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Day4:R语言课程(向量和因子取子集)

2.检查数据结构 R有很多基本函数可用于检查数据并进行汇总。以测试数据metadata为例。 输入变量名metadata,回车来查看数据框; 变量包含样本信息。...(1)向量 选择使用索引 从向量中提取一个或多个值,可以使用方括号[ ]语法提供一个或多个索引。索引表示一个向量元素数目(桶的隔室编号)。R索引从1开始。...仍以age向量为例: age 想知道age向量的每个元素是否大于50,可以使用: age > 50 返回的是具有与age相同长度的逻辑值的向量,其中TRUE和FALSE值指示向量的每个元素是否大于...使用逻辑运算符创建索引,以选择age向量超过50 或 age小于18的所有值: idx 50 | age < 18 idx age age[idx] 使用`which()`函数使用逻辑运算进行索引...稍微绕道而行,了解如何在一个因素重新定义类别。

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Matlab入门(一)

运算 **点运算:**两矩阵进行运算是指它们的对应元素进行相关运算,要求两矩阵同型。Matlab的点运算,就是矩阵元素一一运算,基本的点运算有点乘、点除、点幂。...^B %A每个元素作为底数,B对应元素作为次数,进行运算 3.^B %以3为底、B中元素为次数 Matlab用%表示注释。...当参与比较的量是两个同型的矩阵时,比较是两矩阵相同位置的元素按标量关系运算规则逐个进行,最终的关系运算的结果是一个与原矩阵同型的矩阵,它的元素由0或1组成。...在算术运算、关系运算和逻辑运算,算术运算的优先最高,逻辑运算优先最低,但逻辑非运算是单目运算,它的优先比双目运算要高。单目是涉及一个元素运算,双目是涉及两个的运算。...Matlab的数组下标是从1开始的。 Matlab以矩阵或向量元素进行运算,可以减少循环,从而减少运行时间,点运算是Matlab的特点

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终端图像处理系列 - OpenGL ES 2.0 - 3D基础(矩阵投影)

线性代数 学习OpenGL三维投射知识之前,我们得事先了解下一些基础的线性代数知识,向量运算,矩阵运算。...向量加减 向量的加(减)法定义是分量的相加(减),即将一个向量的每一个分量加上(减去)另一个向量的对应分量: ? 向量相乘 点乘 ? 叉乘 ?...矩阵运算 矩阵简介 数学上,一个 m x n 的矩阵是一个m行n列元素排列成的矩形阵列。以下是一个由6个数字元素构成的3行3列的矩阵: ? 矩阵运算规则 矩阵的加减 矩阵与标量之间的加减: ?...缩放矩阵 一个向量进行缩放指的是向量的长度进行缩放,而保持它的方向不变。 ?...在项目中,物体坐标最终被转化为屏幕坐标之前会变换到多个坐标系统,因为在相应的过度坐标系做特定运算会方便容易一些。

2.4K110

Transformer的潜在竞争对手QRNN论文解读,训练更快的RNN

红色块是线性函数或矩阵乘法,蓝色块是无参数元素块。LSTM单元应用门控功能(输入,遗忘,输出)以获得输出和称为隐藏状态的存储元素。此隐藏状态包含整个序列的上下文信息。...为了更好理解,请参考下图: 接下来,我们基于池化功能(将在下一节讨论)使用额外的内核库,以获取类似于LSTM的门控向量: 这里,*是卷积运算;Z是上面讨论的输出(称为“输入门”输出);F是使用额外的内核库...因此,QRNN论文提出了受传统LSTM单元中元素门控体系结构启发的池化功能。本质上,它是一个无参数函数,它将跨时间步混合隐藏状态。...使用QRNN构建seq2seq 在基于RNN的常规seq2seq模型,我们只需使用编码器的最后一个隐藏状态初始化解码器,然后针对解码器序列进行进一步修改。...我们看到了它如何在基于卷积的模型增加递归,从而加快了序列建模的速度。QRNN的速度和性能也许真的可以替代Transformer。 编辑:王菁 校对:林亦霖

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干货 | textRNN & textCNN的网络结构与代码实现!

自动问答系统的问句分类 社区问答系统的问题分类:多标签多分类(一段文本进行多分类,该文本可能有多个标签),如知乎看山杯 让AI做法官:基于案件事实描述文本的罚金等级分类(多分类)和法条分类(多标签多分类...) 判断新闻是否为机器人所写:2分类 1.1 textRNN的原理 在一些自然语言处理任务,当序列进行处理时,我们一般会采用循环神经网络RNN,尤其是它的一些变种,LSTM(更常用),GRU...,在经过一个softmax层(输出层使用softmax激活函数)进行一个多分类;或者取前向/反向LSTM在每一个时间步长上的隐藏状态,每一个时间步长上的两个隐藏状态进行拼接,然后所有时间步长上拼接后的隐藏状态取均值...我们在“多输⼊通道和多输出通道”⼀节中介绍了如何在⼆维卷积层中指定多个输出通道。类似地,我们也可以在⼀维卷积层指定多个输出通道,从而拓展卷积层的模型参数。...输出的所有通道分别做时序最⼤池化,再将这些通道的池化输出值连结为向量。 通过全连接层将连结后的向量变换为有关各类别的输出。这⼀步可以使⽤丢弃层应对过拟合。 下图⽤⼀个例⼦解释了textCNN的设计。

1.1K20

Prometheus监控学习笔记之PromQL操作符

如果是瞬时向量与瞬时向量之间进行数学运算时,过程会相对复杂一点,运算符会依次找到与左边向量元素匹配(标签完全一致)的右边向量元素进行运算,如果没找到匹配元素,则直接丢弃。...0x01 匹配模式 向量向量之间进行运算操作时会基于默认的匹配规则:依次找到与左边向量元素匹配(标签完全一致)的右边向量元素进行运算,如果没找到匹配元素,则直接丢弃。...多一和一多 多一和一多两种匹配模式指的是“一”侧的每一个向量元素可以与"多"侧的多个元素匹配的情况。...在限定匹配标签后,右向量元素可能匹配到多个左向量元素 因此该表达式的匹配模式为多一,需要使用 group 修饰符 group_left 指定左向量具有更好的基数。...在逻辑运算 and,unless 和 or 操作默认与右向量的所有元素进行匹配。 0x02 聚合操作 Prometheus 还提供了下列内置的聚合操作符,这些操作符作用域瞬时向量

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textRNN & textCNN的网络结构与代码实现!

自动问答系统的问句分类 社区问答系统的问题分类:多标签多分类(一段文本进行多分类,该文本可能有多个标签),如知乎看山杯 让AI做法官:基于案件事实描述文本的罚金等级分类(多分类)和法条分类(多标签多分类...) 判断新闻是否为机器人所写:2分类 1.1 textRNN的原理 在一些自然语言处理任务,当序列进行处理时,我们一般会采用循环神经网络RNN,尤其是它的一些变种,LSTM(更常用),GRU。...当卷积窗口滑动到某⼀位置时,窗口中的输⼊⼦数组与核数组按元素相乘并求和,得到输出数组相应位置的元素。如下图所⽰,输⼊是⼀个宽为7的⼀维数组,核数组的宽为2。...我们在“多输⼊通道和多输出通道”⼀节中介绍了如何在⼆维卷积层中指定多个输出通道。类似地,我们也可以在⼀维卷积层指定多个输出通道,从而拓展卷积层的模型参数。...输出的所有通道分别做时序最⼤池化,再将这些通道的池化输出值连结为向量。 通过全连接层将连结后的向量变换为有关各类别的输出。这⼀步可以使⽤丢弃层应对过拟合。 下图⽤⼀个例⼦解释了textCNN的设计。

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linux 的一些脑洞操作

将输入作为参数(空格分隔)传入 ls | awk '{printf "%s,",$0}' 将行逆序输出 sed '1!...awk -F "," '{split($4,array,":");print $1,$2,$3,array[1],array[2]+1}' test.csv #split切割$4存到数组array,...test.csv 实现DNA序列反向互补 cat seq.txt | sed 'y/ATGC/TACG/' |rev 某一行插入另外一个文件的内容 sed '2 r a.txt' test.csv 一个文件按照第一列进行筛选...awk -F "," '{for (i=$2;i<=$3;i++) {print $1,i,$4}}' test.csv 三个文件依次merge   这里三个文件行数相等,其中ampl列将新的和旧的染色体...对应的旧的染色体和位置,被hg38amplicon_start_end.bed新的一个染色体和位置取代,并且将旧文件染色体和位置在amplGChg19.txt 对应的信息成功转移到新生成的新位置文件

1.2K50

python numpy基本方法总结可以类推tensorflow

一、数组方法 创建数组:arange()创建一维数组;array()创建一维或多维数组,其参数是类似于数组的对象,列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数,a.tolist...() 创建数组:np.zeros((2,3)),或者np.ones((2,3)),参数是一个元组分别表示行数和列数 对应元素相乘,a * b,得到一个新的矩阵,形状要一致;但是允许a是向量而b是矩阵...只要有一个参数不是向量,就应用矩阵乘法。...(PS:总之就是,向量很特殊,在运算可以自由转置而不会出错,运算的返回值如果维度为1,也一律用行向量[]表示) 读取数组元素a[0],a[0,0] 数组变形:b=a.reshape(2,3,4...判断两数组是否相等: np.array_equal(a,b) 判断数组元素是否为实数: np.isreal(a) 去除数组首尾为0的元素:np.trim_zeros(a) 浮点数取整,但不改变浮点数类型

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python numpy基本方法总结可以类推tensorflow

a.tolist() 创建数组:np.zeros((2,3)),或者np.ones((2,3)),参数是一个元组分别表示行数和列数 对应元素相乘,a * b,得到一个新的矩阵,形状要一致;但是允许...+ - / 与 * 的运算规则相同。 数学上定义的矩阵乘法 np.dot(a, b)。如果形状不匹配会报错;但是允许允许a和b都是向量,返回两个向量的内积。...只要有一个参数不是向量,就应用矩阵乘法。...(PS:总之就是,向量很特殊,在运算可以自由转置而不会出错,运算的返回值如果维度为1,也一律用行向量[]表示) 读取数组元素a[0],a[0,0] 数组变形:b=a.reshape(2,3,4...判断两数组是否相等: np.array_equal(a,b) 判断数组元素是否为实数: np.isreal(a) 去除数组首尾为0的元素:np.trim_zeros(a) 浮点数取整,但不改变浮点数类型

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【R的极客理想系列文章】RHadoop培训 之 R基础课

c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7) -> x 向量运算 在算术表达式中使用向量将会对该向量的每一个元素进行同样算术运算。 出现在同一个表达式向量最好是长度一致。...任何含有NA 数据的运算结果都将是NA。 函数is.na(x)返回一个和x同等长度的向量。它的某个元素值为TRUE 当且仅当x对应元素是NA。...假定向量h 有24个或更少的数值,那么命令 h<-seq(1,24) Z <- array(h, dim=c(3,4,2)) #等价操作 dim(Z) <- c(3,4,2) 向量和数组混合运算 表达式运算是从左到右进行的...奇异值分解和行列式 svd(M): 可以把任意一个矩阵M作为一个参数, 且M 进行奇异值分解。...这个可以通过给函数增加一个额外的参数来实现。 举例如plot plot function (x, y, ...) 在函数赋值 注意任何在函数内部的普通赋值都是局部的暂时的,当退出函数时都会丢失。

2.8K20

textRNNtextCNN文本分类

自动问答系统的问句分类 社区问答系统的问题分类:多标签多分类(一段文本进行多分类,该文本可能有多个标签),如知乎看山杯 让AI做法官:基于案件事实描述文本的罚金等级分类(多分类)和法条分类(多标签多分类...) 判断新闻是否为机器人所写:2分类 1.1 textRNN的原理 在一些自然语言处理任务,当序列进行处理时,我们一般会采用循环神经网络RNN,尤其是它的一些变种,LSTM(更常用),GRU。...与⼆维卷积层⼀样,⼀维卷积层使⽤⼀维的互相关运算。在⼀维互相关运算,卷积窗口从输⼊数组的最左⽅开始,按从左往右的顺序,依次在输⼊数组上滑动。...当卷积窗口滑动到某⼀位置时,窗口中的输⼊⼦数组与核数组按元素相乘并求和,得到输出数组相应位置的元素。如下图所⽰,输⼊是⼀个宽为7的⼀维数组,核数组的宽为2。...我们在“多输⼊通道和多输出通道”⼀节中介绍了如何在⼆维卷积层中指定多个输出通道。类似地,我们也可以在⼀维卷积层指定多个输出通道,从而拓展卷积层的模型参数

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矢量符号架构作为纳米硬件的计算框架

开发纳米计算硬件的工作正在加速进行。...., 2018b]使人们能够确定对于给定的计算和给定的硬件精度来说足够的超向量空间的维度。 用多重乘法解析超向量:在上面的例子,假设键值的一个参数(即b)是已知的。然而,情况并非总是如此。...由于大多数VSA模型的乘法运算会产生与其参数不同的超向量,因此解析具有这种元素的复合超向量是具有挑战性的。这意味着解析a b c形式的超向量最明显的方法是强力检查所有可能的参数组合。...这两种近似都是通过相应的超矢量进行加法运算而得到的 3 多重集/直方图/频率分布 超矢量在叠加中出现的次数决定了序列相应元素的频率。使用s可以估计单个元素的频率或与另一个序列的频率分布进行比较。...n-grams的超向量如在部分形成IV-A5 使用乘法运算链,即每个n元语法被视为一个n元组。n元语法的超向量和它们的计数器然后被用于形成用于频率分布的单个超向量第节中所示IV-A3。

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深度学习的基础线代知识-初学者指南

它提供了像向量和矩阵(电子表格)这样的数据结构用来保存数字和规则,以便进行加,减,乘,除的运算。 线性代数为什么有用? 线性代数可以将复杂的问题简单化,让我们能够问题进行高效的数学运算。...如何在深度学习中使用线性代数? 神经网络将权重存储在矩阵。 线性代数使矩阵运算变得更加快捷简便,尤其是在 GPU 上进行训练的时候。 实际上, GPU 是以向量和矩阵运算为基础的。...标量操作 标量运算涉及向量和某个数字。 我们可以通过向量的所有项进行加,减,乘,除操作来进行修改。...简单地将标量应用于矩阵的每个元素进行 加,减,乘,除等操作。 Matrix scalar addition 矩阵单元操作 为了两个矩阵进行加,减或除法,它们必须具有相等的维度。...[2, 4]] 矩阵乘法 矩阵乘法规定了一组矩阵进行乘法运算,以产生新矩阵的规则。

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219个opencv常用函数汇总

; 26、cvAddS:一个数组和一个标量的元素的相加运算; 27、cvAddWeighted:两个数组的元素的加权相加运算(alpha运算); 28、cvAvg:计算数组中所有元素的平均值; 29...、cvAvgSdv:计算数组中所有元素的绝对值和标准差; 30、cvCalcCovarMatrix:计算一组n维空间向量的协方差; 31、cvCmp:两个数组的所有元素运用设置的比较操作; 32、cvCmpS...39、cvDiv:用另外一个数组一个数组进行元素的除法运算; 40、cvDotProduct:计算两个向量的点积; 41、cvEigenVV:计算方阵的特征值和特征向量; 42、cvFlip:围绕选定轴翻转...; 61、cvMinS:在一个数组和一个标量中进行元素的取最小值操作; 62、cvMinMaxLoc:寻找数组的最大最小值; 63、cvMul:计算两个数组的元素的乘积(点乘); 64、cvNot...:按位对数组的每一个元素求反; 65、cvNormalize:将数组中元素进行归一化; 66、cvOr:两个数组进行按位或操作; 67、cvOrs:在数组与标量之间进行按位或操作; 68、cvReduce

3.2K10

听GPT 讲Rust源代码--libraryportable-simd

最后,Which是一个自定义的enum,用于表示向量置换参数的选择。 总结一下,swizzle.rs文件的结构体和trait定义了一系列的向量置换操作,方便进行向量元素的重新排列。...首先,该文件包含了一系列基本运算符的重载实现,加法、减法、乘法和除法。通过重载这些运算符,可以直接SIMD类型进行操作,而无需手动使用逐个元素的方式。...unary.rs文件定义了各种SIMD类型进行单目操作的运算符,包括逐元素取反、逐元素求反、逐元素绝对值、逐元素取平方根等等。这些运算符通常以类似!...vendor.rs文件的代码提供了一些SIMD指令集相关的功能,加载和存储SIMD向量、逐元素的算术和逻辑运算、与标量和向量之间的相互转换等。...通过这些类型和函数,bitmask.rs提供了SIMD位掩码的创建、操作和查询的支持,可以方便地进行并行计算和逻辑处理。

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专访 | 基于LSTM与TensorFlow Lite,kika输入法是如何造就的

如上图所示,首先 LSTM 会对前面输入的词进行建模,并输出对应的隐藏状态和记忆而作为后面字符语言模型的先验输入。后面从 Start Flag 开始键码实现字符的建模而最终得出预测。...黄康说:「在层数和单元数均一致的情况下,GRU 要比 LSTM 少一些参数和矩阵运算,因此,模型体积和训练速度方面都会有一定的优势。为了严谨的进行效果对比,我们做了两组实验。...其中第一项表示通过稀疏表示 x 预测的词向量与完整词向量(w)间的 L2 距离。后一项为 L1 正则化,它会将矩阵 x 元素推向 0,从而实现稀疏表示。...然后再该权重向量元素聚类为 k 个集群,这可借助经典的 k 均值聚类算法快速完成: ? 现在,我们只需储存 k 个聚类中心 c_j,而原权重矩阵只需要记录各自聚类中心的索引就行。...下半部是韩松等研究者利用反向传播的梯度当前 centroids 向量进行修正的过程。

1.1K50

matlab 稀疏矩阵 乘法,Matlab 矩阵运算

二、矩阵的拆分 1.矩阵元素 可以通过下标(行列索引)引用矩阵的元素 Matrix(m,n)。也可以采用矩阵元素的序号来引用矩阵元素。矩阵元素的序号就是相应元素在内存的排列顺序。...(5) 矩阵的转置 实数矩阵进行行列互换,复数矩阵,共轭转置,特殊的,操作符.’共轭不转置(见点运算); (6) 点运算 在MATLAB,有一种特殊的运算,因为其运算符是在有关算术运算符前面加点,...点运算符有.*、./、.\和.^。两矩阵进行运算是指它们的对应元素进行相关运算,要求两矩阵的维参数相同。...若关系成立,关系表达式结果为1,否则为0; (2) 当参与比较的量是两个维数相同的矩阵时,比较是两矩阵相同位置的元素按标量关系运算规则逐个进行,并给出元素比较结果。...最终运算结果是一个与矩阵同维的矩阵,其元素由1或0组成; (5) 逻辑非是单目运算符,也服从矩阵运算规则; (6) 在算术、关系、逻辑运算,算术运算优先最高,逻辑运算优先最低。

2.8K30

如何让你的矩阵运算速度提高4000+倍

在用Python进行矩阵运算(尤其是大型矩阵运算)的时候,最忌讳的是写循环,循环的执行效率极其的低,想要提高计算效率,有很多方法可以尝试,今天我们就来看一下如何在仅基于numpy的条件下,召唤一些技巧来加速矩阵的计算效率...向量化函数输入数组的连续元组( python map 函数)计算 pyfunc,但它使用 numpy 的广播规则。 向量化输出的数据类型是通过使用输入的第一个元素调用该函数来确定的。...: vfilter = np.vectorize(myfilter) 这个时候vfilter函数就是一个经过向量化改造的函数了,我们可以直接把numpy矩阵作为参数传进入进行矩阵运算:vector_dem...本质上矩阵运算的难点在于 逻辑分支,也就是在矩阵实现类似于if-else的逻辑运算,只要你能在矩阵实现了逻辑分支,任何分支内的运算步骤都可以使用矩阵运算轻易地实现。...这里所展示的只是一个最简单的例子,实际应用,会有更复杂的场景,届时会非常考验开发者的思维水平和numpy的熟练程度。

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