generator 相关问题

生成器是子例程的泛化，主要用于简化迭代器的编写。生成器中的yield语句不指定要跳转到的协程，而是将值传递回父例程。

FastAPI 在将数据库函数添加到 Depends 时引发“TypeError: <generator object get_db at 0x000002B68FBDB100> 不是可调用对象”

我得到：文件“C:\PythonProjects\myProject 外部\home.py”，第 39 行，在 @router.get("/home",response_class=HTMLResponse) ... raise TypeError('{!r} 不是可调用对象'.fo...

python database postgresql generator fastapi

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为什么这个Python代码为相同的代码提供两个不同的输出或者两者都是不同的代码？

这是使用生成器函数打印斐波那契数列的Python代码。代码1： def test_fib(n): a = 0 b = 1 对于范围 (n) 内的 i：产量a a = b b = a+b #函数结束 for t in te...

python function for-loop generator yield

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数据问题“TypeError：<generator object get_db at 0x000002B68FBDB100>不是可调用对象”

我明白了文件“C:\PythonProjects\myProject 外部\home.py”，第 39 行，在 @router.get("/home",response_class=HTMLResponse) ... raise TypeError('{!r} 不是可调用对象'.for...

python database postgresql generator fastapi

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C++ 协程让生成器永不停止

您可以在以下位置查看我的示例： https://cpp.sh/?source=%2F%2F+示例+程序%0A%23include+%3Ciostream%3E%0A%23include+%3Cstring%3E%0A%0Aint+main()%0A%7B%0A+ +std%3A%3Astring+名称%3B%0A++std%3A%3Ac...

c++ generator c++-coroutine

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如何在Python中为所有素数创建一个无限生成器？

我试图用Python制作这个无限生成器：导入数学 def all_primes(): 计数 = 2 而真实：标志=真对于范围内的 x(2, int(math.sqrt(count) + 1))： ...

python generator infinite-loop

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如何将 <class 'generator'> 转换为 numpy 数组

我想以随机方式从图像中打乱像素。通过以下功能，一切都按照我想要的方式工作，但速度很慢。 def randomize_image(img): # 从 (m,n...

python numpy generator

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如何在Python中制作一个所有素数的无限生成器？

我试图用Python制作这个无限生成器：导入数学 def all_primes(): 计数 = 2 而真实：标志=真对于范围内的 x(2, int(math.sqrt(count) + 1))： ...

python generator infinite-loop

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使用 keras 生成器进行流式训练数据会产生奇怪的张量大小不匹配错误 - 张量流代码太不透明，无法调试问题

我正在张量流中训练神经网络，并且由于在训练加载整个训练集（输入图像和“地面实况”图像）时内存不足，我正在尝试

python tensorflow keras streaming generator

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重新启动消耗可重新填充迭代器的生成器

我在使用使用可重新填充迭代器的生成器时遇到问题。这是我的简单生成器： def hi（可迭代）：对于可迭代中的 val：产量值我传递给 hi 的可迭代对象

python generator

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如何将这个HTML代码制作成React js组件来生成随机代码

从 'react' 导入 React, { useEffect }; const RandomCodeGenerator = () => { const [randomCode, setRandomCode] = useState(''); const [isDownloadVisible, setDownloadVisible] = useState(fal...

html reactjs generator

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什么是“预抽生成器协程”？

我在 PyCon 2023 上看到 James Powell 的演讲，他提到了“预抽生成器协程”的概念（15:47）。这是他提到的代码： @

python generator coroutine

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keras.Model.fit 无法与生成器和稀疏分类交叉熵损失一起正常工作

tf.keras.Model.fit(x=generator) 无法正常工作 SparseCategoricalCrossentropy/sparce_categorical_crossentropy 损失函数，使用生成器作为训练数据。报告了相同的症状...

python tensorflow machine-learning keras generator

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tensorflow - keras.Model.fit 无法与生成器和稀疏分类交叉熵损失一起正常工作

tf.keras.Model.fit(x=generator) 无法正常工作 SparseCategoricalCrossentropy/sparce_categorical_crossentropy 损失函数，使用生成器作为训练数据。报告了相同的症状...