在上一篇文章RPC vs REST vs GraphQL中，对于这三者的优缺点进行了比较宏观的对比，而且我们也会发现，一般比较简单的项目其实并不需要GraphQL，但是我们仍然需要对新的技术有一定的了解和掌握，在新技术普及时才不会措手不及。
【导读】本文是作者Nikhil B撰写的“Terence Parr和Jeremy Howard的深度学习的矩阵运算”笔记。我们知道，深度学习是基于线性代数和微积分的，反向传播也离不开求导和矩阵运算。因
机器之心专栏 腾讯AI Lab， 清华AIR&计算机系 一文了解等变图神经网络的结构和相关任务。 近年来，越来越多的人工智能方法在解决传统自然科学等问题上大放异彩， 在一些重要的学科问题（例如蛋白质结构预测）上取得了令人瞩目的进展。在物理领域的研究中，非常多的物理问题都会涉及建模物体的的一些几何特征，例如空间位置，速度，加速度等。这种特征往往可以使用几何图这一形式来表示。不同于一般的图数据，几何图一个非常重要的特征是额外包含旋转，平移，翻转对称性。这些对称性往往反应了某些物理问题的本质。因此，最近以来，大量
众所周知，Python的for循环本质上要比C慢很多。 而且深度学习和机器学习算法严重依赖通过for循环执行的矩阵运算。
这是“标量对向量”求导数，行向量或列向量都不重要，向量只是一组标量的表现形式，重要的是导数“d组合/d股票”的“股票”的向量类型一致 (要不就是行向量，要不就是列向量)。
一、总结 该RFC建议添加4种新的标量类型声明：int，float，string和bool，这些类型声明将会和PHP原来的机制保持一致的用法。RFC 更推荐给每一个PHP文件，添加一句新的可选指令（declare(strict_type=1);），让同一个PHP文件内的全部函数调用和语句返回， 都有一个“严格约束”的标量类型声明检查。此外，在开启严格类型约束后，调用拓展或者PHP内置函数在参数解析失败，将产生一个 E_RECOVERABLE_ERROR级错误。通过这两个特性，RFC希望编写PHP能够变得更准
学Pandas有一年多了，用Pandas做数据分析也快一年了，常常在总结梳理一些Pandas中好用的方法。例如三个最爱函数、计数、数据透视表、索引变换、聚合统计以及时间序列等等，每一个都称得上是认知的升华、实践的结晶。今天，延承这一系列，再分享三个函数，堪称是个人日常在数据处理环节中应用频率较高的3个函数：apply、map和applymap，其中apply是主角，map和applymap为赠送。
https://www.jdoodle.com/execute-perl-online/www.jdoodle.com
通用函数：函数基于元素的，以单元方式作用于数组的，返回的是与原数组具有相同形状的数组。
为了对线上程序的性能进行优化分析, 最近在看广受推荐的《深入理解Java虚拟机》,整本书的内容不少, 目前只是根据自己所需的进行阅读, 在后续读完整本内容配合笔记再写篇博客来记录下.而现在阅读过程中,发现 引用逃逸 和 逃逸分析这个两个概念 并不太了解,还容易混淆,于是就写下这篇博客来帮助下认识 Java 中的 引用逃逸 和 逃逸分析.
本文介绍的论文是：《Multi-Interest Network with Dynamic Routing for Recommendation at Tmall》
在使用Python中的张量时，您可能会遇到一个常见的错误信息："只有一个元素的张量才能转换为Python标量"。当您试图将一个包含多个元素的张量转换为标量值时，就会出现这个错误。 在本文中，我们将探讨这个错误的含义，为什么会出现这个错误，以及如何解决它。
在使用PyTorch进行深度学习任务时，我们经常会遇到 "only one element tensors can be converted to Python scalars" 这样的错误消息。这个错误消息通常在尝试将只包含一个元素的张量转换为Python标量时发生。本文将深入讲解这个错误消息的原因以及如何解决它。
这个系列教程大名鼎鼎，之前我都是用到啥就瞎试一通；最近花了两个周，认认真真把这些基础知识重新学了一遍；做个笔记； 苏老泉二十七始发愤，我这比他还落后；不过求知的旅途，上路永远不嫌晚，我一直在路上；
低级语言是计算机认识的语言、高级语言是程序员认识的语言。如何从高级语言转换成低级语言呢？这个过程其实就是编译。
选自Medium 机器之心编译 参与：蒋思源 本文从向量的概念与运算扩展到矩阵运算的概念与代码实现，对机器学习或者是深度学习的入门者提供最基础，也是最实用的教程指导，为以后的机器学习模型开发打下基础。 在我们学习机器学习时，常常遇到需要使用矩阵提高计算效率的时候。如在使用批量梯度下降迭代求最优解时，正规方程会采用更简洁的矩阵形式提供权重的解析解法。而如果不了解矩阵的运算法则及意义，甚至我们都很难去理解一些如矩阵因子分解法和反向传播算法之类的基本概念。同时由于特征和权重都以向量储存，那如果我们不了解矩阵运算
使用在度量值里： 例如我们要求每天数量合计的排名。要求这个，肯定要涉及两个指标，一个是求和（Sum），一个是排名（RankX）。
英伟达CUDA指令集架构（ISA）是CUDA技术的核心部分，它定义了GPU如何理解和执行程序中的指令。尽管详细的ISA细节通常对普通开发者来说是透明的，因为大多数开发者通过高级语言（如C/C++）编写CUDA代码，了解其基本原理有助于深入理解CUDA的工作方式和优化代码。
今天，我们继续「Rust学习笔记」的探索。我们来谈谈关于「基础概念」的相关知识点。
关于JVM的内存结构及内存分配方式，不是本文的重点，这里只做简单回顾。以下是我们知道的一些常识：
我们可以看下，同样的3张表，但是关系是却不一样，导致之后的操作也会不同。图1和图3是链式模型，图2是星型关系。图1的链式是从左1开始，而图3是从右1开始。
在现代数据科学和数值计算中，数组操作是不可或缺的一部分。而NumPy作为Python中最受欢迎的科学计算库之一，为我们提供了强大的工具，使得数组操作变得高效而简单。在这个过程中，NumPy通用函数（ufuncs）脱颖而出，成为加速逐元素数组操作的利器。
从去年10月份开始学习 Python，到现在也1年了，从刚开始的学会了些简单Python 语法，到现在已经熟悉了 Python 编程，正在像熟练掌握Python进阶，之前也写过两篇 Python 学习的博客（ Python 基本教程和 Python 函数学习），但是由于服务器崩溃的原因，导致遗失了。
（1）R的规范赋值符号是<-，也可以用=代替 （2）在Console 控制台输入命令，相当于Linux的命令行 （3）R的代码都是带括号的，括号必须是英文的。 （4）显示工作路径 getwd() （5）向量是由元素组成的，元素可以是数字或者字符串。 （6）表格在R语言中称为数据框^_^ （7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时，除了百度/谷歌搜索以外，用这个命令查看帮助：?read.table，调出对应的帮助文档，翻到example部分研究一下。 （8）数据类型（重点只有两个）
save(a,file="test.RData")这句代码如果报错object a not found，是为什么，应该怎么解决？
Pytorch Autograd库 (自动求导机制) 是训练神经网络时，反向误差传播(BP)算法的核心。
numpy用途是很广的，涉及到数字计算等都可以使用，它的优势在于底层是C语言开发的数据非常快。
在Rust中，核心的设计之一是所有权（ownership）系统。该系统以一种新的方式来管理程序在运行时使用内存的方式。一些语言中具有垃圾回收机制，在程序运行时有规律地寻找不再使用的内存；在另一些语言中，程序员必须亲自分配和释放内存。Rust 则选择了第三种方式：通过所有权系统管理内存，编译器在编译时会根据一系列的规则进行检查。如果违反了任何这些规则，程序都不能编译。在运行时，所有权系统的任何功能都不会减慢程序。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1770899.html
这篇文章[1]提出了一个通用的变换编码框架，用于提升假定使用标量量化的端到端的非线性变换编码的率失真性能。结合任意可微的感知度量，这个框架可以用于优化任意可微的分析变换和综合变换对。
作者 | Hannes Knobloch 来源 | codeingschool 编辑 | 代码医生团队 可以在GitHub上找到这个项目的源代码： https://github.com/dsr-18/
你可能还记得高中时的一个简单的微积分问题——在给定盒子体积的情况下，求出构建盒子所需的最小材料量。
像一个优秀的工程师一样使用机器学习，而不要像一个机器学习专家一样使用机器学习方法。 ---google 当在做数据挖掘和数据分析时，数据是所有问题的基础，并且会影响整个工程的流程。相比一些复杂的算法，如何灵活的处理好数据经常会取到意想不到的效益。而处理数据不可或缺的需要使用到特征工程。 一、什么是特征工程 简单的说，特征工程是能够将数据像艺术一样展现的技术。为什么这么说呢？因为好的特征工程很好的混合了专业领域知识、直觉和基本的数学能力。但是最有效的数据呈现其实并不涉及任何的数据运算。
推荐使用read.table函数读入txt文件，read.csv函数读入csv文件
变换是一种采用点、向量或颜色等实体并以某种方式转换它们的操作。对于计算机图形从业者来说，掌握变换是极其重要的。使用它们，您可以定位、重塑对象、灯光和相机并为其设置动画。您还可以确保所有计算都在同一坐标系中执行，并以不同方式将对象投影到平面上。这些只是可以使用变换执行的少数操作，但它们足以证明变换在实时图形（某种程度上是在任何类型的计算机图形)中的作用的重要性。
Rust 标准库中包含一系列被称为 集合collections的非常有用的数据结构。大部分其他数据类型都代表一个特定的值，不过集合可以包含多个值。「不同于内建的数组和元组类型，这些集合指向的数据是储存在堆上的，这意味着数据的数量不必在编译时就已知，并且还可以随着程序的运行增长或缩小」。
你有没有好奇过自己喜欢的电影或电视剧里的人物性别变换后是长啥样的？比如说，下面这位？
来源：机器之心本文约4600字，建议阅读10+分钟你有在使用JAX吗？ 近年来，谷歌于 2018 年推出的 JAX 迎来了迅猛发展，很多研究者对其寄予厚望，希望它可以取代 TensorFlow 等众多深度学习框架。但 JAX 是否真的适合所有人使用呢？这篇文章对 JAX 的方方面面展开了深入探讨，希望可以给研究者选择深度学习框架时提供有益的参考。 自 2018 年底推出以来，JAX 的受欢迎程度一直在稳步提升。2020 年，DeepMind 宣布使用 JAX 来加速其研究。越来越多来自谷歌大脑（Google
自 2018 年底推出以来，JAX 的受欢迎程度一直在稳步提升。2020 年，DeepMind 宣布使用 JAX 来加速其研究。越来越多来自谷歌大脑（Google Brain）和其他机构的项目也都在使用 JAX。
欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中，我们将通过学习 element-wise 的操作来扩展我们的知识，而不仅仅是 reshape 操作。
23年新挖一个《Unreal随笔系列》的坑。所谓随笔，就是研究过程中的一些想法随时记录；细节可能来不及考证，甚至一些想法可能也不太成熟，有失偏颇；希望读者也可以帮忙指正和讨论。这个系列主要求量，希望每个月给自己布置一些研究小课题，争取今年发满12篇。
（7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时，除了百度/谷歌搜索以外，用这个命令查看帮助：?read.table，调出对应的帮助文档，翻到example部分研究一下。
在此博客文章中，探索了用于实现强化学习（RL）算法的功能范例。范例是开发人员将其算法的数值写为独立的纯函数，然后使用库将其编译为可以大规模训练的策略。分享了如何在RLlib的策略构建器API中实现这些想法，消除了数千行“胶水”代码，并为Keras和TensorFlow 2.0提供支持。
在使用Matlab进行编程时，有时您可能会遇到错误消息"Undefined function or variable"，其中提到了一个未定义的函数或变量。这个错误通常发生在您尝试使用一个未声明或未正确赋值的函数或变量的地方。在本篇文章中，我们将介绍一些常见的原因和解决方法，帮助您解决这个问题。
在Java虚拟机中，对象是在Java堆中分配内存的，这是一个普遍的常识。但是，有一种特殊情况，那就是如果经过逃逸分析（Escape Analysis）后发现，一个对象并没有逃逸出方法的话，那么就可能被优化成栈上分配。这样就无需在堆上分配内存，也无须进行垃圾回收了。这也是最常见的堆外存储技术。
在讲胶囊网络之前，首先我们回顾一下我们熟悉的CNN。 CNN做了什么事情呢? 假设这里有一个卷积核（左图），除了曲线轨迹上的值很大，其他的值都是零，所以这个卷积核对旁边这种曲线（右图）就有很高的输出，
计算机语言的学习并不困难，关键是一定要由浅入深的实际操作练习。也许最开始的比较简单，学习者一带而过没有实际操作，之后的进一步学习很可能会陷入不知所云的困境，实际操作所带来的感觉是无法替代的，其价值也是非常重要的。
功能区：提供三个选项卡（主页，绘图，应用程序），各自有不同的工具可供使用；快速访问工具栏：包含一些常用按钮；当前文件夹工具栏：用于实现当前文件夹的操作。一定要先建立文件再将其设为工作文件夹。
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