ValueError:形状的等级必须为1，但在执行tf.einsum('i，j->ij'，u，j)时为等级2 - 腾讯云开发者社区

0 ("i,j->i")，轴 1 ("i,j->j") 和对所有元素 ("i,j") 求和了，代码如下： einsum("i,j->i", A, B) # 沿着轴 0 求和 einsum("i,j->...einsum("ii", arr2) np.trace(arr2) 12 12 巩固一下上节归纳出来的规则，对于二维矩阵，可以沿着轴 0 ("i,j->i")，轴 1 ("i,j->j") 和对所有元素...字符串 "ijk,jil->kl" 将 A 切片轴 0-1 得到一个形状为 (3, 4) 的二维矩阵，比如 a；将 B 切片轴 0-1 得到一个形状为 (4, 3) 的二维矩阵，比如 b；然后用 a 乘以...这样的操作重复做最终填满形状为 (5, 2) 的二维矩阵 ("ijk,jil->kl") ，因为 A 沿轴 2 的元素个数是 5，B 沿轴 2 的元素个数是 2。...，在本例中：指标 q 对应维度中的元素个数为 10 指标 k 对应维度中的元素个数为 10 最后 A 的形状为 (8, 5)，结果合理，因为用字符串 "bo" 来描述 A，指标 b 对应维度中的元素个数为

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机器学习中的常见问题——K-Means算法与矩阵分解的等价

此时的样本为一个m×nm×nm\times n的矩阵： Xm×n=(x1x2⋯xn)=⎛⎝⎜⎜⎜⎜x1,1x2,1⋮xm,1x1,2x2,2⋮xm,2⋯⋯⋯x1,nx2,n⋮xm,n⎞⎠⎟⎟⎟⎟m×nXm..._{i=1}^{k}\sum_{j=1}^{n}z_{ij}\left \| \mathbf{x}_j-\mathbf{u}_i \right \|^2 其中，样本xjxj\mathbf{x}_j是数据集...^{n}z_{ij}\left \| \mathbf{x}_j-\mathbf{u}_i \right \|^2 则有： ∑i,jzij‖‖xj−ui‖‖2=∑i,jzij(xTjxj−2xTjui+uTiui...,jzijxjTui+∑i,jzijuiTui \begin{matrix} \sum_{i,j}z_{ij}\left \| \mathbf{x}_j-\mathbf{u}_i \right \|^...}z_{ij}\left \| \mathbf{x}_j-\mathbf{u}_i \right \|^2=tr\left [ X^TX \right ]-2tr\left [ X^TMZ \right

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MindSpore尝鲜之爱因斯坦求和

安装指令如下： python3 -m pip install mindspore-cuda11-dev -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade...copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import os >>> os.environ['GLOG_v'] = '4' # 设定日志等级...b = Tensor([1.,1.]) >>> ein_0 = ops.Einsum('ij,j->i') # 对第二个维度进行缩并 >>> print (ein_0((a,b))) [3. 7.] >...>> ein_1 = ops.Einsum('ij,i->j') # 对第一个维度进行缩并 >>> print (ein_1((a,b))) [4. 6.]...原理解析我们日常所见的矩阵，可以采用张量这样的“章鱼图”表示方法来标记，每一个张量都是一个“章鱼”的头，而矩阵的每一个维度代表一条“章鱼腿”，比如一个维度为 (2,2,2) 的矩阵，就可以用一只“三条腿的章鱼

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Tensorflow tensor 数学运算和逻辑运算方式

即c[i,j,..,k]=a[i,j,..,k] op b[i,j,.....()) #以ts1和ts2为例： #（1）加法+ ts_add1=tf.add(ts1,ts2,name=None) ts_add2=ts1+ts2 #二者等价 #（2）减法- ts_sub1...#对tensor中所有element执行同样的操作(+，-，*，/) #加法 ts_add=ts1+2 #减法 ts_sub=ts1-2 #乘法 ts_mul=ts1*2 #除法 ts_div=ts1/...#tf.diag 逆操作,得到input的对角矩阵 tf.transpose(a, perm=None,name=None) #转置矩阵,y[i,j]=x[j,i] #矩阵乘法 tf.matmul(a...(equation, *inputs) #例子： tf.einsum('ij,jk- ik', ts1,ts2) #矩阵乘法 tf.einsum('ij- ji',ts1) #矩阵转置五、tensor

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深入理解Spark ML：基于ALS矩阵分解的协同过滤算法与源码分析

我们可以得出一下的矩阵分解模型的损失函数为： C=∑(i,j)∈R[(aij−uivTj)2+λ(u2i+v2j)]C=∑(i,j)∈R[(aij−uivjT)2+λ(ui2+vj2)]\large C..._{i=1}^{m}[(a_{ij} - u_i^{(0)}v_j^T)^2+\lambda((u_i^2)^{(0)}+v_j^2)]) =∑i=1m[2(aij−u(0)ivTj)(−(uTi)...sum\limits_{j=1}^{n}[(a_{ij} - u_i(v_j^T)^{(0)})^2+\lambda((u_i^2)+(v_j^2)^{(0)})]) =∑j=1n[2(aij−ui...，u_n，从而得到U(1)U(1)U^{(1)} 循环执行步骤2、3，直到损失函数C的值收敛（或者设置一个迭代次数N，迭代执行步骤2、3，N次后停止）。这样，就得到了C最优解对应的矩阵U、V。...)2+λ(ui2+vj2)]\large min_{u,v} \sum\limits_{(i,j)\in R}[c_{ij}(a_{ij} - u_iv_j^T)^2+\lambda(u_i^2+v_j

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Python中表达式int('0x10, 36)的值是。。。

c 12 d 13 e 14 f 15 g 16 h 17 i 18 j 19 k 20 l 21 m 22 n 23 o 24 p 25 q 26 r 27 s 28 t 29 u 30 v 31...('1m', 16) ValueError: invalid literal for int() with base 16: '1m' >>> int('1m', 26) 48 >>> int('0ij...) ValueError: invalid literal for int() with base 16: '0ij' >>> int('0ij', 24) 451 >>> int('0ij', 25)...>>> int('0x10', 36) 42804 >>> 33*36**2 + 1*36 42804 最后说明一下，对于int()函数，当第一个参数字符串隐含进制时，第二个参数必须为0，这一点仅适用于二进制...、八进制、十六进制并且第二个参数指定的进制小于第一个参数字符串的隐含进制的情况，当第二个参数指定的进制大于第一个参数字符串中所有位字符表示的数字时，不存在这个限制。

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Python计算数据相关系数(person、Kendall、spearman)

可用等级相关/也可用Pearson 相关，对于完全等级离散变量必用等级相关 2、当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用 Spearman 或 Kendall相关。...等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序，最小的等级序数为1 ，最大的为N，若并列等级时，则平分共同应该占据的等级，如，平时所说的两个并列第一名，他们应该占据1，2名，所以它们的等级应是1.5,又如一个第一名...，两个并列第二名，三个并列第三名，则它们对应的等级应该是1,2.5,2.5,5,5,5,这里2.5是2,3的平均，5是4,5,6的平均。...肯德尔(Kendall)U系数又称一致性系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。...（阴影部分可以不管）填入的数据为：若i比j好记1，若i比j差记0，两者相同则记0.5。

13.6K2 0

微软 & 麻省理工 | 实验结果表明：代码自修复能力仅存在GPT-4！GPT-3.5不具备该能力

与传统的pass@k指标相比，本文评估策略能够准确地将通过自我修复获得的性能与模型在生成反馈和执行修复时所做的任何额外工作进行比较。...「代码生成」给定一个规范 ψ ，代码模型 M_P 首先生成 n_p 个样本（符合独立同分布，i.d.d），每个样本用 p_i 表示，总体可表示为：「代码执行」结合单元测试样例，对 n_p 个生成的代码样本进行回归测试...「反馈生成」由于执行测试遇到的错误消息等级非常高，提供的修复信息提示也相对比较少。因此，作为中间步骤，本文使用反馈模型来对出现的问题进行更详细的解释。...在此过程中，每个错误程序代码 p_i 生成的 n_f 个反馈字符串为： \{f_{ij}\}j 「代码修复」对于每个初始程序 p_i 和反馈 \{f_{ij}\}j ，通过代码修复模型生成 n_r 个候选修复程序代码...{d}^{i}|= ψ_d 为真当且仅当 T_{d}^{i} 至少有一个叶程序满足规范 ψ_d 中的单元测试。

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动手学DL——深度学习预备知识随笔【深度学习】【PyTorch】

out：输出的张量，默认为None 不同形状向量相加广播机制（broadcasting mechanism）【必须同纬度】 a = torch.arange(3).reshape(3,1) b = torch.arange...这里keepdims=True和广播有很好的搭配效果。每一个元素/sum，维度同但形状不同，广播，维度同形状也同，可以执行。...= \sum_i A_{ij}b_j 乘法（矩阵乘矩阵） C = AB\ \ \ where\ \ \ C_{ik} = \sum_j A_{ij}B_{jk} 求范数向量的模推广到矩阵，范数就是‘...) ||A||_{Frob} =[\sum_{ij}A_{ij}^2]^{\frac{1}{2}} 2.3、导数用的少。...* x[i] u = y.detach() #用于将张量 y 从计算图中分离出来，并且将其梯度信息置为无。

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LLM 加速技巧：Muti Query Attention

"bhv, hdv−>bd", O, P_o) return Y, new_K, new_V 其中： X:当前的输入张量，m为当前步，m+1为阶跃，形状为[b, d] P_q, P_k:查询和键投影张量...，形状为[h, d, k] P_v:值投影张量，形状为[h, d, v] P_o:学习到的线性投影，形状为[h, d, v] Prev_K:上一步的关键张量，形状为[b, h, m, k] Prev_V...:前一步的Value张量，形状为[b, h, m, v] new_K:加上当前步的键张量，形状为[b, h, m+1, k] new_V:加了当前步长的Value张量，形状为[b, h, m+1, v]...让我们看看原文中提供的结果图表: 从上表可以看出，MQA在编码器上的速度提升不是很显著，但在解码器上的速度提升是相当显著的。论文中也有关于质量的实验，结果表明MQA的性能与基线相比只是稍微低一些。...当transformer最初被提出时，它主要用于Seq2Seq任务，特别是在Encoder-Decoder模型中。由于模型的规模不是很大，也并且没有太多的实际需求，所以MQA并没有引起太多的关注。

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跨网络边界通过做端口反向代理调通WebRTC音视频通话功能案例

1、进入房间； 2、获取媒体，交换SDP； 3、通过turnserver获取本机候选地址，交换candidate； 4、ICE进行候选地址进行连接，连通了，则可以进行音视频通话；这次项目实施的环境是一个网络等级相对要求高的网络...只有来自相同的内部地址（IP:PORT）并且发送到相同外部地址（X:x）的请求，在NAT上才映射为相同的外网端口，即相同的映射。打洞机制失效，怎么破？...这个思路可行，但在这种网络条件下，如何实施貌似有些问题不明白，比方turnserver开的转发端口就需要对外做代理，服务器可能也需要开启turnserver，暂时放弃这个思路； 2、这种网络环境下，去掉...STUN服务器，不需要stun做地址探测了，应用对网络环境是清晰的，并且需要去掉ICE的候选地址配对的相关流程，主要是ICE地址配置过程中也是STUN协议交互的过程：客户端将本机的candidate发送给服务器时...); for (j = component->local_candidates; j; j = j->next) { NiceCandidate *cand = j->data; /

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【技术分享】交换最小二乘

一个典型的模型将每个用户u（包含一个用户-因素向量ui）和每个商品v（包含一个商品-因素向量vj）联系起来。预测通过内积$r_{ij}=u_{i}^{T}v_{j}$来实现。...然而我们的信念（beliefs）与变化的信任（confidence）等级息息相关。首先，很自然的，$p_{ij}$的值为0和低信任有关。...因此我们需要一个新的信任等级来显示用户偏爱某个商品。一般情况下，$r_{ij}$越大，越能暗示用户喜欢某个商品。因此，我们引入了一组变量$c_{ij}$，它衡量了我们观察到$p_{ij}$的信任度。...$$min_{u,v}\sum {i,j}c{ij}(p_{ij}-u_{i}^{T}v_{j})^{2} + \lambda (\sum_{i}\left | u_{i} \right |^{2} +...以Q1为例，我们需要知道关于v1和v2的所有打分：(v1, u1, r11)，(v2, u1, r12)， (v1, u2, r21)， (v2, u2, r22)， (v2, u3, r32)，把这些项以

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ICML 2023 | DECOMPDIFF：解义先验的扩散模型进行基于结构药物设计

2.方法本文利用了蛋白质结合位点的信息，定义为：小分子被定义为： \mathcal{M}=\{(x_M^{(i)},v_M^{(i)})\}_{i=1}^{N_M} 其中 x\in\mathbb{...将分子定义为： \mathcal{M}=\{(x_i,v_i,b_{ij})\}_{i,j\in\{1,...,N_M\}}....坐标特征的消息传递: \begin{aligned} \Delta\mathbf{x}_{K,i}& \leftarrow\sum_{j\in\mathcal{N}_K(i)}(\mathbf{x}_j...{x}_{L,i}& \leftarrow\sum_{j\in\mathcal{N}_L(i)}(\mathbf{x}_j-\mathbf{x}_i)\phi_{x_L}(\mathbf{h}_i,\mathbf...{h}_j,\|\mathbf{x}_j-\mathbf{x}_i\|,\mathbf{m}_{ji},t) \\ \mathbf{x}_{i}& \leftarrow\mathbf{x}_{i}+(

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《机器学习技法》学习笔记15——矩阵分解

我们可以得出一下的矩阵分解模型的损失函数为： C=∑(i,j)∈R[(aij−uivTj)2+λ(u2i+v2j)]\large C = \sum\limits_{(i,j)\in R}[(a_{ij...但在实际应用中，ALS 对初始点不是很敏感，是否全局最优解造成的影响并不大。算法的执行步骤：先随机生成一个。一般可以取0值或者全局均值。...,n)，则：等式两边关于为vjv_j求导得： d(c)d(vj)\large \frac{d(c)}{d(v_j)} =dd(vj)(∑i=1m[(aij−u(0)ivTj)2+λ((u2i)(..._{(i,j)\in R}[(a_{ij} - u_i(v_j^T)^{(0)})^2+\lambda(u_i^2+(v_j^2)^{(0)})] 固定i,i∈(1,2,......，unu_1，u_2，...，u_n，从而得到U(1)U^{(1)} 循环执行步骤2、3，直到损失函数C的值收敛（或者设置一个迭代次数N，迭代执行步骤2、3，N次后停止）。

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基于numpy.einsum的张量网络计算

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。...(2) path_info = np.einsum_path('ij,j->i', M, v, optimize='greedy') print(path_info[0]) print(path_info...[1]) 输出结果如下： ['einsum_path', (0, 1)] Complete contraction: ij,j->i Naive scaling: 2...j,ij->i i->i 这里的scaling就是上面提到的复杂性 O(d^2) 中的 2 。...d, e, f, g, h, i, j, k, l, optimize='greedy') print(path_info[0]) print(path_info[1]) 执行结果如下： ['einsum_path

1.7K6 0

100个Numpy练习【5】

=(i, j, n, n), strides=Z.strides + Z.strides) print(C) 85.创建一个满足 Z[i,j] == Z[j,i]的二维数组子类 (★★★) (提示: class...考虑p个 nxn 矩阵和一组形状为(n,1)的向量，如何直接计算p个矩阵的乘积(n,1)?...对于一个16x16的数组，如何得到一个区域的和(区域大小为4x4)?...考虑两个形状分别为(8,3) 和(2,2)的数组A和B. 如何在数组A中找到满足包含B中元素的行？(不考虑B中每行元素顺序)？...B) # np.inner(A, B) np.einsum('i,j->ij', A, B) # np.outer(A, B) 98.

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100个Numpy练习【5】

1.7K10 0

AAAICVPR论文详解 | 万字长文了解可解释AI工具及技术的最新进展

给定训练数据集 D = {(x_1, y_1), ..., (x_N, y_N)}，其中 x_i 是第 i 个文档，包含 L 个词的序列[xi1, xi2,..., xiL]，y_i 为 x_i 的类别标签...具体来说，使用 LRP，对于训练数据集中的样本 x_j 的每一个 f_i，我们计算一个相关性向量 r_ij，以表征 x_j 中每个词对于 f_i 值的相关性分数（贡献）。...具体的，对于一个一般的神经网络 z_ij 为神经元 i 神经元 i 与神经元 j 之间的权重把所有神经元到神经元 j 的 z_ij 合起来加上 bias term 偏置项，得到上一层所有神经元到神经元...l + 1 层的某个神经元 j 的相关性 = l + 1 层的神经元 j 给 l 层所有神经元的相关性之和。 x_j 和 f_i 的相关性向量 r_ij 可以依上式计算得到。...例如，当模型提供包含新概念的数据样本时，或当数据中存在的一个因素最初被认为不重要，但在初始学习阶段被认为很重要时，在这两种情况下，交互的方法取决于要学习的概念的层次结构，即它是基本概念还是上位概念。

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盘一盘 Python 特别篇 23 - 爱因斯坦求和 einsum

机器学习中的常见问题——K-Means算法与矩阵分解的等价

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Python中表达式int('0x10, 36)的值是。。。

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LLM 加速技巧：Muti Query Attention

推荐系统的PMF - 概率矩阵分解和协同过滤

推荐系统（十四）——kdd19动态定价方法（APP-LM，APP-DES，DNN-CL）

跨网络边界通过做端口反向代理调通WebRTC音视频通话功能案例

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