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关键词

量子——语言

技术背景 量子作为一种新框架,采用了以超导、离子阱等物理体系新语言来描述我们传统中所理解。不同于传统机中比特(经典比特)表示方法,量子本单元被称为量子比特。 我们可以通过一个布洛赫球模型来理解二者区别: image.png 量子比特与量子操作 image.png 量子比特与量子操作 image.png image.png image.png image.png 总结概要 量子是一门当下非常火热技术,抛开个别企业对量子过分吹嘘不谈,其本身是一门非常有意义跨学科研究领域。 本文仅从非物理科班专业角度——用语言去描述量子单元和操作,包含量子态含义、单比特量子门操作以及两比特量子门操作形式。 并且附带一定物理图像,这一点其实非常重要,如果不断推导公式,最终有可能迷失了其物理图像,这就脱离了我们做研究初衷。

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python gpu_本运 Python 实现

参考链接: Python程式转置 from...import与import区别在于import直接导入指定库,而from....import则是从指定库中导入指定模块  import...as 这个领域最出色技术就是使用图形处理器 GPU 运,矢量化编程一个重要特点就是可以直接将学公式转换为相应程序代码,维度是指在一定前提下描述一个学对象所需,完整表述应为“对象X于前提 scatter(x,y)和plot(x,y,'*')效果一致就是根x和y坐标绘制出所有点而已,  而plot默认是将所有点按一定顺序连接成一条多段线当plot指定了线性时,就可以绘制不同图像,比如 numpy,并转置  plt.scatter(dataMat[0],dataMat[1],c='red',marker='o') #绘制集散点图#绘制直线图形  X = np.linspace (-2,2,100) #产生直线集#建立线性方程  Y = 2.8*X+9plt.plot(X,Y)#绘制直线图  plt.show() #显示绘制后结果  输出结果如下:  理解学公式与 Numpy

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    中全1子

    思路如下: 利用i, j 将二维所有节点遍历一遍 利用m, n将以[i][j]为左上顶点遍历一遍 判断i, j, m, n四个变量确定是否为全1 代码实现: int numSubmat isOk) break; } // if(isOk) result++; 在最后判断是否全1循环中, 如果左上字是0, 那必然没有全1子了 再如果向下找时候, 碰到0, 那下一列时候也没必要超过这里了, 因为子至少有一个0了, 如下图: ? 在所有遍历之前, 先进行一次遍历, 把每个节点向右连续1个好. 这个思路有点妙啊. 法题偶尔做做还挺好, 也不需要很高深学知识, 还可以锻炼思维, 蛮有趣, 之后可以抽时间来看看, 嘿嘿.

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    结构(一)组,

    结构(一) 有一个等式,结构+法=程序,说明了结构对于机程序设重要性。结构是指元素集合(或对象)及元素间相互关系和构造方法。 1.1 组 1.定义和本运 组是程序中最常用结构,本质是内存中一段小固定,地址连续存储单元。 一维组是一个长度固定,下标有序线性序列。 两个本运: 给定一组下标,存取相应元素。 给定一组下标,更改相应元素值。 在程序设语言中,把组看做是具有共同名字相同类型多个变量集合。 2. 在结构中,主要讨论如何在节省存储空间前提下,正确高效。 这样,下三角中元素aij(i≥j)存储到SA[k]中,在组SA中下标k和i、j关系为:k=i×(i-1)/2+j-1,寻址方法如图所示。 ?

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    邻接结构() 顶

    GM.Vertex[i] = (input.next().toCharArray())[0]; } System.out.printf("输入构成各条边顶点及权值 GraphMatrix GM = new GraphMatrix(); Graph gh = new Graph(); System.out.printf("输入生成图类型 Scanner input = new Scanner(System.in); GM.GType = input.nextInt(); System.out.printf("输入图顶点量 :"); GM.VertexNum = input.nextInt(); System.out.printf("输入图量:"); GM.EdgeNum input.nextInt(); gh.ClearGraph(GM); gh.CreateGraph(GM); System.out.printf("该图邻接如下

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    一维组&二维组&对称&三角&三对角地址

    一维地址 设每个元素小是size,首元素地址是a[1],则 a[i] = a[1] + (i-1)*size 若首元素地址是a[0] 则a[i] = a[0] + i*size 二维地址 (m*n) 行优先 设每个元素小是size,首元素地址是a[1][1],则a[i][j]? 即a[i][j] = a[1][1] + [n*(i-1) + (j-1)]*size 三维地址 (rmn) r行m列n纵 行优先 首元素地址a[1,1,1] a[i,j,k] = a[ 二维组通常用来存储,特殊分为两类: (1)元素分布没有规律,按照规律对用公式实现压缩。 (2)无规律,但非零元素很少稀疏,只存储非零元素实现压缩。 (1)确定一维存储空间小:2+(n-2)*3+2 = 3n-2 (2)确定非零元素在一维组中地址 loc(i,j) = loc(1,1) + 前i-1行非零元素个+第i行中ai,j前非零元素

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    Python定义转置

    定义转置 1)使用循环进行转置 matrix = [[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12]] # 打印 def printMatrix rt = [[] for i in m[0]] # m[0] 有几个元素,说明原有多少列。 此处创建转置行 for ele in m: for i in range(len(ele)): # rt[i] 代表新第 i 行 # ele[i] 代表原当前行第 i 列 rt 说明:zip 函合并多个序列:多个序列第一个元素合并成第一个元素,多个序列第二个元素合并成第二个序列… 分析:将原做逆向参收集 def transformMatrix(m): # 逆向参收集 ,将中多个列表转换成多个参,传给 zip return list(zip(*m)) printmatrix(matrix) print(‘-‘*40) printmatrix(transformMatrix

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    疯子法总结(九) 图论中应用 Part 2 尔霍夫定理 生成树 Matrix-Tree

    定理: 1.设G为无向图,设D为图G,设C为图G邻接。 2.对于D,D[i][j]当 i!=j 时,是一条边,对于一条边而言无度可言为0,当i==j时表示一点,代表点i度。 4.定义尔霍夫J为度D-邻接C,即J=D-C; 5.G图生成树量为任意JN-1阶主子式行列式绝对值。 证明: 伪证明,不是证明尔霍夫定理,而是讲一下原理,证明超过我们所需要使用范畴。 首先明确一点就是若图G是一颗树,他尔霍夫N-1阶行列式值1;因为是一棵树,所以不含有环,且两点之间就只有一条边相连,任意列任意行只有1,且度与之对应密切,一个点只和自己有关 ,即讨论J中能够构成多少个该子树,即为求N-1阶主子式行列式,注意任意一个图J尔霍夫行列式值都为0; 实现方式: 就是求这个行列,行列式求得方法是高斯消元,其实就是将行列式化为上三角行列式

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    R语言教程——第3章:结构——

    是一个二维组,只是每个元素都拥有相同模式(值型、字符型或逻辑型)。可通过函matrix创建。 和ncol用以指定行和列,dimnames包含了可选、以字符型向量表示行名和列名。 -元素间运每个元素进行加减乘除,且顺序是按照列来。 a b c de 1 2 3 4f 5 6 7 8g 9 10 11 12h 13 14 15 16> mat1 = mat*c(1:4) #如果需要保留之后 -间运 > t(mat) #求转置 e f g ha 1 5 9 13b 2 6 10 14c 3 7 11 15d 4 8 12 16> mat%*%mat #相乘

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    Power BI 已支持导出保持布局

    这是一个众人期待功能,那就是从 Power BI 导出时,要保持格式。 Power BI ,是信息密度最图表,终端用户在使用时,希望导出时可以是所见即所得。 可以继续于这个继续后续和分析。 这个特性解决了非常重要问题,那就是: Power BI 图表可以继续作为 Excel 来源,用户友好度有了极度提升。 若使用度量值,无法导出预期,在这种场景应该禁止用户导出。 注意事项 导出具有当前布局时,可以于带度量值,但有以下限制: 不会携带颜色等条件格式。 小与总行导出后标题均为:Total。 但这已经足够好了,至少可以让用户可以这种十分重要结构进一步做自己分析和。 总结 本更新为 Power BI 连续性带来了新场景玩法,思路如下: 源 - 模型 - DAX - - 导出 - Excel 继续分析。

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    干掉公式 —— numpy 就该这么学

    除其他外,它包括: 功能强N维组对象 精密广播功能函 集成 C/C+和Fortran 代码工具 强线性代、傅立叶变换和随机功能 机器学习和分析,numpy 是最常用科学库,可以用极简 编程语言都是针对简单,复杂运是通过相应结构结合程序逻辑。numpy 虽然是针对复杂结构(例如)构造,但它提供了和简单一样方便操作。 线性代是机器学习和分析学之一,而向量和式又是线性代概念,所以理解向量和非常重要。 连乘 numpy 通过 prod 完成,如 m 连乘为 m.prod() 实践 了解了上面各种后,做些实践 均值 向量均值公式为: ? : np.linalg.norm(a-b) 总结 numpy 是个博精深库,是 python 实现科学,今天我们从学公式角度,了解了如何转换为 numpy 代码实现,限于篇幅

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    乘法深入理解

    本文是对《机器学习》第2章2.1.5节乘法内容补充和扩展。通过本节内容,在原书简要介绍乘法上,能够更全面、深入理解乘法含义。 在2.1.5节中,给出了乘法最定义,令 相乘,定义乘积 中 为: 这种定义方法便于手工——手工,在机流行现在,并非特别重要。 例1 ,如果只有平凡解,即 ,根(1.1)式可知, 列向量线性无关(关于线性相关和线性无关概念,请参阅《机器学习》第1章1.2.3节)。 以行列展开 对于两个乘法 ,还可以表示成多个和: 这种方式展开,在分解中会有重要应用(参阅《机器学习》第3章3.5.2节特征分解)。 关于乘法,除了手工之外,在《机器学习》中有详细用Python实现各种方法,也可以参阅[3]了解有关实现函

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    仓库实践之业务

    本文将分享仓库实践中业务经验,帮助家在工作中快速理解业务并规划仓库体系。 业务,我们可以认为它作用是从全局角度来对公司进行规划和设。 一般来讲,在仓库初期,仓库架构师会根对业务和理解来设一个全局业务,以此从宏观角度来描述公司业务和现状,并指导后续仓库建模。 能够让所有仓库参与者了解仓库,根有规划地填充表即可。 0x02 举个栗子 趁热打铁,居士举一个栗子来说明业务。 根上面描述,一个业务就可以出来了。如下表。 ?

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    ​Python又添一科学库,于ArmadilloPyArmadillo发布

    但从代以及使用语法来看, 这些库往往会带来不必要繁琐,没办法直观地管理其中类型。 作为 C++ 中与 Eigen 并驾齐驱科学库, Armadillo 因其简单易用特性深受广程序员和科学家喜爱,也获得了 Facebook、NASA、Boeing、Siemens、Deutsche PyArmadillo 还提供了用于和多维集(cube)对象,以及 200 多个用于处理对象中存储相关函。所有功能都可以在一个平面结构中访问,并且支持整、浮点和复。 通过集成 LAPACK 或者 Intel MKL、OpenBLAS 等高性能替代产品,该库可以提供各种分解。 安装指南 PyArmadillo 库具体用例如下图所示: ? 主要研究兴趣在于机器学习、AI、模式识别、机视觉、高性能等。 Conrad Sanderson 个人主页:https://conradsanderson.id.au ?

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    numpy线性代 - Python和MATLAB处理不同

    没有理论,讲再多应用都是空中楼阁。本文主要设涉及线性代本内容。先回顾这部分理论,然后给出MATLAB,继而给出Python处理。 SciPy包以NumPy包为扩展了numpy能力。为了使用方便,scipy包在最外层名字空间中包括了所有numpy内容,因此只要导入了scipy,不必在单独导入numpy了! #组中所占内存空间小   X.dtype    #类型   X.T   #如果X是,发挥是X转置   X.trace()    #X迹   np.linalg.det 4.   np.dot(a,b)用来点积;vdot(a,b)专门矢量点积,和dot()区别在于对complex类型处理不一样;innner(a,b)用来内积;outer MATLAB(3)----线性代    科学:Python VS. MATLAB (1)----给我一个理由先   科学:Python VS. MATLAB (2)----准备与前提

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    每个科学家都应该知道20个NumPy操作

    NumPy构成了科学领域中部分Python库。 ? 关于科学一切都始于以各种形式出现。字、图像、文本、x射线、声音和视频记录只是一些例子。 它构成了许多与科学相关广泛使用Python库,比如panda和Matplotlib。 在这篇文章中,我将介绍20种常用对NumPy操作。 NumPy作为使用最广泛科学库,提供了线性代。 16. Det 返回一个行列式。 ? 必须是方(即行等于列)才能行列式。 对于高维组,最后两个维度必须是正方形。 17. Inv 逆。 ? 是与原相乘得到单位。不是每个都有逆。如果A有一个逆,则称为可逆或非奇异。 相乘 Matmul 乘法。 ? 我们已经讨论了NumPy本操作。在NumPy上有更高级操作,但最好先理解操作。 感谢您阅读。

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    每周学点 | No.39单词共现

    No.39期 单词共现 Mr. 王:这里还有一个很典型例子——单词共现。 这个例子是文本集合中词共现。 我们设 M 是一个 N×N ,其中 N 为词 Mij 表示 i 和 j 在同一个上下文中。 小可:这个上下文是什么呢? Mr. 小可:那么单词共现有什么用呢? Mr. 王:这是一种用来测量语义距离方法。两个词出现在同一个句子中越多,说明它们之间语义距离就越近,它们之间关联性也就越。 首先,它有一个事件空间(单词目);其次,它会产生观测值(单词集合)。而我们目标是记录有趣关于事件。 小可:具体应该怎么做呢? Mr. 在 Reducer 中,对于每一个 pair p 和来自 Mapper 各种累和,最后返回 (p,count) 这样键值对,就成功地实现了单子贡献

    1.4K50

    开发者必读:机科学中线性代

    其中最值得注意是随机化使用——通常假设由于生成机制原因,输入存在噪声——它可以作为法或资源用于开发和提升问题如乘法、最小二乘(LS)近似、低阶近似等法。 从角度来看,RandNLA 源自理论机科学(TCS),并与学有着很深联系(凸面分析、概率论、度量嵌入理论),也与应用学相关(科学、信号处理、值线性代)。 从应用层面来看,RandNLA 是机器学习、统分析重要新工具。很多精心设实现已经在量问题上超越了高度优化软件库,如最小二乘回归,同时也具有相当扩展性、平行和分布能力。 此外,RandNLA 为现代规模分析提供了良好法和统。 我们假定读者具备线性代(例如,向量内积和叉积,如加法、标量乘法、转置、上/下三角-向量乘法,乘法,迹等)。

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    开发者必读:机科学中线性代(附论文)

    其中最值得注意是随机化使用——通常假设由于生成机制原因,输入存在噪声——它可以作为法或资源用于开发和提升问题如乘法、最小二乘(LS)近似、低阶近似等法。 从角度来看,RandNLA 源自理论机科学(TCS),并与学有着很深联系(凸面分析、概率论、度量嵌入理论),也与应用学相关(科学、信号处理、值线性代)。 从应用层面来看,RandNLA 是机器学习、统分析重要新工具。很多精心设实现已经在量问题上超越了高度优化软件库,如最小二乘回归,同时也具有相当扩展性、平行和分布能力。 此外,RandNLA 为现代规模分析提供了良好法和统。 我们假定读者具备线性代(例如,向量内积和叉积,如加法、标量乘法、转置、上/下三角-向量乘法,乘法,迹等)。

    1.1K100

    《机器学习》(入门1-2章)

    情感:情感识别、人机交互 脑机借口:意念识别、控制、疾病治疗 智能应用:博弈、自动定理、自动程序设、专家系统、智能决策、智能机器人、交通、电力、建筑、设等。 2.机器学习 2.1Numpy和Pandas使用 这两种都是Python库 Numpy:Numpy适用于处理,其中使用最多就是功能。 2.6优化 极小值、极值: ? 正定: ? 顺序主子式:设A是nXn,它顺序主子式是左上角行列式。 2.如果A所有奇阶顺序主子式都小于0(小于或等于0),所有阶顺序主子式都于0(于或等于0),那么A是负定(半负定)。 3.顺序主子式是:对角线相乘后相加。 信息熵意义: 1.熵作用损失用于调整梯度递减步长,本次熵(损失)比上次熵(损失),说明步长太了。 2.用于决策树熵越,说明特征划分能力越强。

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