操作系统：macOS Big Sur (11.6) Anaconda3：2021.05 python：3.7.3 Jupyter Notebook：5.7.8
最近在tensorflow环境下用CNN来实现mnist，里面设计了一些tensorflow的函数，在之后的学习中肯定会经常使用，因此记录整理下来。
一个简单的例子，求取两个4*4矩阵相加后，在求取最大值与最小值。matlab代码如下
np.random.shuffle(x):这里的参数x要求为array-like或者是一个list，没有返回值
ndarray的创建可以使用多种创建函数，如下所示，只展示几种常见的创建方法，代码如下所示：
本文简单介绍NumPy模块的两个基本对象ndarray、ufunc，介绍ndarray对象的几种生成方法及如何存取其元素、如何操作矩阵或多维数组、如何进行数据合并与展平等。最后说明通用函数及广播机制。
本篇概览 作为《DL4J实战》系列的第五篇，在前面对深度学习有一定的了解后，本篇会暂停深度学习相关的操作，转为基本功练习：矩阵操作，即INDArray接口的基本用法 INDArray的类图如下，由于BaseNDArray是个抽象类，因此在实际使用中，咱们用的都是NDArray的实例： 📷 之所以用一篇文章来学习矩阵操作，是因为后面的实战过程中处处都有它，处处离不开它，若不熟练就会寸步难行； 本篇涉及的API较多，因此先做好归类，后面的代码按照分类来写会清晰一些，一共分为五类：矩阵属性、创建操作、读操
设置一个已经给定的矩阵的行列重复次数 , 根据给定的矩阵 , 进行指定的重复 , 生成新矩阵 ;
6.12自我总结 一.numpy模块 import numpy as np约定俗称要把他变成np 1.模块官方文档地址 https://docs.scipy.org/doc/numpy/referen
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。
已有方法 rand7 可生成 1 到 7 范围内的均匀随机整数，试写一个方法 rand10 生成 1 到 10 范围内的均匀随机整数。
numpy作为高性能科学计算和数据分析的基础包，它是众多数据分析、机器学习等工具的基础架构，掌握numpy的功能及其用法将有助于后续其他数据分析工具的学习。
长度为词典长度，每个词在词典中的位置置1，其余置0Curse of Dimension, 不适合太大的字典互相正交，难以表示词语之间的相似性
numpy是进行科学运算不可或缺的工具,很多其他科学计算的库也是基于numpy的，比如pandas
NE 的中心思想就是找到一种映射函数，该函数将网络中的每个节点转换为低维度的潜在表示
摘要：近年来，深度强化学习在解决序列决策的几个重要基准问题方面取得了令人瞩目的进展。许多控制应用程序使用通用多层感知器（MLP），用于策略网络的非视觉部分。在本工作中，我们为策略网络表示提出了一种新的神经网络架构，该架构简单而有效。所提出的结构化控制网（Structured Control Net ，SCN）将通用多层感知器MLP分成两个独立的子模块：非线性控制模块和线性控制模块。直观地，非线性控制用于前视角和全局控制，而线性控制围绕全局控制以外的局部动态变量的稳定。我们假设这这种方法具有线性和非线性策略的优点：可以提高训练效率、最终的奖励得分，以及保证学习策略的泛化性能，同时只需要较小的网络并可以使用不同的通用训练方法。我们通过OpenAI MuJoCo，Roboschool，Atari和定制的2维城市驾驶环境的模拟验证了我们的假设的正确性，其中包括多种泛化性测试，使用多种黑盒和策略梯度训练方法进行训练。通过将特定问题的先验结合到架构中，所提出的架构有可能改进更广泛的控制任务。我们采用生物中心模拟生成器（CPG）作为非线性控制模块部分的结构来研究运动任务这个案例，结果了表面的该运动任务的性能被极大提高。
马尔科夫矩阵的稳态问题就是有关特征值为 1 的对应特征向量，并且其他的特征值的绝对值都是小于 1 （可有其他特征值也为 1 的例外）。为什么呢？
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列表类占用的内存数倍于数据本身占用的内存，Python自带的列表类会储存每一个元素的数据信息，数据类型信息，数据大小信息等。这是因为Python语言是一种可以随时改变变量类型的动态类型语言，而C语言和Fortran语言是静态类型语言，静态类型语言一般会在建立变量前先定义变量，并且不可以修改变量的变量类型。总的来说，numpy模块有以下两个优点：
我们这一次讲的浅层神经网络——单隐层神经网络，那么什么是浅层神经网络呢？浅层神经网络其实就是一个单隐层神经网络！！！会有 ，，， 这些个参数，还有个 表示输入特征的个数， 表示隐藏单元个数， 表示输出单元个数。
这篇笔记适合机器学习初学者，我是加入了一个DC算法竞赛的一个小组，故开始入门机器学习，希望能够以此正式进入机器学习领域。 在网上我也找了很多入门机器学习的教程，但都不让人满意，是因为没有一个以竞赛的形式来进行教授机器学习的课程，但我在DC学院上看到了这门课程，而课程的内容设计也是涵盖了大部分机器学习的内容，虽然不是很详细，但能够系统的学习，窥探机器学习的“真身”。 学完这个我想市面上的AI算法竞赛都知道该怎么入手了，也就进入了门槛，但要想取得不错的成绩，那还需努力，这篇仅是作为入门课已是足够。虽然带有点高数的内容，但不要害怕，都是基础内容，不要对数学产生恐慌，因为正是数学造就了今天的繁荣昌盛。
使⽤reshape函数把⾏向量x的形状改为(3, 4)，也就是⼀个3⾏4列的矩阵，并记作X。除了形状改变之外，X中的元素保持不变。
机器学习算法背后的数学知识你了解吗？在构建模型的过程中，如果想超越其基准性能，那么熟悉基本细节可能会大有帮助，尤其是在想要打破 SOTA 性能时，尤其如此。
Numpy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包，其提供了矩阵运算的功能。本文带你了解Numpy的一些核心知识点。
除了明显的科学计算用途之外，Numpy还可以用作通用数据的高效多维容器，定义任意的数据类型。这些都使得Numpy能够无缝、快速地与各种数据库集成。
作为一个对线性代数一无所知的开发者，想快速对向量和矩阵进行一个了解和认识，那么本文就正好适合你。
这道题是用等概率的 Rand7()（[1, 7]）产生等概率的 Rand10()（[1, 10]）。
张量表示由一个数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。具有一个轴的张量对应数学上的向量（vector）；具有两个轴的张量对应数学上的矩阵（matrix）；具有两个轴以上的张量没有特殊的数学名称。
作者丨莓酊 编辑丨青暮 线性代数（linear algebra）是关于向量空间和线性映射的一个数学分支。 现代线性代数的历史可以上溯到19世纪中期的英国。1843年，爱尔兰数学家哈密顿发现四元数。1844年，赫尔曼·格拉斯曼发表他的著作《线性外代数》（Die lineare Ausdehnungslehre），包括今日线性代数的一些主题。1848年，詹姆斯·西尔维斯特引入矩阵（matrix）。阿瑟·凯莱在研究线性变换时引入矩阵乘法和转置的概念。很重要的是，凯莱使用一个字母来代表一个矩阵，因此将矩阵当做了聚
人工智能不但可以理解语音或图像，帮助医学诊断，还存在于人们生活的方方面面，机器学习可以理解为系统从原始数据中提取模式的能力。
它有一些很好的属性，通常与股票价格一致，例如对数正态分布（因此向下限制为零），并且期望收益不取决于价格的大小。
本文继续PyTorch学习系列教程，来介绍在深度学习中最为基础也最为关键的数据结构——Tensor。一方面，Tensor之于PyTorch就好比是array之于Numpy或者DataFrame之于Pandas，都是构建了整个框架中最为底层的数据结构；另一方面，Tensor又与普通的数据结构不同，具有一个极为关键的特性——自动求导。今天，本文就来介绍Tensor这一数据结构。
霍夫曼编码（Huffman Coding），又译为哈夫曼编码、赫夫曼编码，是一种用于无损数据压缩的熵编码（权编码）算法。
选自towardsdatascience 作者：Tivadar Danka 机器之心编译 编辑：小舟、陈萍 大学时期学的数学现在可能派上用场了，机器学习背后的原理涉及许多数学知识。深入挖掘一下，你会发现，线性代数、微积分和概率论等都和机器学习背后的算法息息相关。 机器学习算法背后的数学知识你了解吗？在构建模型的过程中，如果想超越其基准性能，那么熟悉基本细节可能会大有帮助，尤其是在想要打破 SOTA 性能时，尤其如此。 机器学习背后的原理往往涉及高等数学。例如，随机梯度下降算法建立在多变量微积分和概率论的基
作者：钟阳扬审校：陈之炎 本文约2500字，建议阅读5分钟本文对图神经网络基本概念以及典型的模型做简要的介绍。 图(Graph)是一种数据结构, 能够很自然地建模现实场景中一组实体之间的复杂关系。在真实世界中，很多数据往往以图的形式出现, 例如社交网络、电商购物、蛋白质相互作用关系等。因此，近些年来使用智能化方式来建模分析图结构的研究越来越受到关注, 其中基于深度学习的图建模方法的图神经网络(Graph Neural Network, GNN), 因其出色的性能已广泛应用于社会科学、自然科学等多个领域。 基
NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效，因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
GCN 是一类非常强大的用于图数据的神经网络架构。事实上，它非常强大，即使是随机初始化的两层 GCN 也可以生成图网络中节点的有用特征表征。下图展示了这种两层 GCN 生成的每个节点的二维表征。请注意，即使没有经过任何训练，这些二维表征也能够保存图中节点的相对邻近性。
注：张量默认创建int64（长整型）类型，整数型的数组默认创建int32（整型）类型。
大数据时代的来临，为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持，也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
选自Hackernoon 作者：Rakshith Vasudev 机器之心编译 参与：蒋思源 本文为初学者简要介绍了 NumPy 库的使用与规则，通过该科学计算库，我们能构建更加高效的数值计算方法。此外，因为机器学习存在着大量的矩阵运算，所以 NumPy 允许我们在 Python 上实现高效的模型。 NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效，因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。 在本文中
上一篇文章提到了词向量的相关知识，可如何用计算机对一篇文章或者一些句子进行分词，从而让计算机更好理解句子呢？
也就是说，首先是一个特别大的整体，一个数组，接着是里面4个小数组，每一个小数组里面有3个小数组，小数组内的单元是一个数对来构成的。
随着 NLP 的不断发展，对 BERT/Transformer 相关知识的研究应用，也越来越细节，下面尝试用 QA 的形式深入不浅出 BERT/Transformer 的细节知识点。
一位软件工程师Brendan Bycroft制作了一个「大模型工作原理3D可视化」网站霸榜HN，效果非常震撼，让你秒懂LLM工作原理。
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