图搜索算法详解
【5月更文挑战第11天】本文介绍了图搜索算法的基础知识，包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）和启发式搜索（如A*算法）。讨论了图搜索中的常见问题、易错点及避免方法，并提供了BFS和A*的Python代码示例。文章强调了正确标记节点、边界条件检查、测试与调试以及选择合适搜索策略的重要性。最后，提到了图搜索在路径规划、游戏AI和网络路由等领域的应用，并概述了性能优化策略。
Windows10下CUDA9.0+CUDNN7.0.5的完美安装教程
该文介绍了如何在Windows 10上安装CUDA 9.0和cuDNN 7.0.5以支持Tensorflow-gpu 1.10.0。首先，解释了安装CUDA的原因，然后详细步骤包括：从NVIDIA官网下载CUDA 9.0，选择自定义安装并关闭不必要的组件，检查显卡驱动版本以决定是否安装Display Driver，最后确认安装成功。接着，下载cuDNN需要注册NVIDIA账户，解压后将文件复制到CUDA安装目录。整个过程旨在确保与Tensorflow-gpu 1.10.0的兼容性。
Lambda表达式与函数式工具
【5月更文挑战第10天】探索Python的函数式编程：Lambda表达式用于快速定义匿名函数，如求平方；函数式工具如`map()`、`filter()`、`reduce()`简化代码。通过实例展示在数据处理、并行计算中的应用，如匿名函数与`map()`结合实现列表元素运算，`filter()`筛选条件，`reduce()`做累积计算。不可变性和纯函数提升代码可靠性，结合面向对象编程实现代码复用。利用`functools`、`itertools`等模块及第三方库如`toolz`增强函数式编程能力。函数式编程适用于数据处理、并行计算，优点在于清晰、高效和易于维护。