مرحبًا ومرحبًا بكم في برنامج Python التعليمي هذا.
حسنًا ، سنقوم الآن بعمل وظيفة الدفع ، والتي ستؤدي مهمتين.
أولاً ، سيتم إلحاق انتقال جديد أو حدث جديد في الذاكرة.
وثانياً ، ستتأكد من أن الذاكرة تحتوي دائمًا على 100 انتقال.
أنا أقول 100 لأننا قدمنا مثال 100 حدث في البرنامج التعليمي السابق ، ولكن في الواقع ، سيكون
هذا أكثر من 100 حدث.
سيكون هذا بالأحرى 10000 أو 100000.
سوف نرى.
ولكن على أي حال ، ستكون هذه القيمة هي السعة.
حسنًا ، لنجعل وظيفة الدفع هذه.
لذا كالعادة ، نبدأ بـ def لتحديد وظيفة جديدة ثم نعطي اسمًا لهذه الوظيفة.
لذلك نسميها دفع وسيكون لهذه الدالة وسيطان.
أولاً ، كالعادة ، الذات التي تشير إلى الكائن والشيء التالي.
ما رأيك سيكون؟
حسنًا ، تذكر ، سيتم استخدام وظيفة الدفع هذه لإلحاق حدث جديد في الذاكرة.
لدينا الذاكرة بالفعل.
إذن ما نحتاجه الآن كمتغير هو حدث.
ستكون هذه هي الحجة والمدخلات الخاصة بنا وسنلحق هذا الإدخال في الذاكرة ، وهو متغير
للكائن.
حسنًا ، إذا حدث يمكنك تسميته حدثًا أو انتقالًا.
نفس الشيئ.
وسترى في أقسام الكود التالية ما هو بالضبط هذا الحدث ، ما هو شكله؟
في الواقع ، يمكنني أن أخبركم الآن ، هذا الحدث ، هذا الانتقال الذي نضيفه إلى الذاكرة هو إجمالي
أربعة عناصر.
الأول هو الدولة الأخيرة التي هي الدولة.
الحالة الثانية هي الحالة الجديدة وهي الحالة زائد واحد.
الإجراء الثالث هو الإجراء الأخير وهو 80 ، وهو الإجراء الذي تم عرضه.
والرابع هو الأجر الأخير ، الأجر الأخير الذي حصل عليه.
هذا صحيح.
هذا هو بالضبط الشكل الذي سيكون عليه هذا الحدث.
حسنا.
وهذا كل ما نحتاجه فقط للحدث لأننا نريد فقط فتح الحدث في الذاكرة ثم
التأكد من احتواء الذاكرة على عناصر سعة.
حسنا.
لننتقل الآن إلى داخل الدالة.
لذا فإن أول شيء سنفعله هو إلحاق الحدث الجديد بالذاكرة.
وهذا بسيط للغاية لأننا سنستخدم وظيفة الإلحاق.
لذلك سيكون ذلك مباشرًا.
وعندما نستخدم وظيفة الإلحاق ، يجب أن نبدأ بالقائمة التي نريد إلحاق شيء ما بها.
وهذه القائمة هي بالطبع ذاكرة.
لذلك نبدأ بالذاكرة.
وبما أن الذاكرة هي متغير للكائن ، فإننا نبدأ هنا بذاكرة النقطة الذاتية.
هناك نذهب.
إذن الذاكرة الذاتية ثم نضيف نقطة ثم وظيفة الإلحاق وهي الأولى.
لذا قم بإلحاق وداخل وظيفة الإلحاق ، نقوم بإدخال ما نريد إلحاقه بالذاكرة ، وهو بالطبع أحداثنا.
حتى هنا.
وهذا سيُلحق الحدث الجديد المكون من الحالة الأخيرة والحالة الجديدة وقسم أقل ومكافأة أقل
بالذاكرة.
حسنا.
هذا هو أول شيء يتم القيام به.
ثم الشيء الثاني الذي يتعين علينا القيام به هو التأكد من احتواء الذاكرة دائمًا على عناصر السعة.
لنفترض أن السعة الآن 100000.
ربما تكون هذه هي السعة التي سنختارها لأن مليون عنصر قد يجعل التدريب بطيئًا.
لنفترض إذن 100000.
الآن سوف نتأكد من أن ذاكرتنا تحتوي دائمًا على 100000 انتقال و 100000 حدث وليس
أبدًا.
لذلك بالطبع في البداية سيكون له حدث ، ثم اثنان وثلاثة ، ولكن بعد ذلك بمجرد وصوله إلى 100000
حدث ، حسنًا ، سيكون به دائمًا 100000 حدث.
وللتأكد من ذلك ، نحتاج ببساطة إلى إنشاء شرط F بهذا الحد الأعلى الذي لا نريد
تجاوزه.
إذا كان الأمر كذلك ، فإن المعرف الذي سنستخدمه هنا هو أنه إذا تجاوزنا الحد ، حسنًا ، سنحذف الانتقال
الأول ، الحدث الأول في الذاكرة ، وبالتالي سنأخذ دالة Len لأخذها طول الذاكرة.
هذا هو عدد العناصر الموجودة في الذاكرة.
هنا في دالة الأرض نقوم بإدخال ذاكرة النقطة الذاتية.
هذه هي الذاكرة.
لذلك إذا كان عدد العناصر في الذاكرة الذاتية أكبر من السعة ، حسنًا ، في هذه الحالة سنزيل
العنصر الأول للتأكد من أن الذاكرة تحتوي دائمًا على نفس عدد عناصر السعة ولحذف
العنصر الأول.
لا يوجد شيء أكثر بساطة.
سنستخدم دالة أخرى ، وهي خدعة del python.
لذا ، فإن Del ، وبالتالي نريد إزالة الانتقال الأول ، وهو أقدم انتقال في الذاكرة ، لأن
التحولات الأخيرة هي التي نلحقها ، وبالتالي فهي أحدث الانتقالات.
لذا فإن التحولات الأولى هي الأقدم.
وهنا نريد حذف الذاكرة والأقواس المدروسة ذاتيًا ونأخذ العنصر الأول من الذاكرة الذي يحتوي على
فهرس صفر.
حتى الذاكرة الذاتية صفر.
حاليا.
مثير للإعجاب.
لدي القليل من التحذير الذي يفيد بوجود سعة اسم غير محددة.
ذلك لأن السعة هنا ليست هي المدخلات.
يجب أن يكون متغير السعة المرتبط بالكائن.
وبالتالي هنا نحتاج إلى إضافة قدرة ذاتية والآن ذهب التحذير.
حتى الآن أنت تفهم أكثر من استخدام الذات.
هذا حقًا للإشارة إلى الكائن لأخذ سعة الكائن الذي سيتم إنشاؤه.
هذا مثيل لفئة ذاكرة إعادة التشغيل.
حسنًا ، لقد انتهينا من وظيفة الدفع هذه.
والآن يمكننا الانتقال إلى الوظيفة التالية ، وهي دالة العينة ، والتي ستأخذ
بعض العينات العشوائية من هذه الذاكرة لعناصر السعة الأخيرة.
وسيؤدي القيام بذلك إلى تحسين عملية التعلم العميق كثيرًا.
حسنًا ، لنفعل ذلك في الدرس التالي.
وحتى ذلك الحين ، استمتع.
أنا.