在 SciPy 稀疏矩阵中，有着 2 个经常被混为一谈的方法：toarray() 方法以及 todense() 方法。事实上，我在才开始接触 SciPy 稀疏矩阵的时候也曾经把这 2 个方法之间画上等号。但是，两者之间还是存在着很大的不同，具体有哪些不同之处我们就首先从返回值类型开始说明。
启发：该方法很好理解，利用了矩阵的性质，实现了系数的自动变换与落位，在计算实现时可以考虑该方法减少迭代次数，提高运算效率。但是可能只适合线性多项式。
在小说《三体》里面，我们知道一个词叫做降维打击，通过把对手所在空间的维度降低从而实现团灭整个星系。
本文以Python 3.5及其以后的版本为主进行介绍。 运算符功能说明+算术加法，列表、元组、字符串合并与连接-算术减法，集合差集*乘法，序列重复/真除法//求整商-相反数%求余数，字符串格式化**幂运算<、<=、>、>=、==、!=（值）大小关系比较，集合的包含关系比较or逻辑或and逻辑与not逻辑非in成员测试is对象实体同一性测试（地址）|、^、&、<<、>>、~位运算符&、|、^集合交集、并集、对称差集@矩阵相乘运算符 最后一个矩阵相乘运算符用来对矩阵进行计算，需要用到python扩展库numpy
这是 LeetCode 上的「1137. 第 N 个泰波那契数」，难度为「简单」。
在许多应用程序中部署神经网络时，模型大小和推理速度/功率已成为主要挑战。解决这些问题的一种有前途的方法是量化。但是，将模型统一量化为超低精度会导致精度显着下降。一种新颖的解决方案是使用混合精度量化，因为与其他层相比，网络的某些部分可能允许较低的精度。但是，没有系统的方法来确定不同层的精度。对于深度网络，蛮力方法不可行，因为混合精度的搜索空间在层数上是指数级的。另一个挑战是在将模型量化到目标精度时用于确定逐块微调顺序复杂度是阶乘级别的。本文介绍了 Hessian AWare 量化（HAWQ），这是一种解决这些问题的新颖的二阶量化方法。HAWQ 根据Block块的 Hessian 最大特征值选择各层的相对量化精度。而且，HAWQ基于二阶信息为量化层提供了确定性的微调顺序。本文使用 ResNet20 在 Cifar-10 上以及用Inception-V3，ResNet50 和 SqueezeNext 模型在 ImageNet 上验证了方法的结果。将HAWQ 与最新技术进行比较表明，与 DNAS 相比，本文在 ResNet20 上使用 8 倍的激活压缩率可以达到相似/更好的精度，并且与最近提出的RVQuant和HAQ的方法相比，在ResNet50 和 Inception-V3 模型上，当缩小 14％ 模型大小的情况下可以将精度提高 1％。此外，本文证明了可以将 SqueezeNext 量化为仅 1MB 的模型大小，同时在 ImageNet 上实现 Top-1 精度超过 68％。
数组是numpy中最常见的数据结构，np.array() 。字符串和数字不能同时存在于同一个数组中。
吐槽一下：矩阵本身不难，但是矩阵的写作太蛋疼了 (⊙﹏⊙)汗 还好有 Numpy，不然真的崩溃了...
MATLAB一向是理工科学生的必备神器，但随着中美贸易冲突的一再升级，禁售与禁用的阴云也持续笼罩在高等学院的头顶。也许我们都应当考虑更多的途径，来辅助我们的学习和研究工作。 虽然PYTHON和众多模块也属于美国技术的范围，但开源软件的自由度毕竟不是商业软件可比拟的。
exp表示求e的幂次方，比如上面看到的，e的0次方为1，e的2次方，2.7几，以此类推
三步问题。有个小孩正在上楼梯，楼梯有 阶台阶，小孩一次可以上 阶、 阶或 阶。实现一种方法，计算小孩有多少种上楼梯的方式。结果可能很大，你需要对结果模 。
神经网络和深度学习（二）——从logistic回归谈神经网络基础 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 之前学习机器学习的时候，已经学过logistic回归，不过由于神经网络中，一些思想会涉及到logistic，另外会拿一些神经网络用到的解决方案，以logistic来举例，更浅显易懂（例如BP算法）。 因此，这里就再次复习logistic回归及其梯度下降、代价函数等，主要是讲述和后面学习神经网络有关的内容，其他部分会快速略过。 二、logistic输出函数 logistic是解决
Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ torch.FloatTensor:用于生成数据类型为浮点型的Tensor，参数可以是一个列表，也可以是一个维度。 import torch a = torch.FloatTensor(3,4) # 3行4列 a = torch.FloatTensor([2,3,4,5]) # 一个列表 torch.IntTensor:用于生成数据类型为整型的Tensor，参数可以是一个列表，也可以是一个维度。 a = torch
摘要: 原创出处 www.bysocket.com 「泥瓦匠BYSocket 」欢迎转载，保留摘要，谢谢！
本文是【统计师的Python日记】第3天的日记 回顾一下，第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型；第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 复习大纲： 一、为什么学Python？ 二、安装与熟悉 三、容器 四、函数 五、循环与条件 六、类 日记小结 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Python？ 第2天：再接着介绍一下Python呗 今天将带来第三天的学习日记。 细（tiāo）心（cì）的朋友会发现，第二天的日记写成日期是14年9月，也就是说“第2天”到“第3
这是 LeetCode 上的「剑指 Offer 10- I. 斐波那契数列」，难度为「简单」。
Numpy是用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。
Numpy是Numerical Python extensions 的缩写，字面意思是Python数值计算扩展。Numpy是Python中众多机器学习库的依赖，这些库通过Numpy实现基本的矩阵计算，Python的OpenCV库自然也不例外。
Numpy:是Numerical Python的简称，它是目前Python数值计算中最为基础的工具包，Numpy是用于数值科学计算的基础模块，不但能够完成科学计算的任而且能够用作高效的多维数据容器,可用于存储和处理大型矩阵。Numpy的数据容器能够保存任意类型的数据，这使得Numpy可以无缝并快速地整合各种数据。Numpy本身并没有提供很多高效的数据分析功能。理解Numpy数组即数组计算有利于更加高效地使用其他如pandas等数据分析工具。
显然，在 Python 中，列表 * N 中的 * 运算符为重复操作，将列表中的每个元素重复 N 次。
次幂 , 不用求出很多幂运算 , 因为关系的幂运算后面都是循环的 , 求出已知的所有
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
这个系列教程大名鼎鼎，之前我都是用到啥就瞎试一通；最近花了两个周，认认真真把这些基础知识重新学了一遍；做个笔记； 苏老泉二十七始发愤，我这比他还落后；不过求知的旅途，上路永远不嫌晚，我一直在路上；
我们首先用numpy的arange生成一个等差数组，0开始，一共2个数字，以1递增。
第一行两个整数 n,k 接下来 n 行，每行 n 个整数，第 i 行的第 j 的数表示
# 来源：NumPy Biginner's Guide 2e ch5 创建矩阵 import numpy as np # mat 函数创建矩阵 # 空格分割行，分号分隔列 A = np.mat('1 2 3; 4 5 6; 7 8 9') print "Creation from string", A ''' Creation from string [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] ''' # 矩阵转置 print "transpose A", A.T ''' trans
主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。在实践方面不会涉及太多基础内容 (实践和经验方面的内容，请参看原书)。
本文适用于bupt的离散数学，或了解学习群论相关知识。 我们说一个集合A到B的二元关系是一个集合，这个关系集合是A和B集合的笛卡尔乘积构成的大集合的子集。对于a∈A，b∈B，记号写成aRb，或者（a，b）∈R。举个例子，
如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外，Numpy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。
机器学习和数据分析变得越来越重要，但在学习和实践过程中，常常因为不知道怎么用程序实现各种数学公式而感到苦恼，今天我们从数学公式的角度上了解下，用 python 实现的方式方法。
例如，标量：为0维张量 向量：为1维张量 矩阵：为2维张量 .......
新年第一篇技术类的文章，应该算是算法方面的文章的。看标题：快速幂和矩阵快速幂，好像挺高大上。其实并不是很难，快速幂就是快速求一个数的幂（一个数的 n 次方）。
通用函数（ufunc）是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。你可以将其看作简单函数（接受一个或多个标量值，并产生一个或多个标量值）的矢量化包装器通用函数的输入是一组标量，输出也是一组标量，它们通常可以对应于基本数学运算，如加、减、乘、除等。
根据上一讲的内容，我们已经知道了如何求解特征值和特征向量，并且在讲行列式的时候我们就已经说明了行列式的存在就是为了特征值和特征向量，那么特征值和特征向量的作用是什么呢？答案是，他们将使得求解矩阵的幂特别简便。
大家好，我是bigsai，之前有个小老弟问到一个剑指offer一道相关快速幂的题，这里梳理一下讲一下快速幂！
昨天所发布的迭代法称为正迭代法，用于求矩阵的主特征值，也就是指矩阵的所有特征值中最大的一个。其算法如下： 满足精度要求后停止迭代，xj是特征向量，λj是特征值。 Fortran代码如下： 以一个四阶矩
熟悉的1024没问题，总共计算了10次。但是如果让你算 (2^50)%10000呢？
MATLAB中定义函数需要新建一个 ‘xxx.m’ 的文件，然后将函数的定义写在文件中，该文件要放在MATLAB打开的文件夹下，某函数定义如下，返回平方数。
当我们建立了NumPy数组之后，对其进行相应的数据处理就变得很重要了，虽然写代码处理不像Excel简单快捷，但是通过学习和实践，可以让你对数据有更加精妙的掌握。这些处理方法包含了数组基本运算加减乘除，还有一些高级运算，比如三角函数，对数等等。
（2）列表、元组、字符串这几种类型的对象与整数之间的乘法，表示对列表、元组或字符串进行重复，返回新列表、元组、字符串。
Strassen 算法是一种用于矩阵乘法的分治算法，它将原始的矩阵分解为较小的子矩阵，然后使用子矩阵相乘的结果来计算原始矩阵的乘积。
MATLAB矩阵算术运算与线性代数中的定义相同：执行数组操作，无论是在一维和多维数组元素的元素。
NumPy是一个开源的Python数据分析和科学计算库，全称为“Numerical Python”，主要用于数组计算。NumPy是作为数据分析必备库之一，是从事数据分析行业人员必要了解和学习的一个库，下面我们就来一起了解下NumPy。
（1）将二维矩阵A转化成一维矩阵（列向量）：Matlab 默认将其转化成列向量，需要行向量转置即可。
图像对数变换首先将图像从SimpleITK图像数据转成Numpy矩阵数据，然后采用Numpy的log1p（）函数来计算数据的log（1+x）变换，由于1+x不能小于零，因此这里我们使用图像减去图像的最小值来计算对数变换结果。
题目描述 大家都知道，斐波那契数列是满足如下性质的一个数列： 图片 请你求出 图片 的值。 输入格式 一行一个正整数 n 输出格式 输出一行一个整数表示答案。 输入输出样例 输入 #1 5 输出 #1 5 输入 #2 10 输出 #2 55 说明/提示 【数据范围】 图片 题目分析 题意很简单求斐波那契数列的第nnn项，但是坑点在于n的范围特别大，最大能达到 图片 ，O(n)级别的递归会导致超时。 斐波那契数列的递归公式: 图片 。我们以矩阵的角度来看待这个递推式。 图片 可发现每次矩阵乘
前面提到，幂迭代法用于求矩阵的主特征值以及对应的特征向量。如果把幂迭代用于这个矩阵的逆矩阵，那么就能求得最小的特征值。来看下面的定理： 设n阶矩阵A的特征值用λ1，λ2，...,λm表示。 （1）、若
定义矩阵A，B，其中A的大小为a \times b，B的大小为b \times c，对于矩阵C=AB中的每一个元素C(i.j),~i\in [1, a],~j\in [1,c]，存在以下：
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