最近刚学习C++的一些编程技巧，对于一些相对比较陌生的问题，只能采取一些简单粗暴的方案来实现。就比如说，我们可以在Python中定义一个[[0,0,0],[1,2],[1,1,1],[3]]这样的不规则的二维数组(list)。那么如果我们想在C++中实现一个类似的数据结构，应该怎么去设计呢？更具体一点的问题，当我们给C++输入一个固定长度的数组，比如Shape为(4,3)，然后再给出一个Shape为(4,)的有效索引数组，保存的是第二个维度中数据的有效长度（这里有个要求是输入的有效位数处于固定长度数组的末尾，因为我们一般去更新数组时也是从末尾处push_back进去）。最后用一个数据结构保存这个不规则的二维数组，并且可以正常索引和打印。
numpy用途是很广的，涉及到数字计算等都可以使用，它的优势在于底层是C语言开发的数据非常快。
因为学校组织参加大数据比赛，自己数据分析的学习计划要提前了，刚好借着这段时间进行突击学习，今天主要介绍各种和数据分析相关的python库。
来来回回已经碰到这问题不知道多少次了，但每过一段时间总得把它弄混。郁闷啊。还是得记下来才行，不然每次都翻规范太痛苦了。
也就是max(dp[i-1][j],dp[i][j-1])，再加上最后一个位置的值。
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总篇链接：https://laoshifu.blog.csdn.net/article/details/134906408
细节问题可以查看： ubuntu下C++如何调用python程序，gdb调试C++代码 下面是C++调用Python二维数组传递的问题： #define NPY_NO_DEPRECATED_AP
matrix的构造函数 动态开辟空间，实现添加矩阵。 析构函数 释放动态开辟的空间，防止内存泄露。 重载“+ - * /”运算符 为了方便输出 顺便实现 << 运算符
NumPy是Python中众多科学软件包的基础。它提供了一个特殊的数据类型ndarray，其在向量计算上做了优化。这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心。下面，我们将介绍ndarray的一些基本操作。 1.创建ndarray对象 创建多维数组最简单的方法就是使用np.array函数，它接受序列型的对象（包括列表和元组）以及嵌套序列。 np.arange函数和内置的range类似，只是返回的是一个ndarray对象而不是列表。 2.基本属性：shape和dtype ndarray对象包括
在编程中对指针进行释放后，需要将该指针设置为NULL，以防止后续free指针的误用，从而导致UAF (Use After Free)等其他内存破坏问题。尤其在结构体、类里面存储的原始指针。
Go作为一种简便灵巧的语言，深受开发者的喜爱。但对于初学者来说，要想轻松驾驭它，还得做好细节学习工作。 初学者应该注意的地方： 大括号不能独立成行。 未使用变量错误——对于全局变量和函数参数变量，是可以定义后不使用的。但是对于函数内部变量来说，如果进行定义后不进行使用，编译器会提示错误。 导入包未调用错误——导入包后，如果不进行调用，例如函数，接口，结构及变量等对象，那么会出现编译错误。这里建议使用空白表示符“_”来避免类似错误。 变量简写只适用于函数内部。 重新定义变量要使用简写声明——你不能在一个独立的
事情是这样子滴，有一次我在代码评审的时候，发现有同事想使用运行时才能够获取到的值，去改变一个静态数组的元素个数，我当时就很诧异，因为我心里知道这样是不可行的，静态数组的元素个数在编译时就需要是固定不变的，一般只能是常量或者宏定义，否则编译就不能通过。
标题中的英文首字母大写比较规范，但在python实际使用中均为小写。 2018年7月23日笔记
无论你是想快速入手Python，还是想成为数据分析大神或者机器学习大佬，亦或者对Python代码进行优化，本文的python库都能为你提供一些帮助。
导读：近几年随着深度学习算法的发展，出现了许多深度学习框架。这些框架各有所长，各具特色。常用的开源框架有TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、Theano、CNTK、MXNet、PaddlePaddle、Deeplearning4j、ONNX等。
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
A = fscanf(fileID,formatSpec) 将打开的文本文件中的数据读取到列向量 A 中，并根据 formatSpec 指定的格式解释文件中的值。fscanf 函数在整个文件中重新应用该格式，并将文件指针定位在文件结尾标记处。如果 fscanf 无法将 formatSpec 与数据相匹配，将只读取匹配的部分并停止处理。
为什么要讲这个？因为这个库非常重要，学会了它对于刷题、笔试非常有帮助，熟悉使用可以大大简化代码量。有同学会说，为什么一定要用C++刷题，其他语言不行么？
记住一句话：numpy中的数据类型转换，不要使用x.dtype修改元素的数据类型，最好用x.astype()这种方式。
默认下，Tensor为‘torch.FloatTensor’类型，若要改为double类型的，则需要执行
本篇文章将要总结下Pytorch常用的一些张量操作，并说明其作用，接着使用这些操作实现归一化操作的算法，如BN,GN,LN,IN等！
众所周知, GNU/GCC 在标准的 C/C++ 基础上做了有实用性的扩展, 零长度数组（Arrays of Length Zero） 就是其中一个知名的扩展.
C语言是利用库函数malloc和free来分配和撤销内存空间的；C++同样提供了较简便而功能较强的运算符new和delete来取代malloc和free函数。
封图：Photo by Eiliv-Sonas Aceron on Unsplash
python中的数据操作基本都用numpy来做，在做深度学习的过程一定也绕不过numpy。这篇分几个部分介绍numpy · numpy array 的基本属性，包括 shape, size, dim, data type · 通过 index 获取 numpy array 的数据 · 分割 numpy array，获取 sub array · 变换 numpy array 的维度 · 合并 numpy array，合并多个数组
import numpy as np a1 = np.array([1,2,3,4],dtype=np.complex128) print(a1) print("数据类型",type(a1)) #打印数组数据类型 print("数组元素数据类型：",a1.dtype) #打印数组元素数据类型 print("数组元素总数：",a1.size) #打印数组尺寸，即数组元素总数 print("数组形状：",a1.shape) #打印数组形状
SciPy的interpolate模块提供了许多对数据进行插值运算的函数，范围涵盖简单的一维插值到复杂多维插值求解。
今天是918，一个对中国人来说非常特殊的日子。这一天，有些地方可能会拉响警笛，有的地方可能会有一些纪念活动。
NumPy是一个开源的Python数据分析和科学计算库，全称为“Numerical Python”，主要用于数组计算。NumPy是作为数据分析必备库之一，是从事数据分析行业人员必要了解和学习的一个库，下面我们就来一起了解下NumPy。
NumPy是Python中最受欢迎的科学计算库之一，它提供了高性能的多维数组对象和丰富的数组操作功能。其中，广播机制是NumPy的重要特性之一，它允许不同形状的数组进行算术运算，提供了灵活而高效的数组操作能力。在本文中，我们将深入探讨NumPy的广播机制，以便更好地理解其工作原理和应用。
之前一直在用LightGBM模型，但是它的原理并不是非常的了解，与之前讲过的XGB的区别也不甚清楚，所以今日一鼓作气，好好整明白这个运行的原理。总的来说，XGB和LGB都是GBDT的优化。
作为 Python 语言的一个扩展程序库，Numpy 支持大量的维度数组与矩阵运算，为 Python 社区带来了很多帮助。借助于 Numpy，数据科学家、机器学习实践者和统计学家能够以一种简单高效的方式处理大量的矩阵数据。那么 Numpy 速度还能提升吗？本文介绍了如何利用 CuPy 库来加速 Numpy 运算速度。
就其自身来说，Numpy 的速度已经较 Python 有了很大的提升。当你发现 Python 代码运行较慢，尤其出现大量的 for-loops 循环时，通常可以将数据处理移入 Numpy 并实现其向量化最高速度处理。
当形参是非引用类型时，实参的值会被拷贝给形参，实参和形参是两个完全不同的对象，函数对形参做的所有操作都不会影响实参。
数组与vector类似，可以储存固定大小、类型相同的顺序集合，但是在性能和灵活性的权衡上与vector不同。并且元素应为对象，所以不存在引用的数组，但是存在数组的引用。与vector不同的是，数组的大小确定不变，不能随意向数组增加元素。如果不清楚元素的确切个数，请使用vector。定义数组的时候必须指定数组的类型，不允许使用 auto 关键字由初始值的列表推断类型。
可以看出，对于基本运算加（+）、减（-）、点乘（*）、除（/）、地板除法（//）、取余（%），都是对应元素进行运算。
Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化．
官方文档如下： numpy.nonzero(a) Return the indices of the elements that are non-zero. Returns a tuple of arrays, one for each dimension of a, containing the indices of the non-zero elements in that dimension. The values in a are always tested and returned in r
Apache Kylin采用“预计算”的模式，用户只需要提前定义好查询维度，Kylin将帮助我们进行计算，并将结果存储到HBase中，为海量数据的查询和分析提供亚秒级返回，是一种典型的“空间换时间”的解决方案。
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算。 （一）打开PyCharm，点击设置
LSTM模型是RNN的一种，其特点是在单一循环神经网络的基础上，构建出了长短记忆门，也就是可以长时间发现和记忆长依赖关系。本次比赛将使用LSTM模型来预测招商银行三天后的收盘价，也就是利用5月10日前的数据，来预测5月15日的收盘价。
SystemVerilog有两种类型的数组：压缩数组和非压缩数组。压缩数组是连续存储的位的集合，通常称为向量。非压缩数组是网络或变量的集合。
无论是在机器学习还是深度学习中，Python 已经成为主导性的编程语言。而且，现在许多主流的深度学习框架，例如 PyTorch、TensorFlow 也都是基于 Python。这门课主要是围绕 “理论 + 实战” 同时进行的，所以本文，我将重点介绍深度学习中 Python 的必备知识点。
是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
属性描述了对象所代表的内容以及R解释该对象的方式。很多时候两个对象之间的唯一差别就在于它们的属性不同。下表展示了一些重要的属性。很多常见的属性都是针对常见的数值型数据对象而言的：像数组、矩阵和数据框。
NumPy的主要对象是同质的多维数组。它是一个有明确索引的相同类型的元素组成的表。在NumPy中维度称之为轴，轴数称之为列。
我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？
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