整份文档基本都是代码,只有个别内容会添加一些简短的文字说明,对于用法创建者为了减少使用者的负担,只给了最常见的用法,用最简洁的方式给你最需要的用法

如果你不想在线使用该文档,你也可以下载文本,下载地址: https://raw.githubusercontent.com/gto76/python-cheatsheet/master/README.md

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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