- PyTorch学习笔记之基础函数篇(四)
熊猫Devin
深度学习之PyTorchpytorch学习笔记
文章目录2.8torch.logspace函数讲解2.9torch.ones函数2.10torch.rand函数2.11torch.randn函数2.12torch.zeros函数2.8torch.logspace函数讲解torch.logspace函数在PyTorch中用于生成一个在对数尺度上均匀分布的张量(tensor)。这意味着张量中的元素是按照对数间隔排列的,而不是线性间隔。这对于创建在数
- 【matlab】matlab随机函数-rand
刘小适
matlabmatlab
matlab中rand相关的随机函数包括rand(),randn(),randi()等。相关用法如下:1,rand(m,n)含义:生成0-1间均匀分布的随机矩阵(m行,n列),如果m=n,则可简写为rand(m)>>rand(1)ans=0.8147------------>>rand(2,2)ans=0.90580.91340.12700.6324------------>>rand(3)ans
- Numpy数组1 -- 创建数组
Jizhi_Zhang
机器学习前置知识numpy
目录一、优势二、创建数组--np模块1、引用numpy2、对一些函数进行说明array:注:多维数组arange:修改形状不改变值reshape:构建相同数字的数组三、生成随机数组--random模块1、引用2、randn:3、四舍五入一、优势由于python进行矩阵计算时,需要先循环遍历后再进行计算。而numpy可以直接计算,因此,计算数量越大,矩阵规模越大,越节省时间。二、创建数组--np模块
- matlab正态分布拟合数据画图
红老鼠
matlab
1clearclccloseall%生成风速数据wind_speed_data=randn(1000,1)*5+10;%生成均值为10,标准差为5的正态分布数据%计算概率分布直方图hist_bins=linspace(min(wind_speed_data),max(wind_speed_data),20);hist_values=hist(wind_speed_data,hist_bins)/n
- 处理一下异常值
红老鼠
matlab
clearclccloseall%生成风速时程time_length=5*60;%5分钟,单位:秒sampling_rate=15;%采样频率,单位:Hztotal_samples=time_length*sampling_rate;%总采样点数%生成随机风速数据wind_speed=randn(1,total_samples);wind_speed(100)=6;wind_speed(300)=
- pickle压缩文件
skywalk8163
项目实践python
写了一个测试文件,使用不同的pickle压缩协议,发现gzip+3时最小,3次之,2时最大。测试代码如下:importpickle,gzipimportnumpyasnpx=np.random.randn(16,224,224,)#print(x)#定义一个对象data={'name':'Alice','age':30,'cities_visited':['NewYork','Paris','To
- 【python数据分析基础】—dataframe中index的相关操作(添加、修改index的列名、修改index索引值等)
sodaloveer
python数据分析基础知识python数据分析pandas
文章目录前言一、添加、修改index的列名二、修改index索引值前言本文主要讲dataframe结构中index的相关操作,index相当于是数据表的行。一、添加、修改index的列名新建一个dataframe表,我们可以自定义index的值,如下:importpandasaspdimportnumpyasnpframe=pd.DataFrame(np.random.randn(3,3),ind
- DNN算法的实现
qq_51497433
dnn算法深度学习
数据准备%假设你有一个包含特征的训练数据X,以及相应的标签y%这里只是一个示例,你需要根据你的数据准备实际的训练数据X=randn(100,10);%100个样本,每个样本10个特征y=randi([0,1],100,1);%100个样本的二分类标签%将数据分成训练集和测试集[trainInd,valInd,testInd]=dividerand(size(X,1),0.6,0.2,0.2);X_
- 如何在 Matlab 中生成正态分布的整数矩阵
数学
生成正态分布的整数矩阵在Matlab中可以通过几种方法实现。方法介绍在Matlab中,正态分布通常通过normrnd或randn函数生成,随后可以通过四舍五入或其他方法转换成整数。这里,我们将重点介绍几种方法来生成满足特定正态分布参数的整数矩阵。使用randn函数randn函数生成均值为0,标准差为1的正态分布随机数。要生成满足其他均值和标准差的正态分布,可以按照以下步骤操作:生成标准正态分布随机
- pytorch常用激活函数笔记
守护安静星空
pytorch笔记人工智能
1.relu函数:公式:深层网络内部激活函数常用这个importmatplotlib.pyplotaspltdefrelu_fun(x):ifx>=0:returnxelse:return0x=np.random.randn(10)y=np.arange(10)plt.plot(y,x)fori,tinenumerate(x):x[i]=relu_fun(t)plt.plot(y,x)2.sigm
- pytorch 张量tensor和图片相互转化
试不出的分离点
pytorch深度学习pytorchpython深度学习
主要利用transforms第三方库来进行转换importtorchfromtorchvisionimporttransforms张量tensor转换为图片toPIL=transforms.ToPILImage()#这个函数可以将张量转为PIL图片,由小数转为0-255之间的像素值img=torch.randn(3,128,64)#随机生成一个张量tensorimg_PIL=toPIL(img)#
- MATLAB实现古比雪夫滤波(附完整代码)
MATLAB代码顾问
matlab开发语言
1.MATLAB实现古比雪夫滤波器clc;closeall;clearall;warningoff;%清除变量rand('seed',500);randn('seed',300);formatlongg;%创建一个简单的正弦波信号fs=1000;%采样频率t=0:1/fs:1-1/fs;%时间向量x=sin(2*pi*100*t)+sin(2*pi*200*t);%输入信号%设计古比雪夫I型滤波器
- pytorch张量的索引和切片操作
CrystalheartLi
pytorchpytorch
直接上代码importtorcha=torch.randn(2,3,4)#构建维度为2×3x4的张量print(a)print(a[1,2,3])#取张量在0维的第一1号、1维的第2号、2维3号的元素(注意编号是从0开始)print(a[:,1:-1,1:3])#仅仅一个冒号表示取所有的,-1表示最后一个元素a[1,2,3]=-5#直接更改索引和切片会更改原始量的值print(a)print(a>
- pytorch——索引和切片
独孤醉人
深度学习笔记深度学习python
用:索引和原生python没有什么区别,在这里就不写了index_selecta=torch.randn(4,3,28,28)print(a.index_select(0,torch.IntTensor([0,2])).shape)index_select方法第一个参数表示在哪一维度上操作,第二个参数表示要找这一个维度上的范围,第二个参数必须是一个张量,不能是list用…索引a=torch.ran
- numpy中设置小数位数的方法
Linda926
Python编程语言
第一种方法:使用set_printpoints()函数importnumpyasnp#导入库data=np.random.randn(5)#生成5个随机数,小数位数默认为8位print(data)Out[2]:array([-0.89613479,-0.17105415,-0.4228491,1.30445579,0.16330674])np.set_printoptions(precision=
- 深度学习(14)--x.view()详解
GodFishhh
深度学习深度学习人工智能
在torch中,常用view()函数来改变tensor的形状查询官方文档:torch.Tensor.view—PyTorch2.2documentationhttps://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.view.html#torch.Tensor.view示例1.创建一个4x4的二维数组进行测试x=torch.randn(4,4)pr
- (2)基础
顽皮的石头7788121
1、张量(Tensor),即多维矩阵a=torch.Tensor([[2,3],[4,5],[6,7]])b=torch.zeros((3,3));c=torch.randn((3,2));正态分布随机初始化2、变量(Variable)变量与张量相比,具有自动求导功能。因为其属于torch.autograd.Varlable包。包含三个部分:data(数据)、grad(梯度)、grad_fn(操作
- python pandas 自用
qq_39239990
pythonpandas开发语言
列1列2列3列4importpandasaspds=pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])pd.DataFrame({'A':[1,2,3]})dates=pd.date_range("20130101",periods=6)df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list("ABCD"))df2=pd.
- Python学习笔记--Pytorch-数据类型
花季秃头少女
python入门笔记pythonpytorch学习
张量数据类型数据类型Dim1的标量Dim是size的长度,size\shape是tensor的形状,tensor指的是矩阵中具体的数值a.numel().numel()返回tensor的内存大小a.dim()返回长度importtorcha=torch.randn(2,3)a.type()type(a)##合法化检验isinstance(a,torch.FloatTensor)##在CPU上部署,
- pandas学习笔记(一)
坝坝头伯爵
学习python机器学习
基本数据结构1.Series对于一个Series,其中最常用的属性为值(values)、索引(index)、名字(name),类型(dtype)s=pd.Series(np.random.randn(5),index=['a','b','c','d','e'],name='这是一个Series',dtype='float64')sa-0.152799b-1.208334c0.668842d1.54
- RNN实战具体跑的代码
conch0329
rnn人工智能深度学习
一、首先先上代码:这个是接pytorchAPI的调用代码importtorchimporttorch.nnasnnbs,T=2,3#批次大小,输入序列长度input_size,hidden_size=2,3#输入特征大小,隐含层特征大小input=torch.randn(bs,T,input_size)h_prev=torch.zeros(bs,hidden_size)#初始隐含状态#step1:
- Pandas库介绍--DataFrame数据筛选
viean
1.数据准备importnumpyasnpimportpandasaspddates=pd.date_range('20140729',periods=6)df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD'))df2.筛选D列大于0的行df[df.D>0]扩展,&用作且,如下例所示df[(df.D>0)&(df.
- pandas_learning
伽利略の助教
python
1,普通操作importrandomimportnumpyasnpimportpandasimportpandasaspdimportseaborn#u=pd.DataFrame(np.random.randn(3,4),columns=list('abcd'),index=list('123'))#print(u)t=pd.Series([-1,-1,-1,2,3,1,4,-4,4,4])t_u
- pytorch创建tensor
wyw0000
机器学习pytorch人工智能python
目录1.从numpy创建2.从list创建3.创建未初始化tensor4.设置默认tensor创建类型5.rand/rand_like,randint6.randn生成正态分布随机数7.full8.arange/range9.linspace/logspace10.Ones/zeros/eye11.randperm1.从numpy创建2.从list创建3.创建未初始化tensorTorch.emp
- 2024美国大学生数学建模竞赛美赛E题matlab代码解析
DS数模
数学建模数学建模matlab开发语言2024美赛美赛美国大学生数学建模竞赛美国大学生数学建模
2024美赛E题SustainabilityofPropertyInsurance(财产保险的可持续性)因为一些不可抗力,下面仅展示部分代码(很少部分部分)和部分分析过程,其余代码看文末ARIMA模型:%生成模拟数据rng(0);%设置随机数生成器种子n=100;%数据点数量data=cumsum(randn(n,1));%生成随机累积和数据模拟天气事件频率或强度%%%这里替换为真实的气象数据%分
- pytorch-动手学深度学习
比三毛多一根头发
pytorch学习人工智能
目录2.预备知识2.1数据操作torch.arange()x.shapex.numel()x.reshape(m,n)torch.zeros((2,3,4))torch.ones((2,3,4))torch.randn(3,4)torch.tensor([[2,1,4,3],[1,2,3,4],[4,3,2,1]])x+y,x-y,x*y,x/y,x**y,x==ytorch.exp(x)torc
- MATLAB绘制电磁场
MATLAB代码顾问
matlab算法
MATLAB绘制电磁场举例:clc;closeall;clearall;warningoff;%清除变量rand('seed',100);randn('seed',100);formatlongg;m=12fork=1:mforj=1:mifk==1V(j,k)=1;elseif((j==1)|(j==m)|(k==m))V(j,k)=0;elseV(j,k)=0.5;endendendcha=0
- CV&NLP基础1之Numpy学习
Waldocsdn
CV&NLP学习#———基础入门系列numpy
文章目录Numpy数组处理库导入numpy库并取别名为np查看numpy库里提供了哪些东西补充说明jupyer的一个功能使用numpy的随机函数随机产生数组numpy.random.rand()numpy.random.randn()——重要numpy.random.randint()生成[0,1)之间的浮点数numpy.random.choice()numpy.random.seed()nump
- 5mini-batch(手动实现)
Rooooooooong
1源码涉及知识点numpy.random.permutation将一个向量的顺序随机打乱。类似sklearn.model_selection.train_test_split**栗子importnumpyasnpimportmatha=np.random.randn(3,3)print(a)b=list(np.random.permutation(3))a_shuffled=a[b]2源码干货X,
- PyTorch学习笔记1
zt_d918
训练过程importtorch#batch_size,input_dimension,hidden_dimension,output_dimensionN,D_in,H,D_out=64,1000,100,10#模拟一个训练集x=torch.randn(N,D_in)y=torch.randn(N,D_out)#模型定义有多种方式,这里不提model#loss函数定义loss_fn=torch.n
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
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
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比