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  1. Was ist __init__ in Python?
  2. Wie funktioniert die Methode __init__()?
  3. Python __init__: Syntax und Beispiele
  4. Arten von __init__-Konstruktoren
  5. Verwendung von Python __init__
  6. Fazit

Was ist __init__ in Python?

Ein Konstruktor von a Klasse in Python wird unter Verwendung der __init__-Methodik skizziert. Die python __init__ ist eine reservierte Methode in Python, die sich wie eine andere Mitgliedsfunktion der Kategorie verhält, abgesehen davon, dass die unter ihrer Definition geschriebenen Anweisungen verwendet werden, um die Informationsmitglieder einer Kategorie in Python zu initialisieren, dh sie enthält hauptsächlich Aufgabenanweisungen. Diese Methode wird allgemein zum Zeitpunkt der fortgeschrittenen Instanziierung oder Objekterstellung verwendet.

Im Falle einer Vererbung erbt die Unterklasse die __init__-Methodik der untersten Klasse zusammen mit den gegenüberliegenden zugänglichen Klassenmitgliedern. Daher ruft das Ding der untersten Klasse routinemäßig den Python-Konstruktor __init__ der untersten Klasse zum Zeitpunkt seiner Erstellung auf, da es als __init__-Konstruktor der Unterklasse bekannt ist.

Wie funktioniert die __init__()-Technik?

Die python __init__-Methodik wird innerhalb einer Kategorie geltend gemacht und verwendet, um die Attribute eines Objekts so schnell zu initialisieren, wie das Ding geformt wird. Während die Definition für eine __init__(self)-Methodik angegeben wird, wird ein Standardparameter namens ‘selbst’ ist die ganze Zeit in seinem Argument übergeben. Dieses Selbst repräsentiert das Ding der Kategorie selbst. Wie bei manch anderer Methodik einer Kategorie wird bei __init__ zusätzlich ‘self’ als Dummy-Objektvariable verwendet, um den Informationselementen eines Objekts Werte zuzuweisen.

Die __init__-Methodik ist auch als Double Underscores Init oder Dunder Init bekannt, da sie zwei Unterstriche auf beiden Seiten ihres Namens hat. Diese doppelten Unterstriche an jedem Rand von init zeigen an, dass die Strategie aufgerufen und intern in Python verwendet wird, ohne dass dies dem Ding explizit bekannt sein muss.

Diese Python-__init__-Methodik konnte Argumente für die Objektinitialisierung annehmen oder nicht. Auch Sie können Standardargumente in seinem Parameter kreuzen. Obwohl es in Python keine solche Idee des Konstruktorüberladens gibt, kann man dennoch Polymorphismus im Fall von Konstruktoren in Python aufgrund der Idee seines Arguments erhalten.

Zusätzlich lernen: Set in Python – Wie erstelle ich ein Set in Python?

Init in Python: Syntax und Beispiele

Wir können eine __init__-Methodik innerhalb einer Kategorie in Python deklarieren, indem wir die folgende Syntax verwenden:

class class_name():
          
          def __init__(self):
                  # Required initialisation for information members

          # Class strategies
                 …
                 …

Nehmen wir eine Instanz einer Kategorie namens Instructor in Python und sehen die Funktionsweise der __init__()-Methodik dadurch besser.

class Instructor:
    # definition for init methodology or constructor
    def __init__(self, identify, topic):
        self.identify = identify
        self.topic = topic
     # Random member perform
    def present(self):
        print(self.identify, " teaches ", self.topic)
 T = Instructor('Preeti Srivastava', "Laptop Science")   # init is invoked right here
T.present()

Ausgabe:

Nun, für die Situationen, in denen Sie Polymorphismus durch __init__() Methode erreichen müssen, können Sie mit der nächsten Syntax fortfahren.

class class_name():
          
          def __init__(self, *args):
                   Situation 1 for *args:
                         # Required initialisation for information members
                  Situation 2 for *args:
                        # Required initialisation for information members
                
                    ………
                    ………

          # Class strategies
                 …
                 …

In diesem Fall reichte die Art des Arguments eher als *arg entscheiden, welche Art von Initialisierung übernommen werden muss. Schauen Sie sich die unten angegebene Instanz an, um dies etwas besser lesbar zu machen.

class Instructor:
     def __init__(self, *args): 

         # Naming the instructor when a single string is handed
         if len(args)==1 & isinstance(args[0], str):
             self.identify = args[0]
         
         # Naming the instructor in addition to the topic    
         elif len(args)==2:
             self.identify = args[0]
             self.sub = args[1]
          
         # Storing the energy of the category in case of a single int argument
         elif isinstance(args[0], int):
             self.energy = args[0]
             
t1 = Instructor("Preeti Srivastava")
print('Title of the instructor is ', t1.identify)
 
t2 = Instructor("Preeti Srivastava", "Laptop Science")
print(t2.identify, ' teaches ', t2.sub)
 
t3 = Instructor(32)
print("Power of the category is ", t3.energy)

Ausgabe:

Arten von __init__-Konstruktoren

Es gibt hauptsächlich drei Formen von Python __init__-Konstruktoren:

  1. Standard-__init__-Konstruktor
  2. Parametrisierter __init__ Konstruktor
  3. __init__ mit Standardparametern

1. Der Standard-__init__-Konstruktor

Der standardmäßige __init__-Konstruktor in Python ist der Konstruktor, der sich mit keinen Parametern zufrieden gibt, abgesehen vom ‘selbst‘ Parameter. Das ‘selbst‘ ist ein Referenzobjekt für diese Klasse. Die Syntax zum Skizzieren eines standardmäßigen __init__-Konstruktors lautet wie folgt:

class class_name():
          
          def __init__(self):
                  # Constructor statements

          # different class strategies
                 …
                 …

Die Syntax zum Erstellen eines Objekts für eine Kategorie mit einem standardmäßigen __init__-Konstruktor lautet wie folgt:

Object_name = class_name()

Beispiel:

class Default():
    
    #defining default constructor
    def __init__(self):
        self.var1 = 56
        self.var2 = 27
        
    #class perform for addition
    def add(self):
        print("Sum is ", self.var1 + self.var2)

obj = Default()     # since default constructor doesn’t take any argument
obj.add()

Ausgabe:

2. Parametrierter __init__-Konstruktor

Sobald wir Argumente innerhalb des Konstruktors einer Kategorie kreuzen müssen, verwenden wir die parametrisierte __init__-Methodik. Es akzeptiert ein oder mehrere Argumente außer dem selbst. Die beim Definieren eines parametrisierten __init__-Konstruktors verwendete Syntax ist unten angegeben:

class class_name():
          
          def __init__(self, arg1, arg2, arg3, …):
                  self.data_member1 = arg1
                  self.data_member2 = arg2
                  self.data_member2 = arg2
                  ……
                  ……

          # different class strategies
                 …
                 …

Wir deklarieren eine Gelegenheit für eine Kategorie mit einem parametrisierten Konstruktor, der die folgende Syntax verwendet:

Object_name = class_name(arg1, arg2, arg3,…)

Beispiel:

class Default():
    
    #defining parameterised constructor
    def __init__(self, n1, n2):
        self.var1 = n1
        self.var2 = n2
        
    #class perform for addition
    def add(self):
        print("Sum is ", self.var1 + self.var2)

obj = Default(121, 136)              #Creating object for a category with parameterised init
obj.add()

Ausgabe:

3. Die __init__-Methodik mit Standardparametern

Wie Sie vielleicht bereits wissen, sind wir in der Lage, Standardargumente mit einem Member Perform oder einem Konstruktor zu kreuzen, sei es eine weit verbreitete Programmiersprache. Auf die gleiche Weise erlaubt uns Python auch, eine __init__-Methode mit Standardparametern innerhalb einer Kategorie zu skizzieren. Wir verwenden die nächste Syntax, um ein Standardargument in einer __init__-Methodik innerhalb einer Kategorie zu kreuzen.

class ClassName:
         def __init__(self, *checklist of default arguments*):
             # Required Initialisations
    
        # Different member capabilities
                ……
               …….

Unterziehen Sie sich nun der nächsten Instanz, um zu verstehen, wie die __init__-Methode mit Standardparametern funktioniert.

class Instructor:
    # definition for init methodology or constructor with default argument
    def __init__(self, identify = "Preeti Srivastava"):
        self.identify = identify
     # Random member perform
    def present(self):
        print(self.identify, " is the identify of the instructor.")
        
t1 = Instructor()                             #identify is initialised with the default worth of the argument
t2 = Instructor('Chhavi Pathak')    #identify is initialised with the handed worth of the argument
t1.present()
t2.present()

Ausgabe:

Verwendung von Python __init__

Wie bereits in diesem Weblog erwähnt und aus den früheren Beispielen ersichtlich, wird die __init__-Methodik verwendet, um die Attribute eines Objekts für eine Kategorie zu initialisieren. Jetzt haben wir auch verstanden, wie das Überladen von Konstruktoren mit dieser Methode erreicht wird. Lassen Sie uns nun sehen, wie sich diese __init__-Methodik im Falle einer Vererbung verhält.

Die Vererbung erlaubt der Klasse kid, die __init__()-Methodik der Klasse mum oder dad zusammen mit den anderen Informationselementen und Elementfunktionen dieser Klasse zu erben. Die __init__-Methodik der Mutter oder des Vaters oder der untersten Klasse wird innerhalb der __init__-Methodik des Kindes oder der Unterklasse benannt. Falls die Mum- oder Dad-Klasse nach einem Argument verlangt, muss der Parameterwert zusätzlich zum Zeitpunkt der Objekterstellung für die Kid-Klasse in der __init__-Methodik der Kid-Klasse übergeben werden.

class Individual(object):
    def __init__(self, identify):
        self.identify = identify
        print("Initialising the identify attribute")

class Instructor(Individual):
    def __init__(self, identify, age):
        Individual.__init__(self, identify)   # Calling init of base class
        self.age = age
        print("Age attribute of base class is initialised")
        
    def present(self):
        print("Title of the instructor is ", self.identify)
        print("Age of the instructor is ", self.age)
        
t = Instructor("Allen Park", 45)   # The init of subclass is named
t.present()

Ausgabe:

Aus der obigen Ausgabe können wir die Reihenfolge ablesen, in der die Konstruktoren von __init__ bekannt sind und ausgeführt wurden. Das Ding ‘t’ ruft den Konstruktor der Instructor-Klasse auf, der die Verwaltung dieses Systems an den Konstruktor der Individual-Klasse überträgt. Sobald das __init__ von Individual seine Ausführung beendet, kehrt die Verwaltung zum Konstruktor der Instructor-Klasse zurück und beendet seine Ausführung.

Fazit

Zusammenfassend ist also __init__ eine reservierte Methode für Kurse in Python, die sich hauptsächlich aufgrund der Konstruktoren verhält. Anders ausgedrückt wird diese Methodik in einer Python-Klasse zum Initialisieren der Attribute eines Objekts verwendet. Es wird regelmäßig zum Zeitpunkt der Ereigniserstellung für eine Kategorie aufgerufen. Dieser __init__-Konstruktor wird so oft aufgerufen, weil die Fälle für eine Kategorie erstellt werden. Wir können jede der drei Formen von __init__-Konstruktoren verwenden – Standard, parametrisiert, __init__ mit Standardparameter – je nach Notwendigkeit unseres Programmiermoduls. Das ‘selbst‘ ist zusammen mit der __init__-Methode ein obligatorischer Parameter für alle Mitgliedsleistungen einer Kategorie, da es sich um einen Hinweis auf den Anlass der erstellten Kategorie handelt.

Obwohl Python das Überladen von Konstruktoren nicht unterstützt, wird die Idee des Überladens von Konstruktoren mithilfe von ausgeführt *arg die verwendet werden können, um für verschiedene Objekte einer Kategorie eine völlig unterschiedliche Anzahl von Argumenten zu übergeben. Darüber hinaus können wir die if-else-Anweisungen zum Initialisieren der Attribute in Übereinstimmung mit den verschiedenen Arten von Argumenten innerhalb des __init__-Konstruktors verwenden. Mehr darüber wissen Klassen und Objekte in Pythonkönnen Sie dieses Weblog ausprobieren.

Jetzt haben wir zusätzlich gesehen, wie die __init__-Methodik einer Kategorie mit Vererbung funktioniert. Wir können die __init__-Methodik der untersten Klasse einfach innerhalb der __init__-Methodik der Unterklasse benennen. Wenn ein Objekt für die Unterklasse erstellt wird, wird die __init__-Methodik der Unterklasse aufgerufen, die zusätzlich die __init__-Methodik der untersten Klasse aufruft.



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Abstrakt: Synthetische Intelligenz hilft, ein neues Licht auf die Frage zu werfen, warum viele Autisten es schwer haben, Gefühle durch Gesichtsausdrücke zu verarbeiten.

Liefern: MIT

Viele Menschen erkennen einfach Gefühle an, die in den Gesichtern anderer zum Ausdruck kommen. Ein Lächeln könnte Glück bedeuten, während ein Stirnrunzeln auf Wut hindeuten könnte. Autisten haben es in der Regel schwerer mit diesem Job. Es ist unklar, warum.

Eine neue Analyse ergab jedoch am 15. Juni in Das Journal of Neuroscience, wirft milde auf das Innenleben des Geistes, um eine Lösung zu empfehlen. Und es nutzt eine Software, die neue Wege zur Modellierung der Berechnung in unseren Köpfen eröffnet: synthetische Intelligenz.

Forscher haben hauptsächlich zwei Denkbereiche angesteuert, wo die Abweichungen liegen könnten. Ein Bereich auf der Seite des Primatengeistes (zusammen mit dem menschlichen Verstand), der als unterer zeitlicher (IT) Kortex bekannt ist, trägt zur Gesichtserkennung bei.

In der Zwischenzeit erhält ein tieferer Bereich, der als Amygdala bekannt ist, Zugang aus dem IT-Kortex und anderen Quellen und hilft beim Laufen von Gefühlen.

Kohitij Kar, ein Analysewissenschaftler im Labor von MIT-Professor James DiCarlo, hoffte, die Antwort eingrenzen zu können. (DiCarlo, der Peter-de-Florez-Professor in der Abteilung für Geistes- und Kognitionswissenschaften, ist Mitglied des McGovern Institute for Mind Analysis und Direktor von MIT’s Quest for Intelligence.)

Kar begann mit dem Wissen von zwei verschiedenen Forschern: Shuo Wang vom Washington College in St. Louis und Ralph Adolphs vom Caltech. In einem einzigen Experiment bestätigten sie autistischen Erwachsenen und neurotypischen Kontrollpersonen Bilder von Gesichtern.

Die Fotos wurden von einem Softwareprogramm erstellt, um ein Spektrum von ängstlich bis fröhlich zu umfassen, und die Mitglieder beurteilten schnell, ob die Gesichter Glück zeigten oder nicht. Im Gegensatz zu den Kontrollpersonen benötigten autistische Erwachsene mehr Freude in den Gesichtern, um sie als fröhlich zu bezeichnen.

Den Geist modellieren

Kar, der auch Mitglied der Middle for Brains, Minds and Machines sein kann, bildete eine von Menschenhand geschaffene neurale Gemeinschaft aus, ein nobles mathematisches Unternehmen, das von der Struktur des Geistes beeindruckt ist, um die gleiche Aufgabe zu erfüllen. Die Community enthielt Schichten von Modellen, die ungefähr organischen Neuronen ähneln, die sichtbare Daten enthalten.

Diese Schichten führen Daten, weil sie von einem Eingangsbild zu einem letzten Urteil übergehen, das die Wahrscheinlichkeit anzeigt, dass das Gesicht fröhlich ist. Kar entdeckte, dass das Verhalten der Gemeinschaft stärker den neurotypischen Kontrollen entsprach als das der autistischen Erwachsenen.

Die Community bot außerdem zwei zusätzliche aufmerksamkeitsstarke Funktionen. Zuerst kann Kar es sezieren. Er zog Schichten ab und testete erneut seine Effizienz, indem er den Unterschied zwischen der Übereinstimmung mit Kontrollen und der Übereinstimmung mit autistischen Erwachsenen maß. Dieser Unterschied war am größten, wenn die Ausgabe hauptsächlich auf der letzten Community-Schicht basierte.

Frühere Arbeiten haben bewiesen, dass diese Schicht bei einigen Methoden den IT-Kortex nachahmt, der nahe an der Spitze der ventralen sichtbaren Verarbeitungspipeline des Primatengeistes sitzt. Kars Ergebnisse implizieren den IT-Kortex bei der Unterscheidung zwischen neurotypischen Kontrollen und autistischen Erwachsenen.

Das Gegenteil ist, dass die Community verwendet werden kann, um Bilder auszuwählen, die bei Autismus-Diagnosen umweltfreundlicher sein könnten. Wenn der Unterschied zwischen der Übereinstimmung zwischen neurotypischen Kontrollen und autistischen Erwachsenen größer ist, wenn es darum geht, eine Gruppe von Bildern im Vergleich zu einer anderen Gruppe von Bildern zu beurteilen, kann die primäre Gruppe sehr wohl innerhalb der Klinik verwendet werden, um autistische Verhaltensmerkmale zu erkennen.

„Das sind vielversprechende Ergebnisse“, sagt Kar. Höhere Moden des Geistes werden hinzukommen, „aber oft wollen wir in der Klinik nicht nach dem allerbesten Produkt suchen.“

Anschließend bewertete Kar die Position der Amygdala. Erneut nutzte er das Wissen von Wang und Kollegen. Sie hatten Elektroden verwendet, um die Aktivität von Neuronen in der Amygdala von Personen zu melden, die einen chirurgischen Eingriff bei Epilepsie durchführten, während sie die Gesichtsoperation durchführten.

Die Crew entdeckte, dass sie das Urteil einer Person hauptsächlich auf der Grundlage der Aktivität dieser Neuronen vorhersagen können. Kar analysierte die Informationen erneut und kontrollierte diesmal die Macht der IT-Kortex-ähnlichen Gemeinschaftsschicht, um vorherzusagen, ob ein Gesicht tatsächlich fröhlich war oder nicht.

Nun bot die Amygdala wenig oder gar keine persönlichen Daten an. Kar kommt zu dem Schluss, dass der IT-Kortex der treibende Druck hinter der Position der Amygdala bei der Beurteilung von Gesichtsemotionen ist.

Rauschende Netzwerke

Schließlich bildete Kar separate neuronale Netze aus, um die Urteile von neurotypischen Kontrollpersonen und autistischen Erwachsenen abzugleichen. Er erschien über die Stärken oder „Gewichte“ der Verbindungen zwischen den letzten Schichten und den Wahlknoten. Die Gewichte innerhalb der Gemeinschaft, die mit autistischen Erwachsenen übereinstimmt, jeweils die konstruktiven oder „erregenden“ und ungünstigen oder „hemmenden“ Gewichte, waren schwächer als innerhalb der Gemeinschaft, die mit neurotypischen Kontrollen übereinstimmte. Dies bedeutet, dass sensorische neurale Verbindungen bei autistischen Erwachsenen laut oder ineffizient sein könnten.

Forscher haben hauptsächlich zwei Denkbereiche angesteuert, wo die Abweichungen liegen könnten. Kreditwürdigkeit: MIT

Um einen Blick auf die Geräuschspekulation zu werfen, die in der Region sehr beliebt ist, fügte Kar der Übung der obersten Schicht in der Community, die autistische Erwachsene modelliert, verschiedene Schwankungsbreiten hinzu. In einer bestimmten Variation erhöhte zusätzliches Rauschen die Ähnlichkeit zwischen seiner Leistung und der der autistischen Erwachsenen erheblich.

Das Einbeziehen von Lärm in die Management-Community hat viel weniger dazu beigetragen, die Ähnlichkeit mit den Management-Mitgliedern zu erhöhen. Diese weitere Empfehlung besagt, dass sensorische Wahrnehmungen bei autistischen Menschen auch die Folge eines sogenannten „lauten“ Geistes sein könnten.

Rechenenergie

Im weiteren Verlauf sieht Kar eine Reihe von Verwendungsmöglichkeiten für rechnerische Formen der sichtbaren Verarbeitung. Sie werden oft zusätzlich gestochen und bieten Hypothesen, die Forscher möglicherweise in Tiermode untersuchen würden.

„Ich glaube, dass die Erkennung von Gesichtsemotionen nur die Spitze des Eisbergs ist“, sagt Kar.

Sie können verwendet werden, um diagnostisches Inhaltsmaterial auszuwählen und sogar zu generieren. Synthetische Intelligenz kann sehr gut verwendet werden, um Inhaltsmaterial wie Filme und akademische Materialien zu generieren, die autistische Kinder und Erwachsene optimal ansprechen. Man könnte sogar Gesichts- und andere verwandte Pixel in dem anpassen, was autistische Menschen in Augmented-Reality-Brillen sehen, eine Arbeit, die Kar früher oder später verfolgen möchte.

Am Ende, sagt Kar, hilft die Arbeit dabei, die Nützlichkeit von Rechenmethoden zu validieren, insbesondere von neuronalen Netzwerken zur Bildverarbeitung. Sie formalisieren Hypothesen und machen sie überprüfbar. Passt ein Mannequin oder ein anderes Höheres zum Verhaltenswissen?

Siehe zusätzlich

„Auch wenn diese Moden sehr weit von Gehirnen entfernt sind, sind sie falsifizierbar, eher als Leute, die einfach Geschichten erfinden“, sagt er. „Für mich ist das ein besonders effektives Wissenschaftsmodell.“

Über diese AI- und ASD-Analyseinformationen

Schöpfer: Anne Tranton
Liefern: MIT
Kontakt: Anne Trafton – MIT
Bild: Das Bild wird MIT gutgeschrieben

Authentische Analyse: Geschlossener Eintrag.
Eine rechnergestützte Untersuchung der Verhaltens- und neuronalen Marker der atypischen Verarbeitung von Gesichtsemotionen bei Autismus“ von Kohitij Kar. Zeitschrift für Neurowissenschaften


Zusammenfassung

Eine rechnergestützte Untersuchung der Verhaltens- und neuronalen Marker der atypischen Verarbeitung von Gesichtsemotionen bei Autismus

Ungeachtet des umfangreichen Verhaltensnachweises für eine atypische Verarbeitung von Gesichtsemotionen bei Menschen mit Autismus-Spektrum-Dysfunktion (ASS) bleiben die neuronalen Grundlagen solcher Verhaltensheterogenitäten unklar.

Genau hier habe ich hirngewebekartierte synthetische neuronale Community (ANN)-Moden von Primaten einfallsreich und vorausschauend verwendet, um potenzielle neuronale und Verhaltensmarker für atypische Gesichtsemotionserkennung bei ASD Bild für Bild zu untersuchen. Seltsamerweise stimmten die Verhaltensmuster auf Bildebene der ANNs besser mit dem Verhalten der neurotypischen Themen überein als die bei ASD gemessenen.

Diese Verhaltensdiskrepanz war am außergewöhnlichsten, als das ANN-Verhalten von Modellen entschlüsselt wurde, die dem inferioren temporalen (IT) Kortex von Primaten entsprechen. ANN-IT-Antworten haben auch einen großen Teil der Verhaltensvorhersage auf Bildebene in Bezug auf neuronale Aktivität in der menschlichen Amygdala (von Epileptikern ohne ASD) definiert – was stark darauf hindeutet, dass die zuvor gemeldete Gesichtsgefühlstiefe in der menschlichen Amygdala kodiert primär durch Projektionen aus dem IT-Kortex vorangetrieben werden.

Zusammenfassend machen diese Ergebnisse die Primaten-IT-Übung zu einem Kandidaten für neuronale Marker und zeigen, wie ANN-Moden von Einfallsreichtum und Voraussicht genutzt werden können, um Hypothesen auf neuronaler Schaltkreisebene zu generieren und Informationen für die zukünftige menschliche und nichtmenschliche Primatenforschung im Bereich Autismus zu generieren.

Aussagekraft:

Indem ich frühere übliche parametrische Ansätze übertrage, die das Verhalten mit übergeordneten kategorialen Deskriptoren eines Stimulus vorhersagen (z. B. Grad an Glück/Besorgnis in einem Gesichtsbild), zeige ich bei dieser Untersuchung, wie eine Sonde auf Bildebene unter Verwendung von aktuellem Deep Learning basiert meist synthetische Neural Community (ANN)-Moden, ermöglicht die Identifizierung zusätzlicher diagnostischer Stimuli für Autismus-Spektrum-Dysfunktion, was die Gestaltung besonders effektiver Experimente ermöglicht.

Diese Studie sagt voraus, dass die Aktivität des unteren temporalen (IT) Kortex ein wichtiger Kandidat für neuronale Marker für die atypische Verarbeitung von Gesichtsemotionen bei Menschen mit ASD ist.

Wichtig ist, dass die Ergebnisse nachdrücklich darauf hindeuten, dass ASD-bezogene atypische Gesichtsemotionstiefencodierungen in der menschlichen Amygdala sehr wohl in erster Linie durch Projektionen aus dem IT-Cortex vorangetrieben werden könnten.



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Die Bedeutung des Schutzes der Privatsphäre in einer Post-Roe-Welt – The Latest in Artificial Intelligence | KI-Robotik

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The importance of protecting privacy in a post-Roe world

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Zahlreiche Personen werden jährlich von Kriminellen um ihr Bargeld betrogen. Diese Betrüger ändern ständig ihre Manöver, um der Entdeckung zu entgehen. Um erfolgreich zu sein, sind sie auf einen noblen „Modus Operandi“ (Betriebsmethodik oder MO) und komplizierte, sich dynamisch entwickelnde Betrugsschemata angewiesen.

Bei der Untersuchung von Betrugsmaschen und Betrügereien steht die Polizei bei jedem Schlag vor Herausforderungen. Sie kümmern sich um übermäßige Wissensmengen, Arbeitskräftemangel und fragmentierte Strategien und Bereiche der Wissensspeicherung. Analytik ist ein wichtiges Instrument für die Strafverfolgung, um diese Verbrechen aufzudecken und zu stoppen.

Informationsverwaltung und evidenzbasierte Polizeiarbeit: Der Ort, an dem sie beginnt

Gewinnbringende Untersuchungen beginnen mit einem kraftvollen Datenmanagement Basis, die einkaufen und rechtzeitig Zugang zu qualitativ hochwertigen, zuverlässigen und verwandten Informationen bietet. Wenn dieses Wissen mit Analysen verwendet wird, hilft es den Ermittlern, ihre Arbeit besonders erfolgreich zu erledigen. Darüber hinaus hilft es den Strafverfolgungsbehörden, das Vertrauen der Gemeinschaften zu erreichen, denen sie dient, und liefert ihnen die Daten, mit denen sie Menschen vor Verletzungen schützen sollten – ob körperlich, emotional oder finanziell.

Beweisbasierte Polizeiarbeit ergänzt konventionelle Polizeiansätze mit datengesteuerten Erkenntnissen von künstliche Intelligenz (KI) und verschiedene analysebasierte Instrumente. Insgesamt verbessert dies die nützliche Ressourcenzuweisung und führt zu höheren Ergebnissen für die Polizeidienststellen und die Gemeinden, denen sie dienen.

Überwindung des Problems von Polizeikräften mit bloßen Knochen

Aufgrund des Beamtenmangels auf den Zugangsspuren werden manchmal Ermittler eingesetzt, die sich auf Betrug konzentrieren, um Lücken zu schließen. Dies geschah während der gesamten Pandemie kontinuierlich, tritt jedoch auch auf, wenn die einheimische Polizei mit einem großen Ereignis konfrontiert wird, das zusätzliche Hilfe erfordert. Aus diesem Grund kann auch bei komplizierten Betrugsermittlungen das Fachwissen der Betrugsermittler fehlen. Da Kriminelle schnell neue Methoden entwickeln, sind Beamte, die Geldverbrechen untersuchen, hinter der Kurve, nachdem sie zu ihren normalen Aufgaben zurückgekehrt sind.

Betrugsermittler stehen bei der Verwaltung großer Mengen komplizierter Ermittlungen unter enormem Stress. Ihre Belastung wird dadurch verstärkt, dass Ermittlungen mit besonderer Genauigkeit und Schnelligkeit durchgeführt werden müssen, um drohenden Gefahren entgegenzuwirken. Sobald die MO des Verbrechens bekannt sind, sollten die Ermittler diese Informationen weitergeben und vorbeugende Maßnahmen ergreifen, um das Verbrechen einzustellen und harmlose Leute zu verteidigen.

Der Ermittlungszyklus passt sich ständig an, um mit kontinuierlichen Anpassungen innerhalb des Verbrechenspanoramas und der Methoden, die zum Festhalten des Verbrechens verwendet werden, auf dem Laufenden zu bleiben. Analytik hilft den Beamten, Manipulationsmethoden, verwendete digitale Medien und fokussierte Patientenprofile wahrzunehmen. Umgekehrt wissen die Beamten, welche Eingriffe im Arbeitsumfeld des Verbrechens einen spürbaren Unterschied machen.

Die Arbeit gleichmäßig verteilen

Automatisierung, Analyse und Workflow-Management entlasten, indem eine korrekte Sicht auf Arbeitsablauf und Menge übersichtlich dargestellt wird. Vorgesetzte können einfach sehen:

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Geleitet von analytischen Erkenntnissen können Vorgesetzte Aufgaben gleichmäßig auf Gruppen verteilen und dringende Coaching-Anforderungen ermitteln. Analytics rationalisiert zusätzlich die Verwaltung großer Mengen von Verbrechensgeschichten. Ohne dieses Know-how könnten Leitkritiken mühsam werden und zu Untersuchungsineffizienzen führen.

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Bedrohung erfolgreich einschätzen

Den meisten Strafverfolgungsunternehmen fehlt es an einer angemessenen Anzahl von Beamten und Arbeitern, damit sie kontinuierlich hohe Arbeitsbelastungen bewältigen können. Um diese Anfragen zu bearbeiten, möchten die Ermittler herausfinden, welche Fälle die beste Bedrohung darstellen, damit sie entsprechend Prioritäten setzen können.

Es ist wichtig, Informationen zu einem frühen Zeitpunkt der Untersuchung zu sichten. Es ist wichtig herauszufinden, welcher Vorfall, Fall, Verdächtige oder Betroffener wahrscheinlich die größte Bedrohung, Bedrohung und Verletzung darstellt. Anschließend helfen diese Informationen dabei, die Bewegung der Gesetzesdurchsetzung und das Tempo, in dem sie auftritt, zu diktieren.

SAS sendet automatisierte Warnungen, die hauptsächlich auf dem bewerteten Bedrohungsgrad basieren, sodass Ermittler Betrugsgeschichten schnell verarbeiten und die besten Präzedenzfälle bestimmen können. Eine „Bedrohungs-Scorecard“ zeigt zahlreiche Bedrohungsstandards – alle sachkundig durch Erfahrung in der Strafverfolgung. Beispielsweise könnte die Scorecard jemanden kennzeichnen, der wegen Gewaltverbrechen anerkannt wurde.

Eine eingebettete Bedrohungsdefinition generiert Warnungen für Ermittler, die sie anweisen, zuerst die wahrscheinlich relevantesten Informationen zu erhalten. Diese Warnungen sind wertvoll – nicht nur zur Unterstützung von Ermittlungen, sondern auch zum Schutz von Gemeinden und Beamten, die ihre Aufgaben erfüllen.

Kleine Verbrechen mit einem viel größeren Bild verknüpfen

Mit Hunderten von alltäglichen Geschichten über versuchten Betrug, begangenen Betrug und Betrug ist SAS Analytics wichtig, um der Polizei dabei zu helfen, Verbindungen zwischen Betrugs- und Abzocke-Netzwerken herzustellen. Zwei der wichtigsten Dinge der angewandten Wissenschaften, die Zusammenhänge aufdecken, die andernfalls unbemerkt bleiben könnten, sind Entitätsanalyse und Textanalyse.

Mit diesen Methoden können Ermittler in Ihrer gesamten Datenbank Hyperlinks zu früheren Geschichten, Verdächtigen und anderen verknüpften Entitäten effektiv bewerten und einrichten. Besonders wichtig ist, dass diese Strategie den Ermittlern hilft, ihre nächsten Schritte schnell zu entscheiden.


Eine Instanz

Denken Sie an ein Strafverfolgungsunternehmen, das in einem Monat 30.000 Betrugsmeldungen erhalten hat. Ungefähr 2.000 schienen eingeschränkt zu sein, mit nur einem Patienten für jeden Bericht und einer geringen Menge an Betrug (innerhalb der Spanne von 50 bis 100 US-Dollar). Bei individueller Betrachtung würde jeder Fall als geringe Bedrohung und geringe Präzedenz erscheinen. Bei einer umfassenden Auswertung aller Vorfälle fand der Ermittler jedoch in 1.100 dieser Geschichten die gleiche Telefonnummer.

Dieser Fall zeigt, wie Ermittler vergleichbare MO, Erkenntnisse und Verdächtige durch eine vollständige Ansicht in etlichen Geschichten entdecken können. Umgekehrt werden sie einen einzelnen Verdächtigen mit einer Reihe von Verbrechen verknüpfen. Dies baut einen stärkeren Fall gegen diese Person auf, trägt zu einer längeren Strafe für das Verbrechen bei und trägt dazu bei, eine sicherere Gruppe zu gewährleisten.


Ergebnisse verstehen

Unternehmen zur Durchsetzung von Vorschriften widmen sich dem organisatorischen Studium. Diese Methode hilft den Beamten, den Einfluss ihrer Bemühungen und die Art und Weise, wie Verfahren und Versicherungspolicen einfacher werden, besser wahrzunehmen.

Durch das Extrahieren von Erkenntnissen aus dem Verbrechen – und der Reaktion der Gruppe – können die Ermittler prüfen, ob ihre Aktionen die Vielfalt der begangenen Verbrechen verringert und verhindert haben, dass sich Verbrechen wiederholen. Diese Bewertung hilft Unternehmen auch bei der Entscheidung, ob sie Opfer vor zusätzlichen Betrugsversuchen geschützt haben oder nicht.

Eine solche historische Bewertung ist unbezahlbar. Es ist die einzige Option, um zu erfahren, wie bestimmte frühere Reaktionen der Polizei auf Betrug und Betrug die Fähigkeit von Kriminellen beeinträchtigt haben, zu funktionieren und Opfer auszubeuten. Analytics kann auch die beste Art und Weise verbessern, wie Strafverfolgungsbehörden künftige Verbrechen untersuchen Betrug und Betrug indem es einfach gemacht wird, bewährte Praktiken während des gesamten Untersuchungsverlaufs zu bewerben und einzubetten.

Warum Analysen von SAS?

Unternehmen zur Durchsetzung von Vorschriften, die a einzige Analytics-Plattform kann wichtige Hindernisse für eine schnelle und gründliche Untersuchung von Betrug und Betrug überwinden. Eine solide Wissens- und Analysestrategie für Ermittlungen führt in der Regel zu tieferen Einblicken, umweltfreundlicheren Arbeitsstrategien, höheren Festnahmen, stärkeren Straftaten und einer sichereren Gruppe.

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Python-Wörterbuch anhängen: Wie geht das? – Das Neueste in der künstlichen Intelligenz | KI-Robotik

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python dictionary append

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Wörterbuch in Python

Ein Wörterbuch ist lebenswichtig Datentyp in Python Programmierung. Es ist eine Ansammlung von Wissenswerten, die ungeordnet sein können. Python-Wörterbuch wird für Einzelhändler-Gadgets verwendet, bei denen jede Ware ein Schlüssel-Wert-Paar hat. Das Wörterbuch besteht aus diesen Schlüssel-Wert-Paaren, wodurch das Wörterbuch besonders optimiert wird.

Zum Beispiel –

Dict = {1: 'Studying', 2: 'For', 3: 'Life'}
print(Dict)

Genau hier,

Der Doppelpunkt wird verwendet, um Schlüssel mit den Werten zu paaren.

Das Komma wird als Trennzeichen für das Wetter verwendet.

Die Ausgabe ist:

{1: ‘Lernen’, 2: ‘Für’, 3: ‘Leben’}

Das Anhängen von Python-Wörterbüchern wird ausschließlich verwendet, um Schlüssel/Wert zum vorherrschenden Wörterbuch hinzuzufügen. Die Dictionary-Objekte sind änderbar. Im Gegensatz zu anderen Objekten kauft das Wörterbuch lediglich einen Schlüssel zusammen mit seinem Wert. Aufgrund dieser Tatsache stellt die Mischung aus einem Schlüssel und seinem nachfolgenden Wert einen einzigen Faktor innerhalb des Python-Wörterbuchs dar.

Einschränkungen für Schlüsselwörterbücher

Nachfolgend sind einige Einschränkungen für die wichtigsten Wörterbücher aufgeführt –

  • Ein gegebener Schlüssel taucht lediglich einmal in einem Wörterbuch auf. Die Duplikate von Schlüsseln sind normalerweise nicht erlaubt.
  • Es macht keinen Sinn, wenn Sie eine ausgewählte Taste größer als einmal zuordnen. Das liegt daran, dass das Wörterbuch jeden Schlüssel seinem Wert zuordnet.
  • Im Falle einer Duplizierung eines Schlüssels kann über den endgültigen nachgedacht werden.
  • Wenn ein Schlüssel nach der Erstellung eines Wörterbuchs ein zweites Mal angegeben wird, kann über das zweite Mal nachgedacht werden, da es die primäre Zeit überschreiben wird.
  • Das Wichtigste sollte unveränderlich sein, was bedeutet, dass die Informationsart eine ganze Zahl, eine Zeichenfolge, Tupel, boolesche Werte usw. sein kann. Aus diesem Grund können Listen oder ein anderes Wörterbuch nicht verwendet werden, da sie veränderbar sind.

Methoden zum Anhängen einer Komponente an einen Schlüssel in einem Wörterbuch mit Python?

Ein Wörterbuch erstellen

In Python können Sie möglicherweise ein Wörterbuch erstellen, indem Sie einfach bereitgestellte Schlüssel und Werte verwenden. Die Reihenfolge der Teile steht in geschweiften Klammern, und Schlüssel: Werte werden durch Kommas getrennt. Es sollte bekannt sein, dass der Wert von Schlüsseln wiederholt werden kann, aber keine Duplikate haben kann. Darüber hinaus sollten Schlüssel unveränderliche Wissensvarianten haben, die mit Zeichenfolgen, Tupeln oder Zahlen vergleichbar sind.

Hier ist ein Beispiel –

# Making a Dictionary
# with Integer Keys
Dict = {1: 'Studying', 2: 'For', 3: Life}
print("nDictionary with using Integer Keys: ")
print(Dict)
  
# Making a Dictionary
# with Combined keys
Dict = {'Title': ‘Nice Studying’, 1: [1, 2, 3, 4]}
print("nDictionary with using Combined Keys: ")
print(Dict)

Die Ausgabe ist:

Wörterbuch mit Verwendung von Integer Keys:

{1: ‘Studium’, 2: ‘Für’, 3: ‘Leben’}

Wörterbuch mit kombinierten Schlüsseln:

{‘Titel’: ‘GreatLearning’, 1: [1, 2, 3, 4]}

Wörterbuch mit ganzzahligen Schlüsseln

Hier sind einfache Methoden zum Erstellen eines Wörterbuchs mit den Integer-Schlüsseln –

# creating the dictionary
dict_a = {1 : "India", 2 : "UK", 3 : "US", 4 : "Canada"}

# printing the dictionary
print("Dictionary 'dict_a' is...")
print(dict_a)

# printing the keys solely
print("Dictionary 'dict_a' keys...")
for x in dict_a:
    print(x)

# printing the values solely
print("Dictionary 'dict_a' values...")
for x in dict_a.values():
    print(x)

# printing the keys & values
print("Dictionary 'dict_a' keys & values...")
for x, y in dict_a.gadgets():
    print(x, ':', y)

Die Ausgabe ist:

Wörterbuch ‘dict_a’ ist…

{1: „Indien“, 2: „USA“, 3: „Großbritannien“, 4: „Kanada“}

Wörterbuch ‘dict_a’ Schlüssel…

1

2

3

4

Wörterbuch ‘dict_a’ Werte…

Indien

Vereinigte Staaten von Amerika

Vereinigtes Königreich

Kanada

Wörterbuch ‘dict_a’ Schlüssel & Werte…

1: Indien

2 : Großbritannien

3: USA

4 : Kanada

Zugriff auf Teile eines Wörterbuchs

Schlüsselnamen werden verwendet, um Teile eines Wörterbuchs einzugeben. Um das Wetter einzugeben, müssen Sie eckige Klammern ([‘key’]) mit Schlüssel darin.

Hier ist ein Beispiel –

# Python program to show
# accessing a component from a dictionary
  
# Making a Dictionary
Dict = {1: 'Studying', 'identify': 'For', 3: 'Life'}
  
# accessing a component utilizing key
print("Accessing a component utilizing key:")
print(Dict['name'])
  
# accessing a component utilizing key
print("Accessing a component utilizing key:")
print(Dict[1])

Die Ausgabe ist:

Zugriff auf eine Komponente mit Schlüssel:

Zum

Zugriff auf eine Komponente mit Schlüssel:

Leben

Andere Technik

Es gibt eine andere Technik namens get(), die verwendet wird, um Teile aus einem Wörterbuch einzugeben. Bei dieser Technik wird das Geheimnis als Argument akzeptiert und mit einem Preis zurückgezahlt.

Hier ist ein Beispiel –

# Making a Dictionary
Dict = {1: 'Studying', 'identify': 'For', 3: 'Life'}
  
# accessing a component utilizing get()
# technique
print("Accessing a component utilizing get:")
print(Dict.get(3))

Die Ausgabe ist:

Zugriff auf eine Komponente mit get:

Leben

Löschen von Faktor(en) in einem Wörterbuch

Sie können Teile in einem Wörterbuch löschen, indem Sie den Schlüsselsatz „del“ verwenden.

Die Syntax ist –

del dict['yourkey']  #It will take away the factor together with your key.

Verwenden Sie die nächste Syntax, um Ihr komplettes Wörterbuch zu löschen –

del my_dict  # it will delete the dictionary with identify my_dict

Eine andere Möglichkeit besteht darin, die clear()-Technik zu verwenden. Diese Technik hilft, das im Wörterbuch enthaltene Inhaltsmaterial zu waschen und zu leeren. Die Syntax ist –

Lassen Sie uns einen Fall der Löschung von Teilen überprüfen, die dazu führen, dass Ihr gesamtes Wörterbuch geleert wird –

my_dict = {"username": "ABC", "electronic mail": "abc@gmail.com", "location":"Gurgaon"}
del my_dict['username']  # it is going to take away "username": "ABC" from my_dict
print(my_dict)
my_dict.clear()  # until will make the dictionarymy_dictempty
print(my_dict)
delmy_dict # it will delete the dictionarymy_dict
print(my_dict)

Die Ausgabe ist:

{‘elektronische Post’: ‘abc@gmail.com’, ‘Standort’: ‘Gurgaon’}

{}

Traceback (aktuellster Name final):

Datei „fundamental.py“, Zeile 7, in

print(my_dict)

NameError: identifizieren ‘my_dict’ wird nicht umrissen

Löschen von Faktor(en) aus dem Wörterbuch unter Verwendung der pop()-Technik

Die dict.pop()-Technik kann verwendet werden, um Teile aus einem Wörterbuch zu löschen. Mit der eingebauten pop()-Technik können Sie eine Komponente möglicherweise einfach löschen, hauptsächlich basierend auf ihrem angegebenen Schlüssel. Die Syntax lautet:

dict.pop(key, defaultvalue)

Die pop()-Technik gibt den Wert des eliminierten Schlüssels zurück. Im Falle des Fehlens des angegebenen Schlüssels wird der Standardwert zurückgegeben. Wenn weder der Standardwert noch der aktuelle Wert des Geheimnisses vorhanden sind, wird ein Fehler ausgegeben.

Hier ist eine Instanz, die das Löschen von Teilen mit dict.pop () zeigt –

my_dict = {"username": "ABC", "electronic mail": "abc@gmail.com", "location":"Gurgaon"}
my_dict.pop("username")
print(my_dict)

Die Ausgabe ist:

{‘elektronische Post’: ‘abc@gmail.com’, ‘Standort’: ‘Gurgaon’}

Faktor(en) an ein Wörterbuch anhängen

Es ist einfach, Teile an das bestehende Wörterbuch anzuhängen, indem man den Wörterbuchnamen verwendet, der durch eckige Klammern mit einem Schlüssel darin übernommen wird, und ihm einen Preis zuweist.

Hier ist eine Instanz:

my_dict = {"username": "ABC", "electronic mail": "abc@gmail.com", "location":"Gurgaon"}

my_dict['name']='Nick'

print(my_dict)

Die Ausgabe ist:

{‘Benutzername’: ‘ABC’, ‘E-Mail’: ‘abc@gmail.com’, ‘Standort’: ‘Gurgaon’, ‘Identifizieren’: ‘Nick’}

Aktuelle(n) Faktor(en) in einem Wörterbuch aktualisieren

Um die gängigen Teile in einem Wörterbuch zu aktualisieren, möchten Sie einen Hinweis auf das Wichtige, dessen Wert aktuell sein muss.

In diesem Fall werden wir den Benutzernamen von ABC durch XYZ ersetzen. Hier sind einfache Methoden, um dies zu tun:

my_dict = {"username": "ABC", "electronic mail": "abc@gmail.com", "location":"Gurgaon"}

my_dict["username"] = "XYZ"

print(my_dict)

Die Ausgabe ist:

{‘Benutzername’: ‘XYZ’, ‘E-Mail’: ‘abc@gmail.com’, ‘Standort’: ‘Gurgaon’}

Fügen Sie ein Wörterbuch in ein anderes Wörterbuch ein

Gestatten Sie uns, einen Fall mit zwei Wörterbüchern zu berücksichtigen – Wörterbuch 1 und Wörterbuch 2, wie bewiesen unter –

Wörterbuch 1:

my_dict = {“Benutzername”: “ABC”, “E-Mail”: “abc@gmail.com”, “Standort”: “Gurgaon”}

Wörterbuch 2:

my_dict1 = {“Vorname” : “Nick”, “Nachname”: “Jonas”}

Jetzt wollen wir Dictionary 1 in Dictionary 2 zusammenführen. Dies kann abgeschlossen werden, indem ein Schlüssel mit der Bezeichnung „identify“ in my_dict erstellt und ihm das Wörterbuch my_dict1 zugewiesen wird. Hier sind einfache Methoden, um dies zu tun:

my_dict = {"username": "ABC", "electronic mail": "abc@gmail.com", "location":"Gurgaon"}

my_dict1 = {"firstName" : "Nick", "lastName": "Jonas"}

my_dict["name"] = my_dict1

print(my_dict)

Die Ausgabe ist:

{‘username’: ‘ABC’, ‘electronic mail’: ‘abc@gmail.com’, ‘location’: ‘Gurgaon’, ‘identify’: {‘firstName’: ‘Nick’, ‘lastName’: Jonas}}

Wie in der Ausgabe bemerkt, hat die wichtige Sache „identify“ das Wörterbuch my_dict1.

Häufig gestellte Fragen

Können Sie in Python an ein Wörterbuch anhängen?

Sicher, Sie können möglicherweise in Python an ein Wörterbuch anhängen. Es wird mit der replace()-Technik abgeschlossen. Die replace()-Technik verlinkt ein Wörterbuch mit einem anderen, und die Taktik beinhaltet das Einfügen von Schlüssel-Wert-Paaren aus einem Wörterbuch in ein anderes Wörterbuch.

Wie füge ich Wissen zu einem Wörterbuch in Python hinzu?

Sie können Wissen oder Werte zu einem Wörterbuch in Python hinzufügen, indem Sie die nächsten Schritte verwenden:
Weisen Sie zunächst einem brandneuen Schlüssel einen Preis zu.
Verwenden Sie Diktat. Replace()-Technik, um den Schlüsseln eine Reihe von Werten hinzuzufügen.
Verwenden Sie den Zusammenführungsoperator (I), wenn Sie Python 3.9+ verwenden
Erstellen Sie eine benutzerdefinierte Leistung

Funktioniert Anhängen für Wörterbücher?

Sicher, fügen Sie Werke für Wörterbücher in Python an. Dies kann mit der Funktion replace() perform and durchgeführt werden [] Operator.

Wie hänge ich an einen Wörterbuchschlüssel an?

Verwenden Sie die nächsten Schritte, um in Python an einen Wörterbuchschlüssel anzuhängen:
1. Ändern eines aktuellen Schlüssels in eine Listensortierung, um mithilfe der append()-Technik einen Wert an diesen Schlüssel anzuhängen.
2. Hängen Sie eine Auflistung von Werten an die Schlüssel des vorherrschenden Wörterbuchs an.

Wie hängt man ein leeres Wörterbuch in Python an?

Das Anhängen eines leeren Wörterbuchs bedeutet, diesem Wörterbuch ein Schlüssel-Wert-Paar hinzuzufügen. Dies kann mit dem Diktat abgeschlossen werden[key] Technik.
Hier sind einfache Methoden, um dies zu tun:
a_dict = {}
a_dict[“key”] = „wert“
print(a_dict)
Die Ausgabe ist:
{‘Schlüssel’: ‘wert’}

Wie fügt man einem Schlüssel in Python einen Wert hinzu?

Unter Verwendung von replace() perform and [] -Operator können Sie möglicherweise einen brandneuen Schlüsselwert zum Wörterbuch hinzufügen oder anhängen. Diese Technik wird auch verwendet, um den Wert eines beliebigen aktuellen Schlüssels umzuschalten oder neue Werte an die Schlüssel anzuhängen.



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