张量分解浅谈第4页

将混合专家（Mixture of Experts, MoE）路由机制引入时序预测方向的思路的拆解和优化建议

from=from_copylink现有方法与MoE的对比分析传统分解方法（如季节-趋势分解

放空儿·2025-02-23 22:00

F.interpolate函数

F.interpolate是PyTorch中用于对张量（通常是图像数据）进行插值操作的函数，常用于调整张量的大小，例如改变图像的分辨率。它支持多种插值方法，包括最近邻插值、双线性插值和三次插值等。

dringlestry·2025-02-23 21:20

浅谈Spring的事件驱动机制

浅谈Spring的事件驱动机制前言：每次去翻源码都是出于项目需要，越发觉得自己的主动性比较弱，但偶尔被逼着把源码翻一遍，也着实能收获不少。

anm10387·2025-02-23 14:58

快速排序（Quick Sort）

1、快速排序的核心是分治思想:分治思想（DivideandConquer）是一种通过分解问题、解决子问题、合并结果来解决复杂问题的策略。

闯闯爱学习·2025-02-23 10:29

线代[8]｜北大丘维声教授《怎样学习线性代数？》（红色字体为博主注释）

该篇文章为大学工科专业线性代数课程脉络的梳理性质文章，仅仅到“二次型”为止与考研大纲相同，并未涉及“哈密顿—凯莱定理、奇异值分解（SVD）、广

汉密士20240101·2025-02-23 09:55

短时傅里叶变换（STFT）与逆变换（ISTFT）

引言短时傅里叶变换（Short-TimeFourierTransform,STFT）是一种将信号分解为时间和频率成分的技术，广泛应用于音频处理、语音分析和音乐信息检索等领域。

niuguangshuo·2025-02-23 09:22

【深度学习】矩阵的理解与应用

本质：矩阵是二维的张量矩阵的

大数据追光猿·2025-02-23 00:47

动态规划（Dynamic Programming）详解

详解目录动态规划简介动态规划核心思想动态规划问题的基本要素动态规划应用步骤经典动态规划问题解析动态规划优化技巧实际应用案例动态规划的优缺点总结与学习资源1.动态规划简介动态规划（DynamicProgramming,DP）是一种解决复杂问题的算法设计范式，通过将原问题分解为相对简单的子问题

程序猿000001号·2025-02-23 00:44

解读matlab之小波库函数,解读matlab之小波库函数

图14wavedec函数中的核心函数为dwt函数，作多少尺度的分解就调用几次dwt函数。4waverec函数waverec函数是多尺度一维离散小波重构函数。

weixin_39735509·2025-02-22 23:08

浅谈XDR---扩展检测与响应(Extended Detection and Response)

金州饿霸·2025-02-22 18:52

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

以下是TensorFlow的基本概念和使用场景：张量（Tensor）：在TensorFlow中，数据以张量的形式表示，可以理解为多维数组。

AC使者·2025-02-22 10:57

Python应用算法之动态规划理解和实践

动态规划（DynamicProgramming）是一种通过将复杂问题分解为子问题来解决优化问题的算法思想。它适用于具有“最优子结构”和“重叠子问题”性质的问题。

大数据追光猿·2025-02-22 10:53

【数据库】关系数据理论习题及解析

老坛酸菜吃鸭子·2025-02-22 08:01

领航-跟随型编队（六）避障问题综述

本文在总结现有文献的基础上，将编队避障问题主要分解为在以下几个方面[7-10]：（1）避障规划与避碰协调问题。即在实现单个移动机器人路径规划问题的基础上，如何建立一个控制模型并以某种运动规则实现个

丑萌硬件媛·2025-02-22 03:47

【算法通关村 Day7】递归与二叉树遍历

它通常用于将一个问题分解为更小的子问题，通过重复调用相同的方法来解决这些子问题，直到达到基准情况（终止条件）。

Ava_J·2025-02-21 17:49

Conda命令用法

Conda命令用法整体结构各部分解释①conda-script.py②[-h]显示帮助信息③[-v]详细输出模式④[--no-plugins]禁用插件⑤[-V]显示版本信息⑥COMMAND...命令常用命令示例环境管理创建环境激活环境退出环境查看环境复制环境删除环境包管理安装包更新包卸载包查看包

OpenSeek·2025-02-21 14:59

浅谈vue常用的状态管理库vuex、pinia

Vuex和Pinia都是Vue.js应用程序中的状态管理库,虽然两种状态管理库的vue2，vue3都兼容，但是更推荐vue2（vuex），vue3（pinia）VuexVuex是Vue.js官方提供的状态管理库，它借鉴了Flux和Redux的设计思想，将应用的状态（state）集中管理于单个全局状态树中。核心概念State：存储应用程序的状态Getters：允许在Vuexstore中定义计算属性，

超绝前端乱学小白·2025-02-20 20:14

前后端分离跨域问题解决方案

前后端分离跨域问题解决方案现在的web开发中经常会用到前后分离技术，前后端分解技术，都会涉及到跨域问题。

慕容屠苏·2025-02-20 19:02

动态规划之背包问题全解

概述———动态规划提出人：理查德·贝尔曼本质：一张表格处理方法内容：把原问题分解为若干子问题，自底向上先求解最小子问题，把结果储存在表格中，求解大的子问题时直接从表格中查询小的子问题的解，以避免重复计算

学会了，不，学废了·2025-02-20 17:46

AI 大模型：Intelligent Agent—— 开启智能新纪元

在基于LLM的智能体中，LLM的充当着智能体的“大脑”的角色，同时还有3个关键部分：规划（Planning）:智能体会把大型任务分解为子任务，并规划执行任务的流

AI-入门·2025-02-20 16:36

动态规划之背包问题

动态规划是一个重要的算法范式，它将一个问题分解为一系列更小的子问题，并通过存储子问题的解来避免重复计算，从而大幅提升时间效率。

于冬恋·2025-02-20 16:04

腿足机器人之五- 粒子滤波

直方图方法将状态空间分解成有限多个区域，并用直方图表示后验概率。直方图为每个区域分配一个单独的累积概率；可以将其视为对连续密度函数的逐段常数近似。第二种技术通过有限多个样本来表示后验概率。

shichaog·2025-02-20 04:26

层次分析法（AHP, Analytic Hierarchy Process）

它通过将问题结构化，将决策目标分解为多个层次，并对不同的决策因素进行比较，进而得出各因素的相对重要性，并帮助决策者做出合理的决策。

时代的狂·2025-02-20 04:52

《机器学习数学基础》补充资料：四元数、点积和叉积

《机器学习数学基础》第1章1.4节介绍了内积、点积的有关概念，特别辨析了内积空间、欧几里得空间；第4章4.1.1节介绍了叉积的有关概念；4.1.2节介绍了张量积（也称外积）的概念。

CS创新实验室·2025-02-19 23:36

动态规划算法套路解析

动态规划概述动态规划是一种用于解决最优化问题的算法技术，它通过将复杂的问题分解为更简单的子问题，并利用这些子问题的解来构建原始问题的解。动态规划特别适用于那些拥有最优子结构和重叠子问题特性的问题。

xl.liu·2025-02-19 21:21

deepseek从入门到精通（1）

2.适当分解复杂任务，降低AI认知负荷。3.引入引导性问题，提升生成内容的深度。4.控制提示语长度，确保生成的准确性。5.灵活运用开

低空新兵·2025-02-19 14:22

机器学习:支持向量机

通常的SVM用于二元分类问题,对于多元分类问题可将其分解为多个二元分类问题,在进行分类。2.最优分类边界什么才是最优分类边界?什么条

小源学AI·2025-02-19 13:18

了解 AI 工作流

工作流就像一条流水线，把复杂的任务分解为多个简单的步骤，每个步骤都有明确的目标和流程。示例：包子铺的工作流包子铺的工作流是标准化、重复性的过程，能很好地展示工作流的特点：准备原料：采购和准备食材。

Zero_Memoy·2025-02-19 13:11

浅谈IP地址和网络安全

今天学了一下关于IP地址的一些东西，发现IP地址虽然只有简简单单的几串数字组合而成，然而实际上却有很深的玄机。本人也想成为一名网络安全的小白，然后我发奋看视频，看书，也渐渐了解了网络安全这一大框，大多的网络安全渗透的原理也略知一二。网络安全sql注入比如sql注入，利用精心构造出来的sql语句，从而获取到你想要的数据库信息，我们一般可以使用一些漏洞扫描工具或者sql注入脚本比如sqlmap进行快速

luck安·2025-02-19 12:08

浅谈十大源码交易平台，找源码不走弯路

大家好啊，作为一名经历了无数代码风风雨雨的资深老码农，今天我就来跟你们聊聊十大源码交易平台。这可是我多年经验的结晶，希望你们能从中找到自己需要的宝贝。七爪网：七爪网，这名字很生动。七爪网提供各种类型的源码，包括游戏源码、分销商城源码、小程序源码等等，简直是码农的百宝箱。不管你是初学者还是经验丰富的老鸟，总能在这里找到适合的资源。而且，七爪网还提供详细的使用教程和技术支持，真是想得太周到了。86资源

17源码网·2025-02-19 07:29

线性代数导引：张量与张量空间

线性代数，张量，张量空间，深度学习，机器学习，人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域，深度学习和机器学习算法的蓬勃发展，使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。

AI大模型应用之禅·2025-02-18 09:15

eniops库中pack函数使用方法

举个例子importtorchimporteinops#创建输入张量x=torch.randn(1,6,1,2)#形状(1,6,1,2)#使用pack打包，注意输入必须是数组，所以这里要加一个[]flatten

安安爸Chris·2025-02-18 07:22

【pytorch】norm的使用

torch.norm[deprecated]在torch.norm中，通过参数p来定制order主要有如下几类L1norm计算张量中所有数值之和L2norm计算张量中所有数值的平方和开根Frobeniusnorm

安安爸Chris·2025-02-18 07:52

量子计算机可以破解比特币吗

需要从以下几个方面深入理解：1.Shor算法与离散对数问题Shor算法是由数学家彼得·肖（PeterShor）在1994年提出的一种量子算法，它可以在多项式时间内解决两类经典计算机难以处理的问题：整数分解问题

weixin_49526058·2025-02-18 02:27

Leetcode952. 按公因数计算最大组件大小

解题思路我的思路是对nums数组中的每一个数进行质因数分解，那么对于每一个因数可以维护一个并查集，对于一个数字将其质因数分解后的所有因子可以看作是一个连通集合。这样在线维护并查集大小即可。

hhhcbw·2025-02-17 14:21

matlab 延迟算子,时间序列分析-----2---时间序列预处理

2、统计时序分析(1)频域分析方法原理：假设任何一种无趋势的时间序列都可以分解成若干不同频率的周期波动发展过程：1)早期的频

这块必被安排·2025-02-17 12:42

深入理解TensorFlow中的形状处理函数

摘要在深度学习模型的构建过程中，张量（Tensor）的形状管理是一项至关重要的任务。特别是在使用TensorFlow等框架时，确保张量的形状符合预期是保证模型正确运行的基础。

SEVEN-YEARS·2025-02-17 12:08

如何构建高效的 Vue 3 前端项目结构

在这篇文章中，我将分解Vue3项目的最优文件结

东锋1.3·2025-02-17 11:57

MySQL的集群配置和读写分离配置

MySQL重点概念介绍分布式集群方案主从节点复制分库分表mycat读写分离参数配置MySQL主节点MySQL从节点实例讲演分布式部署性能演示独立mysql对比主从复制+读写分离参考资料：浅谈mysql集群浅谈

lqg_zone·2025-02-17 08:29

浅谈幂等设计

浅谈幂等设计最近笔者在做一个幂等方面的需求，把开发过程中的一些心得，分享给大家，主要是围绕着幂等的一些理念的辩证与思考，如有错误请指正！

崩溃的章鱼哥·2025-02-17 04:30

面向服务架构（SOA）详细介绍

面向服务架构（SOA）详细介绍1.概述面向服务架构（Service-OrientedArchitecture，SOA）是一种软件设计模式，通过将应用程序功能分解为可重用的服务来构建系统。

huaqianzkh·2025-02-16 23:27

基于 LLM 的智能运维 Agent 系统设计与实现

一、运维Agent架构设计在设计智能运维Agent系统时，我们采用了模块化和事件驱动的架构思想，将复杂的运维场景分解为多个独立的能力域，并通过消息总线实现各组件的

LLM教程·2025-02-16 22:51

差分解方程

差分解方程差分法在数值求解偏微分方程（PDEs）和常微分方程（ODEs）时，可以分为隐式格式和显式格式。

やっはろ·2025-02-16 21:46

简化版奇异值分解（SVD）方法详解

简化版奇异值分解（SVD）方法详解奇异值分解（SVD）是一个强大的矩阵分解工具，广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。

DuHz·2025-02-16 21:36

CAMEL: 一个高度抽象的框架，依赖底层实现来完成任务

通过将系统分解为多个模块化、可组合的执行层，CAMEL能够提供灵活的结构，方便开发者根据需求进行配置和扩展。尽管框架本身提供了强大的抽象层，但它在实际运行时依赖于一些底层实现来处理具体的任务和计算

gs80140·2025-02-16 18:46

高可用（HA）架构

http://aokunsang.iteye.com/blog/2053719浅谈web应用的负载均衡、集群、高可用(HA)解决方案http://zhuanlan.51cto.com/art/201612

weixin_34344403·2025-02-16 17:41

Spring Boot中使用RabbitMQ(2)

MessageBroker与AMQP简介MessageBroker是一种消息验证、传输、路由的架构模式，其设计目标主要应用于下面这些场景：消息路由到一个或多个目的地消息转化为其他的表现方式执行消息的聚集、消息的分解

D1561691·2025-02-16 16:34

第2节下：线性表示代码带写【带注释】

importtorchimportmatplotlib.pyplotasplt#画图用的importrandom#随机#生成数据，w表示权重，是一维向量（张量），b表示偏置值，是一个标量defcreate_data

人间普通饼饼·2025-02-16 04:37

代码随想录 Day 32 |【第八章贪心算法 part 01】理论基础、455.分发饼干、376. 摆动序列、53. 最大子序和

2.贪心的解题步骤将问题分解为若干个子问题找出适合的贪心策略求解每一个子问题的最优解将局部最优解堆叠成全局最优解二、455.分发饼干代码随想录1.解题思路尽量用最大的饼干去满足胃口大的孩子。

Accept17·2025-02-16 00:33

大模型转换为 GGUF

GGML是专门为了机器学习设计的张量库，最早可以追溯到2022/10。其目的是为了有一个单文件共享的格式，并且易于在不同架构的GPU和CPU上进行推理。

奔跑中的小象·2025-02-15 22:48

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