计算3000次，可以发现准确率一开始提高得很快，后面提高速度变缓，最终测试准确率提高到88.8% 深度神经网络实践 代码见 nn_overfit.py 优化 Regularization 在前面实现的

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VERY 不错

原理先获取所有文件，然后统计每个文件中代码的行数，最后将行数相加，思路很简单。 import os import os.path import time rootdir = '文件路径' filelists = [] #遍历文件 def getFile(rootdir): global filelists for parent,dirnames,filenames in os.walk(rootd

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