在这个系列的第一部分，我谈到了架构的直观介绍和动机。在这部分，我将描述Capsule是如何在内部运作的。 第一部分：http://www.atyun.com/10006_深入了解Hinton的Caps
在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型，本章会将其组装起来，构成特殊的数据结构，即向量、矩阵与列表。这些数据结构在社交网络分析中极其重要，本质上对图的分析，就是对邻接矩阵的分析，而矩阵又是由若干个向量构成，因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。
在数据科学领域，Python和R语言通常被视为主要的工具，用于数据分析和机器学习任务。然而，C++作为一种高性能的编程语言，也可以在这些领域中发挥重要作用。本文将介绍如何利用C++进行数据分析和机器学习，并探讨其在这些领域中的优势。
这是本小人书。原名是《using stl》，不知道是谁写的。不过我倒觉得很有趣，所以化了两个晚上把它翻译出来。我没有对翻译出来的内容校验过。如果你没法在三十分钟内觉得有所收获，那么赶紧扔了它。文中我省略了很多东西。心疼那，浪费我两个晚上。 译者：kary contact:karymay@163.net STL概述 STL的一个重要特点是数据结构和算法的分离。尽管这是个简单的概念，但这种分离确实使得STL变得非常通用。例如，由于STL的sort()函数是完全通用的，你可以用它来操作几乎任何数据集合，包括链表，
，每个样本都是m为特征向量，模型目标是将n个样本分到k个不停的类或簇中，每个样本到其所属类的中心的距离最小，每个样本只能属于一个类。用C表示划分，他是一个多对一的函数，k均值聚类就是一个从样本到类的函数。 2、k均值聚类策略 k均值聚类的策略是通过损失函数最小化选取最优的划分或函数
已经看了很久的word2vec，但是发现了很多不同版本的解释，再加上原始论文没有提到太多的细节，所以打算直接看一遍源码，一方面可以加深自己理解；另一方面，以后也可以做适当的改进！
这是本小人书。原名是《using stl》，不知道是谁写的。不过我倒觉得很有趣，所以化了两个晚上把它翻译出来。我没有对翻译出来的内容校验过。如果你没法在三十分钟内觉得有所收获，那么赶紧扔了它。文中我省略了很多东西。心疼那，浪费我两个晚上。
到目前为止，我们一直在讨论 NumPy 的一些基本要点；在接下来的几节中，我们将深入探讨 NumPy 在 Python 数据科学领域如此重要的原因。也就是说，它为数据数组的最优计算，提供了一个简单而灵活的接口。
accumulate用于计算init和[first , last)内部所有元素的总和。需要提供一个init，表示当[first,last)为空的区间仍然可以获取一个明确定义的数值，如果想获得[first,last)内所有数值的总和，应将init设为0 二元操作符不必满足交换律和结合律，是的accumulate的行为顺序有着明确的定义：先将init初始化，然后针对[first,last)区间内的每一个迭代器i，依次执行init = init + *i(第一版本) 或者 init = binary_op(init, *i) (第二版本)
对于每个元素，都有 选或不选它 去组成子序列。我们可以 DFS 回溯去穷举所有的情况。
任何向量数据库的核心都是决定两个向量接近程度的距离函数。这些距离函数在索引和搜索过程中被多次执行。当合并数据段或在图中寻找最近邻居时，大部分的执行时间都花在了比较向量的相似性上。对这些距离函数进行微优化是值得的，我们已经从以前类似的优化中获益，例如，参见 SIMD，FMA。
numpy.matrix方法的参数可以为ndarray对象 numpy.matrix方法的参数也可以为字符串str，示例如下：
多年来，Java 平台上运行的代码一直受益于自动向量化——HotSpot C2 编译器中的superword优化，将多个标量操作打包到 SIMD（单指令多数据）向量指令中。这很好，但是这些类型的优化有些脆弱，具有天然的复杂性限制，并且受到 Java 平台规范的约束（例如，浮点运算的严格排序）。这并不是说这样的优化不再有价值，只是在某些情况下，明确代码的形状可以获得明显更好的性能。Lucene 中支持向量搜索的低级底层操作就是这样一种情况。
信息学奥赛作为计算机科学领域的一项重要竞赛，旨在锻炼学生的计算思维能力、算法设计和编程技能。在这项竞赛中，合理选择编程语言是成功的关键因素之一。C++作为一种功能强大、灵活性高的编程语言，广泛应用于信息学奥赛中，不仅因为其丰富的数据结构和算法支持，还因为其能够在竞赛环境下实现高效的解决方案。
Sease[1] 与 Alessandro Benedetti（Apache Lucene/Solr PMC 成员和提交者）和 Elia Porciani（Sease 研发软件工程师）共同为开源社区贡献了 Apache Solr 中神经搜索的第一个里程碑。
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
这是我的文本处理系列的第二部分。在这篇博客中，我们将研究如何将文本文档存储在可以通过查询轻松检索的表单中。我将使用流行的开源Apache Lucene索引进行说明。
当开始研究数据科学时，我经常面临一个问题，那就是为我的特定问题选择最合适的算法。在本文中，我将尝试解释一些基本概念，并在不同的任务中使用不同类型的机器学习算法。在文章的最后，你将看到描述算法的主要特性的结构化概述。 首先，你应该区分机器学习任务的四种类型: 监督式学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 监督式学习 监督式学习是指从有标签的训练数据中推断一个函数的任务。通过对标签训练集的拟合，我们希望找到最优的模型参数来预测其他对象(测试集)的未知标签。如果标签是一个实数，我们就把任务叫做“回归（regre
https://www.manning.com/books/functional-programming-in-c-plus-plus
向量计算是在执行单个处理器指令时，对多个数据块同时执行相同类型的多个操作。这一原理也被称为 SIMD（单指令多数据）。这个名字源于与向量代数的明显相似性：向量之间的操作具有单一符号表示，但涉及对向量各分量执行多个算术操作。
OFDM Channel Estimation 模块的功能是根据前导码（同步字）估计 OFDM 的信道和粗略频率偏移，本文对 OFDM Channel Estimation 模块的底层 C++ 源码进行剖析。
欢迎来到 GPT 大型语言模型演练！在这里，我们将探索只有 85,000 个参数的 nano-gpt 模型。
该算法在numeric头文件中定义。 假设vec是一个int型的vector对象，下面的代码： //sum the elements in vec starting the summation with the value 42 int sum = accumulate(vec.begin() , vec.end() , 42); 将sum设置为vec的元素之和再加上42。 accumulate带有三个形参：头两个形参指定要累加的元素范围，第三个形参则是累加的初值。 accumulate函数将它的一个内部
这份演讲是为用过 PyTorch并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎：PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。
除了 ChatGPT 以外，诸如 LangChain、LlamaIndex 等构建大模型应用设计的工具热度也一直居高不下。为此，我们推出了【解码 LangChain】系列教程帮助大家轻松上手，接下来便是 【揭秘LlamaIndex】 系列，大家可以按需跳转阅读。
这份演讲是为用过 并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎：PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。
这里遵循了社区的习惯译法“移动”，学过 C++ 的读者可能比较熟悉了；对使用其他语言的读者来说，要特别注意这里的“移动”在语义上并非像真实生活中那样简单地挪动物品的位置，而是涉及一个非常重要的概念——所有权。在这个语义下，你可以把它理解为将值从一个所有者移交给另一个所有者，这里的重点是对所有权的转移，而所有权是 Rust 的核心概念。——译者注
通用函数： np.add 加 np.subtract 减 np.multiply 乘 np.divide 除 np.floor_divide 地板乘除法，取商 np.power 指数运算 np.power(3,x) 3^x np.exp e^x np.exp2 2^x np.mod 取余 np.absolute 取绝对值，缩写np.abs np.sin，cos，tan，arctan，arcos，arcsin np.log l
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第60天，我们正在讲解CUDA C语法，希望在接下来的40天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
这个time相关的支持，应该就是date库的实现。这个一直在推进标准，不知道进展如何
现有一份 n + m 次投掷单个 六面 骰子的观测数据，骰子的每个面从 1 到 6 编号。 观测数据中缺失了 n 份，你手上只拿到剩余 m 次投掷的数据。 幸好你有之前计算过的这 n + m 次投掷数据的 平均值 。
这篇文章记录一个采样器都随机地从原始的数据集中抽样数据。抽样数据采用permutation。 生成任意一个下标重排，从而利用下标来提取dataset中的数据的方法
“SPANN: Highly-efficient Billion-scale Approximate Nearest Neighbor Search”［1］是发表于 2021 年人工智能领域全球顶会 NeurIPS 的一篇关于近似最近邻检索（ANNS）的论文，提出了高效的内存-磁盘混合索引和搜索方案 SPANN。
# 来源：NumPy Essentials ch3 向量化 import numpy as np # NumPy 数组的运算是向量化的 # 数组和标量运算是每个元素和标量运算 x = np.array([1, 2, 3, 4]) x + 1 # array([2, 3, 4, 5]) # 数组和数组运算是逐元素运算 y = np.array([-1, 2, 3, 0]) x * y array([-1, 4, 9, 0]) # 需要计算内积的时候 # 使用np.dot np
线性代数的基本原理如何支持深度强化学习？答案是解决了马尔可夫决策过程时的迭代更新。
本系列将通过大概十篇左右文章来分析 PyTorch 的自动微分功能如何实现。本文是前向传播的第一篇，介绍自动微分（梯度计算）所涉及的部分 PyTorch 基础类。因为字数太多（1万两千字），所以拆分成上下两篇。
基于内容的图像检索任务（CBIR）长期以来一直是计算机视觉领域重要的研究课题，自20世纪90年代早期以来，研究人员先后设计了图像的全局特征，局部特征，卷积特征的方法对CBIR任务进行探索和研究，并取得了卓越的成果。
Java 8引入的forEach方法为集合和数组的遍历提供了一种新的方式。forEach方法接受一个Consumer函数作为参数，允许你对集合中的每个元素执行某些操作。
pybind11是一个轻量级的“Header-only”的库，它将C++的类型暴露给Python，反之亦然。主要用于将已经存在的C++代码绑定到Python。pybind11的目标和语法都类似于boost.python库。利用编译时的内省来推断类型信息。
当使用CUDA（Compute Unified Device Architecture）进行并行计算时，我们可以利用GPU（图形处理器）的强大性能来加速各种应用程序。
该文介绍了TensorFlow中的广播操作、设备、eval、feed、fetch、图、索引切片、节点、操作、运行、会话、稀疏张量、Tensor和C++中的Tensor的用法。
本系列将通过大概十篇左右文章来分析 PyTorch 的自动微分功能如何实现。本文是后向传播的第一篇，介绍调用流程：如何从 Python 代码进入到 C++ autograd 引擎。
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍，让大家方便去搜索，所有题目都会有几种语言的写法，帮助大家提供一个思路，当然，思路只是思路，千万别只看着答案就认为会了啊，这个方法基本上很难让你成长，成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路，并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练，如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢，这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来，所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式，说着听绕口，但是就是靠量来堆叠思维方式，刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始，稍微对数据结构有一定的理解，暴力、二分法等等，一步步的成长，数据结构很多，一般也就几种啊，线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表，当然栈，队列还有串都是属于线性表的，这个我就不在这里一一细分了，相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的，例如三分枚举、离散化，图，复杂数据结构还有统计都是不考的，我们找简单题刷个一两百，然后再进行中等题目的训练，当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠，慢慢的就会掌握各种规律，有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了，再次说明，刷题一定要循序渐进，千万别想着直接就能解决难题，那只是对自己进行劝退处理。加油，平常心，一步步前进。
数组对于每一门编程语言来说都是重要的数据结构之一，当然不同语言对数组的实现及处理也不尽相同。Java 语言中提供的数组是用来存储--固定--大小的同类型元素。
到目前为止，我们已经涵盖了大多数重要主题，例如马尔可夫决策过程，值迭代，Q 学习，策略梯度，深度 Q 网络和参与者批评算法。 这些构成了强化学习算法的核心。 在本章中，我们将继续从演员评论家算法中停止的地方继续搜索，并深入研究用于深度强化学习的高级异步方法及其最著名的变体异步优势演员评论家算法，通常称为 A3C 算法。
本文介绍了TensorFlow的基础知识，从TensorFlow的诞生、特点、架构、使用等方面进行描述，并通过一个简单的例子展示了如何使用TensorFlow进行深度学习。
C++ 是一种静态类型的、编译式的、通用的、大小写敏感的、不规则的编程语言，支持过程化编程、面向对象编程和泛型编程。
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