注：张量默认创建int64（长整型）类型，整数型的数组默认创建int32（整型）类型。
哈喽，各位同学好，从今天开始，我将不定期分享研究深度学习框架PyTorch过程中的一些学习心得和笔记。
欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。从本系列的这篇文章开始，我们将开始使用到目前为止我们学到的关于张量的知识，并开始学习神经网络和深度学习的基本张量运算。
深度学习是机器学习的一个分支，其中编写了模仿人脑功能的算法。深度学习中最常用的库是 Tensorflow 和 PyTorch。由于有各种可用的深度学习框架，人们可能想知道何时使用 PyTorch。以下是人们可能更喜欢将 Pytorch 用于特定任务的原因。
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。
张量是一个多维数组，它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。
原标题：Stack Vs Concat In PyTorch, TensorFlow & NumPy - Deep Learning Tensor Ops
欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中，我们将可视化一个单一灰度图像的张量flatten 操作，我们将展示如何flatten 特定的张量轴，这是CNNs经常需要的，因为我们处理的是批量输入而不是单个输入。
TensorFlow 是一个开源的、基于 Python 的机器学习框架，它由 Google 开发，提供了 Python，C/C++、Java、Go、R 等多种编程语言的接口，并在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下有着丰富的应用，是目前最热门的机器学习框架。
https://iamarookie.blog.csdn.net/article/details/117651502
torch.tensor（）创建张量共有8个属性:data、dtype、shape、device、requires_grad、grad、grad_fn
PyTorch既是一个深度学习框架又是一个科学计算包，她在科学计算方面主要是PyTorch张量库和相关张量运算的结果。（张量是一个n维数组或者是一个n－D数组）PyTorch是一个张量库，她紧密地反映了numpy的多维数组功能，并且与numpy本身有着高度的互操作性。Pytorch中常用包的介绍
有一段时间没用tensorflow了，现在跑实验还是存在一些坑了，主要是关于张量计算的问题。tensorflow升级1.0版本后与以前的版本并不兼容，可能出现各种奇奇怪怪的问题。
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
上篇文章说了统计数据可以用show table status和show index from 表名查看，可以存着永久性和非永久性，innodb_stats_persistent控制着是否开启永久性，innoDb_stats_persistent_sample_pages和innoDB_stats_transient_sample_pages可以控制采集页面统计，innoDb_stats_auto_recalc控制是否自动计算，都可以在创建表的时候设置。
TensorFlow提供的方法比numpy更全面，运算速度更快，如果需要的话，还可以使用GPU进行加速。
脑地图集在研究大脑解剖和功能方面起着重要的作用。随着对多模态磁共振成像(MRI)方法(如结合结构MRI、弥散加权成像(DWI)和静息态功能MRI (rs-fMRI))的兴趣的增加，有必要基于这三种成像方式构建集成的脑地图集。本研究构建了中国成年人群(年龄22-79岁，n = 180)的多模态脑图谱，包括反映脑形态学的T1图谱、描绘复杂纤维结构的高角度分辨率弥散成像(HARDI)图谱和反映单一立体定向坐标下大脑固有功能组织的rs-fMRI图谱。我们采用大变形自形度量映射(LDDMM)和无偏自形图谱生成方法同时生成T1和HARDI图谱。利用谱聚类，我们从rs-fMRI数据中生成了20个脑功能网络。我们通过联合独立成分分析，展示了使用图谱来探索大脑形态、功能网络和白质束之间的一致性标记。
本文介绍了PyTorch Tensor最基础的知识以及如何跟Numpy的ndarray互相转换。
张量命名是一个非常有用的方法，这样可以方便地使用维度的名字来做索引或其他操作，大大提高了可读性、易用性，防止出错。
在上一篇文章中，我和你介绍了 join 语句的两种算法，分别是 Index Nested-Loop Join(NLJ) 和 Block Nested-Loop Join(BNL)。
沿一维串联张量。沿着维度axis连接张量列表values。如果value[i].shape = [D0,D1, ...Daxis(i),...Dn]，连接结果的形状为:
今明两天我们主要学习NumPy，NumPy是用Python做数据分析时不可或缺的一个库，想知道它怎么使用吗？快往下看吧！（ps:课程内容较多，大家坚持住哦！）
数组的索引就是列表中的下标，来表明数组中元素的顺序位置;通过查询索引可以获取到想要的元素， 切片是截取到需要元素的集合。
疫情在家的这段时间，系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实， 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch， 并且这种背程序的思想本身就很可怕， 所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来, 学习知识，知其然，知其所以然才更有意思」。
拥有两个或两个以上的量子比特的量子系统通常被称为复合系统（composite systems）。单量子比特系统的描述与测量已有所了解，那么多个量子比特的系统该如何描述以及怎样去测量呢？单量子比特系统与多量子比特系统之间又有怎样的关系呢？首先，解决这些问题，需要认识一个新的运算-张量积（tensor products）。
张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。
今天这篇文章，我就先跟你说说 join 语句到底是怎么执行的，然后再来回答这两个问题。
索引位图转换是优化器对目标表上的一个或多个目标索引执行位图布尔运算。Oracle数据库里有一个映射函数（Mapping Function），它可以实现B树索引中ROWID和对应位图索引中的位图之间互相转换。目的是对相同ROWID做AND、OR等连接运算。
（1）连接器：主要负责跟客户端建立连接，获取权限，维持和管理链接。 （2）查询缓存：优先在缓存中进行查询，如果查到了则直接返回，如果缓存中查不到，再去数据库查询。
默认下，Tensor为‘torch.FloatTensor’类型，若要改为double类型的，则需要执行
2002年 Torch 框架发布，Torch 是一个基于 BSD License 的开源机器学习框架，但是由于 Torch 框架支持的是比较小众的 Lua 开发语言，因此并没有大范围的流行起来。
表格中的实例假设整数变量A的值为10，变量B的值为20，C是A和B经过操作符运算后的值
概念 科学计算基础库，多作为数值计算、在大型、多维数组上执行数值运算。 创建数组 import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) b = np.array(range(1,6)) c = np.arange(1,6) # 其中 a = b = c np.arange的用法：arange([start], stop[, step,], dtype=None) c.dtype获取c中数据的类型 c.astype(‘int8’)修改数据类型 np.round(c,
tf.concat的作用主要是将向量按指定维连起来，其余维度不变；而1.0版本以后，函数的用法变成：
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
最近想模仿一下qq，做一个通信软件，这是qq的登录界面，当我们选择记住密码后，每次运行qq，就会显示已保存的密码，无论是否联网，显然这个密码是保存在本地的，当点击登录，才会去和服务器上的数据库进行比对，那么这个密码显然不能是明文的，一定是经过加密的密文。至于qq用的什么加密方法，这个就无从所知了。
numpy作为高性能科学计算和数据分析的基础包，它是众多数据分析、机器学习等工具的基础架构，掌握numpy的功能及其用法将有助于后续其他数据分析工具的学习。
今天这篇文章，我就先跟你说说join语句到底是怎么执行的，然后再来回答这两个问题。
写深度学习网络代码，最大的挑战之一，尤其对新手来说，就是把所有的张量维度正确对齐。如果以前就有 TensorSensor 这个工具，相信我的头发一定比现在更浓密茂盛！
在数据库处理中，Join操作是最基本且最重要的操作之一，它能将不同的表连接起来，实现对数据集的更深层次分析。
可以看出，torch.Tensor()没有保留数值类型，其它三个都保留了。这是因为torch.Tensor()实际上是一个类，传入的数据需要“初始化”；其它三个都是函数，而通过torch.Tensor()生成的张量的数据类型是由一个环境变量决定的，这个环境变量可以通过torch.set_default_tensor_type(t)这个函数来设定。
本章开始了一段旅程，我们将深入研究我们在前几章中使用的模型的内部。我们将涵盖许多我们以前见过的相同内容，但这一次我们将更加密切地关注实现细节，而不那么密切地关注事物为什么是这样的实际问题。
RISCV V扩展即向量指令扩展（RVV），这部分作为研究AI加速计算领域有着非常关键的作用。既然的D1支持了rvv扩展（0.7.1，最新的版本已经0.10版本），那么就实际的从底层原理角度分析一下使用的流程。利用了多媒体加速指令集，可以让计算变得更加的高效，同时并行计算的特性使得同时多次计算一组数字成为可能，类似于arm的NEON等等，那么RISCV又该如何去开启和使用V扩展指令，让计算变得更加高效呢？
我在上一篇文章末尾留给你的问题是：两个 group by 语句都用了 order by null，为什么使用内存临时表得到的语句结果里，0 这个值在最后一行；而使用磁盘临时表得到的结果里，0 这个值在第一行？
这里使用straight_join，如果我们直接使用join，MySQL优化器可能选t1或t2作为驱动表，但是使用straight_join，会强制t1作为驱动表，t2是被驱动表。
Int32转换为int16会丢失精度，这是总所周知的，但是具体如何丢失精度的，请看下面的代码：
在HAWQ中创建一个表时，应该预先对数据如何分布、表的存储选项、数据导入导出方式和其它HAWQ特性做出选择，这些都将对数据库性能有极大影响。理解有效选项 的含义以及如何在数据库中使用它
默认情况下，CL-AtSe打印的攻击痕迹可能不是最小的。实际上，这是CL-Atse的首次攻击。但是，可以使用-short选项要求CL-Atse输出最小的攻击之一（以步数为单位）：
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