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神经网络和深度学习(吴恩达-Andrew-Ng):一二周学习笔记

回归参数w,也是一个nx维向量b就是一个实数,所以已知输入x和参数w和b如何计算y hat。...import time #它能创建一个数组a,通过rand函数随机得到 #用随机值创建一个百万维度数组,b为另外一个百万大小数组 a = np.random.rand(1000000) b =...u[i] += A[i][j]*v[j] #这是一个双重for循环,对指标ij #向量化实现: u = np.dot(A,v) (2)假设你内存中已经有一个向量v,如果你想做指数运算,作用到向量v一个元素...当你进行编程联系时,或者实现神经网络logistc回归时,就不要使用这些秩为1数组,相反每次创建数组时,你要把它定义成列向量,或者变成一个向量,那么你向量行为就更容易理解一些。...代码如下: a = np.random.randn(5) #创建一个秩为1数组,不使用这个 a = np.random.randn(5,1) #列向量,5行1列 a.shape = (5,1)

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学习笔记 | 吴恩达之神经网络和深度学习

回归参数w,也是一个nx维向量b就是一个实数,所以已知输入x和参数w和b如何计算y hat。...import time #它能创建一个数组a,通过rand函数随机得到 #用随机值创建一个百万维度数组,b为另外一个百万大小数组 a = np.random.rand(1000000) b =...for j in ... u[i] += A[i][j]*v[j] #这是一个双重for循环,对指标ij #向量化实现: u = np.dot(A,v) (2)假设你内存中已经有一个向量v,如果你想做指数运算...秩为1数组和列向量区别:运行结果 当你进行编程联系时,或者实现神经网络logistc回归时,就不要使用这些秩为1数组,相反每次创建数组时,你要把它定义成列向量,或者变成一个向量,那么你向量行为就更容易理解一些...代码如下: a = np.random.randn(5) #创建一个秩为1数组,不使用这个 a = np.random.randn(5,1) #列向量,5行1列 a.shape = (5,1)

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java反转数组_Java实现数组反转翻转方法实例

大家好,又见面了,我你们朋友全栈君。...数组翻转方法(java实现),数组翻转,就是将数组倒置,例如原数组为:{“a”,”b”,”c”,”d”},那么翻转后数组为{“d”,”c”,”b”,”a”}。...C, D, E] 反转后排序: [E, D, C, B, A] 【方法二】使用集合ArrayList实现反转: 【方法三】直接使用数组实现反转,即,反转后数组一个元素等于源数组最后一个元素: 方法二和方法三实现代码如下...(int i = 0; i < Array.length; i++) { // 反转后数组一个元素等于源数组最后一个元素: new_array[i] = Array[Array.length...– i – 1]; } return new_array; } } 以上就是本文全部内容,希望对大家学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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轻磅!Python风场流线图与三种滤波方法

解释九点平滑器如何工作创建一个数组来存储平滑后值。 迭代风速数据数组。 对于数组每个值,获取八个相邻值。 计算九个值平均值。 在数组中存储平均值。...(2): for i in range(1,a-1): for j in range(1,b-1): new_array[i,j]...它是一个布尔型数组,用于定义滤波器形状。默认值为 None,表示使用一个与滤波器大小相同全连接结构元素。 output:用于存储结果数组。...如果未提供,则会创建一个与输入数组相同类型和形状数组。 mode:边界模式。默认值为 'reflect',表示对超出边界像素进行镜像反射处理。...如果未提供,则会创建一个与输入数组相同类型和形状数组。 mode:边界模式。默认值为 'reflect',表示对超出边界像素进行镜像反射处理。

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Numpy 修炼之道(1) —— 什么 Numpy

ndarray 与 python 原生 array 有什么区别 NumPy 数组创建时有固定大小,不同于Python列表(可以动态增长)。...更改ndarray大小将创建一个数组并删除原始数据。 NumPy 数组元素都需要具有相同数据类型,因此在存储器中将具有相同大小。...Numpy 矢量化(向量化)功能 如果想要将一个2-D数组 a 每个元素与长度相同另外一个数组 b 中相应位置元素相乘,使用 Python 原生数组实现如下: for (i = 0; i <...rows; i++): { for (j = 0; j < columns; j++): { c[i][j] = a[i][j]*b[i][j]; }} 使用 Numpy 实现的话,则可以直接使用矢量化功能...如果没有向量化,我们代码将会效率很低,难以读取for循环。 作者:无邪,个人博客:脑洞大开,专注于机器学习研究。

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数组排序实现

快速排序法主要是运用了Arrays中一个方法Arrays.sort()实现。 冒泡法运用遍历数组进行比较,通过不断比较将最小值或者最大值一个一个遍历出来。...选择排序法数组一个数据作为最大或者最小值,然后通过比较循环,输出有序数组。 插入排序选择一个数组数据,通过不断插入比较最后进行排序。...C, D, E] 反转后排序: [E, D, C, B, A] 【方法二】使用集合ArrayList实现反转: 【方法三】直接使用数组实现反转,即,反转后数组一个元素等于源数组最后一个元素:...);// 直接使用数组实现反转 for (int j = 0; j < temp.length; j++) { System.out.print(Array[j]...String[Array.length]; for (int i = 0; i < Array.length; i++) { // 反转后数组一个元素等于源数组最后一个元素

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Python合并重叠矩形框

方法比较粗暴,没咋细究,若有bug欢迎留言~~ 需求: NMS中IOU相关,选择一个最大或者可信度最高框框保留。 而我们现在试需要将重叠框框合并为一个框框,所以不能直接用上面的。...并且OpenCVgroupRectangles在Python中我实在用不懂,而且它会把不重叠框直接删了。。 原理: 循环+递归,依次判断两个框是否有重叠。...,因爲rectList內容會變 i = 0 while i < len(rectList): # 選後面的即可,前面的已經判斷過了,不需要重復操作 j =...continue i += 1 # 剩餘項不重疊,直接加進來即可 new_array.extend(rectList) # 0:...可能還有未合並,遞歸調用; # 1: 本次沒有合並項,說明全部分開,可以結束退出 if complete == 0: complete, new_array = rectMerge_sxf

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图解NumPy:常用函数内在机制

Python 列表与 NumPy 数组对比,index() 中方括号表示可以省略 j 或同时省略 ij。...如果你需要一个向量,则有多种方法可以基于一维数组得到它,但出人意料「转置」不是其中之一。...基于一维数组得到二维数组运算有两种:使用 reshape 调整形状和使用 newaxis 进行索引: 其中 -1 这个参数告诉 reshape 自动计算其中一个维度大小,方括号中 None 用作...为了解决这样问题,MATLAB 方式创建一个网格: 使用 MATLAB 创建网格示意图 使用如上提供参数 IJ,meshgrid 函数接受任意索引集合作为输入,mgrid 只是切分,indices...使用 NumPy 创建网格示意图 没有 indexing=’ij’ 参数,meshgrid 会改变这些参数顺序:J, I= np.meshgrid(j, i)——这是一种 xy 模式,对可视化 3D

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图解NumPy:常用函数内在机制

不过,使用 linspace 时会遇到一个常见陷阱:它统计数据点数量,不是区间,因此其最后一个参数 num 通常比你所想数大 1。因此,上面最后一个例子中 11,不是 10。...Python 列表与 NumPy 数组对比,index() 中方括号表示可以省略 j 或同时省略 ij。...基于一维数组得到二维数组运算有两种:使用 reshape 调整形状和使用 newaxis 进行索引: 其中 -1 这个参数告诉 reshape 自动计算其中一个维度大小,方括号中 None 用作...为了解决这样问题,MATLAB 方式创建一个网格: 使用 MATLAB 创建网格示意图 使用如上提供参数 IJ,meshgrid 函数接受任意索引集合作为输入,mgrid 只是切分,...使用 NumPy 创建网格示意图 没有 indexing=’ij’ 参数,meshgrid 会改变这些参数顺序:J, I= np.meshgrid(j, i)——这是一种 xy 模式,对可视化 3D

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Rust实战系列-基本语法

上面的示例代码中,i: &'a i32 读作 i i32 引用,生命周期为 a, j: &'b i32 读作 j i32 引用,生命周期为 b 。...实现细节往往难以理解。计算机如何表示文本是很复杂 Rust 选择暴露其中一些复杂性,这使得程序员能够完全控制这些文本,也确实给语言学习者带来了负担。...在 GNU grep 实现中 -C NUM 参数,为了实现这个功能,需要创建列表。 10. 通过数组、切片和向量创建列表 列表使用是非常普遍,最常使用列表类型数组向量。...从数组创建切片很容易,因为不需要指定长度。 切片一个重要用途作为数组(和其它切片)视图(view),视图数据库术语,意味着切片可以获得快速只读数据访问不需要内存拷贝。...以下示例代码,其中部分内容可能令人困惑,如 15 行 Vec>,这是一个向量向量,类似 Vec>,其中,T 一对类型为(usize, String

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简单复习下前端算法复杂度相关知识

O(1)常量级时间复杂度 要代码执行时间不随 n 增大增长,这样代码时间复杂度我们都记作 O(1)。 只要算法中不存在循环语句、递归语句,即使有成千上万行代码,其时间复杂度也是Ο(1)。...++i) { if (array[i] == x) pos = i; } return pos; } 上面 这段代码复杂度 O(n),其中,n 代表数组长度 int find(int...当数组满了之后,也就是代码中 count == array.length 时,我们用 for 循环遍历数组求和,并清空数组,将求和之后 sum 值放到数组一个位置 然后再将数据插入。...>= len) { // 数组空间不够了 // 重新申请一个2倍大小数组空间 int new_array[] = new int[len*2]; // 把原来array数组数据依次...copy到new_array for (int j = 0; j < len; ++j) { new_array[j] = array[j]; } // new_array

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向量化NumPy数组上进行移动窗口操作

学习如何实现移动窗口将把你数据分析和争论技能提升到一个水平。 什么滑动窗? 下面的例子显示了一个3×3(3×3)滑动窗口。用红色标注数组元素目标元素。这是滑动窗口将计算度量数组位置。...样例数组 ? 3x3滑动窗口 创建一个NumPy数组 为了实现一些简单示例,让我们创建上面所示数组。首先,导入numpy。...import numpy as np 然后使用arange创建一个7×7数组,值范围从1到48。另外,创建一个包含无数据值数组,该数组形状和数据类型与初始数组相同。...尽管如此,我们将首先看一个使用循环示例,因为这是一种简单方法来概念化在移动窗口操作中发生事情。在你通过循环示例掌握了概念之后,我们将继续使用更有效向量化方法。...随着数组大小增加,循环效率呈指数级下降。另外,需要注意一个包含10,000个元素(100行和100列)数组非常小。 总结 移动窗口计算在许多数据分析工作流程中非常常见。

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机器学习 学习笔记(9)支持向量

单变量二次规划问题,这样二次规划问题有闭式解,即可高效地计算出更新后 ? 和 ? 。 确定偏移项b方法: 对所有支持向量: ? ,其中 ? 为所有支持向量下标集。...理论上可以选择任意支持向量求解b,但现实任务中采用一种更加鲁棒做法,使用所有支持向量求解平均值: ? 。...,在最大化间隔同时,不满足约束样本应该尽量少,优化目标写为 ? , ? 一个常数, ? 0/1损失函数。使用hinge损失替代损失函数,为 ? ,引入松弛变量 ? ,则: ?...# 将多个列表和输入参数转换成Numpy矩阵,这样就可以简化很多数学处理操作 # 转置了类别标签,因此我们得到就是一个向量不是列表。...# 程序会在所有的值上进行循环并选择其中使得改变最大那个值 # 如果第一次循环,就随机选择一个alpha值 def selectJ(i,oS,Ei): # 内循环启发式方法 maxK=-

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NumPy中einsum基本介绍

现在假设我们想要: 用一种特殊方法将A和B相乘来创建乘积数组,然后可能 沿特定轴求和这个数组,和/或 按特定顺序转置数组轴。...即使这个小例子,einsum也要快三倍。 如何使用einsum 关键为输入数组轴和我们想要输出数组选择正确标签。 函数使我们可以选择两种方式之一执行此操作:使用字符串或使用整数列表。...这只在标记为j轴在两个数组长度相同(或者任一数组长度为1)时才有效。 输出中省略字母意味着沿该轴值将相加。 在这里,j包含在输出数组标签中。...知道如何将不同轴相乘,然后如何对乘积求和,我们可以迅速简单地表达许多不同操作。这使我们可以相对容易地将问题推广到更高维度。例如,我们不必插入轴或转置数组以使它们轴正确对齐。...下面两个表格展示了einsum如何进行各种NumPy操作。我们可以用它来熟悉符号。 让A和B两个形状兼容一维数组(也就是说,我们相应长度要么相等,要么其中一个长度为1): ?

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