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Julia机器学习核心编程.6

代码使用rand函数创建了一个数组，该函数接收两个值，其中第一个值是范围，用“:”表示；第二个值是一个数。本例创建了一个具有6个元素的数组。 ? 前面我们讨论的数组元素的类型是相同的。...在Julia中创建数组时会将Int类型转换为Float类型。一般来说，Julia会尝试使用promote()函数来提升类型。如果不能提升，数组将会变成Any类型。 ?...代码在数组中输入了Int和字符串类型的元素，我们知道这两个元素是不能提升类型的，所以该数组为Any类型。...吧一个数组放另一个数组里面 ? 这还是报错,我一会儿看看文档去 ? 是不是有MATLAB内味儿了!!!!! ? 转置一下 ? 这个转置函数可能更好一点的选择 ? 常见的操作 ?...就像SQL表或电子表格一样，它有两个维度。DataFrame是统计分析推荐的数据结构。Julia提供了一个名为DataFrames的包，它具有使用DataFrames所需的所有功能。

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你真的懂TensorFlow吗？Tensor是神马？为什么还会Flow?

我们为什么想把数据转换为Numpy数组？ 很简单。因为我们需要把所有的输入数据，如字符串文本，图像，股票价格，或者视频，转变为一个统一得标准，以便能够容易的处理。...我们可以把它看作为一个带有行和列的数字网格。 这个行和列表示两个坐标轴，一个矩阵是二维张量，意思是有两维，也就是有两个坐标轴的张量。...观测一周，我们将得到一个4D张量 (10,5,390,3) 假设我们在观测一个由25只股票组成的共同基金，其中的每只股票由我们的4D张量来表示。...一张图片是3D张量，一个图片集则是4D，第四维是样本大小。 著名的MNIST数据集是一个手写的数字序列，作为一个图像识别问题，曾在几十年间困扰许多数据科学家。...下一篇“数学烂也要学AI”文章里，我们将学习如何在张量上做各种变换，这就是大家所熟知的数学。换句话说，我们将让张量“流动Flow起来”。

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【tensorflow】浅谈什么是张量tensor

我们为什么想把数据转换为Numpy数组？ 很简单。因为我们需要把所有的输入数据，如字符串文本，图像，股票价格，或者视频，转变为一个统一得标准，以便能够容易的处理。...我们可以把它看作为一个带有行和列的数字网格。这个行和列表示两个坐标轴，一个矩阵是二维张量，意思是有两维，也就是有两个坐标轴的张量。...观测一周，我们将得到一个4D张量 (10,5,390,3) 假设我们在观测一个由25只股票组成的共同基金，其中的每只股票由我们的4D张量来表示。...一张图片是3D张量，一个图片集则是4D，第四维是样本大小。 著名的MNIST数据集是一个手写的数字序列，作为一个图像识别问题，曾在几十年间困扰许多数据科学家。...学习如何在张量上做各种变换，这就是大家所熟知的数学。换句话说，我们将让张量“流动Flow起来”。

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理解卷积神经网络中的输入与输出形状 | 视觉入门

让我们看看一个例子。CNN的输入数据如下图所示。我们假设我们的数据是图像的集合。 ? 输入的形状 你始终必须将4D数组作为CNN的输入。...输出形状 CNN的输出也是4D数组。...不要在这里被input_shape参数欺骗，以为输入形状是3D，但是在进行训练时必须传递一个4D数组，该数据的形状应该是(batch_size，10，10，3)。...卷积层的输出是4D的数组。因此，我们必须将从卷积层接收的输出的尺寸更改为2D数组。 ? 我们可以通过在卷积层的顶部插入一个Flatten层来做到这一点。Flatten层将3维图像变形成一个维。...CNN的输出数据也是形状(batch_size, height, width, depth)的4D数组。

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分享近百道JavaScript 基础面试题，帮助你巩固JavaScript 基础知识

如何在 JavaScript 中将字符串转换为小写？ 你可以使用 toLowerCase() 方法将字符串转换为小写。 34. JavaScript 中的闭包是什么，为什么有用？...toUpperCase() 方法将字符串转换为大写字母。 56. 如何在 JavaScript 中将字符串转换为整数？...如何在 JavaScript 中将对象转换为 JSON 字符串？ 可以使用 JSON.stringify() 方法将对象转换为 JSON 字符串。 67.解释JavaScript中事件传播的概念。...concat() 方法用于合并两个或多个数组，创建一个包含连接元素的新数组。 69. 如何在 JavaScript 中对数组进行排序？ 可以使用 sort() 方法按字母顺序或数字顺序对数组进行排序。...如何在 JavaScript 中将字符串转换为日期对象？ 可以使用 Date() 构造函数或 new Date() 方法将字符串转换为日期对象。 72.

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Julia(字符串）

) Char 您可以Char轻松地将a转换为其整数值，即代码点： julia> Int('x') 120 julia> typeof(ans) Int64 在32位架构上，typeof(ans)将为Int32...每当一个自由幺是不可交换的，则操作通常被表示为\cdot，*或类似的符号，而不是+，这如所述通常意味着交换性。 插补 但是，使用串联构造字符串可能会变得有些麻烦。...为了减少对这些冗长的调用string()或重复乘法的需求，Julia允许使用$，在Perl中内插到字符串文字中，如Perl中所示： julia> "$greet, $whom....字节数组文字 另一个有用的非标准字符串文字是字节数组字符串文字：b"..."。这种形式使您可以使用字符串表示法来表示文字字节数组，即UInt8值数组。...UTF-8 sequence 还要注意\xff和之间的显着区别\uff：前一个转义序列编码字节255，而后一个转义序列表示代码点255，在UTF-8中将其编码为两个字节： julia> b"\xff"

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教程 | 如何在Julia编程中实现GPU加速

因此，大多数算法都需要数组来管理所有数据，这就需要一个好的 GPU 数组库作为关键的基础。 GPUArrays.jl 是 Julia 为此提供的基础。它实现了一个专门用于高度并行硬件的抽象数组。...对于大型数组，通过将计算转移到 GPU，可以稳定地将速度提高 60-80 倍。获得此加速和将 Julia 数组转换为 GPUArray 一样简单。...发生「融合」是因为 Julia 编译器会重写该表达式为一个传递调用树的 lazy broadcast 调用，然后可以在循环遍历数组之前将整个调用树融合到一个函数中。...只需将数组转换为 GPUArrays（使用 gpu(array），就可以将整个计算移动到 GPU 并获得可观的速度提升。...随后，如果省略转换为 GPUArray 这一步，代码会按普通的 Julia 数组处理，但仍在 CPU 上运行。

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NumPy之:理解广播

基础广播 正常情况下，两个数组需要进行运算，那么每个数组的对象都需要有一个相对应的值进行计算才可以。...广播规则 如果两个数组操作，NumPy会对两个数组的对象进行比较，从最后一个维度开始，如果两个数组的维度满足下面的两个条件，我们就认为这两个数组是兼容的，可以进行运算： 维度中的元素个数是相同的 其中一个维数是...比如表示颜色的256x256x3 数组，可以和一个一维的3个元素的数组相乘： Image (3d array): 256 x 256 x 3 Scale (1d array):...3 Result (3d array): 256 x 256 x 3 相乘的时候，维度中元素个数是1的会被拉伸到和另外一个维度中的元素个数一致： A (4d array): 8 x 1 x...广播还提供了一个非常方便的进行两个1维数组进行外部乘积的运算： >>> a = np.array([0.0, 10.0, 20.0, 30.0]) >>> b = np.array([1.0, 2.0,

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NumPy之:理解广播

基础广播 正常情况下，两个数组需要进行运算，那么每个数组的对象都需要有一个相对应的值进行计算才可以。...广播规则 如果两个数组操作，NumPy会对两个数组的对象进行比较，从最后一个维度开始，如果两个数组的维度满足下面的两个条件，我们就认为这两个数组是兼容的，可以进行运算： 维度中的元素个数是相同的 其中一个维数是...比如表示颜色的256x256x3 数组，可以和一个一维的3个元素的数组相乘： Image (3d array): 256 x 256 x 3 Scale (1d array):...3 Result (3d array): 256 x 256 x 3 相乘的时候，维度中元素个数是1的会被拉伸到和另外一个维度中的元素个数一致： A (4d array): 8 x 1 x...广播还提供了一个非常方便的进行两个1维数组进行外部乘积的运算： >>> a = np.array([0.0, 10.0, 20.0, 30.0]) >>> b = np.array([1.0, 2.0,

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NumPy之:理解广播

基础广播 正常情况下，两个数组需要进行运算，那么每个数组的对象都需要有一个相对应的值进行计算才可以。...广播规则 如果两个数组操作，NumPy会对两个数组的对象进行比较，从最后一个维度开始，如果两个数组的维度满足下面的两个条件，我们就认为这两个数组是兼容的，可以进行运算： 维度中的元素个数是相同的 其中一个维数是...比如表示颜色的256x256x3 数组，可以和一个一维的3个元素的数组相乘： Image (3d array): 256 x 256 x 3 Scale (1d array):...3 Result (3d array): 256 x 256 x 3 相乘的时候，维度中元素个数是1的会被拉伸到和另外一个维度中的元素个数一致： A (4d array): 8 x 1 x...广播还提供了一个非常方便的进行两个1维数组进行外部乘积的运算： >>> a = np.array([0.0, 10.0, 20.0, 30.0]) >>> b = np.array([1.0, 2.0,

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Julia(函数）

一个经典的示例是map()，它将一个函数应用于数组的每个值，并返回一个包含结果值的新数组： julia> map(round, [1.2,3.5,1.7]) 3-element Array{Float64,1...a和b通常绑定到前两个参数值，变量x绑定到bar在其前两个参数之后传递的零个或多个值的可迭代集合： julia> bar(1,2) (1, 2, ()) julia> bar(1,2,3) (1, 2...请注意，这有两个目的。该调用更易于阅读，因为我们可以用其含义标记一个自变量。也可以按任何顺序传递大量参数的任何子集。...，如varargs函数中所示： function f(x; y=0, kwargs...) ### end 在中f，kwargs将是一个(key,value)元组集合，其中每个元组key都是一个符号...如果左手侧是一个数组索引表达，例如X[2:end] .= sin.(Y)，然后将其转换为broadcast!一个view，例如broadcast!

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Julia(类型系统）

一个接受任何参数并调用convert()以将其转换为字段的类型，另一个接受与字段类型完全匹配的参数。生成这两者的原因是，这使得添加新定义变得更加容易，而不会无意间替换默认构造函数。...只能有一个此类实例： julia> struct NoFields end julia> NoFields() === NoFields() true 该===函数确认“的两个”构造实例...Point本身也是一个有效的类型对象，包含所有实例Point{Float64}，Point{AbstractString}等，如亚型： julia> Point{Float64} <: Point true...此构造函数接受任何参数并将其转换为字段类型。 在许多情况下，提供Point一个想要构造的对象类型是多余的，因为构造函数调用的参数类型已经隐式提供了类型信息。...，但是此类型可能因一个内部数组而异。

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可以替代Matlab的几款开源科学计算软件

NumPy 提供了数组操作和数学函数，而SciPy 提供了更多高级科学计算和数据处理的库。 Julia：Julia 是一种高性能的动态编程语言，旨在提供与Matlab相似的表达能力和性能。...用户可以创建各种类型的图表，包括曲线图、散点图、3D图形等，从而对数据进行可视化和分析。 跨平台支持：Octave可以在多个操作系统上运行，包括Windows、Mac和Linux等。...它提供了一种多维数组对象（ndarray），以及一系列用于操作数组数据的函数。...SciPy：SciPy是建立在NumPy之上的一个开源库，提供了许多科学计算和数据分析的功能。它涵盖了各种领域，如优化、插值、信号处理、图像处理、统计分析等。...Julia还具有与其他编程语言（如Python、R、Matlab）的互操作性，可以轻松集成现有的代码和库。 开源社区支持：Julia是一个开源项目，拥有一个活跃的开发者社区。

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手把手教你如何用Julia做GPU编程（附代码）

因此，大多数算法都需要数组来管理所有数据，这需要一个好的GPU数组库（array library）作为关键基础。 GPUArrays.jl是Julia的基础。...它提供了一个抽象数组实现，专门用于使用高度并行硬件的原始功能。它包含设置GPU所需的所有功能，启动Julia GPU函数并提供一些基本的数组算法。...而且非常简单，只需将Julia array转换为GPUArray。 有人可能认为GPU的性能受到像Julia这样的动态语言的影响，但Julia的GPU性能应该与CUDA或OpenCL的原始性能相当。...最重要的是，GPUArrays支持Julia的fusing dot broadcasting notation。这种标记法允许你将函数应用于数组的每个元素，并使用f的返回值创建一个新数组。...接着，如果你省略了对转换为GPUArray，代码也将使用普通的Julia数组运行——但当然这是在CPU上运行。

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NumPy的广播机制

，计算的是内积，对于两个数组，则尝试计算他们的矩阵乘积）并不能运用广播机制。...1时，这个数组能够用来计算，否则出错当输入数组的某个轴的长度为1时，沿着此轴运算时都用此轴上的第一组值简单来说，我总结为两条规则：两个array的shape长度与shape的每个对应值都相等的时候，那么结果就是对应元素逐元素运算...shape长度不相等时，先把短的shape前面一直补1，直到与长的shape长度相等时，此时，两个array的shape对应位置上的值 ：1、相等 或 2、其中一个为1，这样才能进行广播。...(4d array): 8 x 1 x 6 x 1B (3d array): 7 x 1 x 5Result (4d array): 8 x 7 x 6 x 5A...array): 8 x 4 x 3（倒数第二维不匹配）输出数组的维度是每一个维度的最大值，广播将值为1的维度进行“复制”、“拉伸”，如图所示?

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Jeff Dean推荐：用TPU跑Julia程序，只需不到1000行代码

XLA的输入IR（称为HLO高级优化IR）在基本数据类型或其元组（但没有元组数组）的任意维数组上运行。HLO操作包括基本算术运算、特殊函数、广义线性代数运算、高级数组运算以及用于分布式计算的原语。...Julia的标准库数组是可变的，并且在类型和维度上进行参数化。此外，StaticArrays.jl（Ferris＆Contributors，2018）包提供了在元素类型和形状上进行参数化的不可变数组。...假设我们有一个示例XLA操作'Foo'采用一个静态操作数（例如一个整数）和两个动态操作数。这个嵌入如下所示： ? 在这个示例中，“execute”函数实现在远程设备上运行操作的动态语义。...因此，这意味着对HloFoo(1) 的调用将构造并返回一个callabale对象，当在两个XRTArrays上调用时，它将使用静态操作数'1'远程执行'Foo'HLO操作，并且对应于两个数组的动态操作数...我们还演示了Julia的多重调度语义如何在这个转换的规范中提供帮助。

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深度学习-数学基础

，不是一维数组，也称为0D张量 向量：数字组成的数组叫作向量（vector）或一维张量（1D 张量） 矩阵：2维张量，也称为2D张量 3D张量：若干个2D张量组成3D张量 4D张量：若干个3D张量组成...属性 轴的个数：3D张量有3个轴，类似坐标系 形状：整数元组（元组的概念相见python基础），表示每个周的维度大小，如2*2的矩阵形状为(2,2) 数据类型：float32、uint8、float64...图像：4D张量形状为(样本, 图形高, 图形宽, 色彩通道) 视频：5D张量，形状为(样本, 帧数, 图形高, 图形宽, 色彩通道) 张量计算 逐元素计算 遍历整个张量，每个元素进行计算，如张量的加法运算...点积运算 一般用.来表示，它和逐元素运算的不同在于点积运算在乘法之后还要进行加法运算，因此两个向量点积最终生成的是一个标量，而1个矩阵和1个向量点积，生成一个向量 张量变形 张量变形是指改变张量的行和列...，以得到想要的形状，如(2,3)的2D张量，通过张量变形重组为（6,）的向量 神经网络计算原理 神经网络是由一个个层组合而成，每个层都会对输入进行添加权重，对于计算开始时间，神经网络会给出一个初始化的值

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