阶乘:也是数学里的一种术语;阶乘指从1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的数;在表达阶乘时,就使用“!”来表示。如h阶乘,就表示为h!;阶乘一般很难计算,因为积都很大。
向量加和:A + B = B + A 需要维度相同 [1, 2] + [3, 4] = [4, 6]
前言 上一篇我们介绍了 Octave 的一些基本情况,大家对 Octave 应该已经有了一个基本的了解,我相信看这篇文章的朋友已经在自己的电脑中安装好 Ocatve 了。矩阵的操作是 Octave 的一大特色。这一节,我将讲述 Octave 对于矩阵的一些操作,希望大家在看文章的过程中可以跟着一起敲一下代码,加深一下印象。 矩阵的生成 Octave 中,我们用一个中括号来表示一个矩阵,用分号来分隔每一行,即使在输入的时候不在同一行就像下面这样: >> A = [1 2; 3 4; 5 6] A =
文章目录 1、算法思想 2、代码实现 1、算法思想 最近老是碰到迭代问题,小数太多手算又算不过来,写个矩阵乘法辅助一下吧。 有两个矩阵A和B,计算矩阵A与B相乘之后的结果C。 A的列数必须等于B的行数 用矩阵A的第i行的值分别乘以矩阵B的第J列,然后将结果相加,就得到C[i][j]。 矩阵A的行等于C的行,矩阵B的列等于C的列,这两个数值用来控制循环的次数,但是每一步中需要把行和列中对应的乘机求和,所以再加一个内循环控制乘法求和就行。 下面我们进行矩阵乘法的测试 A = \begin{
引言:本文的练习整理自chandoo.org。多练习,这是我们从小就在使用的学习方法。在练习的过程中,认真思考,不断尝试,以此来磨练自己的公式与函数应用技能,也让研究Excel的大脑时刻保持着良好的状态。同时,想想自己怎么解决这个问题,看看别人又是怎样解决的,从而快速提高Excel公式应用水平。
来源:运营圈信息流广告 职场中经常会用到哪些函数? IF函数、SUMIF函数、VLOOKUP函数、SUMPRODUCT函数...... 小编总结了8个在工作中常用的表格函数,能解决我们大部分的制作需求,使用频率很高!它们的用法应该掌握,如果日常工作中遇到类似的问题,拿来即用! - 01 - IF函数 用途:根据逻辑真假返回不同结果。作为表格逻辑判断函数,处处用得到。 函数公式: =IF(测试条件,真值,[假值]) 函数解释: 当第1个参数“测试条件”成立时,返回第2个参数,不成立时返回第3个参数。IF函
具体的描述看代码,有一点需要注意,损失函数Loss也就是cross-entropy!
计算机虽然可以高效的进行运算,但是有很多问题拼的不是算力,而是策略。如果没有策略的去计算,那再强的运算能力也只能称为“蛮力”。策略就是帮助我们如何用更少的计算步骤、更快的速度去运算出结果。换言之,策略就是你设计算法的思路,目的只有一个就是:快人一步。
有趣的算法(三)——Hash算法 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、Hash算法 近期看到用hash实现基于hash的简单的小型数据库(传统大型数据库用的都是B+tree),感觉挺感兴趣,故先研究hash算法,近期会用hash实现一个小的数据库。 Hash表(Hash Table)又称为散列表,通过把关键字key映射到数组的一个位置,来访问记录。这个映射函数称为hash函数,存放记录的数组称为hash表。 1、hash函数 作用是把任意长度的输入,通过hash算法得到固定函
不包含任何内容的括号()得一分,事实上我们可以将()替换为1,这样题目就变成了1得一分,并列的部分得分相加,括号内的部分得分乘以2,四个示例就转换为了:
Excel的强大,就如一根金箍棒,它有能力让你从一个屌丝瞬间封神,从此拳打太白金星,脚踢东海龙王,迎娶嫦娥姐姐,走上人生巅峰!
MySQL的查询优化器是其能够高效处理SQL查询的关键所在。本文将详细剖析优化器的工作原理,以及执行计划生成和代价评估的实现方法。
首先,两个矩阵要是想相乘需要满足,第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数 满足的话就可以相乘得到新的矩阵了
在用神经网络分析数据时,通常会遇到Overfitting问题。如下图所示,分布了很多黑色的数据点,如果机器学习能学到一条黑色直线去代替我们分布的数据散点,并预测我们的数据分布,那这条直线就是学习得到的一条很好的线条。 但是Overfitting会产生一个问题:在学习过程中会不断减小与真实值的误差,得到这条蓝色的线条,它能非常完美的预测这些点,与真实值的误差非常小,误差cost甚至为0,而黑色的直线的会与真实值产生误差。例如,x为-4这个点,蓝色线对应值为-7,基本吻合,而黑色线预测值为-12,存在一定误差。 但真实预测时,我们会觉得黑色线比蓝色线更为准确,因为如果有其他数据点时,将来的数据用黑色的线能更好的进行预测或概括。比如x为2.5时,蓝色线这个点的误差可能会比黑色线更大。Overfitting后的误差会非常小,但是测试数据时误差会突然变得很大,并且没有黑线预测的结果好。
2. 数组2,数组3,…,可选,指定想要相乘并相加的数组数据。数组个数不超过255个。
作者:Ricky翘 zhuanlan.zhihu.com/p/34128571 有时碰到跟别人聊起模型的熟悉时,不免要阐述下模型的原理,但一般口头交流都比较难,因为脑海里面都是一些公式,似乎从功利角度有必要把模型原理用文字表达一遍,所以自己整理了下机器学习的部分,有遗漏或者不对的地方也请多多指教~
einsum函数是NumPy的中最有用的函数之一。由于其强大的表现力和智能循环,它在速度和内存效率方面通常可以超越我们常见的array函数。但缺点是,可能需要一段时间才能理解符号,有时需要尝试才能将其正确的应用于棘手的问题。
对于整型数据有四种进制表达方式,分别是:二进制、八进制、十进制和十六进制。计算机可以识别的进制为二进制。
能够可视化的查看对于理解图神经网络(gnn)越来越重要,所以在这篇文章中,我将介绍传统GNN层的实现,然后展示ICLR论文“图注意力网络”中对传统GNN层的改进。
结合律、分配率、交换律。这里就不展开说了,相信你们都知道的。 来两题简单的例题说明一下。
软件规模度量是软件项目成本评估、软件项目工作量估算和合理策划项目进度的基础。软件规模度量的方法有多种,今天我们来了解一下其中的用例点方法。
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欢迎继续追更此系列,此系列应用vue-cli前后端分离+django+python技术,样式很灵活。此系列可以为广大粉丝入门测试平台开发,帮助各位了解前后端要怎么实现,功能的增伤改查,各层的数据流转等。
矩阵之间相乘,必须满足 B 矩阵列数等于 A 矩阵行数才能运算,矩阵与矩阵之间的计算可以拆分为矩阵与多个向量的计算再将结果组合,返回的结果为一个列数等于 B 矩阵、行数等于 A 矩阵的矩阵。
今天给大家分享一篇内容,介绍了8个使用Python进行数据分析的方法,不仅能够提升运行效率,还能够使代码更加“优美”。
进制转换是指将一种数制表示的数转换为另一种数制表示的过程。在计算机科学和日常生活中,最常见的数制包括二进制、十进制、八进制和十六进制。每种数制都有其特定的基数(Base),如二进制的基数是2,十进制的基数是10,八进制的基数是8,十六进制的基数是16。不同的数制在表示数字时使用的字符和计数规则不同。
这段代码导入了PIL库中的Image模块,用于处理图片文件。同时还导入了os模块,用于处理文件和目录。
每当有人发布关于 python 处理 Excel 数据的文章,总会有人只看了标题就评论:
选自Medium 作者:Niklas Donges 机器之心编译 参与:Tianci LIU、思源 线性代数的概念对于理解机器学习背后的原理非常重要,尤其是在深度学习领域中。它可以帮助我们更好地理解算法内部到底是怎么运行的,借此,我们就能够更好的做出决策。所以,如果你真的希望了解机器学习具体算法,就不可避免需要精通这些线性代数的概念。这篇文章中,我们将向你介绍一些机器学习中涉及的关键线性代数知识。 线性代数是一种连续形式的数学,被广泛应用于理工类学科中;因为它可以帮助我们对自然现象建模,然后进行高
选自Medium 作者:Niklas Donges 机器之心编译 参与:Tianci LIU、思源 线性代数的概念对于理解机器学习背后的原理非常重要,尤其是在深度学习领域中。它可以帮助我们更好地理解算
不管是参加Kaggle比赛,还是开发一个深度学习应用,第一步总是数据分析,这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法,不仅能够提升运行效率,还能够使代码更加“优美”。
在使用NumPy进行数值计算时,有时会遇到TypeError:Can't multiply sequence by non-int of type 'numpy.float64'的错误。本文将解释该错误的原因以及如何解决它。
缺点 这个算法的缺点是没有考虑语序的问题,对于 Completely lacking in good taste,good service, and good ambience(完全没有好的味道,好的服务,好的环境) 但是这个语句中使用了很多次 good ,如果仅仅是把所有单词的 嵌入向量 e 相加,你最后的特征向量会有很多 good 的特征。
注意力机制(Attention),之前也是一直有所听闻的,也能够大概理解 Attention 的本质就是加权,对于 Google 的论文《Attention is all you need》也只是一直听闻,现在乘着机会也是好好读一读。
最近我以电子版的形式出了第二本书《Python 从入门到入迷》,然后定期更新书中的内容,最先想到的便是 einsum。
今天讲一下卷积层的反向传播实现,上一节已经详细讲解了卷积层的前向传播过程,大致思路就是使用im2col方法对数据进行重拍,然后利用sgemm算法计算出结果,反向传播实际上就是前向传播的逆过程,我们一起来分析一下源码吧。
厌倦了定义用不了几次的函数? Lambda表达式是你的救星! Lambda表达式用于在Python中创建小型,一次性和匿名函数对象。 它能替你创建一个函数。
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视频行业常见的分辨率有 QCIF(176x144)、CIF(352x288)、D1(704x576 或 720x576),还有 360P(640x360)、720P(1280x720)、1080P(1920x1080)、4K(3840x2160)、8K(7680x4320)等。
\[\lim_{n\rightarrow0}\Delta => dis^2 = N => dis \leq \sqrt{2N} \]
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 很多人都说背乘法表是他们教育经历中特别痛苦的一件事。问父母为什么要背乘法表,父母通常会说不背就不会做乘法。他们大错特错。 俄罗斯农夫乘法(Russian peasant multiplication, RPM)就是在不了解大部分乘法表的情况下进行大数相乘的方法。 这是一种算术方法,尽管它叫这个名字,但也可能是埃及人,或者与农民没什么关系。 RPM 的起源尚不清楚。一份名为《莱因德纸草书》的古埃及卷轴记载了该算法的一个版本,一些历史学家提出(几乎没有说
主成分分析(PCA)是一种降维算法,通常用于高维数据降维减少计算量以及数据的降维可视化。在本文中,我将从机器学习的角度来探讨主成分分析的基本思想。本次只涉及简单的PCA,不包括PCA的变体,如概率PCA和内核PCA。
【导读】近日,机器学习专业学生 Niklas Donges 撰写了一篇关于深度学习需要的数学基础相关知识。线性代数对于理解机器学习和深度学习内部原理至关重要,这篇博文主要介绍了线性代数的基本概念,包括标量、向量、矩阵、张量,以及常见的矩阵运算。本文从一个直观、相对简单的角度讲解了线性代数中的概念和基础操作,即使您没有相关的基础知识,相信也很容易理解。 编译 | 专知 参与 | Yingying 深度学习中的线性代数 学习线性代数对理解机器学习背后的理论至关重要,特别是对于深度学习。 它让您更直观地了解算法是
laravel在功能拆分上相当灵活,其中查询返回的数据集,虽然继承了基类集合, 但是有一些特定的方法和用法。很多小白在写的时候,往往分不清到底是用的哪个类的哪个方法,导致凭空报错。本文就来为大家梳理梳理。
如何得到两个数组的乘积求和呢??案例如下: 已知每个地市的销售单价和销售数量,需要知道整个表的销售总金额,怎么做??? 普通青年做法: 小编客观公正的评价:普通青年通过加一个辅助列,然后使用Sum
思路 用一个stack<int>解决问题。用-2表示左括号,-1表示右括号(事实上-1没用上)。 遇到左括号就放入-2(左括号)。 遇到右括号就把栈内的数依次取出,直到遇到-2(左括号)。如果中途没有遇到-2以外的其它数字,就把1放入栈;否则,把取出来的数求和,乘以2,放回栈中。 最后要记得把栈中的数取出求和。 代码
什么是量化交易?确切地说,量化交易属于人工智能的一个应用分支,它利用计算机的强大运算能力,用数学模型来模仿人的思维作出决策,通过数据建模、统计学分析、程序设计等工具
遇到不知道的函数时,可以使用help 函数名来查看帮助 1 求矩阵A的最大值的函数有3种调用格式,分别是: max(A):返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值。 [Y,U]=max(A):返回行向量Y和U,Y向量记录A的每列的最大值,U向量记录每列最大值的行号。 max(A,[],dim):dim取1或2。dim取1时,该函数和max(A)完全相同;dim取2时,该函数返回一个列向量,其第i个元素是A矩阵的第i行上的最大值。 求最小值的函数是min,其用法和max完全相同。
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