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Go 语言之父详述切片与其他编程语言数组不同

在我们示例中, len(buffer) 返回固定值 256。 数组有自己一席之地 (例如,它们很好地表示了转换矩阵),但是它们在 Go 中最常见应用目的是保留切片存储空间。...尽管切片头是按值传递,但头包含指向数组元素指针,因此原始切片头和传递给函数头副本都描述了同一数组。所以,当函数返回时,可以通过原始 slice变量看到修改后元素。...调用该函数不会修改 slice 变量中存储长度,因为传给该函数是切片头副本 (不是原始头)。因此,如果我们要编写一个修改函数,则必须像在此所做一样,将其作为结果参数返回。...内置 make支持此常见情况简写形式。length 参数值默认为 capacity值,因此在使用 make函数时您可以省略 capacity将它们设置为相同值。...字符串实际上非常简单:它们只是只读字节切片,切在语言层面还提供了一些额外语法支持。

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反向传播和其他微分算法

特别地,我们会描述如何计算一个任意函数f梯度 ,其中x是一组变量,我们需要它们导数,y是函数另外一组输入变量,但我们并不需要它们导数。...在学习算法中,我们最常需要梯度是代价函数关于参数梯度,即 ,其中x是一组变量,我们需要它们导数,y是函数另外一组输入变量,但我们并不需要它们导数。...通常我们将反向传播算法应用于任意维度张量,不仅仅用于向量。从概念上讲,这与使用向量反向传播完全相同。唯一区别是如何将数字排列成网格以形成张量。...从这种重新排列观点上看,反向传播仍然是将Jacobian乘以梯度。为了表示z关于X梯度,我们为 ,就像X是向量一样。X索引现在有多个坐标------例如,一个3维张量有3个坐标索引。...(如果需要的话,还要包括正则); 一些反向传播方法采用计算图和一组用于图输入数值,然后返回在这些输入值处梯度一组数值

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困扰数学界80多年单位猜想,被一位博士后推翻了

他说,“即使许多数学家放弃证明这三个猜想,但它们仍然“以某种方式处于代数研究背景”,而这在很大程度上与K理论有关。...大约一个世纪以前,群论学家提出疑问:如果我们要以矩阵形式表示群元素,为什么不将矩阵某些特殊属性封装在原始代数结构中呢?更重要是,为什么不考虑将群元素相加或将它们与某个数组系数相乘呢?...例如(x-1)与(x+1)相乘,x和-x会相互抵消时,x二次方仍然会保留。 但是在群代数中,群元素之间关系会导致抵消难以预测。 例如,假设一个群是字母“ A”对称变换集合。...该群仅包含两个元素:一是保持不变操作(记为“ 1”),二是相对于中心垂直轴反射(记为r)。经两次反射,“A”每个点将还原到原始位置。因此,在群乘法中,r乘以r等于1。...找到这对乘法逆元需要复杂计算机搜索,但要验证它是可逆,就需要进行人工计算:将它们相乘并检查乘积中441个是否可以简化为1。

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70个NumPy练习:在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

输入: 输出: 答案: 6.如何替换满足条件元素不影响原始数组? 难度:2 问题:将arr数组中所有奇数替换为-1不更改arr数组 输入: 输出: 答案: 7.如何重塑数组?...答案: 39.如何查找numpy数组中唯一值数量? 难度:2 问题:找出irisspecies中唯一值及其数量。 答案: 40.如何将数值转换为分类(文本)数组?...难度:3 问题:在给定numpy数组中找到重复条目(从第2个起),并将它们记为True。第一次出现应该是False。 输出: 答案: 59.如何找到numpy中分组平均值?...难度:3 问题:查找由二维numpy数组中分类列分组数值平均值 输入: 输出: 答案: 60.如何将PIL图像转换为numpy数组?...输出: 答案: 65.如何找到数组中第n个重复索引 难度:2 问题:找出x中第1个重复5次索引

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用 GPU 加速 TSNE:从几小时到几秒

在图5中,根据原始输入服装类别(例如靴子是蓝色)绘制了TSNE二维输出并进行了颜色编码。 TSNE不知道这些类别,但是找到了一个能够将更多相似放在一起分组。...请注意,在图4中,相似的图像趋于接近,这意味着AlexNet如何将它们“视为”相似。 ? 图 4....TSNE有两个主要目标: 距离近点应该保持近距离。 距离远点应该保持远距离。...这是如何将其存储在最终COO稀疏矩阵方法: const int i = RowPointer[row]; COO_Vals[i] = val; COO_Cols[i] = col;...改善TSNE数值稳定性 在CannyLab原始实现中,cuML修复了一些罕见数字稳定性问题,包括一些死循环和越界内存访问。此外我们还知道TSNE对它超参非常敏感。

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运筹学教学 | 十分钟教你求解分配问题(assignment problem)

1 问题描述 什么是分配问题: 分配问题也称指派问题,是一种特殊整数规划问题,分配问题要求一般是这样: n个人分配n任务,一个人只能分配一任务,一任务只能分配给一个人,将一任务分配给一个人是需要支付报酬...(此处1、2操作与课本画圈、划去操作同理) 如此反复进行,直到系数矩阵中所有的零元素都已经被为1或者2为止。 我们得到矩阵如下: ?...② 指派 我们观察到,系数矩阵中标记为1零元素正好等于4,这表示已经确定了最优指派方案。 此时,只需将0(1)所在位置记为1,其余位置记为0,则获得了该问题最优解。 最优解为: ?...Step4 我们发现,在经过一次变换后,独立零元素个数仍然少于4.此时返回第三步,反复进行,直到矩阵中每一行都有一个被标记为1元素为止。 例如在上述矩阵中: 矩阵中独立零元素仍然小于n。...3 代码实例说明 如约,仍旧是我们代码(C++版) 若想获得代码.txt文件,可以直接滑到本文最后 点击“阅读原文”下载哦~ 下载只需复制黏贴即可,so easy! ? ? ? ? ?

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纹理分析以及结合深度学习来提升纹理分类效果

例如,如果元纹理之间色调差异很大,元纹理尺寸很小,它就像一个精细纹理,如果一个元纹理包含很多像素,那么它就像一个粗糙纹理。 我们需要了解不同类型纹理才能正确地分析它们。...图8,共生矩阵例子,4个灰度级别的4x4图像 该矩阵可以进一步用于数值计算全局纹理特征,如相关性、能量、熵、同质性、对比度、显著性和阴影。...通过将相邻像素标记为0和1来确定中心像素LBP值,只要像素强度等于或大于中心像素,它就标记为1,否则标记为0(如图9所示,其固定邻域为3 x 3)。...无论是一个GLCM矩阵,或一个LBP矩阵,或一个图像梯度矩阵,或两个转换后输入组合,或三者组合都可以作为输入一部分与原始图像一起传递。...这些技术包括两个以上特征作为输入,如GLCM矩阵、LBP矩阵、小波和分形维数,以及原始输入图像。

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脑电分析系列| 信号空间投影SSP 应用

信号空间投影(SSP) 在前面一篇分享(脑电分析系列[MNE-Python-10]| 信号空间投影SSP数学原理)中提到,投影矩阵将根据您试图投射出噪声种类变化。...同样,应该清楚是,投影降低了数据维数-你仍然会有相同数量传感器信号,但它们不会都是线性独立-但通常有数十或数百个传感器,而你要消除噪声子空间只有3-5维,因此自由度损失通常是没有问题。...这些函数所做一般假设是,传递数据包含要通过投影修复工件原始数据、时间段或平均值。 在实践中,这通常涉及空房间记录或平均ECG或EOG伪影连续原始数据。...列表时,它显示了两台用于梯度计投影(前两台,为"planar"),两台用于磁力计投影(中两台,为"axial"),两台用于EEG 传感器(最后两个,标记为"eeg")。...我们可以使用add_proj()方法将它们添加到Raw对象: raw.add_proj(ecg_projs) 要删除投影,可以利用del_proj()方法,它是根据raw.info['projs']列表中索引删除投影

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大模型落地必经之路 | GPTQ加速LLM落地,让Transformer量化落地不再困难

通常,准确方法通过对个别层或连续层小块进行量化。AdaRound方法通过退火惩罚计算依赖于数据舍入,鼓励权重朝着与量化水平对应格点移动。...只有在完全处理了一个块后,作者才使用下面给出方程多权重版本对整个 H^{−1} 和 W 矩阵进行全局更新,其中 Q 表示索引集, H^{−1}_{−Q} 表示具有相应行和列矩阵已被删除: 尽管这种策略不减少理论计算量...主要问题似乎是重复应用方程(5),这些方程通过附加矩阵求逆特别累积各种数值误差。...因此,作者可以使用更稳定数值方法预先计算所有这些行,不会显著增加内存消耗。...在3-Bit时,RTN完全崩溃,GPTQ仍然可以维持合理困惑度,尤其是对于较大模型。 BLOOM显示了类似的模式:方法之间差距通常略小一些,这表明这个模型系列可能更容易进行量化。

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大模型落地必经之路 | GPTQ加速LLM落地,让Transformer量化落地不再困难

通常,准确方法通过对个别层或连续层小块进行量化。AdaRound方法通过退火惩罚计算依赖于数据舍入,鼓励权重朝着与量化水平对应格点移动。...只有在完全处理了一个块后,作者才使用下面给出方程多权重版本对整个 H^{−1} 和 W 矩阵进行全局更新,其中 Q 表示索引集, H^{−1}_{−Q} 表示具有相应行和列矩阵已被删除: 尽管这种策略不减少理论计算量...主要问题似乎是重复应用方程(5),这些方程通过附加矩阵求逆特别累积各种数值误差。...因此,作者可以使用更稳定数值方法预先计算所有这些行,不会显著增加内存消耗。...在3-Bit时,RTN完全崩溃,GPTQ仍然可以维持合理困惑度,尤其是对于较大模型。 BLOOM显示了类似的模式:方法之间差距通常略小一些,这表明这个模型系列可能更容易进行量化。

1.1K30

性能不打折,内存占用减少90%,Facebook提出极致模型压缩方法Quant-Noise

对于动辄上百 M 大小神经网络来说,模型压缩能够减少它们内存占用、通信带宽和计算复杂度等,以便更好地进行应用部署。...比如当前标准机器翻译架构 Transformer,一层就可能包含数百万个参数。即使是一些优化过性能和参数效率模型(比如 EfficientNet),也仍然需要几十到几百 MB。...还有一种方法就是「量化」,不同是,它是通过减少每个权重比特数来压缩原始网络。...此量化方法使用如下方法压缩矩阵 W:向每个块 b_kl 分配一个指向码本 C 中「码字 c」索引,同时存储码本 C 以及结果索引(作为索引矩阵 I 条目 I_kl), 不是使用实际权重。...在推理过程中,该方法重建原始矩阵 W 近似值 ? ,使得 b_kl = c [I_kl]。

1.2K10

深度模型优化参数初始化策略

设定改进初始化策略是一困难任务,因为神经网络优化至今还未被很好地理解这些性质中哪些会在学习开始进行后哪些情况下得以保持。...它们也有助于避免在每层线性成分前向或反向传播中丢失信号------矩阵中更大值在矩阵乘法中有更大输出。如果初始权重太大,那么会在前向传播或反向传播中产生梯度爆炸值。...只有在目标函数似然表达出对交互很强偏好时,单元才会交互。此外,如果我们初始化参数 为很大值,那么我们先验指定了哪些单元应互相交互,以及它们应如何交互。...这个想法保持该单元输入总数量独立于输入数目m,不使单一权重元素大小随m缩小。这个想法保持该单元输入数目独立于输入数目m,不使用单一权重元素大小随m缩小。...这些初始化策略有些能够得到更快收敛率和更好泛化误差,因为它们编码了模型初始化参数分布信息。其他策略显然效果不错原因主要在于它们设置参数为正确数值范围,或者设置不同单元计算互相不同函数。

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十五.文本挖掘之数据预处理、Jieba工具和文本聚类万字详解

特征规约是指选择与数据分析应用相关特征,以获取最佳性能,并且处理工作量更小。特征规约包含两个任务:特征选择和特征提取。它们都是从原始特征中找出最有效特征,并且这些特征能尽可能地表征原始数据集。...其中对应为: [2 0 2 0 0 0 1 1 0] 它将第1、3行语料聚集在一起,类为2;第2、4、5、6、9行聚集为一组,类为0;第7、8行语料聚集为最后一组,类为1。...下面是9行数据进行降维处理生成X和Y坐标,可以看到部分数据是一样,这是因为这9行语料所包含词较少,出现频率基本都是1次,在生成词频矩阵和TF-IDF后再经降维处理可能出现相同现象,真实分析中语料所包含词语较多...七.总结 前面讲述数据分析内容几乎都是基于数字、矩阵也有一部分数据分析会涉及文本处理分析,尤其是中文文本数据,它们究竟怎么处理呢?...本章讲解贯穿着自定义数据集,它包含了贵州、数据分析、爱情三个主题语料,采用KMeans聚类算法进行实例讲解,希望读者认真学习,掌握中文语料分析方法,如何将自己中文数据集转换成向量矩阵,再进行相关分析

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图解BERT:通俗解释BERT是如何工作

例如,如果词汇表中没有plays ,我们可能仍会嵌入play 和##s 令牌嵌入:然后,我们通过索引大小为30000x768(H)矩阵来获得令牌嵌入。...如果嵌入来自句子1,则它们都是H长度0个向量;如果嵌入来自句子2,则它们都是1向量。 ? 位置嵌入:这些嵌入用于指定序列中单词位置,与我们在transformer体系结构中所做相同。...所以我们本质上有一个常数矩阵有一些预设模式。这个矩阵列数是768。这个矩阵第一行是标记[CLS]嵌入,第二行是单词“my”嵌入,第三行是单词“dog”嵌入,以此类推。 ?...在创建训练数据时,我们为每个训练示例选择句子A和B,B是以使50%概率紧随A实际下一个句子(标记为IsNext),50%是随机 语料库中句子(标记为NotNext)。...那么如何将其用于各种任务? 相关任务微调 通过在[CLS]输出顶部添加几层并调整权重,我们已经了解了如何将BERT用于分类任务。 ? 本文提供了如何将BERT用于其他任务方法: ?

2.4K30

深入理解Elasticsearch索引映射(mapping)

特点:keyword类型字段不会被分析器处理,而是将整个字段值作为单个词索引。因此,它们只能用于精确匹配查询,如term查询。此外,keyword字段通常用于排序、聚合和脚本计算。...特点:nested类型字段允许您保持数组中对象独立性,使得可以对嵌套对象执行精确查询和聚合操作。这对于处理具有复杂结构JSON数据非常有用。...如果设置为true,则字段将被索引并可搜索。如果设置为false,则字段不会被索引,但仍然可以存储在_source字段中。 默认值:通常为true,但具体取决于字段类型和其他设置。...请注意,多字段不会增加原始文档中字段数量或更改其结构。它们只是在索引时根据映射定义生成额外索引,并在搜索时提供不同搜索选项。...分析器与Normalizer 对于text类型字段,分析器定义了如何将文本拆分为词。Elasticsearch提供了许多内置分析器,并支持自定义分析器以满足特定需求。

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模块化、反事实推理、特征分离,「因果表示学习」最新研究都在讲什么?

请注意,键中维度可以拆分为多个头(heads),然后分别计算它们注意力矩阵和写入值。...这是由于,虽然未激活 RIM 与当前输入无关因而其值不应改变,但是,它们仍然可以存储与激活 RIM 相关上下文信息。...在更具挑战性情况下,对于不同性质物体(图 4 考拉泰迪),仍然能够生成每个原始样本有意义组合:例如,树上泰迪熊(下一行)或「泰迪考拉」将泰迪纹理与考拉颜色合并在一个统一室内背景和一个木质结构中...在文本分析领域,大多数模型关注数值协变量,如何处理具有文本信息协变量来估计模型效果仍是一个悬而未决问题。...这篇文章采用了 GloVe 单词嵌入方法 [6],S 是一个文档中所有单词嵌入平均值。 表示学习 在表示过程中,文本协变量 S 学习数值向量首先与数值协变量 X 连接起来,记为 C。

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直观地解释和可视化每个复杂DataFrame操作

原始DataFrame状态围绕DataFrame中心元素旋转到一个新元素。有些元素实际上是在旋转或变换(例如,列“ bar ”),因此很重要。...Melt Melt可以被认为是“不可透视”,因为它将基于矩阵数据(具有二维)转换为基于列表数据(列表示值,行表示唯一数据点),枢轴则相反。...考虑一个二维矩阵,其一维为“ B ”和“ C ”(列名),另一维为“ a”,“ b ”和“ c ”(行索引)。 我们选择一个ID,一个维度和一个包含值列/列。...作为另一个示例,当级别设置为0(第一个索引级别)时,其中值将成为列,随后索引级别(第二个索引级别)将成为转换后DataFrame索引。 ?...切记:在列表和字符串中,可以串联其他。串联是将附加元素附加到现有主体上,不是添加新信息(就像逐列联接一样)。

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Long-Context下LLM模型架构全面介绍

在预处理阶段,原始文本数据通过BPE等算法被分割并标记为单个token。然后,在预训练阶段,以MLM或CLM为目标,在大量文本语料库上训练模型,以捕获自然语言语义模式和语言结构。...然后,他们将 \widetilde{O} 和 \widetilde{S} 传递到下一个注意力层,仍然记为 X 和 S ,通过 S 传播打包上下文信息,不会泄露未来信息。...如式所示,注意力偏差被描述为一个矩阵记为 B ,在应用softmax操作之前,将其添加到未归一化注意力权重矩阵 P 中。...当对最低频率应用比值进行插值时,它使用系数 c_κ 来缩放 β ,以达到相同效果,而对高频保持缩放(见式32)。...PoSE通过在训练样本位置索引(例如2k)中添加一个独特跳跃偏差来微调模型以适应目标上下文窗口所有相对位置(例如128k),以模拟更长输入。

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BubbleRob tutorial 遇到问题

现在,在模型基础上构建单个对象在场景中不能再被选中了(选择它们将会选择模型基础),但是它们仍然可以通过在选择过程中按住ctrl和shift键进行单独选择,或者在场景层次结构中选择它们。...为了使复制子脚本能够访问正确对象(不是原始对象,而是复制对象),子脚本应该总是与它访问对象同时复制。...为了使模型能够很容易地组合(即构建在彼此之上)不需要任何额外修改,考虑模型将扮演什么角色是很重要:它将被动态模拟吗?它是附在其他模型上,还是接受附在它上面的其他模型?...Collection self-collision indicator收集自冲突指示器:当在两个相同收集之间执行冲突(或最小距离)计算时,V-REP通常会将所有收集与该收集中所有其他进行核对。...矩阵将被应用:如果勾选此项,那么对象在装配时将不会呆在原地:一个特定变换矩阵将被用作其新局部变换矩阵。默认情况下,这个矩阵是单位矩阵,但是您可以通过单击Set matrix指定一个特定矩阵

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文本处理,第2部分:OH,倒排索引

这是我文本处理系列第二部分。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表单中。我将使用流行开源Apache Lucene索引进行说明。 系统中有两个主要处理流程......当索引处理开始时,它解析每个原始文档并分析其文本内容。典型步骤包括......这将每个查询需要搜索段文件数量保持在O(logN)复杂度,其中N是索引中文档数量。Lucene还提供了一个明确“优化”调用,将所有的段文件合并为一个。...升压因子将相应地乘以频率。 我们还查找纯粹基于文档(不是查询)静态分数。总分是静态和动态分数线性组合。 虽然我们在上面的计算中使用分数是基于计算查询和文档之间余弦距离,但我们并不仅限于此。...TopR列表:对于每个发布列表,我们创建一个额外发布列表,其中包含原始列表中具有最高TF(词频)前R个文档。当我们执行搜索时,我们在此topR列表中执行搜索,不是原始发布列表。

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