- Python 矩阵乘法
勤奋的大熊猫
Python科学计算基础python矩阵
Python矩阵乘法引言正文引言这里给大家介绍一下Pyhon中如何进行矩阵乘法运算。正文对于矩阵乘法,我们推荐使用Numpy包来进行,事实上,我们可以使用三个函数来实现。第一个是np.dot()函数,第二个是np.matmul()函数以及@符号。这里我们简单说一下它们的区别,np.matmul()函数与@符号是等价的。它们不能够用来计算标量乘法,比如当我们运行如下代码时就会报错。importnum
- the different between np.dot and np.multiply
uurr
np.dotisthedotproductoftwomatrices.|AB|.|EF||A*E+B*GA*F+B*H|=|CD||GH||C*E+D*GC*F+D*H|Whereasnp.multiplydoesanelement-wisemultiplicationoftwomatrices.|AB|⊙|EF||A*EB*F|=|CD||GH||C*GD*H|Whenusedwithnp.su
- 神经网络-反向传播
morie_li
写了一个两层网络的反向传播过程importnumpyasnpdefnum_output(num_input,w):netput=np.dot(w,num_input)output=1.0/(1.0+np.exp(netput))returnoutput,netputdefdelte_of_w2(target,output,refer_output):delte=np.dot(-(target-ou
- tensorflow--session
潘雪雯
矩阵相乘importtensorflowastfimportnumpyasnpimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#createtwomatrixesmatrix1=tf.constant([[3,3]])matrix2=tf.constant([[2],[2]])product=tf.matmul(matrix1,matrix2)#meth
- tensorflow中的placeholder()
forsch
tensorflow中在运行时动态设置某个变量的值,先使用placeholder占位。运行时动态给占位符“喂”数据。用tf.placeholder占位importtensorflowastfa=tf.placeholder(tf.float32,name="input_1")b=tf.placeholder(tf.float32,name="input_2")output=tf.multiply(
- tensorflow
护国寺小学生
#1、创建图,启动图importtensorflowastf#创建两个常量op:m1,m2m1=tf.constant([[1,2,3],[2,3,4]])m2=tf.constant([[3,5],[2,3],[4,5]])print(m1,m2)#创建矩阵乘法opp=tf.matmul(m1,m2)print(p)#创建会话,启动默认图sess=tf.Session()#调用运行图的方法:ru
- 运算库之numpy(矩阵运算)
rookie-rookie-lu
数据挖掘三剑客矩阵pythonnumpy数据分析数据挖掘
矩阵的加减法要求:相互计算的矩阵之间的shape相同。方法一:ndaray相加减方法二:matrix类型数据转换,然后相加减矩阵的乘法要求:相互计算的矩阵之间存在要求及A*B,则A的shape为(m,n),B的shape为(n,l)方法一:ndarray计算采用点乘方法np.dot()方法二:matrix可以直接使用“*”矩阵的转置行变成列,列称为行ndarray的T方法矩阵的逆运算方阵的可逆阵n
- Optional Lab: Multiple Variable Linear Regression
gravity_w
机器学习线性回归算法机器学习经验分享笔记pythonnumpy
Goals扩展回归模型例程以支持多维特征扩展数据结构以支持多维特征重写prediction、cost和gradient例程以支持多维特征利用NumPy的np.dot对其实现进行矢量化以提高速度和简洁性ToolsInthislab,wewillmakeuseof:NumPy,apopularlibraryforscientificcomputingMatplotlib,apopularlibrary
- 逻辑回归损失函数为什么引入log?
?LAST
吴恩达深度学习入门逻辑回归机器学习python
先放一下激活函数和损失函数的数学公式再来看对应的几行代码#z=w.T*X+b,np.dot(w.T,X)(1,209)A=sigmoid(np.dot(w.T,X)+b)#计算激活值,请参考公式2。m=X.shape(1)#X的列的维数就是图片的个数#引入log是因为该函数不会影响原来的单调性;二、损失函数中包含A,直接对sigmoid函数求导...;剩下的,看笔记cost=(-1/m)*np.s
- Session
cb_guo
importtensorflowastfimportnumpyasnp#去掉警告信息importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#createtwomatrixesmatrix1=tf.constant([[3,3]])matrix2=tf.constant([[2],[2]])product=tf.matmul(matrix1,matrix2)#m
- 69、python - 利用向量内积来优化卷积运算
董董灿是个攻城狮
CV视觉算法入门与调优python开发语言
上一节介绍了利用python实现的原始卷积版本性能很差的原因,不知道各位同学有尝试的么?这一节介绍下如何对卷积的乘累加进行一次优化:我们利用np.dot来进行优化。np.dotnp.dot是numpy库提供的一个函数,用来计算两个向量的点积,或者叫内积。那什么是内积呢?假设有两个向量:importnumpyasnpa=np.array([1,2,3])b=np.array([4,5,6])dot_
- np.dot
水星no1
importnumpyasnpa=np.array([1,2,3,4,5])np.exp(a)np.log(a)np.abs(a)np.square(yhat-y)np.sum,np.dot,np.multiply,np.maximum,etc...printnp.maximum(a,3)>>>[33345]a/3>>>array([0,0,1,1,1])a.shape>>>(5,)np.sum(
- 回归模型代码实现
蛰伏GR
机器学习数据挖掘人工智能线性回归python机器学习pandasnumpy
回归模型代码实现1.多元函数线性回归w的求法importnumpyasnp#定义一组自变量,每条数据最后一列为bx=np.array([[1,1,1,1],[1,2,3,1],[2,2,4,1],[2,3,5,1]])#定义w,其中b的值为0.5y=np.dot(x,np.array([2,4,6,0.5]))x_x_1=np.linalg.inv(np.dot(x.T,x))x_1_y=np.d
- numpy矩阵常用操作函数
JSU_曾是此间年少
numpy矩阵线性代数
需要请自查#注意都是numpy类型#矩阵和矩阵规模matrixmatrix.shape#创建矩阵np.array([list1,list2,...])np.mat([list1,list2,...])#矩阵转置matrix.Tmatrix.T.shape#矩阵加法matrixA+matrixB#矩阵减法matrixA-matrixB#矩阵乘法np.dot(matrixA,matrixB)#生成单位
- 深度学习记录--广播(Broadcasting)
蹲家宅宅
深度学习记录深度学习人工智能python
什么是广播?广播(Broadcasting),在python中是一种矩阵初等运算的手段,用于将一个常数扩展成一个矩阵,使得运算可行广播的作用比如:一个1*n的矩阵要和常数b相加,广播使得常数b扩展成一个1*n的矩阵一个m*n的矩阵要和常数b相乘,广播使得常数b扩展成一个m*n的矩阵一些例子importnumpyasnpa=np.random.randn(2,3)b=np.dot(a,2)print
- torch onnx 权重对比一致性
zhaosuyuan
深度学习pytorch
torch与onnx各层权重layerweight提取torch与onnx权重layerweight对比是否一致defcompare_cos_sim(tensor1,tensor2):t1=tensor1.reshape(-1)t2=tensor2.reshape(-1)n1=np.linalg.norm(t1)n2=np.linalg.norm(t2)cos=np.dot(t1/n1,t2.T/
- 如何理解self attention中的QKV矩阵
算法有点趣
机器学习算法基础nlp机器学习人工智能attention
如何理解selfattention中的QKV矩阵疑问:三个矩阵的形状是一样的(embd_dim*embd_dim),作用也都是对输入句子的embedding做线性变换(tf.matmul(Q,input_value),tf.matmul(K,input_value),tf.matmul(V,input_value))。那么,为什么需要三个矩阵QKV。对于这个问题,在我第一次看了b站博主视频http
- NLP中两个词向量间余弦相似度的求解方式
MilkLeong
自然语言处理自然语言处理python
根据ChatGPT生成的答案改的。记在这里。#1.通过numpy库计算余弦相似度:importnumpyasnpdefcosine_similarity(vector1,vector2):dot_product=np.dot(vector1,vector2)norm1=np.linalg.norm(vector1)norm2=np.linalg.norm(vector2)similarity=do
- 【机器学习小记】【平面数据分类】deeplearning.ai course1 3rd week programming
LittleSeedling
#初学深度学习机器学习神经网络
带有一个隐藏层的平面数据分类数据集介绍数据集形状模型搭建参数初始化前向传播隐藏层输出层反向传播输出层隐藏层梯度下降更新参数预测其他np.dot()与np.multiply()的区别结果使用简单逻辑回归测试不同的隐藏层神经元数测试其他数据集原始数据集测试不同的隐藏层神经元数目标:带有一个隐藏层的平面数据分类神经网络参考自:【中文】【吴恩达课后编程作业】Course1-神经网络和深度学习-第三周作业数
- 【自学记录】深度学习进阶:自然语言处理(第一章 神经网络的复习)
__0077
深度自学深度学习自然语言处理神经网络
1.1数学和python的复习今天,终于,借此机会,终于学会用命令行了!学习记录(感谢步老师!!!)需要注意的点是np.dot(),当参数是一维数组时,计算向量内积;当参数是二维数组时,计算矩阵乘积。>>>importnumpyasnp>>>x=np.array([1,2,3])>>>x.__class__#输出类名>>>x.shape(3,)>>>x.ndim1>>>W=np.array([[1
- Python的点乘*和相乘np.dot的区别?『吴恩达神经网络和深度学习补充资料Part2 DeepLearning-WEEK2』
「已注销」
深度学习机器学习python深度学习神经网络
首先我们要明白的一点是在Python中的乘法分为矩阵点乘和矩阵相乘,其实根据字面意思就能够知道两者的区别。首先我们看下在课程中吴教授用英文的解释Recallthat“np.dot(a,b)”performsamatrixmultiplicationonaandb,whereas“a*b”performsanelement-wisemultiplication.矩阵点乘首先看下英文的解释Innump
- 【Python 零基础入门】Numpy 常用函数 通用函数 & 保存加载
我是小白呀
2024Python最新基础教程#Python零基础入门pythonnumpynumpy保存numpy矩阵运算numpy加载
【Python零基础入门】内容补充4Numpy常用函数通用函数&保存加载概述通用函数np.sqrt平方根np.log对数np.exp指数np.sin正弦点积和叉积np.dot点积叉积矩阵乘法np.matmul@保存&加载np.save保存单个数组np.savez保存多个数组np.savez_compressed保存np.load加载npyvsnpz概述Numpy(NumericalPython)是
- tensorflow学习笔记--Variable变量
爱吃小白兔的大萝卜
tensorflow学习python
tf.Variable()变量:创建、初始化、保存、加载。1.创建Variable()构造函数需要变量的初始值,即任何形状和类型的张量Tensor。初始值定义其形状和类型,一旦构建,变量的类型和形状即确定。如果想要稍后改变变量的形状,需要带上validate_shape=False的赋值操作。#创建一个变量w=tf.Variable(tensor,name=)#运算y=tf.matmul(w,其他
- python 和 pytorch中的矩阵乘法
Da_Shan_
pytorchpythonpython矩阵pytorch
python矩阵有两种形式:array和matrix对象,本篇文章主要介绍np.array()和np.mat()这两种类型矩阵做乘法时的异同这两种数据类型均有三种操作方式:乘号*np.dot()或@np.multiply()np.array()类型a=np.array([[1.,2.],[3.,4.]])b=np.array([[1.,2.],[3.,4.]])#对应位置元素做乘法c_1=a*b[
- tensorboard启动教程
辰
tensorflowtensorboard
importtensorflowastfwithtf.name_scope('graph')asscope:matrix1=tf.constant([[3.,3.]],name='matrix1')#1rowby2columnmatrix2=tf.constant([[2.],[2.]],name='matrix2')#2rowby1columnproduct=tf.matmul(matrix1,
- TensorFlow
小王爱写BUG
classStudent(object):def__init__(self,name,score):self.name=nameself.score=scoreself指的是类实例对象本身(注意:不是类本身)。y=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])cross_entropy=tf.reduce
- TypeError: Input 'b' of 'MatMul' Op has type float32 that does not match type float64 of argument 'a
闪闪发亮的小星星
python机器学习
显示,TypeError:Input‘b’of‘MatMul’Ophastypefloat32thatdoesnotmatchtypefloat64ofargument'a,这是由于两个相乘矩阵类型不匹配,调试一下发现x矩阵为tf.float64,W矩阵为tf.float32,改类型用tf.cast()函数修改前:a=tf.nn.sigmoid(tf.matmul(XX,w1)+b1)y=tf.n
- numpy — 线性代数
_aLIEz
矩阵乘法的dotNumPy提供了一个用于矩阵乘法的dot函数x=np.array([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]])y=np.array([[6.,23.],[-1,7],[8,9]])x.dot(y)#相当于np.dot(x,y)>>>array([[28.,64.],[67.,181.]])#.(点)表示将整数化为浮点数numpy.linalg中有一组标准的矩阵分解运算以及诸如求
- Python应用-矩阵乘法-特征提取
一只天蝎
编程语言---Pythonpython矩阵开发语言
目录常规运算应用场景:特征提取特征矩阵权重矩阵举例说明代码展示常规运算importnumpyasnpmatrix1=np.array([[1,2],[3,4]])matrix2=np.array([[5,6],[7,8]])result=np.dot(matrix1,matrix2)print(result)输出结果:[[1922][4350]]应用场景:特征提取在机器学习中,矩阵乘法被广泛应用于
- tensorflow 常见方法总结
会发paper的学渣
tensorflowpython机器学习
矩阵相乘:tf.matmul(x,y)矩阵相乘:A的shape为(2,3),B的shape为(3,4),则结果shape为(2,4)矩阵和矩阵元素的操作:矩阵元素相加:tf.math.add(x,y)等价于x+y矩阵相减:tf.math.subtract(x,y)等价于x-y矩阵元素相乘:tf.math.multiply(x,y)等价于:x*y矩阵元素相除:tf.math.devide(x,y)等
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
-------------------
- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置