在雪花中横向展平不同排列长度的两列 - 腾讯云开发者社区

为了使一个张量扁平化，我们需要至少有两个轴。这使得我们开始的时候不是扁平的。现在让我们来看一幅来自MNIST数据集的手写图像。这个图像有两个不同的维度，高度和宽度。 ?...这些尺寸告诉我们这是裁剪过的图像，因为MNIST数据集是包含28 x 28的图像。现在让我们看看如何将这两个高度轴和宽度轴展平为单个长度为324的轴。上图显示了我们的扁平化输出，其单轴长度为324。...让我们看看如何使用PyTorch展平代码中的张量的特定轴。...展平张量的特定轴在CNN输入张量形状的文章中《深度学习中关于张量的阶、轴和形状的解释 | Pytorch系列（二）》，我们了解了一个卷积神经网络的张量输入通常有4个轴，一个用于批量大小，一个用于颜色通道...然后，展平后的通道将在张量的单个轴上并排排列。让我们来看一个代码示例。我们将构建一个示例RGB图像张量，高度为2，宽度为2。

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触觉是怎么产生的？清华大学破解诺奖成果未解之谜，登上Nature

清华大学的研究人员据此展开研究。一般来说，解析生物大分子结构需要冷冻电镜。最大的难题便来了：如何在冷冻样品状态下引入无形的力，获取到猜想中PIEZO的两种不同状态？...经过不懈思考，清华大学借鉴前人把膜蛋白重组用两种不同的方式组进脂质体（与皮肤细胞膜结构相同的一种东西）中，通过蛋白与脂质体之间的曲率（值越高，曲线的弯曲程度越大）差异来引入膜张力。啥意思？...以outside-out方式时，PIEZO1蛋白与脂质体的曲率半径朝向则截然相反，膜与蛋白间产生的的作用力变大，PIEZO1呈展平状态（上图第二行）。...最终，研究人员得到PIEZO1在膜上收合状态和受力展平的两种结构，佐证了上述猜想。也就是PIEZO1蛋白具备可逆形变，在受力时通过“一张一合”的状态来产生生物电信号。...简单来说：在静息状态时，该蛋白处于平衡状态（碗表面积为628nm2、投影面积为314nm2）；膜张力改变时，平衡被打破，膜带动着PIEZO1蛋白一起展平。

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python数据科学系列：numpy入门详细教程

三种方法需要接收一个axis参数，如果未指定，则均会先对目标数组展平至一维数组后再执行相应操作。...04 数组变形数组变形是指对给定数组重新整合各维度大小的过程，numpy封装了4类基本的变形操作：转置、展平、尺寸重整和复制。主要方法接口如下： ?...点击查看大图 ravel和flat功能类似，均返回对数组执行展平后的结果，且不改变原数组形状，区别在于：前者是方法接口，而后者是属性接口，前者返回对象类型仍然是数组，而后者返回对象类型是专用的flatten...唯一的区别在于在处理一维数组时：hstack按axis=0堆叠，且不要求两个一维数组长度一致，堆叠后仍然是一个一维数组；而column_stack则会自动将两个一维数组变形为Nx1的二维数组，并仍然按axis...axis从小到大对应轴的出场顺序先后，或者说变化快慢：axis=0对应主轴，沿着行变化的方向，可以理解为在多重for循环中最外面的一层，对应行坐标，数值变化最慢；而axis=1对应次轴，沿着列变化的方向

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pytorch view(): argument size (position 1) must be tuple of ints, not Tensor

(0), -1) # 将特征张量的后两个维度展平成一维# 打印调整后特征张量的形状print(features.shape) # 输出：torch.Size([1, 25088])# 使用新的全连接层处理特征张量...接下来，我们使用view()函数对特征张量进行形状调整，将后两个维度展平成一维。...我们通过features.size(0)获取批处理大小，并将其与-1组合使用，表示自动计算展平后的维度大小。...展平多维张量：view()函数可以将多维张量展平成一维张量，将多维的元素排列成一维的顺序。收缩和扩展维度：我们可以使用view()函数在张量的某些维度上收缩或扩展维度的大小。...y = x.view(1, 2, 3, 4) # 在前面插入一个长度为1的维度z = x.view(2, 1, 3, 4) # 在中间插入一个长度为1的维度print(x.size()) # 输出

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我的Python分析成长之路8

("使用ravel展平:",arr2.ravel()) #获得一维数组[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] 8 print("使用flatten横向展开:",arr2...，矩阵是ndarray的子类，在Numpy中，数组和矩阵有着重要的区别.Numpy中提供了两个基本的对象：一个N维数组对象和一个通用函数对象。...9 print("数组求模:",np.mod(x,y)) #相当于% 9.ufunc函数的广播机制广播是指不同形状的数组之间执行算术运算的方式、当使用ufunc函数进行数组计算时，ufunc会对两个元素对应元素进行计算...(arr1) #对arr1进行排序 4 arr2= np.random.randint(1,9,(3,3)) 5 arr2.sort(axis=1) #对arr2列向排列 6 print(arr2...14 print("arr2数组列向的和",np.sum(arr2,axis=0)) #计算arr2列向的和 15 print("arr2数组横向的和",np.sum(arr2,axis=1))

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机器学习(二)什么是机器学习

与以往通过大量数据分析而人工推导出规则并构造模型不同，机器学习提供了一种从数据中获取知识的方法，同时能够逐步提高预测模型的性能，并将模型应用于基于数据驱动的决策中去。...（1）萼片长度（厘米）（2）萼片宽度（厘米）（3）花瓣长度（厘米）（4）花瓣宽度（厘米）（5）类（Setosa、Versicolour、Virginica）花的萼片是花的外部结构，保护花的更脆弱的部分...在许多花中，萼片是绿的，只有花瓣是鲜艳多彩的，然而对与鸢尾花，萼片也是鲜艳多彩的。下图中的Virginica鸢尾花的图片，鸢尾花的萼片比花瓣大并且下垂，而花瓣向上。...如下图：在鸢尾花中花数据集中，包含150个样本和4个特征，因此将其记作150x4维的矩阵，，其中R表示向量空间，这里表示150行4维的向量，记作：我们一般使用上标（i）来指代第i个训练样本，...在上述X的特征矩阵中，每一行表代表一个花朵的样本，可以记为一个四维行向量数据中的每一列代表样本的一种特征，可以用一个150维度的列向量表示：类似地，可以用一个150维度的列向量存储目标变量（类标

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FlattenQuant | 推动低比特量化技术突破，大幅提升大型语言模型的计算效率和部署性能！

在本文中，作者介绍了一种称为FlattenQuant的方法，通过展平张量中的大通道，显著降低张量的最大值，以实现比特张量量化且精度损失最小。...在本文中，作者提出了一种称为Flatten-Quant的方法，以实现精确的低比特每张量量化。该方法包括将具有较大值的通道展平，并添加额外的通道以容纳这些值。...采用展平操作有效地降低了最大值，从而减轻了量化挑战。此外，集成GPTQ可以有效地补偿权重量化过程中产生的误差。值得注意的是，要强调的是GPTQ优化是在每一层的展平权重上进行的。...然而，确保准确性将需要每个组的量化操作，这超出了本文主要关注点的范围。图4展示了在不同批处理大小和序列长度下，OPT-13b和OPT-30b上的推理速度。...结果表明，FlattenQuant的速度几乎是FP16的两倍，并且在计算受限的场景中，其性能显著快于SmoothQuant。当序列长度保持恒定时，推理延迟与批处理大小之间存在线性相关性。

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YOLO 的“数学”实现

原始的YOLO论文使用批归一化，它在一个批次的不同图像之间归一化相同的值。这两者之间的概念差异可以忽略不计。第三步：卷积现在我们的输入已经归一化，我们将其通过卷积网络。...在输入上卷积两个内核后，我们得到两个大小相等的数组。通常将其表示为3D张量，不同的内核存在于称为“过滤器”或“内核”维度的维度中。第四步：最大池化现在我们对输入进行了卷积，可以应用最大池化。...第六步：展平现在输入图像已经被过滤成一个更适合最终建模任务的抽象表示（实际上是通过几个卷积层，而不是本示例中的一个卷积层），可以通过展平将其转换为一个向量。...假设在前一步展平的输出长度为L，则密集网络的权重矩阵形状必须为Lx(SxSx(C+Bx5))。在这个示例中，我们假设S为1，C为2，B为1。L是展平向量的长度，为18。...在本文中，我们介绍了计算YOLO输出的主要步骤：定义输入归一化输入应用卷积应用最大池化非线性激活展平投影到输出形状组合我们的最终推理

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人工智能测试-NLP入门（1）

数学基础标量 Scalar 一个标量就是一个单独的数向量 Vector 一个向量是一列数可以把向量看做空间中的点，每个元素是不同坐标轴上的坐标向量中有几个数就叫几维向量如4维向量：[1, 2,...= B*A 左矩阵行乘以右矩阵列，对位相乘再求和矩阵转置(transpose),即行列互换张量 tensor 将3个2×2矩阵排列在一起，就称为3×2×2的张量张量是神经网络的训练中最为常见的数据形式...在Python中，向量一般使用numpy库，而张量一般使用torch库 pip install numpy pip install torch 安装成功后，即可调用相关代码 import numpy...print(x.transpose()) # 展平 print(x.flatten()) # 将x转换成浮点型张量 x = torch.FloatTensor(x) print(x) # 明确指出将x...转换成2列，-1表示自动推断出行数 print(x.view(-1,2)) 部分输出：再看一个张量操作的例子导数

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Python数据分析--numpy总结

创建特定形状的多维数组利用arange函数存取元素矩阵操作数据合并与展平合并一维数组多维数组的合并矩阵展平通用函数使用math与numpy函数性能比较：使用循环与向量运算比较：广播机制...3]] 合并后数据维度 (4, 2) 按列合并结果: [[0 1 0 1] [2 3 2 3]] 合并后数据维度 (2, 4) 矩阵展平 import numpy as np nd15=np.arange...(6).reshape(2,-1) print(nd15) #按照列优先，展平。...print("按列优先,展平") print(nd15.ravel('F')) #按照行优先，展平。...print("按行优先,展平") print(nd15.ravel()) [[0 1 2] [3 4 5]] 按列优先,展平 [0 3 1 4 2 5] 按行优先,展平 [0 1 2 3 4 5] 通用函数

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年度实用技巧 | 提到布局，我第一个会想到的是flex

再讲如何实现之前，我们再看一下栅格化布局的描述栅格化布局会将容器24等分，横向排列的盒子数量最多四个，最少一个。父元素上设置flex-flow 属性，它用于设置弹性盒模型对象的子元素排列方式。...它是 flex-direction 和 flex-wrap 属性的复合属性。 flex-direction值为row时表示横向排列，flex-wrap 的值为wrap表示可以在必要的时候拆行或拆列。...好玩的布局类型实现方案栅格化布局栅格化布局会将容器24等分，横向排列的盒子数量最多四个，最少一个。父元素上设置flex-flow 属性，它用于设置弹性盒模型对象的子元素排列方式。...它是 flex-direction 和 flex-wrap 属性的复合属性。 flex-direction值为row时表示横向排列，flex-wrap 的值为wrap表示可以在必要的时候拆行或拆列。...弹性盒子元素在该行的侧轴（纵轴）上居中放置。（如果该行的尺寸小于弹性盒子元素的尺寸，则会向两个方向溢出相同的长度）。flex-start：元素位于容器的开头。

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Python必备基础：这些NumPy的神操作你都掌握了吗？

会经常遇到需要把多个向量或矩阵按某轴方向进行合并的情况，也会遇到展平的情况，如在卷积或循环神经网络中，在全连接层之前，需要把矩阵展平。...这节介绍几种数据合并和展平的方法。 1....矩阵展平 import numpy as np nd15=np.arange(6).reshape(2,-1) print(nd15) #按照列优先，展平。...print("按列优先,展平") print(nd15.ravel('F')) #按照行优先，展平。...print("按行优先,展平") print(nd15.ravel()) 打印结果： [[0 1 2] [3 4 5]] 按列优先,展平 [0 3 1 4 2 5] 按行优先,展平 [0 1 2 3

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python＞＞numpy（第二讲）

章节内容元素操作常用的方法广播数组形状操作排序数组目录元素操作一些常用的方法广播...2次方有关的数组一个计算矩阵相乘的函数判断两个数组中元素是否相等的方法其余的对数组中元素的操作一些常用的函数 ---- ---- 一些常用的方法不同维度的数组，不能相加... 生成一个上三角矩阵对数组中的第一列元素相加 ---- 找到最大，最小元素及其下标同样可与运用于多维数组但是，返回的下标是不具有二维性的 all any方法判断两个多个数组之间的关系...平均数，中位数广播一些常用的广播利用np.tile() ---- 利用第一节的np.zeros(),np.ones() ---- 利用np.newaxis...---- 利用np.ogrid和np.mgrid 一个可以极大方便我们计算任何点到原点距离的代码数组形状操作展平 ---- 展平的逆运算添加维度快速构建一个三维数组

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NumPy 获取唯一元素、出现次数、展平数组

（数组中唯一值的第一个索引位置的数组），只需在np.unique()中传递return_index参数: >>> unique_values, indices_list = np.unique(a, return_index...np.unique(a_2d) >>> print(unique_values) [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12] 如果未传递axis参数，则二维数组将被展平...如果要获取唯一的行或列，请确保传递axis参数。...有两种常用的展平数组的方法：.flatten() 和.ravel()。...两者之间的主要区别在于，使用ravel()创建的新数组实际上是对父数组的引用（即“视图”）。这意味着对新数组的任何更改也将影响父数组。因为ravel不创建拷贝，所以它的内存效率很高。

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学习Numpy，看这篇文章就够啦

4列元素 print('切片结果:',arr[0,3:5]) 输出：切片结果：[4 5] #访问第1行和第二行中第2列、第3列和第4列的元素 print('切片结果:\n',arr[1:,2:])...输出：切片结果： [6 7 8] [9 10 11] #访问第2列的元素 print('切片结果:',arr[:2]) 输出：切片结果：[3 6 9] ndarray在索引与切片的时候除了使用整形的数据外...02 ndarray的基础操作 ndarray的基础操作包括设置ndarray形状、展平ndarray、组合ndarray、分割ndarray、ndarray的排序与搜索，以及ndarray的字符串操作等...维度使用ravel方法展平ndarray 使用flatten方法展平ndarray 使用hstack函数实现ndarray横向组合使用vstack函数实现ndarray纵向组合使用concatenate...ufunc的广播机制广播（Broadingcasting）是指不同形状的ndarray之间执行算术运算的方式。若两个ndarray的shape不一致，Numpy则会实行广播机制。

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ClickHouse系列--项目方案梳理

pass 2.api展平–>kafka–>clickhouse 问题： api需要改造，数据需要写两套格式，要额外写一套ck的格式，侵入大。...pass 2.kafka–>roc–>clickhouse 优点： roc中进行数据清洗，展平，格式化等操作；积压数据，批量写入; 对之前业务完全无侵入无影响； roc中需要实现：消费逻辑...清洗，展平，格式化等逻辑；批量写入逻辑；失败处理逻辑； 2.细节选择 2.1表引擎选择表引擎作用：决定表存储在哪里以及以何种方式存储支持哪些查询以及如何支持并发数据访问索引的使用...只有在相同的数据分区内重复的数据才可以被删除，而不同数据分区之间的重复数据依然不能被剔除。...当分区合并时，同一数据分区内聚合Key相同的数据会被合并汇总，而不同分区之间的数据则不会被汇总。

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CSS3笔记

column-rule-style 属性指定了列与列间的边框样式： column-rule-width 属性指定了两列的边框厚度: column-rule-color 属性指定了两列的边框颜色： column-rule...flex-direction: row | row-reverse | column | column-reverse row：横向从左到右排列（左对齐），默认的排列方式。...row-reverse：反转横向排列（右对齐，从后往前排，最后一项排在最前面。 column：纵向排列。 column-reverse：反转纵向排列，从后往前排，最后一项排在最上面。...（如果该行的尺寸小于弹性盒子元素的尺寸，则会向两个方向溢出相同的长度）。 baseline：如弹性盒子元素的行内轴与侧轴为同一条，则该值与'flex-start'等效。...center：弹性盒子元素在该行的侧轴（纵轴）上居中放置。（如果该行的尺寸小于弹性盒子元素的尺寸，则会向两个方向溢出相同的长度）。

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Unity3d场景快速烘焙【2020】

大家可以试想一下，两个一样的模型，一个面数很高，另一个面数很低，当他们被拆分（展平）在相同分辨率的lightmap UV贴图坐标中时，相对于低面模型来说，高面模型的每个面只有缩得很小才能被容纳在这个lightmap...下图是小姐姐在3dmax中展平的前面烘焙的案例场景的lightmap UV，从下图可见，四张lightmap的UV布局充分利用了UV空间，没有像Unity3的展平那样，全部集聚在某一局部，而是均匀地分布在整个...UV展平后有两种用途，一种用于美工在photoshop中绘制贴图，另一种用于控制纹理贴图，没有美术功底的童鞋，当然不会绘制贴图啦，那就用展平的UV坐标来控制纹理贴图好了。...展平UV修改器的展平方式很多，如下图所示：正确拆分（或展平）的UV，棋盘格应该是方方正正（长宽相等或近似相等），排列整齐，这样贴图贴上去才没问题，如下图所示，绝对不允许排列错乱、扭曲、拉伸或挤压...Unity3d自身的UV2展平功能有致命的缺陷，所以建议大家在建模软件中展平UV2（也就是拆分UV2），下面小姐姐和大家一起在3dmax中拆分一下这个游戏场景模型的UV2。

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Python中Numpy.append的用法解析

这些值附加到"arr"的副本上。它必须是正确的形状（与"arr"形状相同，不包括"轴"）。如果未指定"axis"，则"values"可以是任何形状，并在使用前展平。 ...附加“值”的轴。如果没有给出`axis`，'arr`和`values`在使用前都会展平。 ...axis是一个可选的值，当axis无定义时，返回总是为一维数组。由下面的例子可以看出，不管两个数组是什么形式，返回的都是一维数组。 ...所以行数增加，列数不变。由此可知，列数必须保持相同。 ...] [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]] """ #axis = 0,在第一维上拼接，所以说，(1,8)和(3,8)就变成了(4,8) axis=1的情况拓展列，行数不变。

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Python中Numpy.append的用法解析

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CNN的Flatten操作 | Pytorch系列（七）

触觉是怎么产生的？清华大学破解诺奖成果未解之谜，登上Nature

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pytorch view(): argument size (position 1) must be tuple of ints, not Tensor

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FlattenQuant | 推动低比特量化技术突破，大幅提升大型语言模型的计算效率和部署性能！

YOLO 的“数学”实现

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年度实用技巧 | 提到布局，我第一个会想到的是flex

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NumPy 获取唯一元素、出现次数、展平数组

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Python中Numpy.append的用法解析

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