面试季来临，JavaScript的面试题目也开始频频出现在各位求职者的复习资料中。
Python是当今最受欢迎的编程语言之一。这是一种具有优雅且易读语法的解释性高级语言。但是，Python通常比Java，C＃尤其是C，C ++或Fortran慢得多。有时性能问题和瓶颈可能会严重影响应用程序的可用性。
上一个视频学习了如何将数据装入矩阵中，本次视频讲解Octave对数据的基本运算方法。
列表是Python中的一种数据结构，它可以存储不同类型的数据。例如：A = [1,'xiaoWang','a', [2, 'b']]
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。
机器学习和数据分析变得越来越重要，但在学习和实践过程中，常常因为不知道怎么用程序实现各种数学公式而感到苦恼，今天我们从数学公式的角度上了解下，用 python 实现的方式方法。
应用场景：要用小的矩阵去和大的矩阵做一些操作，但是希望小矩阵能循环和大矩阵的那些块做一样的操作。
读者可以自行输入，观看结果，享受编码的乐趣。注意zeros和ones后面是跟了两组小括号的。
Kotlin 是一个非常 yes 的语言，从 null安全 ，支持 方法扩展 与 属性扩展，到 内联方法、内联类 等，使用Kotlin变得越来越简单舒服。但编程从来不是一件简单的工作，所有简洁都是建立在复杂的底层实现上。那些看似简单的kt代码，内部往往隐藏着不容忽视的内存开销。
我们可以看到，运行结果为上图所示，只有第2个值为True 那么这里可以看到是对每一个值都进行了判断
前三章中列出的大多数示例代码都很短，并没有涉及到复杂的操作。从本章开始将会把前面介绍的数据结构组合起来，构成真正的程序。大部分程序是由条件语句和循环语句控制，R 语言中的条件语句（if-else）和 C 语言中类似此处就不再介绍，循环语句包括 for 和 while 控制块。循环是社交网络分析的主旋律，比如使用 for 循环遍历分析网络中的每一个节点。当网络规模足够大时，并行处理又变得十分必要。熟练掌握本章的内容后，你的程序将会优雅而自然。
不仅如此，和其它pytorch中的函数一样，torch.einsum是支持求导和反向传播的，并且计算效率非常高。
，Euclid范数（欧几里得范数，常用计算向量长度），即向量元素绝对值的平方和再开方，matlab调用函数norm(x, 2)。
本文是根据Python数学建模算法与应用这本书中的例程所作的注解，相信书中不懂的地方，你都可以在这里找打答案，建议配合书阅读本文
有A、B、C、D、 E五项任务，需要分配给甲、乙、丙、丁、戊 五个人来完成。他们完成任务所需要支付的酬劳如下表所示，问，如何分配任务，可使总费用最少？
🪁🍁 希望本文能够给您带来一定的帮助🌸文章粗浅，敬请批评指正！🐅🐾🍁🐥
df = pd.DataFrame({‘A’:[1,2,3],‘B’:[4,5,6],‘C’:[7,8,9]})
Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子：
在上节讲过，用户和item之间的关系可以用一个关系矩阵表示，而矩阵分解式一个简单的嵌入模型。假设一个用户反馈矩阵：
本文是我在阅读 Erik Learned-Miller 的《Vector, Matrix, and Tensor Derivatives》时的记录。 本文的主要内容是帮助你学习如何进行向量、矩阵以及高阶张量（三维及以上的数组）的求导。并一步步引导你来进行向量、矩阵和张量的求导。
本书由阿里Java程序员撰写，带你快速进入Kotlin世界。本书基于Kotlin 1.1版本，从Kotlin基础知识到动手实战，包含了大量精选示例代码和应用案例。
numpy是Python的高级数组处理扩展库，提供了Python中没有的数组对象，支持N维数组运算、处理大型矩阵、成熟的广播函数库、矢量运算、线性代数、傅里叶变换以及随机数生成等功能，可与C++、FORTRAN等语言无缝结合，树莓派Python v3默认安装就已包含了numpy。 根据Python社区的习惯，首先使用下面的方式来导入numpy模块： >>> import numpy as np （1）生成数组 >>> np.array((1, 2, 3, 4, 5)) #把Python列表转换成数组 ar
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说，NumPy的大量运算方法非常难记。
从机器学习学python（四）——numpy矩阵广播及一些技巧 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 在学ng的深度学习微专业时，其中有几节课讲到numpy的一些基本用法，主要是广播。 1、基本运算 考虑下面一个3*4的矩阵，要给每列求和，并且要求出每个元素占本列的百分比，这里不需要用到for循环，直接用numpy的方法即可。 假设矩阵A是3*4的矩阵，则B=A.sum(axis=0)返回的是对矩阵A每一列求和结果的行向量，同理A.sum(axis=1) 返回的是对矩阵A每一行求和结果的列向量。 接下
通常，矩阵的大部分值都是零，因此在矩阵中，将数值为0的元素的数目远远大于非0的元素的数目，并且非0元素分布无规律时，称为稀疏矩阵；反之，则称为稠密矩阵。
Google 宣布 Kotlin 成为 Android 的官方语言，Kotlin 可以说是突然火了一波。其实不仅仅是 Android，在服务端开发的领域，Kotlin 也可以说是优势明显。由于其支持空安全、方法扩展、协程等众多的优良特性，以及与 Java 几乎完美的兼容性，选择 Kotlin 可以说是好处多多。
近年来，社区充斥着关于 Android 性能优化的各种误区，本文本着误区终结者的精神，使用具体的性能检测工具，结合真实案例仔细分析这些情况，并对比它们的测试结果，也会聚焦 Android 开发者平时在编码过程的实际场景，用实际数据告诉你在实际编码之前请，一定要进行必要的性能检测。
原始数据是一个二维列表，目的是获取该列表中所有元素的具体值。从抽象一点的角度来理解，也可看作是列表解压或者列表降维。
如果不知道如何在Kotlin中写一个相当简单的Java表达式。这里有一个简单的诀窍，就是在AndroidStudio的Java文件中编写一段代码，然后将其粘贴到kt文件中，它会自动转换为Kotlin。
摘自数学建模清风课程 %% Matlab基本的小常识 % (1)在每一行的语句后面加上分号(一定要是英文的哦;中文的长这个样子；)表示不显示运行结果 a = 3; a = 5 % (2)多行注释:选中要注释的若干语句,快捷键Ctrl+R % a = 3; % a = 5 % (3)取消注释:选中要取消注释的语句,快捷键Ctrl+T % 我想要取消注释下面这行 % 还有这一行 % clear可以清楚工作区的所有变量 clear % clc可以清除命令行窗口中的所有文本,让屏幕变得干净 clc % 所
翻译自Jay Alammar的一篇文章。 Translated from an article by Jay Alammar
实际工程中发现，Python做for循环非常缓慢，因此转换成numpy再找效率高很多。numpy中有两种方式可以找最大值（最小值同理）的位置。
对于python中的numpy模块，一般用其提供的ndarray对象。 创建一个ndarray对象很简单，只要将一个list作为参数即可。 例如：
最近在学kotlin,虽然还没有像其他博主一样立马就爱上它.但是不得不说,kotlin对比起java还是有不少优势的. 1、语法简洁 首先是语法比较简洁,能不简单处理的就不啰嗦. 1.1、变量与常量 变量通过var关键字定义,常量通过val关键字定义.既支持类型推倒也支持显示声明类型.这样的话定义变量和常量写起来会比java简洁一些: var intVar = 1 var stringVar: String = "abc" val INT_VALUE = 1 1.2、类 在kotlin中,类可以通过cl
继上一篇文章介绍了项目中所使用的Kotlin特性，本文继续整理当前项目所用到的特性。
例如:我们需要得到一个集合对象，它的每一个元素是list对象的每一个元素的两倍 java风格:
您应该确保为您的启动器提供适当的命名空间。即使您使用不同的Maven groupId ，也不要使用 spring-boot 启动模块名称。我们可能会为您
我主要写Kotlin源码阅读，函数式编程的基本概念，概念大家可以在网上做一些了解，这里推荐一下百度百科的定义，函数式编程概念，蛮清晰的。
操作系统：macOS Big Sur (11.6) Anaconda3：2021.05 python：3.7.3 Jupyter Notebook：5.7.8
每一种语言都有自己的基本数据类型，Kotlin也有自己的数据类型，类似与Java包括整型 浮点型 布尔类型等。
# 参考网站：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/
新年第一篇技术类的文章，应该算是算法方面的文章的。看标题：快速幂和矩阵快速幂，好像挺高大上。其实并不是很难，快速幂就是快速求一个数的幂（一个数的 n 次方）。
Kotlin对集合操作类新增了很多快捷的高阶函数操作，各种操作符让很多开发者傻傻分不清，特别是看一些Kotlin的源码或者是协程的源码，各种眼花缭乱的操作符，让代码完全读不下去，所以，本文将对Kotlin中的集合高阶函数，进行下讲解，降低大家阅读源码的难度，下面看几个用的比较多的高阶函数使用。
多维列表：list[axis1_index,axis2_index]，通过不同轴上的坐标获取
使用点互信息Pointwise Mutual Information,PMI；PMI值越高表示相关性越强
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
