标量is_scalar 第31页

使用脚本编写 Vim 编辑器，第 3 部分: 内置列表

到目前为止，我们在本系列中仅讨论了Vimscript的标量数据类型（字符串、数字和布尔值）和用于储存它们的标量变量。

GarfieldEr007·2023-01-14 14:32

Pytorch基础：Torch.mul、Torch.mm与Torch.matmul的异同

基础：Torch.mul、Torch.mm与Torch.matmul的异同Torch.multorch.mul(input,other,***,out=None)→Tensor将输入的每个元素与另一个标量相乘

名字填充中·2023-01-14 13:39

Pytorch入门 - Day3

文章目录张量的广播和科学运算1.张量的广播(broadcast)特性相同形状张量的计算不同形状的张量计算标量和任意形状的张量相同维度,不同形状的张量之间计算不同维度的张量计算过程中的广播2.逐点运算(PointwiseOps

HHVic·2023-01-14 10:03

机器学习中的数学基础 DAY 2

目录向量、矩阵、张量向量与矩阵运算矩阵的逆与伪逆行列式性质矩阵分解向量、矩阵、张量张量（英语：Tensor）是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数，这些线性关系的基本例子有内积

Heiko_Lee·2023-01-14 10:28

规范场论初步

变换群是阿贝尔群的情况在标量场的规范变换ϕ(θ)=e−iqθϕ0,ϕˉ(θ)=eiqθϕˉ0\phi(\theta)=\mathrme^{-iq\theta}\phi_0,~\bar\phi(\theta

qtxzh·2023-01-13 21:43

numpy的广播（Broadcasting）与向量化编程（Vectorization）

文章目录什么是向量化编程为什么要使用向量化编程：以矩阵乘法为例numpy的广播机制（Broadcasting）例1：element-wise运算（非Broadcasting）例2：ndarray与标量的运算

拜阳·2023-01-13 21:35

数学建模02-TOPSIS法

基本过程为：将原始数据矩阵统一指标类型（一般正向化处理）得到正向化的矩阵；再对正向化的矩阵进行标准化处理以消除各指标量纲的影响；并找到有限方案中的最优方案和最劣方案；然后分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案间的距离

今天想吃火锅明天想喝奶茶·2023-01-13 18:07

np.linspace（）函数的使用

np.linspace(start,stop,num,endpoint,retstep,dtype)star和stop为起始和终止位置，均为标量num为包括start和stop的间隔点总数，默认为50endpoint

Vip__Miracle·2023-01-13 15:02

自学Python问题记录3：only size-1 arrays can be converted to Python scalars

报错情况onlysize-1arrayscanbeconvertedtoPythonscalars/仅一维数据可以转换为Python标量原因及解决方法ax.bar(theta,df,width=width

不听话就把你关到小黑屋·2023-01-13 15:22

卡尔曼滤波应用

Axk−1+Buk−1+ωk−1zk=Hxk+νk这样就得到了状态方程和观测方程的表达式其中xk是状态向量，A是转移矩阵，B是输入转换为状态的矩阵，uk是系统输入，ωk是系统噪声zk是测量值（不一定为标量

Eloik·2023-01-13 10:43

tensorboard可视化

tensorboard可视化Tensorboard导入与可视化图片模型网络结构的可视化标量数据的可视化Tensorboard导入与可视化图片以手写数字分类mnist数据集为例：下载mnist数据集，构造

呀比小饼干·2023-01-13 09:18

pytorch中backward()函数详解

在最开始使用Pytorch时，关于反向传播函数，有时会报错，简单的说，如果你的Y值是个标量，那么直接使用:y.backward()就可以了，但是如果你的Y是个向量或矩阵，那么就不一样:y.backward

奥特曼熬夜不sleep·2023-01-13 09:47

矩阵对矩阵求导，标量对矩阵求导，链式法则

n,Xa∗bdZdX=dZdY∗dYdX\frac{dZ}{dX}=\frac{dZ}{dY}*\frac{dY}{dX}dXdZ=dYdZ∗dXdY是错误的写法，因为维度不一致:dZdX或dZdY是标量对矩阵求导

防搞活机·2023-01-12 21:03

深度学习一般工作流程

注意确保数据集特征丰富程度足以作出预测二、定义模型预测性能指标平衡分类问题常用精度、接受者操作特征曲线下面积；不平衡分类问题常用精度和召回率；标量回归常用平均绝对误差（MAE）等等。

Anli未末·2023-01-12 14:20

C++版NumPy-Eigen库快速入门

Eigen库的使用零、前言一、Eigen矩阵类1、矩阵类模板参数2、向量3、特值动态4、矩阵和向量的初始化5、矩阵和向量的存取6、逗号初始化7、调整大小二、矩阵和向量算法1、加减2、标量乘法和除法3、转置

ISmileLi·2023-01-12 12:26

使用标量衍射理论和菲涅耳和弗劳恩霍夫衍射的衍射对波动光学进行建模（Matlab代码实现）

包括使用标量衍射理论和菲涅耳和弗劳恩霍夫衍射的衍射。

我爱Matlab编程·2023-01-12 12:01

刘二大人——反向传播

非线性函数，防止全连接层转化为一个线性公式反向传播计算权重加偏置量计算权重Pytorch中用tensor来保存数据，可以是标量，向量，更高维的数据Data保存权重W，Grad用来保存损失对权重的倒数计算梯度

qq_54282734·2023-01-12 11:49

动手学机器学习-李沐（6）

一、感知机输入x(向量)，权重w(向量),偏移b(标量)（感知机的实质是一个二分类的问题，0或1）2、训练感知机3、收敛定理4、感知机存在的问题（1）不能拟合xor问题，只能产生线性的分割面二、多层感知机

Everyyang·2023-01-12 11:49

动手学深度学习-李沐（2）

1、范数的概念2、对称与反对称Aij=Aji(对称)Aij=-Aji(反对称)3、正定4、正交矩阵5、特征向量不被矩阵改变方向的向量6、标量标量由只有一个元素的张量表示x=torch.tensor([3.0

Everyyang·2023-01-12 11:18

动手学机器学习-李沐（4）

1、线性回归2、线性模型输入：给定n维输入，乘以n维权重和一个标量偏差输出：加权和3、开始神经网络4、补充：平方损失：5、总结：显示解：显示解就是可以用数学方法算出来的表达式解6、对没有显示解的时候就要运用梯度下降的算法不断更新

Everyyang·2023-01-12 11:18

动手学深度学习-李沐（3）

1、标量的导数2、对于不可导的情况，例如：y=|x|3、将导数拓展到向量标量求导是标量向量求导是向量4、补：上面是向量下面是标量，维度不变上面是标量下面是向量，维度变化（标量是一个值，向量是一串值）5、

Everyyang·2023-01-12 11:48

yaml加配置文件后起不来_YAML 教程&使用指南一文就够了

YAML的语法和其他高级语言类似，并且可以简单表达清单、散列表，标量等数据形态。它使用空白符号缩进和大量依赖外观的特色，特别适合用来表达或编辑数据结构、各种配

weixin_40001924·2023-01-12 10:31

【Pytorch】Tensorboard的使用 - 学习笔记

依旧来自大佬的视频教程，该笔记仅作文字记录首先惯例展示一下页面1-安装Tensorboardpipinstalltensorboard耐心等待ing2-Tensorboard使用2.1-显示一个函数(标量

Lucy@IshtarXu·2023-01-12 08:18

4. PyTorch中的数据类型—张量

本文中所有代码的前提是调用PyTorch包importtorch1.张量的理解标量：0维张量；向量：1维张量；矩阵：2维张量。扩展至高维数据，统称为张量。

Austin6035·2023-01-12 08:17

线性回归(多重特征)

VectorCreation1.2.2向量的操作OperationsonVectors1.2.2.1如何索引Indexing1.2.2.2切片Slicing1.2.2.3对整个向量操作1.2.2.4向量之间操作1.2.2.5标量与向量的操作

helloluozhi·2023-01-12 01:05

Halcon木板纹理识别

*功能是：通过木板纹理识别树种*过程是：特征提取：纹理区+图片（灰度共生矩阵的标量4、边缘灰度直方图1）组成的特征向量；用于训练多层感知机；最后用于识别木板*ImageAcquisition01:CodegeneratedbyImageAcquisition01list_files

AII派森·2023-01-11 23:42

统计信号处理中的似然函数与最大似然估计

假设条件1、参数为标量形式，θθθ2、加性模型（x[n]=s[n;θ]+w[n],n=0,1,…N−1x[n]=s[n;θ]+w[n],n=0,1,…N-1x[n]=s[n;θ]+w[n],n=0,1,

泛二己·2023-01-11 15:52

PyTorch|Tensor的创建

最原始的数量就是标量，因为其只有“数量”而没有变化方向，如数字“1”。若将标量沿着某个方向进行数据扩展，就会得到一个1维数组，也称为1维张量（通俗理解是沿着某个方向“扩张”）。若在1

木千之·2023-01-11 15:50

老子今晚不加班·2023-01-11 12:12

02.5 自动微分

文章目录2.5自动微分2.5.1.一个简单的例子2.5.2.非标量变量的反向传播2.5.3.分离计算2.5.4.Python控制流的梯度计算2.5.5.小结2.5自动微分深度学习框架通过自动计算导数，即自动微分

nsq1101·2023-01-11 12:35

Pytorch中对标量及张量求导

Pytorch中对标量及张量求导1.标量对标量求导注意：在机器学习中一般x的导数是多少，如x.grad()指的是函数在变量x处的导数。

Marlowee·2023-01-11 11:34

pytorch求导总结（torch.autograd)

经常要用到输出值对输入变量（不是Weights和Biases）求导；例如在训练WGAN-GP时，也会用到网络对输入变量的求导，pytorch中通过Autograd方法进行求导，其求导规则如下：1.1当x为向量，y为一标量时通过

不知名大学僧·2023-01-11 11:30

pytorch autograd计算标量函数二阶导数

计算标量函数：y=x3+sin(x)y=x^3+sin(x)y=x3+sin(x)在x=1,π,5x=1,\pi,5x=1,π,5时的一阶导dydx\frac{dy}{dx}dxdy和二阶导d2ydx2

落叶_小唱·2023-01-11 11:28

在PyTorch中计算导数

理论神经网络的求导和PDE里的求导一个重要的区别是：神经网络里backward是标量对张量求导，并且

JasmineFeng·2023-01-11 11:23

torch学习第一天--tensor创建

标量表示a=torch.tensor(1.2)标量的shape和size都为空向量表示b=torch.tensor([1.0,2.])c=torch.FloatTensor(3,3)foriin[b,c

小瓶盖的猪猪侠·2023-01-11 11:43

torch学习笔记(1)——tensor常见19种创建方式

importtorchimportnumpyasnp'''张量（Tensor）tensor是一个多维数组，他是标量、向量、矩阵的高维拓展，其中，标量是0维张量，向量是1维张量，矩阵是2维张量，RGB图像是

ZRX_GIS·2023-01-11 11:41

Pandas-数据结构-Series（一）：创建Series【①由字典创建；②由一维数组创建；③由标量创建】【Series的属性：index、values、name】

Pandas中一共有三种数据结构，分别为：Series、DataFrame和MultiIndex（老版本中叫Panel）。其中：Series是一维数据结构；DataFrame是二维的表格型数据结构；MultiIndex是三维的数据结构；Series是一个类似于一维数组的数据结构，它能够保存任何类型的数据，比如整数、字符串、浮点数等，主要由一组数据和与之相关的索引两部分构成。创建pd.Series(

u013250861·2023-01-11 09:48

pytorch得到梯度计算结果

借助pytorch可以很方便的计算梯度，但需要明确的是：只有float类型的Tensor才可以只有最后是一个标量才可以求导，就是最后的值只有大小，不能自带方向文章目录逐步计算梯度完整代码参考文章逐步计算梯度首先构造一个

呆萌的代Ma·2023-01-11 06:06

P9 PyTorch 导数,偏微分，梯度

在前面矩阵求导术里面介绍过梯度与微分的关系，通过该映射关系可以得到损失函数的梯度.目录：1导数2微分3梯度4影响局部极小值|鞍点的因素一导数1.1一元函数导数：标量定义：导数

明朝百晓生·2023-01-11 06:03

线性代数的本质

几何上就是一个以原点为起点的箭头，考虑一个向量时，看成一个箭头，考虑多个向量时，看成一个点“向量是空间中的箭头”“向量是有序的数字列表”向量可以是任何东西，只要保证两个向量相加以及数字（标量）和向量相乘是有意义的即可

lucky_wzq·2023-01-11 01:15

Fast Marching算法及其在点云测地线计算中的应用

FastMarching算法能够在没有网格信息的前提下，根据点云局部邻域的关系，利用波动方程计算点云内不同点的时间与距离的均匀变化，得到点云的标量距离场，其结果可以被近似的看作是测地距离计算结果。

程序猿老甘·2023-01-10 22:25

JVM-逃逸分析浅析

逃逸分析并不是直接的优化手段，而是一个代码分析，通过动态分析对象的作用域，为其它优化手段如栈上分配、标量替换和同步消除（也叫同步省略）等提供依据，发生逃逸行为的情况有两种：方法逃逸和线程逃逸。

ALONG20·2023-01-10 19:50

Pytorch学习（十二）pytorch中.data, .item()和.detach的用法

1..data和.item()的用法区别.data返回的还是一个tensor.item()只能对只有一个元素的tensor使用，返回一个标量（具体的数值）2..data和.detach()的用法区别推荐使用

TEn%·2023-01-10 16:22

Global Illumination_SDF Generate & Visualize & Shadow

数学上来说，是定义在空间中的一个标量场，标量值为空间一点到曲面的距离。曲面外的点为正值，曲面上的点为0，曲面内的点为负数。

沉默的舞台剧·2023-01-10 03:03

方向梯度直方图（HOG,Histogram of Gradient）

details/77824975基础知识：梯度（gradient）：http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/7664777（含代码）在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场

菜鸟晟呀·2023-01-09 15:30

动手学深度学习的符号

张量是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数。集合论函数和运算符自然对数:自然对数是以常数e为底数的对数，记作lnN（N>0）,数学中也常见以logx表示自然对数。

Jeremy Li·2023-01-09 08:21

深度学习（花书）数学符号

数学符号数和数组集合和图索引线性代数中的操作微积分概率和信息论函数数据集合分布数和数组符号含义aaa标量（整数或实数）a\boldsymbol{a}a向量A\boldsymbol{\textit{A}}

LinusYxc·2023-01-09 08:17

深度学习中常见的数学符号

本文汇总一下机器学习的常用的数学符号，有点眼花~数字xxx:标量X{X}X：向量xxx：标量x\mathbf{x}x：向量X\mathbf{X}X：矩阵X\mathsf{X}X：张量I\mathbf{I

ousinka·2023-01-09 08:16

点积，内积，哈达玛积的区别

*乘完之后还是矩阵点积点积在数学中，又称数量积（dotproduct;scalarproduct），是指接受在实数R上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。

SaltyFish_Go·2023-01-09 00:47

神经网络入门之预备知识(PyTorch）

0-d——标量1-d——向量2-d——矩阵3-d——RGB图片4-d——一个RGB图片批量5-d——一个视频批量创建数组创建数组需要：性状：例如3X4矩阵每个元素的数据类型：例如32位浮点数每个元素的值

-素心向暖·2023-01-08 11:34

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