如何通过带浮点值的`1‘矩阵转换成`20000`？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

笨办法学Python - 习题5: Mo

1、习题 5: 更多的变量和打印学习目标：了解用户输入方法，明白pthon2和Python3之间的用户输入的区别。...了解格式化字符串(format string)的概念，学会如何创建包含变量内容的字符串。使用专门的格式和语法把变量的内容放到字符串里，然后进行格式化的打印输出。...注意： %d: 将整数、浮点数转换成 十进制表示，并将其格式化到指定位置 %s: 获取传入对象的__ str __方法的返回值，并将其格式化到指定位置同理还有%f, %o %g 等占位符。...%s 只是显示其值。 3.3、Python格式化字符字符串格式代码如下： ? 3.4、试着使用变量将英寸和磅转换成厘米和千克，然后使用Python计算** ?....format的位置匹配规则：不带编号，即“{}” 带数字编号，可调换顺序，即“{1}”、“{2}” 带关键字，即“{a}”、“{tom}” 4.3.1 、不带编号的情况首先看第一个，不带编号的情况

6162 0

matlab命令，应该很全了！「建议收藏」

，这仅当矩阵为复数矩阵时才有区别 inv 矩阵的逆 det 矩阵的行列式值 trace 矩阵对角元素的和 norm 矩阵或矢量的范数，norm（a，1），norm（a，Inf）……....5、插值常用的插值函数如下： griddata 数据网格化合曲面拟合 Griddata3 三维数据网格化合超曲面拟合 interp1 一维插值（yi=interp1(x,y,xi,’method’...mkpp 使用分段多项式 spline 三次样条插值 pchip 分段hermit插值 6、函数最值的求解 fminbnd（‘f’，x1，x2，optiset（,））求f在 x1和x2之间的最小值...fminsearch求多元函数的最小值。fzero（‘f’，x1）求一元函数的零点。X1为起始点。同样可以用上面的选项。...矩阵沿指定维翻转 floor 向负无穷取整 flops 浮点运算次数 flow Matlab提供的演示数据 fmin 求单变量非线性函数极小值点（旧版） fminbnd 求单变量非线性函数极小值点

6.5K2 1

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

一起来学matlab-matlab学习笔记10 10_6 字符串与数值间的转换以及进制之间的转换

real（A）为取矩阵的实部，如果A中元素不为整数，则先将个数取整，再进行转换 ? num2str将浮点数转换为字符串（1）num2str：此函数将一个浮点数转换为字符串。...如果s为表达式，则此函数会给出计算所得的表达式的值，其功能与feval函数相同。...hex2dec十六进制字符串转换为十进制整数 hex2num(S)十六进制字符串转换为浮点数此函数将字符串表示的十六进制数转换成双精度浮点数。...在这里插入图片描述把十进制数转换为二进制字符串（1）dec2bin(A)：此函数将十进制数或矩阵转换为它的二进制形式的字符串。...A本身或A的元素（A是矩阵时）都必须小于2的52次方的非负整数（2）dec2bin(A，n)：此函数将A转换成n个字符组成的字符串表示的A的n位二进制数。

1.3K1 0

深度学习算法优化系列九 | NIPS 2015 BinaryConnect

这是我读的关于二值网络的第一篇文章，中心思路是在DNN的训练阶段用1bit的二值权重代替浮点数权重，可以将硬件的乘法操作简化为累加操作，可以大量节省存储空间，同时提高运行速度。...论文提到，SGD通过平均权重带来的梯度来得到一些小的带噪声的步长，尝试更新权重去搜索参数空间，因此这些梯度非常重要，要有足够的分辨率，sgd至少需要6—8bits的精度。...方法这一节开始详细的介绍BinaryConnect，考虑选择哪两个值，如何离散化，如何训练以及如何进行推理。 +1 or -1 DNN主要由卷积和矩阵乘法组成。因此，DNN的关键运算是乘加操作。...在这里插入图片描述测试推理阶段如何前向推理，大致可以分为以下几种方法：使用二值化weight。使用浮点数weight。...总结总结一下，这篇论文提出将浮点权重量化到1bit，提出了完整的量化权重训练/测试流程，并且从带噪声权重的角度来解释了量化权重。

7951 0

深入理解双线性插值算法

0.75)=>(0.75,0)=>(1,0) 那么就可以再填一个象素到目标矩阵中了，同样是把源图中坐标为(1,0)处的像素值38填入目标图中的坐标。　　...双线性内插值算法描述如下: 　　对于一个目的像素，设置坐标通过反向变换得到的浮点坐标为(i+u,j+v) (其中i、j均为浮点坐标的整数部分，u、v为浮点坐标的小数部分，是取值[0,1)区间的浮点数)...参考OpenCV源码以及网上博客整理如下两点：源图像和目标图像几何中心的对齐将浮点运算转换成整数运算源图像和目标图像几何中心的对齐方法：在计算源图像的虚拟浮点坐标的时候，一般情况：　　srcX...将浮点运算转换成整数运算参考图像处理界双线性插值算法的优化　　直接进行计算的话，由于计算的srcX和srcY 都是浮点数，后续会进行大量的乘法，而图像数据量又大，速度不会理想，解决思路是：浮点运算...放大的主要对象是u，v这些浮点数，OpenCV选择的放大倍数是2048“如何取这个合适的放大倍数呢，要从三个方面考虑，　　第一：精度问题，如果这个数取得过小，那么经过计算后可能会导致结果出现较大的误差

1.3K1 0

python基础01

float 浮点型数是带小数部分的数字（小数部分可以是0）浮点数的字面值表示方式：小数 3.14 3.1 3.0 3. 0.14 .14 科学计数法格式：小数e/E(正负号）...的值为1 False 的值为0 空值对象 None None是一个表示不存在的特殊对象作用：用来站位变量接触绑定表达式和运算符（也叫操作符）表达是expression 由数字或数字和运算符组成...mianji) 变量什么是变量变量是关联一个对象的标识符变量可以绑定一个对象,并可以通过变量名来使用这个对象标识符的命令方法: 1.标识符必须为字母或下划线开头,后跟字母或下划线或数字...计算面积是多少 a = pi * r ** 2 练习: 变量交换练习: 已知有两个变量 a 绑定 10000 b 绑定 20000 问: 在不创建任何新对象的情况下．如何让a 和 b 交换绑定的对象...1 a = 10000 2 b = 20000 3 a,b = b,a 4 print(a) # 20000 5 print(b) # 10000 在交互模式下查看当前作用域的所有变量 help()

4042 0

双线性插值一文全讲解

注意，通常这个比例不是整数，编程存储的时候要用浮点型。目标图像的第（i,j）个像素点（i行j列）可以通过边长比对应回源图像。其对应坐标为（im/a,jn/b）。　　...双线性内插值算法描述如下: 对于一个目的像素，设置坐标通过反向变换得到的浮点坐标为(i+u,j+v) (其中i、j均为浮点坐标的整数部分，u、v为浮点坐标的小数部分，是取值[0,1)区间的浮点数)，则这个像素得值...将浮点运算转换成整数运算 3.1 源图像和目标图像几何中心的对齐方法：在计算源图像的虚拟浮点坐标的时候，一般情况：　　srcX=dstX* (srcWidth/dstWidth) , 　　srcY...如下图： 3.2 将浮点运算转换成整数运算　　参考图像处理界双线性插值算法的优化　　直接进行计算的话，由于计算的srcX和srcY 都是浮点数，后续会进行大量的乘法，而图像数据量又大，速度不会理想...放大的主要对象是u，v这些浮点数，OpenCV选择的放大倍数是2048“如何取这个合适的放大倍数呢，要从三个方面考虑，第一：精度问题，如果这个数取得过小，那么经过计算后可能会导致结果出现较大的误差。

1.2K3 0

MATLAB命令大全+注释小结

虚数单位 Inf 无限值 eps 浮点相对经度＝2^-52 NaN 空值三、数组和矩阵： 1、构造数组的方法...ones( ) 创建一个所有元素都为1的矩阵，其中可以制定维数，1，2….个变量 zeros() 创建一个所有元素都为0的矩阵 eye() 创建对角元素为1，其他元素为0的矩阵 diag...5、插值常用的插值函数如下： griddata 数据网格化合曲面拟合 Griddata3 三维数据网格化合超曲面拟合 interp1 一维插值（yi=interp1(...（,））求f在 x1和x2之间的最小值。...fminsearch求多元函数的最小值。fzero（‘f’，x1）求一元函数的零点。X1为起始点。同样可以用上面的选项。

2.2K4 0

【文本分析】怎样把文档转换成向量

引入机器学习的办法，让程序自己“学会”如何去区分不同类型的文本，是当前业界通行的办法。...VSM成型假设我们一共处理了1万个文档（N == 10000），总共得出了2万个Term （M == 20000）。上面那个例子，“张继科比赛中露出了碎花内裤” 这一文档共包含27个Term。...对应这个文档的向量就会是一个2万维的向量，其中27个维度有大于零的值，其他维度的值都是0——很稀疏啊！最后这1万个文档就组成了一个10000 x 20000的矩阵。...缩减VSM 如果在一个10000 x 20000的矩阵里，每个Vector都只有20多个维度有非零值，那它也太稀疏了。这样稀疏的矩阵恐怕也不会有太好的运算效果。...我们再将一个新的，不属于训练集的文档根据上面的VSM进行转换，转换成一个向量。

2.5K11 0

python的常见矩阵运算

((3,3))); #创建一个3*3的零矩阵，矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3) data2=mat(ones((2,4))); #创建一个2*4的1矩阵，默认是浮点型的数据，如果需要时...;//计算第一行所有列的和，这里得到的是一个数值计算最大、最小值和索引 a1.max();//计算a1矩阵中所有元素的最大值,这里得到的结果是一个数值 a2=max(a1[:,1]);//计算第二列的最大值...，这里得到的是一个1*1的矩阵 a1[1,:].max();//计算第二行的最大值，这里得到的是一个一个数值 np.max(a1,0);//计算所有列的最大值，这里使用的是numpy中的max函数 np.max...(a1,1);//计算所有行的最大值，这里得到是一个矩阵 np.argmax(a1,0);//计算所有列的最大值对应在该列中的索引 np.argmax(a1[1,:]);//计算第二行中最大值对应在改行的索引...，将它转换成数组和矩阵后，再通过tolist()转换成列表是不相同的，需要做一些小小的修改。

1.1K3 0

python的常见矩阵运算

))); #创建一个3*3的零矩阵，矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3) data2=mat(ones((2,4))); #创建一个2*4的1矩阵，默认是浮点型的数据，如果需要时int...a2=a1.T; 4.计算矩阵对应行列的最大、最小值、和。...3*1的矩阵 a4=sum(a1[1,:]);//计算第一行所有列的和，这里得到的是一个数值计算最大、最小值和索引 a1.max();//计算a1矩阵中所有元素的最大值,这里得到的结果是一个数值 a2...=max(a1[:,1]);//计算第二列的最大值，这里得到的是一个1*1的矩阵 a1[1,:].max();//计算第二行的最大值，这里得到的是一个一个数值 np.max(a1,0);//计算所有列的最大值...将它转换成数组和矩阵后，再通过tolist()转换成列表是不相同的，需要做一些小小的修改。

9141 0

Python基础01——变量和简单数据类型

#这个message就是一个变量，指向的值就是Hello Python这个字符串 #变量message就是用来代指数据Hello python的，我们就可以通过操作message来操作Hello python...数什么是数数分为整数和浮点数，可以使用数来记录得分、记录数字、表示可视化数据等整数整数为int类型，1、2、445、435、323都为整数浮点数浮点数的类型为float，1.12、23.234...、245.231，带小数点的数字都为浮点数。...4/2 2.0 在其他任何运算中,如果一个操作数是整数,另一个操作数是浮点数,结果也总是浮点数 1 + 2.0 3.0 2 * 3.0 6.0 3.0 ** 2 9.0 数中的下划线...基本数据类型之间的转换和判断如何判断数值的类型？

4711 0

常见矩阵运算Python

zeros((3,3))); #创建一个3*3的零矩阵，矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3) data2=mat(ones((2,4))); #创建一个2*4的1矩阵，默认是浮点型的数据...3*1的矩阵 a4=sum(a1[1,:]);//计算第一行所有列的和，这里得到的是一个数值 1 2 3 计算最大、最小值和索引 a1.max();//计算a1矩阵中所有元素的最大值,这里得到的结果是一个数值...a2=max(a1[:,1]);//计算第二列的最大值，这里得到的是一个1*1的矩阵 a1[1,:].max();//计算第二行的最大值，这里得到的是一个一个数值 np.max(a1,0);//计算所有列的最大值.../将矩阵转换成数组 a5=a3.tolist();//将矩阵转换成列表 a6=a2.tolist();//将数组转换成列表 1 2 3 4 5 6 这里可以发现三者之间的转换是非常简单的，这里需要注意的是...，当列表是一维的时候，将它转换成数组和矩阵后，再通过tolist()转换成列表是不相同的，需要做一些小小的修改。

2.4K3 0

机器学习(1)--线性回归理论推导

线性回归试图学得，使与之间的差别尽可能小。如何确定和，关键在于如何衡量与之间的差别，可以通过均方误差最小化。...注：由于是个实数c，loss=c1c1+c2c2+...+cm*cm。可写成。上式可改写成矩阵相乘的方式，我们要求loss最小时，w的取值，所以对w求偏导，使其为0。...注：补充矩阵求导的知识，记熟两个。这种情况是对带T的求导，左右两边互换位置，不加T。这种情况是对不带T的求导，其他元素加T，不换位置。...方法：给每一个加上一个权重，权重的大小根据离预测值的远近而变化。离得近的权重大，离得远的权重小。对角矩阵是新权重的最佳选择。...同样，上式可以转换成矩阵相乘的格式：对W求偏导，过程如下所示：令偏导为0，即由于M是对角矩阵，即：求得的W即为最优权值。

6650 0

人工智能测试-NLP入门（1）

* [3, 4] = 1 * 3 + 2 * 4 = 11 向量夹角余弦值： cosΘ = A * B / |A| * |B| 向量的模 |A| = \sqrt{x_{1}^{2} + x_{2}^{...2} +...+ x_{n}^{2}} 矩阵 Matrix 是一个二维数组，矩阵中每一个值是一个标量，可以通过行号和列号进行索引 \begin{pmatrix} 1 & 4 \\ 2 & 5 \\...= B*A 左矩阵行乘以右矩阵列，对位相乘再求和矩阵转置(transpose),即行列互换张量 tensor 将3个2×2矩阵排列在一起，就称为3×2×2的张量张量是神经网络的训练中最为常见的数据形式...开根号 print(np.sqrt(x)) # 求指数 print(np.exp(x)) # 转置 print(x.transpose()) # 展平 print(x.flatten()) # 将x转换成浮点型张量...x = torch.FloatTensor(x) print(x) # 明确指出将x转换成2列，-1表示自动推断出行数 print(x.view(-1,2)) 部分输出：再看一个张量操作的例子导数

961 0

c++基础知识

（实际上仍是矩阵和矩阵） v_3d << 3, 2, 1; //向量 vd_3d << 4,5,6; //矩阵 // 但是在Eigen里你不能混合两种不同类型的矩阵...结构体指针或对象指针中的值是所指向的结构体或对象的首地址。通过结构体指针或对象指针即可访问该结构体或对象。这需要用到结构体关键字struct和C++类关键字class。 ...； std::log1p: ln(1+x); std::log2: log2(x); std::logb: 返回以FLT_RADIX为底，|x|的对数值，返回值为浮点数；...y的正负符号组成的浮点数； std::nan: Generatequiet NaN; std::nextafter(x,y): 返回x之后y方向上的下一个可表示值； std...; std::fmax: 返回较大的值; std::fmin: 返回较小的值; std::fpclassify:为浮点值归类，返回一个类型为int的值； std:

1.1K4 0

序列数据和文本的深度学习

可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。 · 文档分类器：识别推文或评论的情感，对新闻文章进行分类。 · 序列到序列的学习：例如语言翻译，将英语转换成法语等任务。...让我们通过编写一个简单的Python程序来理解如何将token转换为这些向量表示。我们还将讨论每种方法的各种优缺点。...1．独热编码在独热编码中，每个token都由长度为N的向量表示，其中N是词表的大小。词表是文档中唯一词的总数。让我们用一个简单的句子来观察每个token是如何表示为独热编码的向量的。...· onehot_encoded函数接受一个词并返回一个长度为N，除当前词的索引外其余位置全为0的向量。比如传如的单词的索引是2，那么向量在索引2处的值是1，其他索引处的值全为0。...如果试图用独热表示法来表示大小为20000的词表，那么将得到20000×20000个数字，并且其中大部分都为0。

1.3K2 0

凸优化（9）——近端牛顿方法；矩阵论数值线性代数基础：浮点数运算

Definition 1: Floating point operation 定义一次浮点数运算为算法中的一次加减乘除运算。...同样的思路，如果矩阵是一个带矩阵（k-banded），那么一个很重要的特征就是它每一行只有个非零元素，所以浮点数运算次数就是。...还有一个有趣的情况是是正交矩阵，这种情况下我们有，所以可以得到，那么这种情况就化归为了Example 1，所以这个浮点数运算次数是，依然是的时间复杂度。...我们挑一个比较好算的Cholesky分解来看一下它的浮点数运算次数是如何计算的（当然了对于QR分解，准确的计算结果可能有些困难，但得到的这个量级是不困难的，抓住主要矛盾就好）。...次，所以可以给出一个大致的值这就是它的浮点数运算次数。

7771 0

使用sklearn做单机特征工程

信息冗余：对于某些定量特征，其包含的有效信息为区间划分，例如学习成绩，假若只关心“及格”或不“及格”，那么需要将定量的考分，转换成“1”和“0”表示及格和未及格。二值化可以解决这一问题。...2.1.3 标准化与归一化的区别简单来说，标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，将样本的特征值转换到同一量纲下。...使用feature_selection库的SelectFromModel类结合带L1惩罚项的逻辑回归模型，来选择特征的代码如下： ?...具体操作为：若一个特征在L1中的权值为1，选择在L2中权值差别不大且在L1中权值为0的特征构成同类集合，将这一集合中的特征平分L1中的权值，故需要构建一个新的逻辑回归模型： ? ?...使用feature_selection库的SelectFromModel类结合带L1以及L2惩罚项的逻辑回归模型，来选择特征的代码如下： ?

9144 0

如何阅读一个前向推理框架？以NCNN为例。

运行流程解析要了解一个深度学习框架，首先得搞清楚这个框架是如何通过读取一张图片然后获得的我们想要的输出结果，这个运行流程究竟是长什么样的？...，矩阵框结构体 Rect_ 交集并集运算符重载，点结构体 Point_，矩阵结构体 Mat 深拷贝浅拷贝获取指定矩形框中的roi 读取图像写图像双线性插值算法改变大小等等...()，float16 的 data 转换成 float32 的 data; copy_make_border(), 矩阵周围填充; resize_bilinear_image()，双线性插值等函数。...下面贴一个带注释的ARM neon优化绝对值层的例子作为结束吧，首先绝对值层的普通C++版本如下： // 绝对值层特性: 单输入，单输出，可直接对输入进行修改 int AbsVal::forward_inplace...，连续4个 "fabs v0.4s, v0.4s \n" // ptr 指针对应的值连续4个，使用fabs函数进行绝对值操作 4s表示浮点数

1.8K4 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭