a = [10,100,45,60,90]
def quickSort(a,first, last):
if last-first<1:
return
pivot = a[first]
forward = first+1
backward = last
while forward < backward:
if a[forward] < pivot:
forward=forward+1
if a[backward] > pivot:
b
我正在使用defprotocol来实现多态性。我有一个简单的逻辑门。forward和backward是每个门都要实现的两个函数。
代码:
;; a single unit has forward value and backward gradient.
(defrecord Unit
[value gradient])
(defrecord Gate
[^:Unit input-a ^:Unit input-b])
(defprotocol GateOps
(forward [this])
(backward [this back-grad]))
(extend
在使用backward-cpp库的ARM机器上抛出异常后,我正在尝试恢复我的程序堆栈跟踪。在AMD64机器上运行简单程序时,以下代码返回预期的堆栈跟踪: #include <backward/backward.hpp>
backward::SignalHandling sh{};
int main() {
throw 1;
} terminate called after throwing an instance of 'int'
Stack trace (most recent call last):
#9 Object "",
let rec move_robot (pos: int) (dir: string) (num_moves: int) : int =
let new_forward_position = pos + num_moves in
if (new_forward_position > 99) then failwith "cannot move beyond 99 steps"
else new_forward_position
let new_backward_position = pos - num_moves in
if (
我有一个叫做func(mu, gamma)的函数。对于mu和gamma的每一个组合,函数将返回一个值,让我们称之为return_value。
现在我已经为mu和gamma设置了范围
mu = np.linspace(0,1,100)
gamma = np.linspace(0,1,100)
现在我们有1e4组合,每个组合对应于一个return_value。我想为return_value绘制一个热图。
我尝试在Python中使用pcolor。但是,从文档中的示例来看:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# make these
我写的内容是这样的
def forward():
user_input = input('\nWould you like to go backward? ')
if user_input in ('Backward' 'backward'):
import backward
forward()
然后向后输入第二个文件,如下所示
def backward():
user_input = input('\nWould you like to go forward? ')
下面的代码片段根据提供的选项构造不同类型的神经网络输出。目前,我的代码中有一个很大的注释,它描述了所有选项应该做什么。我想学习如何使这段代码不那么复杂,或者把它的复杂性分解成更简单的部分。有什么建议吗?
#------------------------------------------------------------#
# NOTE: Meaning of all the options. #
# stagger_schedule=extended: We copy input vec to output. #
# stagger
我有一张这样的价值清单,
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
期望输出
window size = 3
1 # first element in the list
forward = [2, 3, 4]
backward = []
2 # second element in the list
forward = [3, 4, 5]
backward = [1]
3 # third element in the list
forward = [4, 5, 6]
backward = [1,
即使是非常简单的例子,如果backward()不能工作,请查看下面的错误。
这个错误是预期的,还是我以错误的方式使用gather?
In [1]: import torch as th
In [2]: x = th.rand((3,3), requires_grad=True)
# sparse_grad = False, the backward could work as expetecd
In [3]: th.gather(x @ x, 1, th.LongTensor([[0], [1]]), sparse_grad=False).sum().backward()
# spars
在下面的代码中,我试图将int位标志转换为枚举,但我没有得到正确的结果。
枚举标志
enum class State {
NONE = 0,
FORWARD =4,
BACKWARD =5,
}
位标志和转换
infix fun Int.withFlag(flag: Int) = this or flag
fun fromInt(value: Int) = values().mapNotNull {
if (it.value.withFlag(value) == value ) it else null
}
动作
// bac
我正在尝试创建一个数据类型,表示一个对象位置,可以“转”、“停止”、“向前”和“向后”移动。我不知道如何为向前和向后编写“Eq”和“Show”的派生实例。
data Moves = GO
| STOP
| FORWARD { f :: Int -> Int -> Int }
| BACKWARD { g :: Int -> Int -> Int }
deriving (Eq, Show)
instance (Eq Moves) where
FORWARD a == FORW
我想要在dataframe的特定列上应用反向填充,条件如下:我假设"colum_A“只能采用四个值,称为A、B、C、D,反向填充的工作方式如下所示:
if the first not NaN is A, then backward_filling with A;
if the first not NaN is B, then backward_filling with B;
if the first not NaN is C, then backward_filling with B;
if the first not NaN is D, then backward_fillin
我尝试使用预先训练的模型(VGG 16)来数字,但我得到了这个错误。
错误:检查失败:错误== cudaSuccess (2比0)内存不足
和
conv2_2 does not need backward computation.
relu2_1 does not need backward computation.
conv2_1 does not need backward computation.
pool1 does not need backward computation.
relu1_2 does not need backward computation.
conv1_
我的loss输出是 tensor([0.0430, 0.0443, 0.0430, 0.0430, 0.0443, 0.0466, 0.0466, 0.0466],
grad_fn=<AddBackward0>) 当我执行loss.backward()时,我获得了*** RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs 在某些地方,他们更倾向于推荐loss.mean().backward()或loss.sum().backward()。 为什么使用.mean().backward
在没有输入的任意函数上,怎样做梯度下降的正确方法?
x = torch.tensor(x_init, requires_grad=True)
opt = torch.optim.Adam([x])
cost_fnx = cost(x)
for iteration_count in range(100):
opt.zero_grad()
cost_fnx.backward()
opt.step()
当我尝试上面的内容时,我得到了一个错误:
RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time (o
我在我的Prestashop网站上安装了PayPal模块,版本1.5,之后,如果我试图联系我的网站,就会收到这个错误: Warning: require(/web/htdocs/www.safarino.it/home/modules/paypal/backward_compatibility/backward.php): failed to open stream: No such file or directory in /web/htdocs/www.safarino.it/home/modules/paypal/paypal.php on line 127 Warning: requ
我正在PyTorch中实现一个反向HMM算法。我使用这个作为参考。此链接包含所使用的数值示例的结果(我正在尝试实现该结果,并将生成的结果与其进行比较)。页面3,第2节,向后概率,有一个包含计算结果的表格。
这是我的代码:
# Initial Transition matrix as shown in page 2 of above link
A = np.array([[0.6, 0.4], [0.3, 0.7]])
A = torch.from_numpy(A)
# Initial State Probability (page 2)
pi = np.array([0.8, 0.2])
pi
这是错误指向这一行代码:
s = str(input("Enter the String to be reversed:"))
def print_backward(string):
if len(string) == 0:
return string
else:
return print_backward(string[1:]) + string[0]
s = str(input("Enter the String to be reversed:"))
print(print_backward(s))
我正在写CS231n assignment1双层网,我在relu_backward上遇到了困难.我的意思如下:
def relu_backward(dout, cache):
"""
Computes the backward pass for a layer of rectified linear units (ReLUs).
Input:
- dout: Upstream derivatives, of any shape
- cache: Input x, of same shape as dout
Return
bind -x '"\C-j": backward-kill-word'
他说,
backward-kill-word: command not found
正如米凯瑟夫在这里引用的那样,我能够使用Ctrl-w完成backward-kill-word。然而,这是我在emacs中使用的用于select/cut文本的相同的键,这会导致混淆。
我试图将backward-kill-word绑定到一个不同的键序列,C-j,并得到了这个错误command not found。
我在arch上犯了升级的错误。
在我可以构建bacward-cpp之前,现在我得到了以下错误:
../libraries/backward-cpp/backward.hpp:1357:10: error: ‘bfd_get_section_flags’ was not declared in this scope; did you mean ‘bfd_set_section_flags’?
1357 | if ((bfd_get_section_flags(fobj.handle.get(), section) & SEC_ALLOC) == 0)
|