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  • Seven---pytorch学习---维度变换2022-08-13 19:32:57

    ## pytorch学习(4) ### 维度变换 - view & reshape - squeeze & unsqueeze - transpose & permute - expand & repeat - contiguous   #### view & reshape > view() 与 reshape() 的区别 - view() 只适用于满足连续性条件的tensor,且不会开辟新的内存空间- reshape() 的返回值既

  • Eight---pytorch学习---广播机制(broadcast)2022-08-13 19:32:20

    pytorch学习(5) 广播机制(broadcast) 矩阵运算往往都是在两个维度相同或者相匹配(前面矩阵的列数等于后一个矩阵的行数)的矩阵之间定义的,广播机制亦是如此。在机器学习的某些算法中会出现两个维度不相同也不匹配的矩阵进行运算,那么这时候就需要广播机制来解决。 broadcast的两个特

  • Redis 定长队列的探索和实践2022-08-08 09:32:02

    vivo 互联网服务器团队 - Wang Zhi 一、业务背景 从技术的角度来说,技术方案的选型都是受限于实际的业务场景,都以解决实际业务场景为目标。 在我们的实际业务场景中,需要以游戏的维度收集和上报行为数据,考虑数据的量级,执行尽最大努力交付且允许数据的部分丢弃。 数据上报支持游戏

  • 数据仓库之日期维度表构建2022-08-07 18:33:58

    导读 大家好,今日立秋,立秋是阳气渐收、阴气渐长,由阳盛逐渐转变为阴盛的转折。我们上一篇文章 数据仓库之维度表 介绍了数据仓库中维度表,本篇文章在此基础上介绍和构建维度表中的日期维度。Kimball 维度建模中的设计原则提到确保每一个事实表都具有关联的日期维度。数据仓库项目中,日

  • 关于shape和axis的使用2022-08-01 09:32:25

    ​ 我自己对shape和axis的理解: shape表示的是维度,表示顺序是从外到内,比如一个Dataframe的形状是(4,5)那么shape[0]=4即Dataframe有4行,shape[1]=5即Dataframe有5列 <<Python数据科学手册>>P53,指出axis指定的是数组将会被折叠的维度,而不是将要返回的维度 如图所示: ​编辑   axis是跨

  • 随笔2022-07-27 01:01:09

    代理模式只能加强现有的功能或方法,而装饰器模式可以增加方法,对类进行增强,桥接,但是装饰器模式只能往两个维度进行拓展,因为一个装饰器它的下层子类全都是一个方面的东西,而桥接模式可以有多个维度进行拓展,因为它是将其他属性聚合到最上层抽象类中

  • matlab改变矩阵的维度2022-07-20 01:01:17

    B = reshape(A,m,n) 将矩阵A的元素返回到一个m×n的矩阵B。如果A中没有m×n个元素则返回一个错误。 B = reshape(A,m,n,p,...) or B =reshape(A,[m n p ...]) 把A中元素进行重塑成m×n×p×…的矩阵,特别地,指定的维数m×n×p×…的积必须与prod(size(A))相同。 B = res

  • 深度学习实践6(RNN)2022-07-18 17:32:03

    import torch batch_size = 1 seq_len = 3 input_size = 4 hidden_size = 2 num_layers = 1 #循环神经网络函数RNN #(输入数据(数据的时间维度x的个数,batch,单个数据的维度),记忆体数据(层数(也即第几层的hidden),hidden的维度),层数) cell = torch.nn.RNN(input_size=input_size, hidden_s

  • python列表每隔一个元素取一个值2022-07-16 20:34:53

    取一个List的部分元素是非常常见的操作,Python提供了切片(Slice)操作符 L[0:3]表示,从索引0开始取值,直到索引3为止,单不包括索引3。即索引0, 1, 2, 正好是3个元素。 如果第一个索引是0, 还可以省略: 也可以从索引1开始,取出2个元素。如L[1:3],则取的是索引为1,2这个两个位置的值。 只用一个

  • 为啥antspy和SimpleITKElastix配准二维的nii.gz图像报错2022-07-16 17:32:06

    最近使用了antspy与SimpleITKElastix工具,发现两种工具在二维的nii.gz格式上报错,错误信息为维度错误 在尝试多次后无果,偶然在做其他事时找到了一丝怪异的地方,不得不说,我他妈有时真聪明 两图如下: 其中,第一副图像的维度是[160,192,1],但他实际只是一张z方向的切片,却保留了三维的信

  • [转]讲清楚这件事的重要性2022-07-15 15:33:12

    如何讲清楚一件事我相信很多人都很困惑也很无助,尤其是在晋升场合,在向上汇报或者是做大范围分享的时候,恨不得找个地缝钻进去。很多时候我们常常是这样安慰自己,我是实干派技术人,不需要那些花里胡哨的东西,我技术过硬比什么都重要。曾经一度我也是这样认为,最后改变我这个想法的是一句

  • numpy.squeeze()函数2022-07-13 15:05:04

    语法:numpy.squeeze(a,axis = None)  1)a表示输入的数组; 2)axis用于指定需要删除的维度,但是指定的维度必须为单维度,否则将会报错; 3)axis的取值可为None 或 int 或 tuple of ints, 可选。若axis为空,则删除所有单维度的条目; 4)返回值:数组 5) 不会修改原数组;作用:从数组的形状中删除单

  • LGP5289口胡2022-07-11 10:05:49

    考虑每个城市的 GF,乘起来就是答案的 GF。 很显然 \(C_0,C_1\) 钦定的只是某个维度的上下界,所以只需要记住一个派系和一个阵营的人数即可。 每个城市要求相同阵营的话,那么一个城市的 GF \(F(x)\) 可以写成 \(F(x)=y\times F_1(x)+F_2(x)\)。 注意到这是一个二维背包,如果直接算的话

  • [自我管理]看问题的几种维度2022-07-09 01:31:08

    原创不易,转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/bee0060/p/16456762.html 作者: bee0060 发布于: 博客园 前言 本文想说的不是看待问题的不同角度。 而是看待问题有几个维度。具体是什么意思? 请听我慢慢道来。 我们有时看问题是一维的 当以一维的视角看待问题时,问题是比较简单的

  • 02数仓开发-04数仓多维模型构建2022-07-06 12:01:13

    目录一.背景二.维度爆炸&下游易用三.如何优化1.grouping sets字句2.lateral view + 自定义维度list3.通过配置文件,维护维度list 一.背景 数仓建设中经常会有多个维度灵活组合看数的需求,这种多维分析的场景一般有两种处理方式 即时查询 适合计算引擎很强,查询灵活,并发量不大的

  • 电商项目_分析,概述,规范,介绍。2022-07-05 22:05:29

    电商数字化转型之数据仓库建设(基于hive) 第一章 数仓分析 第一节 数仓分层概述 根据实际生产情况,建议将数据仓库分为三层,自下而上为: 数据引入层(ODS,Operation Data Store) 数据公共层(CDM,Common Data Model) 数据应用层(ADS,Application Data Service) 数据引入层(ODS,Operation Data Sto

  • 简单聊聊运维监控的其他用途2022-07-02 23:00:58

    简单聊聊运维监控的其他用途 说到监控,一般都会聊到这三个基本维度:metrics、log和tracing,以及这几种常用的工具:Prometheus+grafana+alertmanager、ELK、jaeger。 监控通常来展示应用或集群的运行状态,配合告警来达到维护系统稳定性的目的。但除此之外,还可以将监控数据用于其他用途。

  • 最强最全的数仓建设规范指南,肝完后卷哭他们!2022-06-29 18:02:35

    本文将全面讲解数仓建设规范,从数据模型规范,到数仓公共规范,数仓各层规范,最后到数仓命名规范,包括表命名,指标字段命名规范等!   一、数据模型架构原则    1、数仓分层原则   优秀可靠的数仓体系,往往需要清晰的数据分层结构,即要保证数据层的稳定又要屏蔽对下游的影响,并且要避免链路

  • 性能测试2022-06-25 15:31:56

    一、概念 使用自动化的工具,模拟不同的场景,对软件的各项性能指标进行测试和评估。   二、分类   1、基准测试   单个用户进行业务场景的测试,并统计性能的各项指标(为后续多用户性能测试做参考对比),在某一个时刻进行性能测试建立一个已知的性能水平,当软硬件发生变化时再测试,观察

  • numpy数组的其他函数2022-06-23 12:03:35

     reshape 的修改是不能超过元素大小的,比如有10个元素,你可以修改2行5列或者5行2列,但是如果超过数组的长度,就要使用resize       两种方式:np.resize(数组名,维度)   不够的话用原数组的值填充   数组名.resize(维度,refcheck=False)refcheck是必填的,等于false,不够的用0填充  

  • 157_模型_Power BI & Power Pivot 如何建立和维护维度表2022-06-17 19:03:29

    157_模型_Power BI & Power Pivot 如何建立和维护维度表 一、背景 在做 Power BI 或者 Power Pivot 项目的时候,在模型中有一类维度表。一般情况下我们会把维度粒度拆解到最小,这样才不会形成笛卡尔积造成数据的冗余。在实际的业务中,维度表的拆解倒是没有问题, 但在 Power BI 或者 Po

  • MDX维度剔除多个子维度2022-06-15 13:34:03

    剔除科室中科室代码为’10000‘,‘10001’,‘10002’的科室 Except( [科室].[明细科室].children, { [科室].[明细科室].&[10000],[科室].[明细科室].&[10001],[科室].[明细科室].&[10002]} ) )     

  • Vue form表单校验部分失效问题2022-06-13 18:00:43

    在写form表单时,我们经常会碰到“通过某一个状态去控制另一个状态是否显示”,今天碰到了一个问题。就是校验失效: 首先看下我的展示逻辑:   因为默认值为否,所以渲染时,经度、维度、有效范围并没有渲染在页面内。当我改成“是”后,对经度、维度、有效范围的校验并没有生效。 那应该如何

  • 深度学习:Keras入门(一)之基础篇2022-05-23 23:34:30

    1.关于Keras 1)简介 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。 Keras是一个高层神经网络API,支持快速实验,能够把你的idea迅速转换为结果,如果有如下需求,可以优先选择Keras: a)简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) b)支持CNN和RNN,或二者的

  • 线性回归和逻辑回归2022-05-23 04:31:07

    Introduction 分类算法(Classification) 监督学习(Supervised Learning) 线性回归 线性回归是为了建立输入特征\(x = (x_1, \cdots, x_n)^T\) 和输出值y之间的线性关系,即: \[y = w^T x \]假设有一组训练数据,特征\(X = ({x^{(1)},\cdots,x^{(m)}})\),值\(\hat Y = ({\hat{y}^{(1

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