交换维度顾名思义就是交换不同的维度，线性代数中矩阵的转置操作可以看成是交换第 0 个和第 1 个维度。比如下图形状为 (3, 4) 的矩阵。
In terms of Neural Networks and Deep Learning: 卷积在神经网络和深度学习方面的特征:
不知道从什么时候开始，我们的生活突然之间就充满了二维码——看网页要扫二维码，加好友要扫二维码，现在连楼下卖草莓的大爷都支持扫码支付了。
在使用机器学习算法进行数据建模时，经常会遇到输入数据的维度问题。其中一个常见的错误是"ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead"，意味着算法期望的是一个二维数组，但是实际传入的却是一个一维数组。 本文将介绍如何解决这个错误，并提供使用numpy库中的reshape()函数来转换数组维度的示例代码。
随着深度卷积神经网络（CNNs）的发展，更引人注目的网络拓扑结构被应用于图像分类和目标检测任务领域。当将神经网络扩展到多个卷积层时，它表现出增强学习特征表示的显著能力。然而，它导致堆叠更多的深度卷积对应方法，并且需要消耗大量的内存和计算资源，这是构建深度CNN的主要缺点。作为一种替代方式，注意力机制方法由于其灵活的结构特征，不仅加强了对更具鉴别性的特征表示的学习，而且可以很容易地插入到神经网络的主干架构中。因此，注意力机制引起了计算机视觉研究界的极大兴趣。
【新智元导读】本文是 Google DeepMind 研究科学家 Nal Kalchbrenner 在 NIPS 2016 RNNSymposium 上的演讲 ppt，讲义介绍了作为序列的生成模型在文本到语音的转换、翻译等技术上的应用。Nal Kalchbrenner 的主要研究领域包括神经机器翻译、卷积句子模型、RNN架构以及图像、音频和视频的生成模型。Nal Kalchbrenner 也是 AlphaGo 团队的一员。 讲者介绍 📷 Nal Kalchbrenner 是 Google De
副本拥有数据，对副本所做的任何更改都不会影响原始数组，对原始数组所做的任何更改也不会影响副本。
该文章讲述了如何使用技术社区的技术和工具来提高开发者的生产力，包括代码编辑、调试、优化、重构等方面，并介绍了相关的技术和工具。同时，文章还探讨了在技术社区中建立信任和合作关系的重要性，以及如何通过社区的技术和工具来提高协作效率。
开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第2天，点击查看活动详情
我们可能熟悉使用INDEX、SMALL等在给定单列或单行数组的情况下，返回满足一个或多个条件的值的列表。这是一项标准的公式技术。
我们给出了基于在多个工作表给定列中匹配单个条件来返回值的解决方案。本文使用与之相同的示例，但是将匹配多个条件，并提供两个解决方案：一个是使用辅助列，另一个不使用辅助列。
深度学习模型可以处理文本序列、时间序列、一般性序列数据等等。处理序列数据的两个基本深度学习算法是循环神经网络和1D卷积(2D卷积的一维模式)。
在某个工作表单元格区域中查找值时，我们通常都会使用VLOOKUP函数。但是，如果在多个工作表中查找值并返回第一个相匹配的值时，可以使用VLOOKUP函数吗？本文将讲解这个技术。
https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/117409037
使用Excel朋友都知道，将包含相对列引用的公式复制到其他列时，这些引用也会相应地更新。例如，公式：
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
2022年9月24日，青岛大学计算机科学技术学院李臻教授团队在Drug Discovery Today上发表文章“Deep learning methods for molecular representation and property prediction”。在论文中，作者回顾并总结了现有的分子表示与性质预测的深度学习方法，并讨论了深度学习方法在分子表示和性质预测方面的挑战和机遇。
近日，湖南大学、厦门大学和德睿智药团队在顶级期刊《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》(IF:10.5)上发表研究论文。IEEE TNNLS创办于1990年，属机器学习、信息科学、人工智能的交叉学科领域，是神经网络和学习系统方面的国际顶级杂志，也是中科院分区1区Top期刊。录用论文标题为《Geometry-based Molecular Generation with Deep Constrained Variational Autoencoder》，该论文致力于研究分子3D表征学习问题，利用分子的几何特征进行分子生成。
Numpy Array 数组和 Python List 列表是 Python 程序中间非常重要的数据载体容器，很多数据都是通过 Python 语言将数据加载至 Array 数组或者 List 列表容器，再转换到 Tensor 类型。（为了方便描述，后面将 Numpy Array 数组称为数组，将 Python List 列表称为列表。）
原标题 | A Gentle Introduction to PyTorch 1.2
人在说话的时候，常常伴随着身体动作，不管是像睁大眼睛这样细微的动作，还是像手舞足蹈这样夸张的动作。
论文: An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale
BM3D是2007年提出的算法了，至今已经有一些年头了，但是仍然不妨碍它基本上还是最强的去噪算法。
机器之心报道 编辑：蛋酱 来自萨里大学的研究者引入了注意力机制，将自动驾驶的 2D 图像转换为鸟瞰图，使得模型的识别准确率提升了 15%，并斩获了 ICRA 2022 的杰出论文奖。 对于自动驾驶中的许多任务来说，从自上而下、地图或鸟瞰 (BEV) 几个角度去看会更容易完成。由于许多自动驾驶主题被限制在地平面，所以俯视图是一种更实用的低维表征，对于导航也更加理想，能够捕获相关障碍和危险。对于像自主驾驶这样的场景，语义分割的 BEV 地图必须作为瞬时估计生成，以处理自由移动的对象和只访问一次的场景。 要想从
sed (stream editor, 流编辑器) 是Linux下一款功能强大的非交互流式文本编辑器(vim是交互式文本编辑器)，可以对文本文件的每一行数据匹配查询之后进行增、删、改、查等操作，支持按行、按字段、按正则匹配文本内容，灵活方便，特别适合于大文件的编辑。 sed是一种流编辑器，它一次处理一行内容，将这行放入缓存(存区空间称为：模式空间)，然后才对这行进行处理，处理完后，将缓存区的内容发送到终端。
来源：机器之心本文约2400字，建议阅读9分钟来自萨里大学的研究者引入了注意力机制，将自动驾驶的 2D 图像转换为鸟瞰图，使得模型的识别准确率提升了 15%，并斩获了 ICRA 2022 的杰出论文奖。 对于自动驾驶中的许多任务来说，从自上而下、地图或鸟瞰 (BEV) 几个角度去看会更容易完成。由于许多自动驾驶主题被限制在地平面，所以俯视图是一种更实用的低维表征，对于导航也更加理想，能够捕获相关障碍和危险。对于像自主驾驶这样的场景，语义分割的 BEV 地图必须作为瞬时估计生成，以处理自由移动的对象和只访问一
---- 新智元报道 编辑：LRS 好困 【新智元导读】时间序列分析在现实世界中的应用非常广泛，覆盖气象、工业、医疗等众多领域。近期，清华大学软件学院机器学习实验室提出了时序基础模型TimesNet，在长时、短时预测、缺失值填补、异常检测、分类五大任务上实现了全面领先。 实现任务通用是深度学习基础模型研究的核心问题，也是近期大模型方向的主要关注点之一。 然而，在时间序列领域，各类分析任务的差别较大，既有需要细粒度建模的预测任务，也有需要提取高层语义信息的分类任务。如何构建统一的深度基础模型高效地完
thread ID 的计算方式，简单来说很像小学学的除法公式，本文转载自同学一篇博客；并进行简单修改；
用于目标检测、跟踪和分割的3D点云数据的自动处理是人工智能和数据科学领域的最新研究趋势，旨在解决自动驾驶落地的不同问题并获得实时性能。
https://developer.nvidia.com/blog/detecting-objects-in-point-clouds-with-cuda-pointpillars/
自适应池化Adaptive Pooling是PyTorch的一种池化层，根据1D，2D，3D以及Max与Avg可分为六种形式。
您可以通过打开一个新的终端窗口并运行pip install --user ezsheets来安装 EZSheets。作为安装的一部分，EZSheets 还将安装google-api-python-client、google-auth-httplib2和模块。这些模块允许你的程序登录到 Google 的服务器并发出 API 请求。EZSheets 处理与这些模块的交互，所以您不需要关心它们如何工作。
本小节主要介绍 PyTorch 中的基本数据类型，先来看看 Python 和 PyTorch 中基本数据类型的对比。
但不同于as.character()，format 函数可以控制输出的精度和宽度：
1.3 Dropout层 为输入数据施加Dropout。Dropout将在训练过程中每次更新参数时随机断开一定百分比（p）的输入神经元连接，Dropout层用于防止过拟合。
大数据文摘授权转载自夕小瑶科技说 作者 | 智商掉了一地、兔子酱 就在本月 5 号，Bard 和 Google Workspace 同步更新了一则新闻，宣布 Workspace 的团队用户即日起可以申请体验由 Bard 大模型驱动的生成式 AI 工具。 这项计划在今年 3 月份首次公布，当时该工具仅对 Bard 用户开放，但现在 Workspace 管理员就可以为其团队启用 Bard，用户可以在管理员启用的团队账户上使用 Bard 来协助工作、研究或其他商业需求。 ▲Workspace 管理员可在控制台中
广播描述的是NumPy如何计算不同形状的数组之间的运算。如果是较大的矩阵和较小的矩阵进行运算的话，较小的矩阵就会被广播，从而保证运算的正确进行。
Caffe2 提供了很多 Operators - Operators Catalogue.
医学图像重建的目的就是得到上图的f(x,y)的图像。我们只能获取到投影的数据，也就是右边的sensor检测到的强度信息。当然上图来看，是把一个2D的图像投影成了1D的数据，那么这样肯定是无法复原的。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
大型语言模型构建在基于Transformer的架构之上来处理文本输入, LLaMA 系列模型在众多开源实现中脱颖而出。类似LLaMa的Transformer可以用来处理2D图像吗？在本文中，我们通过提出一种类似 LLaMA 的朴素和金字塔形式的Transformer来回答这个问题，称为 VisionLLaMA。VisionLLaMA 是一个统一的通用建模框架，用于解决大多数视觉任务。
既然是学习音视频技术，那必然少不了渲染这个环节，OpenGL就是进行图形渲染的一个重要角色。
写在前面 我们在昨天的学习笔记讨论了 Python 基本变数类型与资料结构可以应用的属性或方法，除了基本的资料结构以外，你是否还记得 Python 可以透过引入 numpy 套件之后使用 ndarray 资料结构呢？当时我们为了解决 Python 的 list 资料结构无法进行 element-wise 的运算，因此使用了 numpy 套件的 ndarray，我们势必要了解她常见的属性或方法。 numpy 与 ndarray 的常用属性或方法 了解 ndarray 的概观 ndim 属性 shape 属性
torch.matmul(input, other, out = None) 函数对 input 和 other 两个张量进行矩阵相乘。torch.matmul 函数根据传入参数的张量维度有很多重载函数。为了方便后续的介绍，将传入 input 参数中的张量命名为 a，而传入 other 参数的张量命名为 b。
这篇论文是CVPR2018年的录取论文，主要讨论了时空卷积的几种网络结构，在Action Recognition 的几个标准数据集上也取得了媲美最好方法的效果。作者是FAIR的工作人员，其中包括Du Tran(C3D)作者，Heng Wang(iDT)作者和Yann LecCun等，可谓是大牛云集。论文可以在这里下载。这里大概介绍下论文中的内容，可以看作是原论文的一个翻译。
MLP 是一种监督机器学习 (ML) 算法，属于前馈人工神经网络 1 类。该算法本质上是在数据上进行训练以学习函数。给定一组特征和一个目标变量（例如标签），它会学习一个用于分类或回归的非线性函数。在本文中，我们将只关注分类案例。
MLP 是一种监督机器学习 (ML) 算法，属于前馈人工神经网络 [1] 类。该算法本质上是在数据上进行训练以学习函数。给定一组特征和一个目标变量（例如标签），它会学习一个用于分类或回归的非线性函数。在本文中，我们将只关注分类案例。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
