您如何将2D矩阵表示为输入状态，并让它选择它认为对该状态最好的操作的行的索引？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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NumPy 1.26 中文官方指南（二）

第一个数组表示这些值所在的行索引，第二个数组表示这些值所在的列索引。如果你想要生成一个元素存在的坐标列表，你可以将数组进行组合，遍历坐标列表，并打印它们。...然后 NumPy 对值求和，您的结果就是该预测的错误值和模型质量的得分。...NumPy 库包含多维数组和矩阵数据结构（你将在后面的部分中找到更多信息）。它提供了ndarray，一个同构的 n 维数组对象，并提供了方法来高效地对其进行操作。...随着第一个索引的变化移动到下一行，矩阵按列存储。这就是为什么 Fortran 被认为是一种列主语言。另一方面，在 C 中，最后的索引变化最快。矩阵按行存储，使其成为一种行主语言。...第一个数组表示找到这些值的行索引，第二个数组表示找到值的列索引。如果您想生成元素存在的坐标列表，可以对数组进行压缩，遍历坐标列表并打印它们。

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LangChain 概念篇

Examples（示例）示例是输入/输出对，表示函数的输入以及预期的输出。它们可用于模型的训练和评估。这些可以是模型或链的输入/输出。两种类型的示例都有不同的用途。模型示例可用于微调模型。...Text Embedding Model 文本嵌入模型将一段文本作为输入，并以浮点列表的形式对该文本进行数字表示。 Prompts 编程模型的新方法是通过提示。“提示”指的是模型的输入。...这些链的目的是将您自己的数据（存储在索引中）与 LLM 相结合。最好的例子是对您自己的文档进行问答。其中很大一部分是了解如何将多个文档传递给语言模型。有几种不同的方法或链可以这样做。...提取为了使用语言模型与您的数据进行交互，您首先必须采用合适的格式。该格式将是一个Index。通过将数据放入索引，您可以轻松地让任何下游步骤与其交互。...为此，您应该使用像 CSVLoader 这样的文档加载器，然后您应该在该数据上创建一个索引，并以这种方式查询它。

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点云深度学习的3D场景理解（上）

三维数据本身有一定的复杂性，2D图像可以轻易的表示成矩阵，3D表达形式由应用驱动的：　　point cloud ，深度传感器扫描得到的深度数据，点云　　Mesh，三角面片在计算机图形学中渲染和建模话会很有用...但是点云数据是一种不规则的数据，在空间上和数量上可以任意分布，之前的研究者在点云上会先把它转化成一个规则的数据，比如栅格让其均匀分布，然后再用3D-cnn 来处理栅格数据 ?...所以栅格并不是对3D点云很好的一种表达方式　　2、有人考虑过，用3D点云数据投影到2D平面上用2D cnn 进行训练，这样会损失3D的信息。...上面解释了如果通过对称函数，来让点云输入顺序的不变 2、如何来应对输入点云的几何（视角）变换，比如一辆车在不同的角度点云的xyz都是不同的但代表的都是车辆，我们希望网络也能应对视角的变换，如果spatial...首先输入一个n*3的矩阵，先做一个输入的矩阵变换，T-net 变成一个3*3的矩阵，然后通过mlp把每个点投射到64高维空间，在做一个高维空间的变换，形成一个更加归一化的64维矩阵，继续做MLP将64维映射到

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【笔记】《游戏编程算法与技巧》1-6

, 另一个线程负责渲染图形多线程合作的时候渲染线程需要等待主线程的数据, 因此为了提高利用率最好借用流水线的思路, 让渲染线程比主线程慢一帧多线程可能导致更高的输入延迟如下图: 第一帧进行了计算,...但因此3D图形向量也有行和列两种等价的表示方式, 对应的变换矩阵是转置与左乘右乘的区别....这种处理一般可以用状态机来实现图形游戏一般都禁止系统的标准输入, 直接对输入设备进行设备级别的查询, 并维护一个数组跟踪设备对应所有按键的当前状态和上一帧状态等信息, 再利用这些信息进行状态的转换例如摇杆设备带来的模拟输入经常会有设备误差..., 减少事件轮询的开销一般这个输入管理器对象是全局可见的, 对象内部在每一帧对所有输入操作进行基础的处理, 而其他需要被输入调用的对象将自己的函数指针传入管理器的链表/映射表中(这种操作称为注册或绑定...), 管理器在判断某输入操作发生时, 就依次调用链表中的对应函数通知需要响应事件的对象移动设备输入移动设备一般面对轻度玩家, 所以最好不要采用过于复杂的操作移动设备的核心是触摸屏, 主要由模拟家用机游戏的虚拟手柄和手势操作组成

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NumPy 1.26 中文官方指南（三）

在 MATLAB 中的数组赋值都以双精度浮点数的 2D 数组存储，除非你指定维数和类型。对这些数组的 2D 实例的操作都是模仿线性代数中的矩阵操作。在 NumPy 中，基本类型是多维数组。...对这些数组的 2D 实例的操作是基于线性代数中的矩阵运算的。在 NumPy 中，基本类型是多维array。...在转换 MATLAB 代码时，可能需要首先将矩阵重塑为线性序列，执行一些索引操作，然后再进行重塑。由于 reshape（通常）提供对相同存储的视图，因此应该可以相当高效地完成此操作。...__array_ufunc__ 协议通用函数（或简写为 ufunc）是一个对函数进行“矢量化”封装的函数，它接受固定数量的特定输入并产生固定数量的特定输出。...__array_ufunc__ 协议通用函数（或简称 ufunc）是一个对函数进行“矢量化”封装的函数，它接受固定数量的特定输入，并产生固定数量的特定输出。

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通过构建扫雷游戏来磨练高级 Bash 技能【Programming】

从游戏一开始，我们需要一个可靠的状态。这种选择是任意的——它可能是一个数字或任意一个字符。我决定假设所有的东西都被宣布为一个点(.) 因为我相信这会让游戏界面看起来很漂亮。...它使用Bash的参数扩展提取列和行输入，然后将列馈入到一个指向板上等效整数表示法的开关，要了解这一点，请参阅在switch case语句中将值分配给变量' o'下面。...，并将输入坐标的索引分配给该字段。...在上面印刷的板上，最终索引指向第33个单元格，该索引应为第3行（从0开始，否则为第4行）和第3（C）列。确定可用的雷区为了提取地雷，在对坐标进行解码并找到索引之后，程序将检查该字段是否可用。...因此，根据输入坐标，程序选择一组随机的附加数字（m）来计算要填充的附加字段（如上所示），方法是将它们加到原始输入坐标中，这里用 i 表示（如上所示）。

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EmguCV 常用函数功能说明「建议收藏」

在矩阵的情况下，函数只返回输入指针。在IplImage *或CvMatND *的情况下，它使用当前图像ROI的参数初始化标题结构，并返回指向此临时结构的指针。...cvSetImageCOI，将感兴趣的通道设置为给定值。值0表示选择所有通道，1表示选择第一个通道。如果ROI为NULL，coi！= 0，则分配ROI。...Kmeans，实现k-means算法，找到cluster_count集群的中心，并对集群周围的输入样本进行分组。在输出标签（i）中包含存储在第i行样本矩阵中的样本的聚簇索引。...通过将矩阵行/列作为一组1D向量进行处理，对向量减少矩阵，并对向量执行指定的操作，直到获得单行/列。重映射，将通用几何变换应用于图像.....SetErrStatus，将错误状态设置为指定的值。大多数情况下，该功能用于复位错误状态（设置为CV_StsOk）以在错误后恢复。

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深度学习入门：循环神经网络------RNN概述，词嵌入层，循环网络层及案例实践！（万字详解！）

2.1 词嵌入层的使用词嵌入层首先会根据输入的词的数量构建一个词向量矩阵，例如: 我们有 100 个词，每个词希望转换成 128 维度的向量，那么构建的矩阵形状即为: 100*128，输入的每个词都对应了一个该矩阵中的一个向量...其步骤如下: 先将语料进行分词，构建词与索引的映射，我们可以把这个映射叫做词表，词表中每个词都对应了一个唯一的索引；然后使用 nn.Embedding 构建词嵌入矩阵，词索引对应的向量即为该词对应的数值化后的向量表示...上图中 h 表示隐藏状态, 每一次的输入都会有包含两个值: 上一个时间步的隐藏状态、当前状态的输入值，输出当前时间步的隐藏状态。...3.1.2 如何计算神经元内部上述公式中: Wih 表示输入数据的权重 bih 表示输入数据的偏置 Whh 表示输入隐藏状态的权重 bhh 表示输入隐藏状态的偏置最后对输出的结果使用 tanh...，为了便于读取语料，并送入网络，所以我们会构建一个 Dataset 对象，并使用该对象构建 DataLoader 对象，然后对 DataLoader 对象进行迭代可以获取语料，并将其送入网络。

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机器学习是如何利用线性代数来解决数据问题的

线性代数支持的重要应用领域是：数据和学习模型表示词嵌入降维数据表示是 ML 模型的燃料，我们需要将数据在输入模型之前转换为数组，对这些数组执行的计算包括矩阵乘法（点积）等操作，然后得到并返回输出...，该输出也表示为数字的变换矩阵/张量。...从数据到向量线性代数主要处理向量和矩阵（不同形状的数组）以及对这些数组的操作。在 NumPy 中，向量基本上是一维数字数组，但在几何上，它具有大小和方向。我们的数据可以用向量表示。...理解我们如何完成这项任务的一个非常快速的方法是理解称为矩阵分解的东西，它允许我们将一个大矩阵分解成更小的矩阵。现在先忽略数字和颜色，试着理解我们是如何将一个大矩阵分解成两个小矩阵的。...例如，这里这个由 4X5、4 行和 5 个特征组成的矩阵被分解为两个矩阵，一个是 4X2 形状，另一个是 2X5 形状。我们基本上为用户和电影提供了新的小维向量。

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iOS ARKit教程：用裸露的手指在空中画画

它将来自设备相机的实时视频输入渲染为场景背景，同时它自动将SceneKit空间与现实世界相匹配，假设该设备是这个世界中移动的相机。...所以，首先，我们需要分配一个新的会话：上面的最后一行添加了一个可视指示器，可以直观地帮助用户描述平面检测的状态。...位置，方向和比例均以4x4矩阵编码。如果我有机会选择一个数学概念供你学习，那毫无疑问就是矩阵。无论如何，我们可以通过如下描述这个4x4矩阵来避免这种情况：一个包含4x4浮点数的明亮的二维数组。...一旦用户完成绘制并选择3D按钮，我们将根据用户手指的移动更改所有掉落对象的高度。以下代码显示了PointNode表示点的类：您将在上面的代码中注意到我们将几何体沿y轴平移了一半的高度。...最后，我们输入一个新图像，其中该对象的位置发生变化，并且前一个操作的分析结果也是如此。鉴于此，它将返回对象的新位置。我们将使用一个小技巧。

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Mamba详细介绍和RNN、Transformer的架构可视化对比

这里可以看到，在创建状态表示之前应用矩阵A，并在状态表示更新之后更新矩阵A。然后使用矩阵C来描述如何将状态转换为输出。最后利用矩阵D提供从输入到输出的直接信号。这通常也被称为跳过（残差）连接。...这个过程创建了一个SSM可以使用的连续信号: 我们保持该值的时间由一个新的可学习参数表示，称为步长∆。这样就得到了一个连续的信号并且可以只根据输入的时间步长对值进行采样。...正如我们之前在循环表示中看到的那样，它捕获了关于前一个状态的信息来构建新状态，如果矩阵a如果跟RNN一样会遗忘掉非常靠前的信息那么SMM将没有任何的意义，对吧。...，该状态表示可以很好地捕获最近的令牌并衰减较旧的令牌。...这里矩阵A保持不变，因为希望状态本身保持静态，但影响它的方式(通过B和C)是动态的。也就是说它们一起选择性地选择将什么保留在隐藏状态中，什么需要忽略，这都是由输入确定的。

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游戏开发中的矩阵与变换

表示3D旋转（高级）介绍阅读本教程之前，建议您通读并理解我之前发的向量数学教程，因为本教程需要向量知识。本教程介绍了转换以及如何使用矩阵在Godot中表示它们。它不是有关矩阵的完整深入指南。...在上图中，我们可以看到红色的X向量由矩阵的第一列表示，绿色的Y向量同样由第二列表示。更改列将更改这些向量。在接下来的几个示例中，我们将看到如何对其进行操作。您不必担心直接操作行，因为我们通常使用列。...该原点值不是基础的一部分，但它的变换一部分，我们需要它来表示位置。从现在开始，我们将在所有示例中跟踪原始向量。您可以将起源视为另一列，但通常最好将其完全分开。...如果我们希望对象移动到（1，2）的位置，我们只需要将其原点矢量设置为（1，2）：还有一个translation()方法，该方法执行与直接添加或更改原点不同的操作。...这么多的数字可能看起来有点让人不知所措，但是请记住，每个数字显示两次（在箭头旁边以及在矩阵中），并且几乎有一半的数字为零。

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深度学习快速参考：6~10

，我们将过滤器滑到一行上并执行相同的操作。...我发现很难理解这样的滞后代码，因此，如果您也这样做，您并不孤单。我建议运行它并建立一些熟悉的操作。在选择数量滞后时，在将模型部署到生产环境时，您可能还需要考虑要等待多少个滞后才能做出预测。...对于此示例，我已经测试了每个选项，并选择使用有状态模型。当我们考虑问题的背景时，这可能不足为奇。...使用计数向量化器，整个语料库可以表示为二维矩阵，其中每一行是一个文档，每一列是一个单词，然后每个元素就是该单词在文档中的计数。在继续之前，让我们先看一个简单的例子。...嵌入层将为每个输入文档输出 2D 矩阵，该矩阵包含input_length指定的每个单词的一个向量。

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FastAI 之书（面向程序员的 FastAI）（五）

以下是我们为单个分类变量采取的方法：制作该分类变量的所有可能级别的列表（我们将称此列表为词汇）。用词汇表中的索引替换每个级别。...（专用嵌入矩阵可以将步骤 2 中创建的原始词汇索引作为输入；这相当于但比使用表示索引的独热编码向量作为输入更快速和更有效。）我们几乎可以用文本做同样的事情！新的是序列的概念。...使用批量大小为 64，表示第一批次的张量的第一行包含数据集的前 64 个标记。那个张量的第二行包含什么？第二批次的第一行包含什么？（小心 - 学生经常答错这个问题！...TfmdLists 和 Datasets：转换的集合您的数据通常是一组原始项目（如文件名或 DataFrame 中的行），您希望对其应用一系列转换。...由于我们实现了该方法来将模型的隐藏状态设置为零，这将确保我们在阅读这些连续文本块之前以干净的状态开始。

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如何在CentOS 7上设置Jenkins以进行持续开发集成

这将为您提供一个相当冗长的读数，其中包含有关该过程如何启动以及它正在做什么的大量信息，但如果一切顺利，您应该看到两行类似于以下内容： Loaded: loaded (/etc/systemd/system...这将为您提供一个相当冗长的读数，其中包含有关该过程如何启动以及它正在做什么的大量信息，但如果一切顺利，您应该看到两行类似于以下内容： Loaded: loaded (/etc/systemd/system...取消选择匿名行中的所有权限，然后单击“ 应用并保存”。您的新用户现在将是唯一可以访问Jenkins的用户。如果您之前关闭了自动注册，则可能需要手动创建其他新用户。...此用户没有权限，因此您需要重复权限过程，转到配置全局安全性，使用用户/组添加字段向矩阵添加行，指定权限，然后单击应用并保存。为简单起见，如果您要创建多个用户，请在继续添加权限之前创建所有用户。...要查看更多信息，请在构建历史记录区域中单击该构建，然后您将转到包含构建信息概述的页面：此页面上的“ 控制台输出”链接对于详细检查作业结果特别有用 - 它提供有关在构建期间执行的操作的信息并显示所有控制台输出

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高性能 MySQL 第四版（GPT 重译）（二）

检查 MySQL 服务器状态变量有时，您可以使用SHOW GLOBAL STATUS的输出作为配置的输入，以帮助更好地为您的工作负载定制设置。...但是，请确保不要低估您需要存储的值的范围，因为在模式的多个位置增加数据类型范围可能是一个痛苦且耗时的操作。如果您对使用哪种数据类型最好感到犹豫，请选择您认为不会超出的最小数据类型。...外键约束尽管该工具在存在外键的情况下对模式更改有一定程度的支持，但您需要仔细阅读文档，并确定哪种权衡对您的数据和事务吞吐量影响最小。...索引选择性是索引值的不同值数（基数）与表中总行数（#T）的比率，范围从 1/#T到 1。高度选择性的索引很好，因为它让 MySQL 在查找匹配项时过滤更多行。唯一索引的选择性为 1，这是最好的选择。...仅仅看平均选择性并不是一个好主意。警告是最坏情况选择性也很重要。平均选择性可能会让您认为四或五个字符的前缀已经足够好了，但如果您的数据非常不均匀，那可能是一个陷阱。

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卷积神经网络在自然语言处理的应用

那么，如何将它们用于NLP呢？ NLP任务的输入不再是像素点了，大多数情况下是以矩阵表示的句子或者文档。矩阵的每一行对应于一个分词元素，一般是一个单词，也可以是一个字符。...你可以先暂时忽略池化操作，我们在稍后会解释它）： ? 用于句子分类器的卷积神经网络（CNN）结构示意图。这里我们对滤波器设置了三种尺寸：2、3和4行，每种尺寸各有两种滤波器。...左上角的元素没有顶部和左侧相邻的元素，该如何滤波呢？解决的办法是采用补零法（zero-padding）。所有落在矩阵范围之外的元素值都默认为0。...令人惊讶的是，这篇文章采用的网络结构非常简单，但效果相当棒。输入层是一个表示句子的矩阵，每一行是word2vec词向量。接着是由若干个滤波器组成的卷积层，然后是最大池化层，最后是softmax分类器。...它直接对one-hot向量进行卷积运算。作者对输入数据采用了节省空间的类似词袋表征方式，以减少网络需要学习的参数个数。

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nlp-with-transformers系列-02-从头构建文本分类器

首先，文本被标记化并表示为称为_token encodings_的单热向量。标记器词汇的大小决定了标记编码的维度，它通常由 20k-200k 个唯一标记组成。...注意：在实践中，PyTorch 跳过了为令牌编码创建 one-hot 向量的步骤，因为将矩阵与 one-hot 向量相乘与从矩阵中选择一列相同。...为此，我们需要一个特征矩阵——让我们来看看。创建特征矩阵预处理的数据集现在包含我们训练分类器所需的所有信息。我们将使用隐藏状态作为输入特征，使用标签作为目标。...，最好进行一次健全性检查，以确保它们为我们想要分类的情绪提供有用的表示。...向下投影向量的算法为 2D。

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Transformers 4.37 中文文档（四十五）

如果您希望更多地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果使用past_key_values，用户可以选择只输入最后的input_ids（那些没有将它们的过去键值状态提供给该模型的）的形状为(batch_size, 1)，而不是形状为(batch_size...如果您希望更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。这个输出通常不是输入的语义内容的好摘要，你通常最好对整个输入序列的隐藏状态进行平均或池化。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这是有用的。

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应用 | CNN在自然语言处理中的应用

那么，如何将它们用于NLP呢？ NLP任务的输入不再是像素点了，大多数情况下是以矩阵表示的句子或者文档。矩阵的每一行对应于一个分词元素，一般是一个单词，也可以是一个字符。...你可以先暂时忽略池化操作，我们在稍后会解释它）： ? 用于句子分类器的卷积神经网络（CNN）结构示意图。这里我们对滤波器设置了三种尺寸：2、3和4行，每种尺寸各有两种滤波器。...左上角的元素没有顶部和左侧相邻的元素，该如何滤波呢？解决的办法是采用补零法（zero-padding）。所有落在矩阵范围之外的元素值都默认为0。...令人惊讶的是，这篇文章采用的网络结构非常简单，但效果相当棒。输入层是一个表示句子的矩阵，每一行是word2vec词向量。接着是由若干个滤波器组成的卷积层，然后是最大池化层，最后是softmax分类器。...它直接对one-hot向量进行卷积运算。作者对输入数据采用了节省空间的类似词袋表征方式，以减少网络需要学习的参数个数。

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