给定一个张量[5,4,3,4]，如何生成一个常数张量，其中每行有n个1和m个0，n=5,4,3,4和m=0,1,2,1。 - 腾讯云开发者社区

2024-07-13：用go语言，给定一个从0开始的长度为n的整数数组nums和一个从0开始的长度为m的整数数组pattern，其中pattern数组仅包含整数-1、0和1。...大体步骤如下： 1.在主函数main中，定义了一个nums数组为[1,2,3,4,5,6]和一个模式数组pattern为[1,1]。...它首先将模式数组pattern的长度赋值给m，然后在模式数组末尾添加一个值为2的元素。接着遍历nums数组，将每相邻两个数的大小关系转换为-1、0或1，并存储在pattern数组中。...3.根据Z算法，创建一个数组z用于存储匹配长度。然后利用两个指针l和r，以及i遍历模式数组，并根据当前位置i和匹配长度z[i]更新l、r和z[i]的值，直到找到所有的匹配长度。...4.最后，在z数组中，从第m+1个值开始遍历，如果匹配长度等于模式数组长度m，则将计数器ans加一。综上所述，总的时间复杂度为O(n)（n为nums数组的长度），总的额外空间复杂度为O(n)。

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2024-07-06：用go语言，给定一个从0开始的长度为n的整数数组nums和一个从0开始的长度为m的整数数组pattern，

2024-07-06：用go语言，给定一个从0开始的长度为n的整数数组nums和一个从0开始的长度为m的整数数组pattern，其中pattern数组的元素只包含-1、0和1。...我们定义“匹配”的子数组，对于一个大小为m+1的子数组nums[i..j]，如果对于pattern数组中的每个元素pattern[k]都满足以下条件： 1.如果pattern[k]为1，则nums[i+...要求计算有多少个子数组符合以上匹配条件。输入：nums = [1,2,3,4,5,6], pattern = [1,1]。输出：4。...大体步骤如下： 1.将 pattern 数组的长度记录为 m，接着为了方便处理，在 pattern 后面添加一个号码 2。...5.遍历计算出的匹配长度数组，寻找长度为 m 且符合匹配模式的子数组。 6.返回最终匹配的子数组数量。整体时间复杂度为 O(n)，其中 n 为 nums 数组的长度。

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有一个 m x n 的二元网格，其中 1 表示砖块，0 表示空白。砖块稳定（不会掉落）的前提是：

有一个 m x n 的二元网格，其中 1 表示砖块，0 表示空白。砖块稳定（不会掉落）的前提是：1.一块砖直接连接到网格的顶部，或者，2.至少有一块相邻（4 个方向之一）砖块稳定不会掉落时。...给你一个数组 hits ，这是需要依次消除砖块的位置。每当消除 hits[i] = (rowi, coli) 位置上的砖块时，对应位置的砖块（若存在）会消失，然后其他的砖块可能因为这一消除操作而掉落。...返回一个数组 result ，其中 result[i] 表示第 i 次消除操作对应掉落的砖块数目。注意，消除可能指向是没有砖块的空白位置，如果发生这种情况，则没有砖块掉落。...} return ans } // 并查集 type UnionFind struct { N int M int // 有多少块砖，连到了天花板上 cellingAll...= len(this.grid) this.M = len(this.grid[0]) all := this.N * this.M this.cellingAll = 0

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【例题】给定一个浮点格式，有k位指数和n位小数，对于下列数，写出阶码E、尾数M、小数f和值V的公式。另外，请描述其位表示。

11月26日的学习笔记：阅读原文进入CSDN链接题目给定一个浮点格式(IEEE 754)，有k位指数和n位小数，对于下列数，写出阶码E、尾数M、小数f和值V的公式。另外，请描述其位表示。...解决前置知识一：IEEE 754 IEEE 754约定，计算机中浮点数二进制表示为：数字形式：符号：s 尾数：M，是一个位于区间[1.0, 2.0)内的小数阶码：E 编码形式： ?...前置工作二：总结特性抛开例题，来看一个例子： 8位浮点数表示：exp域宽度为4 bits，frac域宽度为3 bits。则，其偏置量的值为2^(4-1) - 1 = 7....可以看出，若frac有n位，则M可视为；其中，C是整数，由frac决定，即；并且C满足。默认V为正数（即s=0），则可将V表示为：解决问题一：数0.5 较为简单，直接解决如下。...现在的任务有两个：不能有小数（C为小数，则E不可以大于n）；是奇数（是奇数则过于浪费，因此使为奇数）。

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D2L学习笔记01：线性代数

这里略去了课程中部分线性代数基础笔记，只记录了自己理解得不够深刻的部分张量算法的基本性质标量、向量、矩阵和任意数量轴的张量（本小节中的“张量”指代数对象）有一些实用的属性。...对于矩阵\textbf{B} \in \textbf{R}^{m \times n}，其中第i行和第j列的元素是b_{ij}。...将张量乘以或加上一个标量不会改变张量的形状，其中张量的每个元素都将与标量相加或相乘。...我们可以表示任意形状张量的元素和。例如，矩阵\textbf{A}中元素的和可以记为\sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{n} a_{ij}。...将两个向量规范化得到单位长度后，点积表示它们夹角的余弦。范数线性代数中最有用的一些运算符是范数（norm）。非正式地说，一个向量的范数告诉我们一个向量有多大。

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【深度学习基础】预备知识 | 线性代数

例如 x, y \in \{0,1\} 可以用来表明 x 和 y 是值只能为 0 或 1 的数字。标量由只有一个元素的张量表示。...当调用函数来实例化张量时，我们可以通过指定两个分量 m 和 n 来创建一个形状为 m \times n 的矩阵。...当我们开始处理图像时，张量将变得更加重要，图像以 n 维数组形式出现，其中3个轴对应于高度、宽度，以及一个通道（channel）轴，用于表示颜色通道（红色、绿色和蓝色）。...bmatrix}\tag{4} A * B 将张量乘以或加上一个标量不会改变张量的形状，其中张量的每个元素都将与标量相加或相乘。...第一个性质是：如果我们按常数因子 \alpha 缩放向量的所有元素，其范数也会按相同常数因子的绝对值缩放： f(\alpha \mathbf{x}) = |\alpha| f(\mathbf{x})

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学界 | 清华大学段路明组提出生成模型的量子算法

从图 G 的 m 个顶点，我们选择一个 n 个量子比特的子集作为可见的单元，并在计算基态 {| 0>;| 1>} 上计算该子集。从 n 个二元变量 {x_i,i = 1,2, ......给定图 G 和可见顶点的子集，概率分布 Q（{x_i}）定义了由矩阵 Mi 中的参数有效参数化的 QGM。状态| Q>可以写成一个特定的张量网络状态（见图 1）。...然后每个组使用一个物理索引（用 p 表示）和少量固定数量的虚拟索引（在图中用 i，j，k 表示）定义一个张量。 b，|Q(z)>的张量网络表示，其中为 a 中每个指定的组定义一个局部张量。...c，|Q(t)>的张量网络表示，其中|Q(t)>是从|Q(z)>简化的一系列状态。每一次简化会移出一个局部张量。移出的局部张量用未填充的圆圈表示，每个圆圈的物理索引设置为 0....演化过程的每一个分支都是从状态|Q_t-1>开始，在状态|Q_t>结束，其中η_t 和 1-η_t 表示相关输出的概率。

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解决问题使用invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got

其中一个常见的错误是"invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0"。...我们需要确保在执行张量操作时，它们的尺寸是匹配的。2. 检查操作符是否适用于给定的尺寸另一个常见的问题是，我们使用了一个不适用于给定尺寸的操作符。...例如，假设我们有一个形状为(2, 3, 1)的张量tensor1，我们想要将其与形状为(1, 1, 5)的张量tensor2相乘：pythonCopy codeimport torchtensor1 =...我们有一个由CNN网络生成的特征张量features，其形状为(batch_size, num_channels, height, width)。...二维张量的尺寸通常表示为(m, n)，其中m表示张量在行方向上的大小，n表示在列方向上的大小。类似地，三维张量的尺寸可以表示为(p, m, n)，其中p表示张量在第一个维度上的大小。

1.1K1 0

基于numpy.einsum的张量网络计算

而二阶张量所表示的含义是一个二维的矩阵，如我们常见的python多维数组： M = [[1, -1], [-1, 1]] N = [[1, 3], [2, 4], [5, 6]] 这里定义的M, N都是二阶的张量...需要注意的是，虽然张量P只有一个元素，但是如果我们需要读取这个标量元素，我们必须使用如下的python指令来执行： print (P[0][0][0]) 因此P也是一个有三条腿的张量。...首先，让我们用一个例子来分析，为什么不同的缩并顺序会对张量网络计算的性能产生影响：给定四个张量为: a_{ijk},b_{jlmn},c_{klo}和d_{mo} 。...在前面的章节中我们讨论了将一个张量网络缩并为一个张量的场景下，如何降低其复杂性scaling。...) print(path_info[1]) 这里给定了5个张量，其中张量c有四条腿，那么在这个场景下不论以什么样的顺序进行缩并，得到的复杂性的scaling都必然是4,以下是numpy.einsum给出的结果

1.8K6 0

量子计算（九）：复合系统与联合测量

设H1和H2分别为n1和n2维的希尔伯特空间.H1和H2的张量积为一个mn维的希尔伯特空间H=H1H2，对于H1中的每一个向量|h1〉和H2中的每一个向量|h2〉在H都有中唯一的向量|h1〉|h2〉，并且...因此，任意给定H中的向量 |ψ〉都可以表示成这组标准正交基的线性组合其中。 ...下面给出线性算子张量积的矩阵表示的运算规则-克罗内科积（Kronecker produet）。设A是m×n的矩阵，B是p×q的矩阵。...可以看出两个向量做张量积该如何表示呢？其实在给定基下，向量的坐标表示也可以看作一个特殊的矩阵。例如：向量在标准正交基{ |0〉, |1〉}下的矩阵表示分别为和。...假设：复合物理系统的状态空间由子物理系统状态空间的张量积生成，即是说，如果有被1到n标记的系统，第i个系统的状态为，那么生成的整个系统的联合状态为。

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论文阅读报告_小论文

使用RESCAL，将这些数据建模为一个大小为n×n×m的三向张量X，其中张量的两个模态上的项对应于话语域的组合实体，而第三个模态拥有m不同类型的关系。...图1a显示了这种建模方法的说明。每个额片Xk=X:，:，k (X)可以解释为对应关系k的关系图的邻接矩阵。设一个关系域由n个实体和m个关系组成。...使用RESCAL，将这类数据建模为一个大小为n×n×m的三向张量X，其中张量的两个模态上的项对应于话语域的组合实体，而第三个模态包含m种不同类型的关系。...实体由数据中所有资源、类和空白节点的集合给出，而关系集由包含实体-实体关系的所有谓词组成。对于每个现有的三元组(第i个实体、第k个关系、第j个实体)，对应的条目Xijk被设置为1，否则它被设置为0。...给定一个规模为n×n×m的张量X，RESCAL计算X的因数分解，使得X的每个切片Xk被因数分解成矩阵积其中A是n×r矩阵，Rk是一个完整的、非对称的r×r矩阵，r是给定的参数，指定潜在成分或因子的数量

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Tensorflow从入门到精通(二):附代码实战

那么在Tensorflow中该如何理解Tensor的概念呢？实际上，我们可以把Tensor理解成N维矩阵（N维数组）。...其中零维张量表示的是一个标量，也就是一个数；一维张量表示的是一个向量，也可以看作是一个一维数组；二维张量表示的是一个矩阵；同理，N维张量也就是N维矩阵。...> Tensor("a_11:0", shape=(2, 0), dtype=float64) 如程序2-1所示，函数constant有五个参数，分别为value，name，dtype，shape和verify_shape...shape是指张量的形状，如上述程序是生成一个2行3列的tensor；mean是指正态分布的均值；stddev是指正太分布的标准差；dtype是指生成tensor的数据类型；seed是分发创建的一个随机种子...完成该存储操作后，会在对应目录下生成如图2-1所示的文件： ? 图2-1 保存变量生成的相应文件 Saver提供了一个内置的计数器自动为checkpoint文件编号。

1.1K7 0

tf.dynamic_stitch

把数据张量的值交错成一个张量。tf.dynamic_stitch( indices, data, name=None)建立一个这样的合并张量。...merged[indices[m][i, ..., j], ...] = data[m][i, ..., j, ...]例如，如果每个指标[m]是标量或向量，我们有# Scalar indices:merged...根据这个常数，输出形状是merged.shape = [max(indices)] + constant值按顺序合并，因此，如果(m,i) n,j)的索引[m][i]和索引[n][j]同时出现，则切片数据...例：indices[0] = 6indices[1] = [4, 1]indices[2] = [[5, 2], [0, 3]]data[0] = [61, 62]data[1] = [[41, 42]...参数：indices:包含至少一个int32类型张量对象的列表。data:与相同类型张量对象的索引长度相同的列表。name:操作的名称(可选)。返回值：一个张量。具有与数据相同的类型。

1.9K3 0

PyTorch 2.2 中文官方教程（一）

连接张量您可以使用torch.cat沿着给定维度连接一系列张量。另请参阅torch.stack，另一个微妙不同于torch.cat的张量连接运算符。...与 NumPy 的桥接 CPU 上的张量和 NumPy 数组可以共享它们的基础内存位置，改变一个将改变另一个。...它首先创建一个大小为 10 的零张量（数据集中标签的数量），然后调用scatter_，该函数根据标签y给定的索引分配value=1。...在这个算法中，参数（模型权重）根据损失函数相对于给定参数的梯度进行调整。为了计算这些梯度，PyTorch 有一个名为torch.autograd的内置微分引擎。...可选阅读：张量梯度和 Jacobian 乘积在许多情况下，我们有一个标量损失函数，需要计算相对于某些参数的梯度。然而，有些情况下输出函数是任意张量。

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）

λx的导数是λ（其中λ是一个常数）。 xλ的导数是*λx*(λ) ^– ¹，所以x²的导数是 2x。函数和的导数是这些函数的导数之和。 λ倍函数的导数是λ乘以其导数。...常数节点（5）返回常数 0，因为常数的导数始终为 0。变量x返回常数 1，因为∂x/∂x = 1，变量y返回常数 0，因为∂y/∂x = 0（如果我们要找关于y的偏导数，结果将相反）。...其中一种方法是使用双数，它们是形式为a + bε的奇怪但迷人的数字，其中a和b是实数，ε是一个无穷小数，使得ε² = 0（但ε ≠ 0）。...但是如果我们沿着轴 1 连接r和另一个不规则张量呢？...（具有多个具体函数），如何使用 AutoGraph 和追踪自动生成图形，图形的样子，如何探索它们的符号操作和张量，如何处理变量和资源，以及如何在 Keras 中使用 TF 函数。

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深度学习的线性代数基础

让我们考虑一个简单的例子，在这个例子中，你有每栋房子的属性，你的目标是尝试预测给定房子的价格。这些属性也称为解释变量（EV），我们将利用它们来训练我们的模型。...我们通常拥有由数千栋房屋组成的数据集，每栋房屋都称为一个数据点。此时，我们要做的就是将房屋的向量堆叠起来，形成一个矩阵。每行代表一所房子，每列代表一个解释变量。...我们有 n 个房屋/示例，因此从逻辑上讲，我们应该将设计矩阵中的每一行与列向量 W 相乘。为简洁起见，我们将考虑一个包含两个示例和三个解释变量的简单示例：矩阵和列向量相乘将产生另一个列向量。...所得矩阵的大小可以很容易地计算出来：如果 A=[aij] 是一个 m×n 矩阵，而 B=[bij] 是一个 n×k 矩阵，则 AB 的乘积是一个 m×k 矩阵。现在已经知道如何将两个矩阵相乘。...学习有关如何在矩阵和张量中表示数据的基础知识，将使您对底层的理论有更好的理解。

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手把手带你使用字符级RNN生成名字 | PyTorch

有些纯文本文件data/names/[Language].txt，它们的每行都有一个名字。...因此，对于每个训练集，我们将需要类别、一组输入字母和一组输出/目标字母。在每一个时间序列，我们使用当前字母预测下一个字母，所以训练用的字母对来自于一个单词。...类别张量是一个1 x n_categories>尺寸的one-hot张量。训练时，我们在每一个时间序列都将其提供给神经网络。...输出结果： 0m 23s (5000 5%) 3.1569 0m 43s (10000 10%) 2.3132 1m 3s (15000 15%) 2.5069 1m 24s (20000 20%)...4.网络采样我们每次给网络提供一个字母并预测下一个字母是什么，将预测到的字母继续输入，直到得到EOS字符结束循环。用输入类别、起始字母和空隐藏状态创建输入张量。

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【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的从零开始实现

因为我们的数据集有10个类别，所以网络输出维度为10。因此，权重将构成一个 784 \times 10 的矩阵，偏置将构成一个 1 \times 10 的行向量。...如【深度学习基础】预备知识 | 线性代数所述，给定一个矩阵X，我们可以对所有元素求和（默认情况下）。也可以只求同一个轴上的元素，即同一列（轴0）或同一行（轴1）。...这将产生一个具有形状(1, 3)的二维张量。...有了y，我们知道在第一个样本中，第一类是正确的预测；而在第二个样本中，第三类是正确的预测。然后使用y作为y_hat中概率的索引，我们选择第一个样本中第一个类的概率和第二个样本中第三个类的概率。...结果是一个包含0（错）和1（对）的张量。最后，我们求和会得到正确预测的数量。

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【BBuf的CUDA笔记】十四，OpenAI Triton入门笔记二

# stride_x_row等：指示如何在内存中移动以访问不同数据行的步长。其它几个变量类似。 # M, N：X的行数和列数。 # eps：用于数值稳定性的小常数。...and variance # 生成一个从0到BLOCK_N的列索引数组。...tl.rand根据给定的种子为每个元素生成随机值， # 如果这个值大于dropout概率dropout_p，则该元素保持，否则为0。...= torch.empty((M,), dtype=torch.float32, device=x.device) # 如果指定了dropout概率（dropout_p > 0.0），则生成一个随机种子张量...== (M,) # allocate output # 根据x的形状和类型（或指定的x_dtype）分配一个同样形状和类型的空张量，用于存储计算得到的输入梯度。

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Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

为了理解GAN的训练过程，考虑一个示例，包含一个由二维样本（x₁, x₂）组成的数据集，其中 x₁ 在 0 到 2π 的区间内，x₂ = sin(x₁)，如下图所示：图片可以看到，这个数据集由位于正弦曲线上的点...第7、10和13行：在第一个、第二个和第三个隐藏层之后，您使用dropout来避免过拟合。最后，您使用.forward()来描述如何计算模型的输出。这里，x表示模型的输入，它是一个二维张量。...10 == 0 and n == batch_size - 1: 对于生成对抗网络（GANs），您需要在每个训练迭代中更新判别器和生成器的参数。...transforms.Normalize()的参数是两个元组(M₁, ..., Mₙ)和(S₁, ..., Sₙ)，其中n表示图像的通道数量。...在本文中，您学到了：判别模型和生成模型的区别如何结构化和训练生成对抗网络如何使用PyTorch等工具和GPU来实现和训练GAN模型GAN是一个非常活跃的研究课题，近年来提出了几个令人兴奋的应用。

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2024-07-13：用go语言，给定一个从0开始的长度为n的整数数组nums和一个从0开始的长度为m的整数数组pattern，

2024-07-06：用go语言，给定一个从0开始的长度为n的整数数组nums和一个从0开始的长度为m的整数数组pattern，

有一个 m x n 的二元网格，其中 1 表示砖块，0 表示空白。砖块稳定（不会掉落）的前提是：

【例题】给定一个浮点格式，有k位指数和n位小数，对于下列数，写出阶码E、尾数M、小数f和值V的公式。另外，请描述其位表示。

D2L学习笔记01：线性代数

【深度学习基础】预备知识 | 线性代数

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解决问题使用invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got

基于numpy.einsum的张量网络计算

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