本论文由北京大学王鹤研究团队与北京通用人工智能研究院、弗吉尼亚理工大学、斯坦福大学、清华大学、哥伦比亚大学合作，针对追踪并重建一段输入点云序列中的手和物体这一任务进行了研究。...作为感知人类与物体交互的主要方法，位姿追踪和重建人手与物体是两个至关重要的研究课题，可以实现广泛的应用，包括人机交互[1]，增强现实[2]，以及让机器人从人类的演示中学习相应技能（如抓取和操纵等[3]）...因此，在这个工作中，我们关注于这样一个非常有挑战的任务——在不用任何真实数据作训练的前提下，对自然条件下的点云序列，联合追踪并重建人手和物体。...，不能利用未来帧的信息）对他们的位姿进行追踪。...除此之外，我们首次提出了一个基于点云的手部姿势跟踪网络，HandTrackNet，以追踪帧间手部关节的运动。
生存分析是一种特殊的回归，与传统的回归任务不同，具体如下： 标签始终为正值，因为不能等待负时间直到事件发生 标签可能不是完全已知，或被截断，因为“测量时间需要时间” 第二点至关重要，更深入地研究一下。...正如从名称中猜到的那样，生存分析的最早应用之一是对给定人群的死亡率进行建模。以NCCTG肺癌数据集为例。前8列表示特征，最后一列“生存时间”表示标签。...该模型的形式如下： 其中： 是表示特征的向量 是由个系数组成的向量，每个系数对应一个特征 是向量的点积 是自然对数 和是随机变量 是输出标签 是已知概率分布的随机变量。...a] ✔ ✔ Right-censored [a, +∞) ✔ ✘ Left-censored [0, b] ✔ ✔ Interval-censored [a, b] ✔ ✔ 将下界数值收集到一个数组中...（y_lower_bound），将上界数值收集到另一个数组中（y_upper_bound）。
或许大家觉得很奇怪，毕竟在上面的两个例子中乘法运算符和加法运算符做了很不符合常理的事情，一个数组+一个数完全说不通，看完今天的文章或许就能够说得通了。...，因为在 Python 中竖线表示按位或的运算。...Python 中取绝对值函数不就是内置函数 abs 吗？那么我们只要让 abs 这个函数对向量实例起作用不就行了吗？...，在数学的向量中也是如此，在这里我通过给向量实例前面添加负号来获取与原向量大小相等方向相反的向量，具体怎么做很简单，就是把原向量的每个坐标的分量取个相反数并传入构造方法构造新向量并返回，直接看代码：...数量积在数学上叫做点积，这个点位于中间位置（·），并不是英文句号的那个点，在 Python 中并没有这个符号，这可能有些难办了，只不过不要太失望，Python 还是能够让你办到！
策略非常重要，也是我们需要找到的，因为它代表了智能体的决策能力。 点积 两个数组（向量）之间的点积简单地将第一个数组的每个元素乘以第二个数组的对应元素，然后求和。...假设我们想求数组A和B的点积，它等于A [0] * B [0] + A [1] * B [1] ……我们将使用这个操作将状态(一个数组)乘以另一个数组（策略）。...对于我们现在要开发的智能体，我们将策略表示为4个数字数组，代表状态的每个组成部分的重要性怎样（购物车位置，杆位等）然后我们计算状态的策略数组的点积输出单个数字。...状态数组是[0,0,0.2,0.05]。 现在，我们要把小车推向右边，让杆立起来。我从我的一次训练中得到了一个很好的策略，其策略数据如下：[ – 0.116,0.332,0.207 0.352]。...让我们手动完成数学运算，看看这个策略将输出什么作为这个状态的操作。 在这里，我们计算状态数组和策略数组的点积。如果数字是正数，我们将小车向右推，如果数字是负数，我们向左推。 ?
； 34、cvCopy：把数组中的值复制到另一个数组中； 35、cvCountNonZero：计算数组中非0值的个数； 36、cvCrossProduct：计算两个三维向量的向量积(叉积)； 37、cvCvtColor...：将数组的通道从一个颜色空间转换另外一个颜色空间； 38、cvDet：计算方阵的行列式； 39、cvDiv：用另外一个数组对一个数组进行元素级的除法运算； 40、cvDotProduct：计算两个向量的点积...：寻找数组中的最大最小值； 63、cvMul：计算两个数组的元素级的乘积(点乘)； 64、cvNot：按位对数组中的每一个元素求反； 65、cvNormalize：将数组中元素进行归一化； 66、cvOr...：对两个数组进行按位或操作； 67、cvOrs：在数组与标量之间进行按位或操作； 68、cvReduce：通过给定的操作符将二维数组简为向量； 69、cvRepeat：以平铺的方式进行数组复制； 70、...； 87、cvNorm：计算数组的绝对范数， 绝对差分范数或者相对差分范数； 88、cvAnd：对两个数组进行按位与操作； 89、cvAndS：在数组和标量之间进行按位与操作； 90、cvScale：是
：用可选的缩放值转换数组元素类型； 34、cvCopy：把数组中的值复制到另一个数组中； 35、cvCountNonZero：计算数组中非0值的个数； 36、cvCrossProduct：计算两个三维向量的向量积...：计算两个向量的点积； 41、cvEigenVV：计算方阵的特征值和特征向量； 42、cvFlip：围绕选定轴翻转； 43、cvGEMM：矩阵乘法； 44、cvGetCol：从一个数组的列中复制元素；...：寻找数组中的最大最小值； 63、cvMul：计算两个数组的元素级的乘积(点乘)； 64、cvNot：按位对数组中的每一个元素求反； 65、cvNormalize：将数组中元素进行归一化； 66、cvOr...：对两个数组进行按位或操作； 67、cvOrs：在数组与标量之间进行按位或操作； 68、cvReduce：通过给定的操作符将二维数组简为向量； 69、cvRepeat：以平铺的方式进行数组复制； 70、...； 87、cvNorm：计算数组的绝对范数， 绝对差分范数或者相对差分范数； 88、cvAnd：对两个数组进行按位与操作； 89、cvAndS：在数组和标量之间进行按位与操作； 90、cvScale
本章我们从矩阵运算模块出发，对比Python与Matlab在实现矩阵创建与运算时的异同，以帮助习惯使用Matlab的用户快速熟悉并应用NumPy/SciPy库。 array还是matrix？...NumPy提供了array与matrix两个类用于矩阵运算。array类可以用来处理各种n维数组的数学运算，而matrix类则是专用来进行二位矩阵运算的。这两种类只有以下几个微小的差异。...此外由于在array中1xN数组为1维数组，其无法通过上述.T或np.transpose()操作转置成如Nx1矩阵(由于点乘时会自动变形，针对其的转置使用场景不多)。 ...array √实现元素智能相乘更容易：A*B x执行矩阵点积运算需要使用@：A@B √对于一维array数组，在执行矩阵点积运算时，一维数组会视需要自动调整成所需的1xN或Nx1的矩阵，非常方便...代码转python服务，本团队具备规范化的服务流程与一对一的专业人员配置，保障高质高效服务用户需求。
语言的词汇量很大，人类难以对其进行一一分类和标识； 因此我们需要使用无监督学习技术，该技术可以独立学习词语的上下文。...其中有一个隐藏层，它执行权重矩阵和输入向量w(t)之间的点积运算。 隐藏层中不使用激活函数。 现在，隐藏层中的点积运算结果被传递到输出层。 输出层计算隐藏层输出向量和输出层权重矩阵之间的点积。...隐藏层执行权重向量W[|v|, N] 和输入向量w(t)之间的点积运算。 这里，我们可以总结出： 第(t)行的W[|v|, N] 会输出(H[1, N])。 4....输出层会执行 H[1, N] 和 W’[N, |v|] 之间的点积运算，并给出向量 U 。 6....如果在指定上下文位置中预测的单词是错误的，我们会使用反向传播算法来修正权重向量W和W’。 以上步骤对字典中的每个单词w(t) 都要执行。 而且，每个单词w(t) 会被传递K次。
卷积网络对四维张量的处理如下所示（请注意嵌套数组）。 ? Python Numpy中NDArray和 “张量” 同义互换使用。...设想在图表中间有一条既高且窄的钟形曲线。曲线下的区域是积分。设想该曲线附近有第二条较短较宽的钟形曲线从图表左侧向右侧缓慢漂移。这两个函数沿X轴各点的重叠部分之积，即是其的卷积。...这一矩形的宽度和高度由其像素点进行衡量，深度则包含三层，每层代表RGB中的一个字母。这些深度层被称为通道。 我们以输入量和输出量来描述经过卷积网络处理的图像，在数学中以多维矩阵表示为：30x30x3。...移动的幅度称为步幅。可每次以一列为单位向右移动过滤器，也可选择更大的步幅。 在每一步获取一个点积，并将点积结果置于被称为激活映射图的第三个矩阵中。...也可将两个矩阵生成点积想象为两个函数。图像就是底层函数，而过滤器就是在其上“卷过”的函数。 ? 图像的主要问题在于其高维度，原因是对高维度的处理时间和运算能力成本很高。
而NumPy的关键优势之一就是它能够将目前实例中的所有内容应用到任一数量的维度中。 创建矩阵 以下列形状传递一系列Python列表，使NumPy创建矩阵对其进行表示： ?...点积 有关运算，在矩阵乘法情况下使用点积是矩阵关键区别。NumPy给每一个矩阵都提供了一个dot() 方法，因此可以用这个方法对其他矩阵执行点积操作： ?...在该图下方，笔者添加了矩阵维度，以强调两个矩阵在其与对方匹配的一侧必须具有相同维度。将操作可视化，就会如下所示： ? 矩阵索引 在处理矩阵时，索引分片操作会更有用： ?...情况常常是这样的——需要取两个矩阵的点积，并且需要对齐共用维度。NumPy数组有一个名为T的便捷属性，能够对矩阵进行转置： ? 在更高级的实操案例中，有可能需要切换特定矩阵的维度。...很多都适用于在n维数组中数据表达： 表格 · 值的表格是个二维矩阵。表格中的每一张工作簿都会有其自己的变量。
用它来构建数组 (★☆☆) 39. 创建一个大小为10的向量，值为0到1的小数(不包含0和1) (★★☆) 40. 创建一个大小为10的随机向量并对其进行排序 (★★☆) 41....设有一个(100,2)的随机向量, 每组值代表一个坐标, 求点与点之间的距离 (★★☆) 53. 如何就地将float（32位）数组转换为整型（32位）数组? 54. 如何读取以下文件？?...什么东西与numpy数组的枚举等价？(★★☆) 56. 生成一个通用的二维高斯型数组 (★★☆) 57. 如何将p个元素随机放置在二维数组中 (★★☆) 58....如何获得两个向量的点积? (★★★) 点积就是两个向量对应位置一一相乘后求和的操作，最后结果是一个标量，是一个实数值。...设有两个矢量（X，Y）描述的一条路径，如何使用等距样本法对其进行采样 99. 给定整数n和2维数组X，从X中选择可以解释为具有n度的多项分布的行，即，仅包含整数并且总和为n的行。
点积 (Dot Product) 两个数组 (向量) 之间的点积可以简单理解为，将第一个数组的每个元素乘以第二个数组的对应元素，并将它们全部加在一起。...假设想要计算数组 A 和 B 的点积，形如 A[0]*B[0]+A[1]*B[1] ......随后将使用此运算结果再乘以一个状态 (同样是一个向量) 和一个策略值 (同样也是一个向量)。...制定策略 为了解决推车游戏，我们希望所设计的机器学习策略能够赢得游戏或最大化游戏奖励。对于智能体而言，这里将接收4维数组所表示策略，每一维代表每个组成的重要性 (推车的位置，杆位等四个组成)。...这里通过训练中得到了一个很好的策略，即 [-0.116, 0.332, 0.207, 0.352]。将上面的状态向量与策略向量进行点积处理，如果得到的结果为正，则将推车向右推动；反之则向左推动。...(观测) 数组之间进行点积运算，就像在之前具体例子中所展现的那样。
点积 (dot product) 两个数组 (向量) 之间的点积可以简单理解为，将第一个数组的每个元素乘以第二个数组的对应元素，并将它们全部加在一起。...假设想要计算数组 A 和 B 的点积，形如 A[0]*B[0]+A[1]*B[1] ......随后将使用此运算结果再乘以一个状态 (同样是一个向量) 和一个策略值 (同样也是一个向量)。...制定策略 为了解决推车游戏，我们希望所设计的机器学习策略能够赢得游戏或最大化游戏奖励。对于智能体而言，这里将接收4维数组所表示策略，每一维代表每个组成的重要性 (推车的位置，杆位等四个组成)。...这里通过训练中得到了一个很好的策略，即 [-0.116, 0.332, 0.207, 0.352]。将上面的状态向量与策略向量进行点积处理，如果得到的结果为正，则将推车向右推动；反之则向左推动。...(观测) 数组之间进行点积运算，就像在之前具体例子中所展现的那样。
bitwise_and bitwise_and() 函数对数组中整数的二进制形式执行位与运算。 ...lower()数组元素转换为小写upper()数组元素转换为大写split()指定分隔符对字符串进行分割，并返回数组列表splitlines()返回元素中的行列表，以换行符分割strip()移除元素开头或者结尾处的特定字符...NumPy 线性代数 NumPy 提供了线性代数函数库 linalg，该库包含了线性代数所需的所有功能，可以看看下面的说明： 函数描述dot两个数组的点积，即元素对应相乘。...vdot两个向量的点积inner两个数组的内积matmul两个数组的矩阵积determinant数组的行列式solve求解线性矩阵方程inv计算矩阵的乘法逆矩阵 numpy.dot() numpy.dot...() numpy.vdot() 函数是两个向量的点积。
（显示原始世界空间法线向量） 1.3 漫反射光 漫射光的贡献取决于光入射到表面的角度，该角度是通过计算表面法线的点积与光的出射方向得出的，从而消除了负的结果。在定向光的情况下，光矢量是恒定的。...像在C＃中一样，在着色器中定义数组，但方括号在变量名称之后而不是类型后面。 ? 但是，我们不能任意定义数组的大小。数组定义必须立即声明其大小。让我们使用4的数组长度。...我们需要使用内角的余弦，所以完整的关系是 ? 。 ? 基于角度的衰减定义为 ? 钳位为0–1，然后平方， ? 是聚光角度方向和光方向的点积。 ?...然后，在着色器中，可以使用点积，乘法，加法，饱和度以及最后的平方来计算点淡入淡出因子。然后使用结果调制漫射光。 ? ?...但是我们必须检索正确的光照指数。由于我们目前最多支持四个可见光，因此我们需要的是unity_4LightIndices0，我们可以将其索引为数组以检索其适当的组件。 ?
---- 前言 这是力扣题库中的一个中等难题，说是存在一个整型数组，求出各元素位上除此数外其他元素的乘积，比如存在数组[1,2,3,4]，按照题目应该该输出[24,12,8,6]，我们的解题思想为：...求出各元素的左积和右积（当然不包含自己），然后将左积与右积相乘，就可以得到目标积数，拿上面的例子来说，下标0的左积为1（默认数组外为1），右积为24，相乘得到目标积24，其他元素也是依次类推。...下面来看看具体讲解吧： ---- 正文 前面提到过，我们需要得到左积与右积，已知第一个元素的左积为1，最后一个元素的右积也为1，随着元素的变化，积数也会发生变化，因此我们可以以此作为突破点，当然我们要先创建一个数组...存入 既然得到了左积，我们就需要把它存入目标数组中（即前面开辟空间的 ptr），为了做到位置对应，我们会对其进行 i 大小的偏移 变化 如果说第一步的获取是为了首尾元素，那么变化这一步就是服务于其他元素...计算最终值 最终值的计算很简单，无非就是两次求积值相乘，为了避免产生过多的内存浪费，我们把计算最终值集成到了计算右积的步骤中，思想为：目标数组中的左积 * 计算出的右积，然后存入数组中 效果
在训练阶段，输出是一个与输入大小相同的数组。当然，在推理阶段的情况不一样，不过由于规模扩展发生在预训练阶段，所以输出和输入的长度一样。...这里我们不对其交互细节做任何假设，只是让它们交互。在 Transformer 中，让它们交互的方式就是让它们可以执行点积运算。模型要学习的就是如何执行这个点积运算。...而在第三行中，则有 "ij,j->i"，这时候就需要在 j 上执行点积，这也可被视为矩阵向量乘法。 当然，上面只给出了一两维的示例，einsum 也可以支持更多维度。...但对于以下任务呢：以圣诞老人的口吻写一封信给一位五岁孩童，解释圣诞老人不是真的，要求语气温柔，不要让这个孩子伤心。 Chung 表示自己没信心为这个任务给出一个好答案。...但对于开放式的生成任务，相比于为答案打分，比较候选答案之间的相对优劣会更容易。 下面是这种奖励模式的数学描述： 有了奖励模型之后，就可以通过强化学习来学习语言模型的参数，以最大化预期奖励。
自定义索引： b=numpy.array([1,2,4]) **a[b]**表示获取a中的第2,3,5位的数字。...2范数：向量的模 无穷范数：各个维度绝对值的最大值 向量加法： ? 向量数乘： ? 向量的乘积–点积： ? 机器学习中常用的公式 ?...2.4.2矩阵基础 矩阵乘法–点积：要求a的n列等于b的n行，也就是a的行乘以b的列。 ? 矩阵乘法–元素积：python代码为multiply(a,b) ?...矩阵的转置：矩阵中的数对角线进行交换。 ? 2.4.3数学中的符号与运算 最大化参数(没看明白)： ? 2.4.4微分 微分：在数学中，微分是对函数的局部变化率的一种线性描述。...方差：一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。一个随机变量的方差也称为它的二阶矩或二阶中心动差，方差的算术平方根称为该随机变量的标准差。
在实际中，最耗时的是convolution过程，每个物体分类器的filter（对应weight）都需要和候选位置的特征进行一次点积处理，假定候选窗口数目为W个，候选窗口的feature dimension...今天讲的内容工作者利用了之前的一个工作结果，可以将两个向量的点积（其实点积和cos距离有非常强的关联，如果预先对参与cos距离运算的两个向量进行模的归一化处理，则归一化后两向量的cos距离和点积是相同的...中最大元素序号（新feature中）为k，将k表示为一个log(K)位的二进制数字串继续设定共N个重排数组（随机得到），则得到共N*log(K)位的二进制串，按照最前面的重排数组对应的串放在最低位的原则...下面以HOG特征为例，说明Base Line 算法和本文提出的改进之间计算时间的对比： Base Line算法的计算过程如下： 计算多尺度的边缘强度和边缘方向图像； 对所有窗口进行遍历，对于每个窗口，计算其高斯加权...每个filter取到的N/M组查找表的值的累积和为对应的点积值（相似度）。对N/M组累积和计算，当计算发现相似度大于阈值时，则放弃后面的运算，直接对预估物体位置分布进行累积。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
