使用NumPy可以高效地执行子矩阵运算，从而提高代码的性能。NumPy数组支持切片操作，这使得可以非常高效地提取子矩阵。...传统的方法是使用for循环来遍历矩阵中的每个像素，然后对每个像素及其周围的像素进行运算。这种方法的计算效率很低。2、解决方案为了提高子矩阵运算的效率，可以使用Numpy的各种函数。...Numpy提供了一些专门用于子矩阵运算的函数，这些函数可以大大提高计算效率。...这对于子矩阵运算非常有用，因为它允许我们将矩阵中的子矩阵转换为连续的内存块。这样，我们就可以使用Numpy的各种向量化函数来对子矩阵进行运算，从而大大提高计算效率。...代码例子以下是一个使用Numpy.lib.stride_tricks.as_strided()函数进行子矩阵运算的代码示例：import numpy as npfrom numpy.lib.stride_tricks
当然是可以的，假设上图的表格是一个4行3列的矩阵 ，记为 ，接下来使用 Python 的 numpy 库完成这样的计算。...而第二个 A / cal.reshape(1, 4) 指令则调用了 numpy 中的广播机制。这里使用 的矩阵 除以 的矩阵 。...重塑操作 reshape 是一个常量时间的操作，时间复杂度是 ，它的调用代价极低，所以使用是没问题的，也推荐大家使用。 那么一个 的矩阵是怎么和 的矩阵做除法的呢？...来看一些广播的例子： 在 numpy 中，当一个 的列向量与一个常数做加法时，实际上会将常数扩展为一个 的列向量，然后两者做逐元素加法。结果就是右边的这个向量。...如何计算后缘维度的轴长度？
在本文中，我将展示如何在分类、聚类和可视化等任务中使用简单的 GNN。我将使用 GCN（图卷积网络）作为运行示例。这应该提供一个很好的启发，将意识形态扩展到他们自己的领域。...对于每个节点，我们都可以这样做。直观地，我们可以将其视为每个节点通过对其出度进行平均来将其消息传递给其他节点，并且他们通过对入度进行平均来接收其他人的消息。...堆叠层 我们讨论了 GNN 层中发生的事情，现在我们堆叠了几个这样的层。这意味着我们对邻接矩阵进行了更多的乘法运算。如果你熟悉随机游走，则 D^(-1)A 称为转移矩阵（跃迁矩阵）。...我们可以做的一件简单的事情是； 要求 GNN 更紧密地嵌入相似的类 要求 GNN 进一步嵌入不同的类 请注意，嵌入是网络的最终层输出或分类输出。在这种情况下，我们可以使用点积作为距离的度量。...我们可以看到一些点自信地位于错误的颜色簇中。这主要是由于数据的性质。 将想法扩展到无监督聚类 当我们没有标签，只有特征和图时，我们如何扩展这个想法。
除了做数据的标准化以外，我们可能会选择直接丢弃一部分数据，如果理由充分，这不失为一种聪明的办法。...生成二元特征是非常有用的方法，但使用是还需谨慎，我们用波士顿数据集来学习如何生成二元输出。...as np How to do it...如何运行 Similar to scaling, there are two ways to binarize features in scikit-learn...它很显然又在隐秘之下，当接收到的数据值不是一个阈值，而是一个数组，scikit-learn生成一个有条件的面具，当条件满足，则更新数组为1，否则为0....0，这样做可以节省内存空间，但是在二元化的时候会导致问题，为了解决这个问题，在二值化稀疏矩阵时加入一个特殊条件，阈值不能小于0： from scipy.sparse import coo spar =
操作的原型内核和先进的可视化等几个方面详细梳理如何高效使用TensorFlow。...这是一个强大的思想，它能够让 TensorFlow 做任何事情（例如，自动求微分），而这些事情对于 numpy 等命令式的库而言是不可能完成的。...但是这也导致了随之而来的代价，就是掌握这个库会相对困难一些。在本文中，作者会尝试揭开 TensorFlow 的神秘面纱，并提供一些关于高效使用 TensorFlow 的指南和实践例子。...下面展示了这个方法在 TensorFlow 中是如何实现的： import numpy as np import tensorflow as tf # 使用占位符从python向TensorFlow...简单起见，在绝大多数例子中我们都手动地创建了会话，我们并没有保存和加载 checkpoint，但是这却是我们在实战中经常需要做的事情。你很可能想着使用估计 API 来进行会话管理以及做日志。
如果你之前从未使用过NumPy，无需焦躁，即使你跳过Numpy这一部分，这篇文章也是很好理解的。...张量是N维矩阵的概括（参考numpy中的ndarrays）。换一个方式来说，矩阵是是2维矩阵（行，列）。简单的理解张量，可以认为它是N维数组。 拿一张彩色图片举例。...此外，由于您可以鸟瞰网络中将会发生的事情，因此图表类可以决定如何在分布式环境中部署时分配 GPU 内存（如编译器中的寄存器分配）以及在各种机器之间进行协调。 这有助于我们有效地解决上述三个问题。...要使用它，只需将值插入到派生中并使用它即可。 不幸的是，像 ReLU（整流线性单位）这样的一些非线性在某些点上是不可微分的。 因此，我们改为以迭代方式计算梯度。...我写这篇文章的主要目的是让我更好地理解不同的框架如何做同样的事情。 对于那些高于初级水平但低于专业水平的人（如果你愿意的话，半专业人士），这将是一个非常有用的练习。
1 简单的 Puzzle 如下图所示，如何将左边的圆只通过旋转和拉缩转换成右边的椭圆？注意拉缩只能沿着水平和竖直的方向进行，不能沿着任何方向进行。 ?...2 困难的 Puzzle 如下图所示，如何将左边的圆只通过旋转和拉缩转换成右边的椭圆？注意拉缩只能沿着水平和竖直的方向进行，不能沿着任何方向进行。 ?...带着问题往下看：矩阵 A 做的线性转换和上面的 Puzzle 能完成同样的事情，难道线性转换做的本质事情也是“旋转-拉缩-旋转”？...7 使用 NumPy 做 SVD 对于爱编程的小孩，用 numpy 里的 svd 函数可以瞬间得到“旋转-拉伸-旋转”三矩阵，代码如下： from numpy.linalg import svd A =...用矩阵 A 一步做线性转换 等价于 用三个矩阵先旋转 (VT)，再拉缩 (∑)，最后旋转 (U)，那么 A = U∑VT 小孩们懂 SVD 了么？
这篇教程介绍了数据科学初学者需要了解的 NumPy 基础知识，包括如何创建 NumPy 数组、如何使用 NumPy 中的广播机制、如何获取值以及如何操作数组。...更重要的是，大家可以通过本文了解到 NumPy 在 Python 列表中的优势：更简洁、更快速地读写项、更方便、更高效。 本教程将使用 Jupyter notebook 作为编辑器。 让我们开始吧！...接下来从 NumPy 数组开始。 NumPy 数组 NumPy 数组是包含相同类型值的网格。NumPy 数组有两种形式：向量和矩阵。严格地讲，向量是一维数组，矩阵是多维数组。...恒等矩阵一般只有一个参数，下述命令说明了要如何创建恒等矩阵： my_matrx = np.eye(6) #6 is the number of columns/rows you want 用 NumPy...同样地，如需创建一个 3 行 5 列的二维数组，这样做即可： np.random.randn(3,5) 最后，我们可以使用 randint() 函数生成整数数组。
()，就能将 b 转换为 numpy 数据类型，同时使用 torch.from_num py() 就能将 numpy 转换为 tensor，如果需要更改 tensor 的数据类型，只需要在转换后的...上面是标量的求导，同时也可以做矩阵求导，比如： x = torch.randn(3) x = Variable(x, requires_grad=True) y = x * 2 print...data 通过上面的方式，可以定义我们需要的数据类，可以通过迭代的方式来取得每一个数据，但是这样很难实现取 batch，shuffle 或者是多线程去读取数据，所以 PyTorch中提供了一个简单的办法来做这个事情...，我们可以定义 自己的函数来准确地实现想要的功能，默认的函数在一般情况下都是可以使用的。...我们想要做的事情就是找一条直线去逼近这些点，也就是希望这条直线离这些点的距离之和最小，先将 numpy.array 转换成 Tensor，因为 PyTorch 里面的处理单元是Tensor，按上一章讲的方法
然而作为免责声明，使用Eager Execution需要一些关于深度学习中使用的矩阵代数概念的知识，特别是关于如何在神经网络中完成前向传递的知识。...矩阵和向量的符号和维度 开始Eager Execution 导入此示例所需的依赖项（主要是NumPy和TF）后，如果不使用TF 2.0，则需要启用Eager Execution。...NumPy的随机模块随机生成一些数据，用于训练和评估。...在每个时期，训练数据将被随机分成不同的批次，以提高模型训练的计算效率，并帮助模型更好地推广。以下片段说明了如何使用Eager Execution完成训练。...尽管如此Eager Execution是一个非常好的方法，可以帮助更深入地了解在深度学习时实际发生的事情，而不必处理复杂的图形或传统的其他混乱的东西。
前言 如果您曾经发现自己在编程时一次又一次地查找相同的问题、概念或语法，那么您并不孤单。我发现自己经常这样做。我们生活在一个世界里，似乎有无限数量的可访问的。然而，这既是福也是祸。...for循环进行列表理解，以及如何使用一行简单的代码创建列表，而不需要使用循环。...每个数组都有其特定的用途，但是这里的吸引力(而不是使用range)是它们输出NumPy数组，这对于数据科学来说通常更容易使用。 Arange返回给定间隔内的均匀间隔值。...因此，给定一个起始点和停止点，以及一些值，linspace将在NumPy数组中为您均匀地分隔它们。这对于绘图时的数据可视化和轴声明特别有用。...# np.linspace(start, stop, num) np.linspace(2.0, 3.0, num=5) Axis真正含义是什么 当您在pandas中删除一列或在NumPy矩阵中添加值时
如果使用有限的列来可靠地描述某些事物，则通常为给定数据点分配的描述性值已被剪掉，以提供有意义的表示：一个人，一张图像，一个虹膜，房价，潜在的信用风险等。...只要大多数元素为零，无论非零元素中存在什么，矩阵都是稀疏的。 我们还需要创建稀疏矩阵的顺序， 我们是一行一行地行进，在遇到每个非零元素时存储它们，还是一列一列地进行？...如果我们决定逐行进行，那么刚刚创建了一个压缩的稀疏行矩阵。如果按列，则现在有一个压缩的稀疏列矩阵。方便地，Scipy对两者都支持。 让我们看一下如何创建这些矩阵。...可能还有内存限制阻止这样做（请记住，这是采用此方法的主要原因之一）。但是，仅出于演示目的，这里介绍了如何将稀疏的Scipy矩阵表示形式转换回Numpy多维数组。...显然，也可以直接创建这些稀疏的SciPy矩阵，从而节省了临时的占用内存的步骤。 总结 之后遇到处理一个大的数据集，并考虑通过适当地使用稀疏矩阵格式节省内存。
2、判断和循环 你可以理解为把上面说的一些基本元素通过if..else...., for和while等来做一些判断和循环。...向量其实也算是一维的矩阵，我们的训练数据和要预测的数据也都是以矩阵的形式喂给机器的。...而numpy和pandas可以说是处理矩阵的好手，所以通常会用numpy和pandas对数据进行处理后再喂给机器，就我目前的实践经验来说，numpy应用的场景会比pandas多些。...其实好一些机器学习框架（如TensorFlow和Mxnet）也有自己处理数据的模块，但大多是通过封装numpy得到的，使用的方法也很像，所以无脑去上手numpy肯定不亏。...，但通过画图能够让我们可视化一些数据，从而能够更直观地观察数据特征和训练过程。
在下一章中，我们将介绍功能强大的 NumPy ndarray对象，向您展示如何有效地使用它。 二、NumPy ndarray对象 面向数组的计算是计算科学的核心。...最后，我们将展示如何从文件中读取/写入 NumPy 数组，并开始使用 NumPy 进行一些实际的分析。...最重要的是，我们看到了如何使用 NumPy 读写数据。 NumPy 的强大功能不仅在于其性能或功能，还在于它使分析变得如此容易。 尽可能多地将 NumPy 与您的数据一起使用！...我们还可以使用numpy.matrix.H进行共轭（Hermitian）转置。 现在我们知道了如何创建矩阵对象并执行一些基本操作，是时候进行一些练习了。 让我们尝试求解一个简单的线性方程。...您可以自己做一些练习，以获得不同的k的积分。 让我们回到前面的示例-完成积分后，我们立即使用numpy.polyder()执行了微积分，并将导数与原始coef数组进行了比较。
当在深度学习安全领域、深度学习实践中应用深度学习算法时，会发现在代码中显式地使用 for 循环使算法很低效，同时在深度学习领域会有越来越大的数据集，因为深度学习算法处理大数据集效果很棒，所以代码运行速度非常重要...PS：当想写循环时，检查 numpy 是否存在类似的内置函数。 吴恩达老师手写稿如下： 希望你现在有一点向量化的感觉了，减少一层循环可以使代码更快一些！！！...3、向量化逻辑回归 如何实现逻辑回归的向量化计算？只要实现了，就能处理整个数据集了，甚至不会用一个明确的 for 循环，听起来是不是特别地 inspiring。...如果有 个训练样本，可能需要这样重复做 次。可不可以不用任何一个明确的 for 循环？ 首先，定义一个 行 列的矩阵 作为训练输入(如下图中蓝色 )，numpy 形式为 。...但是细心的你会发现，为了计算 ，使用 numpy 命令 。这里有一个巧妙的地方， 是一个 的矩阵，而 是一个实数，或者可以说是一个 的矩阵，那么如何把一个向量加上一个实数？
然而谷歌之前推出的Tensorflow API有一些比较混乱的情况，在1.x的迭代中，就存在如原子op、layers等不同层次的API。面对不同类型的用户，使用粒度不同的多层API本身并不是什么问题。...而JAX使用 XLA 在诸如GPU和TPU的加速器上编译和运行NumPy。...它与 NumPy API 非常相似， numpy 完成的事情几乎都可以用 jax.numpy 完成，从而避免了直接定义API这件事。...在一些拟牛顿法的优化算法中，常常需要利用二阶的海森矩阵。为了实现海森矩阵的求解。为了实现这一目标，我们可以使用jacfwd(jacrev(f))或者jacrev(jacfwd(f))。...我们先来看二维情况下的一些例子： import jax.numpy as jnpimport numpy as npimport jax （1）先定义a,b两个二维数组（array）
△ 标量，向量，矩阵，张量 (左起) 这一课讲了向量和矩阵，以及它们的一些基础运算。另外，这里介绍了Numpy的一些相关函数，也浅浅地谈到了Broadcasting机制。 2 矩阵和向量的乘法 ?...△ 矩阵与向量的点乘 本小节主要讨论的是，向量和矩阵的点积，我们可以从中了解矩阵的一些属性。之后，便是用矩阵符号来创建一个线性方程组——这也是日后的学习里，经常要做的事情。...3 单位矩阵和逆矩阵 ? △ 单位矩阵长这样 我们要了解这两种矩阵为什么重要，然后知道怎样在Numpy里和它们玩耍。另外，本小节包含用逆矩阵求解线性方程组的一个例题。...看着图像，我们可能更直观地了解，这件看上去理所当然的事情，背后的道理是什么。 ?...用上前十一课传授的全部技能，便能掌握这一数据分析重要工具的使用方法。 ? 虽然，我还没有非常了解，用Python和Numpy学线代，会是怎样一种愉快的体验。
具体SYSMON的介绍和使用我这里就不再详述了，大家可以参考Freebuf中的文章，已经有大量篇幅详细地介绍了SYSMON的情况。...文件了， 链接:https://pan.baidu.com/s/1Sg_U4StyBJaelfkAUPlAtg提取码: ndqx，这份PPT我就不翻译了，因为PPT已经是非常简洁，清晰，漂亮的一份指南，将如何使用...针对主要的几个界面，我简单的做下介绍： 这个页面将主要做数据追踪使用，将计算机，用户，文件创建，网络连接，管道，父子进程等做了非常详细的一个聚合，可以很轻易的将你关心的数据信息呈现出来。...ThreatHunter的功能非常强大和实用，而更多的功能和使用方法还需要大家自己去挖掘，如果有条件，也可以将Windows的事件日志通过UniversalForwarder发送给Splunk，再结合EventID.net...EDR系统，抛弃一些其他EDR系统华而不实的功能，专注于威胁追踪，猎杀和事件回溯，可以很有效地帮助企业提升对抗病毒，恶意攻击的能力!
我们在我们的项目里使用它是因为它有一些方便的函数。由于 TensorFlow 和 scikit-learn 都使用 NumPy 数组，因此它们可以很好地协同工作。...计算损失的第二行增加了一些称为 L2 正则化（L2 regularization）的东西。这样做是为了防止过拟合，使得分类器无法确切地记忆训练数据。...在本节中，我想总结一下这样做的优点与缺点。 iOS 上使用 TensorFlow 的优点： 使用一个工具做所有事情。...使用如下代码： ? W.eval() 用于计算当前的 W 值，并以 NumPy 数组返回（这与 sess.run(W) 所做的事情一样）。...然后，我们使用 tofile() 将 Numpy 数组保存为二进制文件，这就是我们需要做的事情。 注：对于我们简单的分类器，W 是一个 20 x 1 的矩阵，它仅包括了 20 个浮点数。
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