在 N * N 的网格中,我们放置了一些与 x,y,z 三轴对齐的 1 * 1 * 1 立方体。
我正在编写一个脚本,以便打印文件中所有数字的总和。我已经有一个解决方案,但效率不高(运行需要几分钟的时间)。我正在寻找一个更高效的解决方案。有什么建议吗?
在一个 m*n 的棋盘的每一格都放有一个礼物,每个礼物都有一定的价值(价值大于 0)。你可以从棋盘的左上角开始拿格子里的礼物,并每次向右或者向下移动一格、直到到达棋盘的右下角。给定一个棋盘及其上面的礼物的价值,请计算你最多能拿到多少价值的礼物?
对于加法来说,计算机很容易实现,加法是始终从两个加数的最右列向最左列进行计算的,每一列的的进位加到下一列中。而在减法中没有进位,只有借位,它与加法存在本质的区别。
ndarray的创建可以使用多种创建函数,如下所示,只展示几种常见的创建方法,代码如下所示:
不难发现,观察后可以得出以下结论: 1.两边都是数字"1" 2.从第三行开始,除了两边的数字"1"之外的数字都是由"肩膀上"的数字相加得到的。
我们继续麻省理工的线性代数课程,今天这节课没有新的内容,是一节复习课,教授以讲解例题和解答的形式对之前的内容进行回顾和复习。
操作系统:macOS Big Sur (11.6) Anaconda3:2021.05 python:3.7.3 Jupyter Notebook:5.7.8
欢迎来到 GPT 大型语言模型演练!在这里,我们将探索只有 85,000 个参数的 nano-gpt 模型。
[非内部程序,需要安装]它以一定的频率记录系统的运行状态,所采集的数据包含系统资源(CPU、内存、磁盘和网络)使用情况和进程运行情况,并能以日志文件的方式保存在磁盘中,服务器出现问题后,我们可获取相应的atop日志文件进行分析。atop是一款开源软件,我们可以从这里获得其源码和rpm安装包。
之前写过CRF的详解,只是为了让大家详细了解下原理,但是那种是没有优化的,速度很慢。在实际应用中,还是需要用到batch,也就是需要用到GPU的,那么此时并行计算就变得极为重要。在研究到一定的程度上,困住你的不是算法本身,而是时间。同一件事,当然是越快越好。此时困住你的就是加速问题。
一位软件工程师Brendan Bycroft制作了一个「大模型工作原理3D可视化」网站霸榜HN,效果非常震撼,让你秒懂LLM工作原理。
Cells(1,Columns.Count).End(xlToLeft).Column
今天的角度比较清奇,我们来讲讲矩阵的乘法。当然了,我告诉你的肯定不是大学教科书上那些填鸭式的云里雾里的计算规则,你可能将规则背下来了,但完全不理解为什么会这样。别怕,我将会在这篇文章中为你带来矩阵乘法的全新体验,就算你大学时代学的高数全忘了也能看懂这篇文章。
C++中的一维数组可以存储线性结构的数据,二维数组可以存储平面结构的数据。如班上所有学生的各科目成绩就有二个维度,学生姓名维度和科目成绩维度。
ls -al 命令:列出所有的文件详细的权限与属性 (包含隐藏文件-文件名第一个字符为『 . 』的文件)。 ls -al 展示的文件属性信息如下:
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/124853.html原文链接:https://javaforall.cn
假如你是个玩具工厂的销售经理,你现在有三个销售人员要去不同城市见买家。你的销售人员分别在在奥斯丁,得克萨斯州;波士顿、马里兰州;和芝加哥,伊利诺伊州。你想让他们飞往其他三个城市:丹佛,埃德蒙顿,法戈。下面的表格显示了这些城市之间飞机票的费用.。
atop就是一款用于监控Linux系统资源与进程的工具,它以一定的频率记录系统的运行状态,所采集的数据包含系统CPU、内存、磁盘、网络的资源使用情况和进程运行情况,并能以日志文件的方式保存在磁盘中,服务器出现问题后,可获取相应的atop日志文件进行分析。
另有一个索引数组 indices,indices[i] = [ri, ci] 中的 ri 和 ci 分别表示指定的行和列(从 0 开始编号)。
3)对于数值数据,pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示缺失数据。
给定一个n×n的方阵,本题要求计算该矩阵除副对角线、最后一列和最后一行以外的所有元素之和。副对角线为从矩阵的右上角至左下角的连线。
本篇概览 作为《DL4J实战》系列的第五篇,在前面对深度学习有一定的了解后,本篇会暂停深度学习相关的操作,转为基本功练习:矩阵操作,即INDArray接口的基本用法 INDArray的类图如下,由于BaseNDArray是个抽象类,因此在实际使用中,咱们用的都是NDArray的实例: 📷 之所以用一篇文章来学习矩阵操作,是因为后面的实战过程中处处都有它,处处离不开它,若不熟练就会寸步难行; 本篇涉及的API较多,因此先做好归类,后面的代码按照分类来写会清晰一些,一共分为五类:矩阵属性、创建操作、读操
是秩 1 矩阵,因此秩为 1 ,也就说明在零空间是二维平面,即有两个特征值为 0 ,根据迹即为特征值相加之和,即可得到另一个特征值为 1 。其特征向量就是
EIE(Efficient Inference Engine)的算法基础是一种被称为Deep Compression的神经网络压缩算法。EIE可以说是为Deep Compression量身定制的硬件,Deep Compression的算法流程如下所示:
#! /bin/bash # 删除文件 和 新建文件 file=readme function delFile(){ if [ -e ./$file ];then rm -f ./$file echo "del $file ..." fi } function addFile(){ if [ ! -f ./$file ];then touch $file echo "add $file ..." fi } delFile addFile
学习如何监控系统状态,是因为作为一个运维工程师需要了解Linux系统运行时的各种信息和状态,当出现问题的时候就能够查找出问题的所在,这样才能对症下药的去解决。
也许各位对矩阵的了解都是从"解方程组"开始的,但实际上矩阵的意义远远不止于此。实际上,矩阵在计算机图形学中永远十分广泛的应用。甚至于说,如果没有矩阵,那么也不会有三维游戏、三维动画之类的艺术形式。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍多元线性回归以及其正规方程。
在当前目录下使用命令: ls -l,即可列出该目录下的所有文件,其第一列的第一个字母就包含了该文件的文件类型:
字符串之间才能相加,所以输出结果的时候, i 和 j 都必须通过 str( ) 强行转换成字符串类型之后再相加。
pandas的数据选择是十分重要的一个操作,它的操作与数组类似,但是pandas的数据选择与数组不同。当选择标签作为索引,会选择数据尾部,当为整数索引,则不包括尾部。例如列表a[0, 1, 2, 3, 4]中,a[1:3]的值为1,2;而pandas中为1,2,3。
登录Linux系统需要用户名和密码,用户名就对应系统中的一个用户; 为了方便用户的管理,加入了用户组的概念,修改用户组的权限会对组内的所有用户生效。
上节,我们谈了如何用二进制表示数字,比如二进制 00101010 是十进制的 42,表示和存储数字是计算机的重要功能,但真正的目标是计算,有意义的处理数字。比如把两个数字相加,这些操作由计算机的 "算术逻辑单元 "处理。但大家会简称:ALU。
章节内容 元素操作 常用的方法 广播 数组形状操作 排序数组 目录 元素操作 一些常用的方法 广播 数组形状操作 数组排序 ---- 元素操作 生成元素 a = np.array([1,2,3,4]) b = np.ones(4)+1 📷 生成一个原来数组的n倍 📷 📷 生成一个所有元素均跟2次方有关的数组 📷 一个计算矩阵相乘的函数 📷 判断两个数组中元素是否相等的方法 📷 其余的
在numpy中,针对两个不同形状的数组进行对应项的加,减,乘,除运算时,会首先尝试采用一种称之为广播的机制,将数组调整为统一的形状,然后再进行运算。先来看一个最基本的广播的例子
It’s easy to index and slice NumPy arrays regardless of their dimension,meaning whether they are vectors or matrices. 索引和切片NumPy数组很容易,不管它们的维数如何,也就是说它们是向量还是矩阵。 With one-dimension arrays, we can index a given element by its position, keeping in mind that indices start at 0. 使用一维数组,我们可以根据给定元素的位置对其进行索引,记住索引从0开始。 With two-dimensional arrays, the first index specifies the row of the array and the second index 对于二维数组,第一个索引指定数组的行,第二个索引指定行 specifies the column of the array. 指定数组的列。 This is exactly the way we would index elements of a matrix in linear algebra. 这正是我们在线性代数中索引矩阵元素的方法。 We can also slice NumPy arrays. 我们还可以切片NumPy数组。 Remember the indexing logic. 记住索引逻辑。 Start index is included but stop index is not,meaning that Python stops before it hits the stop index. 包含开始索引,但不包含停止索引,这意味着Python在到达停止索引之前停止。 NumPy arrays can have more dimensions than one of two. NumPy数组的维度可以多于两个数组中的一个。 For example, you could have three or four dimensional arrays. 例如,可以有三维或四维数组。 With multi-dimensional arrays, you can use the colon character in place of a fixed value for an index, which means that the array elements corresponding to all values of that particular index will be returned. 对于多维数组,可以使用冒号字符代替索引的固定值,这意味着将返回与该特定索引的所有值对应的数组元素。 For a two-dimensional array, using just one index returns the given row which is consistent with the construction of 2D arrays as lists of lists, where the inner lists correspond to the rows of the array. 对于二维数组,只使用一个索引返回给定的行,该行与二维数组作为列表的构造一致,其中内部列表对应于数组的行。 Let’s then do some practice. 然后让我们做一些练习。 I’m first going to define two one-dimensional arrays,called lower case x and lower case y. 我首先要定义两个一维数组,叫做小写x和小写y。 And I’m also going to define two two-dimensional arrays,and I’m going to denote them with capital X and capital Y. Let’s first see how we would access a single element of the array. 我还将定义两个二维数组,我将用大写字母X和大写字母Y表示它们。让我们先看看如何访问数组中的单个元素。 So just typing x square bracket 2 gives me the element located at position 2 of x. 所以只要输入x方括号2,就得到了位于x的位置2的元素。 I can also do slicing. 我也会做切片。 So
生活中所说的“空间”,就是我们所处的地方,它有三个维度,它里面有各种物体,这些物体各自遵守着一定的运动规则——注意,“空间”非“空”——或者说,这个空间制定了某些规则,里面的物体必须遵循。有时候我们也会画出一个相对小的范围,在这个范围内的对象类型单一,且遵循统一的规律,比如这几年风靡各地的“创客空间”,其中的对象就是喜欢创造的人,他们遵循的规律就是“创造,改变世界”。诚然,由人组成的“空间”总是很复杂的,超出了本书的研究范畴,我们下面要研究的是由向量组成的“空间”,即“向量空间”。
The SUM problem can be formulated as follows: given four lists A, B, C, D of integer values, compute how many quadruplet (a, b, c, d ) ∈ A x B x C x D are such that a + b + c + d = 0 . In the following, we assume that all lists have the same size n .
平常处理服务器的问题遇到的最多的是负载高了,内存高了,io高了等问题,这里最明显的表现就是相关的监控指标了,对于诊断这种问题起到事半功倍的效果。
上回说到,CSR 格式的稀疏矩阵基于程序的空间局部性原理把当前访问的内存地址以及周围的内存地址中的数据复制到高速缓存或者寄存器(如果允许的话)来对 LIL 格式的稀疏矩阵进行性能优化。但是,我们都知道,无论是 LIL 格式的稀疏矩阵还是 CSR 格式的稀疏矩阵全都把稀疏矩阵看成有序稀疏行向量组。然而,稀疏矩阵不仅可以看成是有序稀疏行向量组,还可以看成是有序稀疏列向量组。我们完全可以把稀疏矩阵看成是有序稀疏列向量组,然后模仿 LIL 格式或者是 CSR 格式对列向量组中的每一个列向量进行压缩存储。然而,模仿 LIL 格式的稀疏矩阵格式 SciPy 中并没有实现,大家可以尝试自己去模仿一下,这一点也不难。因此,这回直接介绍模仿 CSR 格式的稀疏矩阵格式——CSC 格式。
给定一个二维的矩阵(矩阵的数全由1和0组成),任意反转矩阵的每一行和每一列(0反转成1,1反转成0),求出最大矩阵分数,矩阵分数的求法是矩阵每一行代表二进制数,首位是最高位,根据二进制求出十进制,计算出每一行的十进制后,将所有十进制相加,返回结果,详细描述如图所示
本篇是笔者刚刚入门所写,那么在阅读CIPS2016之后,根据里面的内容重新梳理了一遍,从CIPS2016里面相关内容来看,笔者本篇内容所写的,总结的还是很全面的,当时写的时候才入门NLP一个月,还是棒棒哒~让我傲娇一下,新博客链接:
在文件的操作过程中,因为文件过多,往往需要进行一下排序,排序方法也就是从小到大排序或者从大到小排序。比如我们从nginx日志中需要找到访问量最长的url,那就需要对请求时间进行一个排序,根据请求时间长短排序后在打印后面的url就能清楚的知道那个url有问题了,废话先不说,看方法:
PHP数据结构(六)——数组的相乘、广义表 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 本文接PHP数据结构(五)的内容。 4.2 行逻辑链接的顺序表 行逻辑链接的顺序表,即在上述三元表的基础上,附加一个数组,用于存储每一行第一个非零元的位置。 该存储方式,主要是便于对两个稀疏矩阵进行乘法操作。 矩阵M(a行b列)和N(b行c列)相乘(m的行必须等于n的列),结果是一个a行c列的矩阵。 根据矩阵乘法的方式,计算步骤如下: 1、矩阵M的第a’行b‘列(0<=a’<=a,0<=b’<=b)的值(非零元),只需要和
数组(Array)是一种用于存储多个相同类型的元素的数据结构。它可以被看作是一个容器,其中的元素按照一定的顺序排列,并且可以通过索引访问。数组的长度是固定的,一旦定义后,就不能再改变。
引言:在《Excel公式练习87:返回字符串中第一块数字之后的所有内容》、《Excel公式练习88:返回字符串中第一块数字之后的所有内容(续1)》和《Excel公式练习89:返回字符串中第一块数字之后的所有内容(续2)》中,我们分别给出了解决这个问题的三个公式,本文中,再次尝试着使用另一个公式来解决这个问题。正如之前已提到过的,尝试多种方法解决问题,能够帮助我们快速提高。
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