001、 library(tidyverse) ## 加载包 dat <- data.frame(a = c(400, 100, 300, 500), ## 测试数据框 b = c("xxx", "mmm", "nnn", "yyy"),
算法原理 K最近邻(KNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。 给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的K个训练样本，然后基于这 K个"邻居"的信息来进行预测。 KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的 K 个最相邻的样本中的大多
1.背景: 开发想通过web前端调用sql获取数据展现在内部平台上，发现查询较慢。 2.SQL分析： PG环境 pg_tables=# select version(); version ---
前言 我觉得pytorch最难的两个api之一就是gather和scatter了，但是在项目中又经常出现，OMG… 还是想办法弄懂吧 torch.gather input = torch.randn((2, 3, 4)) tensor([[[ 0.1815, -0.7603, 0.3465, 0.2593], [ 0.5841, 1.2581, 0.1583, -0.7283], [-0.
1.查看用户统计信息是否开启SQL> SELECT OWNER,TABLE_NAME,LAST_ANALYZED FROM DBA_TABLES ORDER BY LAST_ANALYZED;OWNER TABLE_NAME LAST_ANALYZE------------------------------ ------------------------------ ------------SMCS2 SM_UNSENT_SM_LIST
LabelSmoothing.py import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable # Wangleiofficial # https://github.com/pytorch/pytorch/issues/7455#issuecomment-720100742 class LabelSmoothingLoss(torch.nn.Module)
函数定义 torch.gather(input, dim, index, *, sparse_grad=False, out=None) → Tensor Gathers values along an axis specified by dim. 对于一个3-D的张量，输出按照以下公式被指定为： out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k] # if dim == 0 out[i][j][k] = input[i][
关系型数据删除数据时需要用delete关键字，最最最关键的是要添加限制条件，否则。。。 删除具体的一条数据： delete from gather where name='apple'; 如果不加限制条件的话就变成了全部删除 delete from gather ;
背景： 增删改查，其中“增”就是MySQL的插入语句，关键字是insert into 测试用的表就学MySQL聚集函数时建的表：MySQL的聚集函数 插入语句有以下三种写法 第一种，插入一条语句，这种写法简单，但是需要插入值的顺序与表定义的列的顺序相对应。不能错位，不太安全。因为插入语句没有值返回，一般
参数说明 以官方说明为例，gather()函数需要三个参数，输入input，维度dim，以及索引index input必须为Tensor类型 dim为int类型，代表从哪个维度进行索引 index为LongTensor类型 举例说明 input=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) #作为输入 index1=torch.tensor([[0,1,1],[0,1,1]]) #作
Torch.gather方法通常运用在分类问题中，最后分类结果为onehot格式时，对于真实标签的提取。官方文档的公式理解有点难度。以下简单做一下思考。 代码引用自 Pytorch中的torch.gather函数的含义 还是 b = torch.Tensor([[1,2,3], [4,5,6]]) print b index_1 = torch.Long
函数中参数的类型 普通参数 默认参数 收集参数 命名关键字参数 关键字收集参数 普通参数 也叫位置参数或顺序参数，每个形参都必须传递对应的实参 使用关键字参数传递普通参数时，不需按顺序传递 def event(a,b,c) : print(a,b,c) event(1,2,3) 1 2 3 默认参数 例
建议先阅读官方文档，拿笔跟着给出的公式推导一次。 torch.gather官方文档 gather函数的定义为： torch.gather(input, dim, index, *, sparse_grad=False, out=None) → Tensor 不常用的暂时不关注，于是函数常使用的样子如下： torch.gather(input, dim, index) 函数的大致功能，给出inp
pytorch中 all_gather 操作是不进行梯度回传的。在计算图构建中如果需要经过all_gather操作后，仍需要将梯度回传给各个进程中的allgather前的对应变量，则需要重新继承torch.autograd.Function https://pytorch.org/docs/stable/autograd.html 中对torch.autograd.Function进行了介
需要的包tidyr 长数据变宽数据 准备长数据 df<-read.xlsx("data.xlsx",sheetIndex=1) View(df) 得到长数据： 长转宽函数spread() #spread(data,key,value,fill=NA,convert=FALSE,drop=TRUE,sep=NULL) df<-spread(data=df,key=年份,value=水泥) 得到长数据： 宽数据变长数据 函数g
torch.gather(input, dim, index, *, sparse_grad=False, out=None) → Tensor Gathers values along an axis specified by dim. 例如 原本一个tensor a是： a[0][0]a[0][1]a[1][0]a[1][1] index tensor是： jkmn 现在，b=torch.gather(input=a, dim=0, index=index) 因此
深度学习框架中的分布式通信算子和并行训练 (1)首先要了解有哪些并行的种类。 (a)数据并行 (b)层内模型并行，这里有Fully Connected模型并行，Group Convolution并行等等。 (c)层间模型并行，这里包括一些流水线并行，，手动checkpoint和GPipe的知识。 (2) 常见的通信算子 首先要知道，集合通
前言 关于ansible的setup模块和gather_facts功能的介绍。 正文 1. setup模块 这个模块是ansible的自带模块，可以收集机器的一些信息。 1.1 用法 ansible host -m setup -a "filter=xxx", 此filter可以筛选关键词。 [root@vm1 ~]# ansible localhost -m setup localhost | SUCCE
boost::mpi模块对 all_gather 集体的测试 实现功能 C++实现代码 实现功能 boost::mpi模块对 all_gather() 集体的测试 C++实现代码 #include <algorithm> #include <boost/mpi/collectives/all_gather.hpp> #include <boost/mpi/collectives/all_gatherv.hpp>
torch.gather() torch.gather(input, dim, index, *, sparse_grad=False, out=None) → Tensor 参数解释： input (Tensor) – the source tensor dim (int) – the axis along which to index index (LongTensor) – the indices of elements to gather sparse_grad (boo
前言 Meterpreter是Metasploit框架中的一个扩展模块，作为溢出成功以后的攻击载荷使用，攻击载荷在溢出攻击成功以后给我们返回一个控制通道。Meterpreter功能强大，支持信息收集、提权、注册表操作、哈希利用、截屏录屏等操作，也支持对摄像头、录音设备、键盘鼠标的控制。 常用命令
函数定义链接： tf.gather：https://tensorflow.google.cn/versions/r1.15/api_docs/python/tf/gather tf.gather_nd:https://tensorflow.google.cn/versions/r1.15/api_docs/python/tf/gather_nd tf.boolean_mask:https://tensorflow.google.cn/versions/r1.15/api_docs/python/tf/
按照顺序采样 一共有6种方式进行索引： Basic indexing: [idx][idx][idx] 只能取一个元素 a = tf.ones([1,5,5,3]) a[0][0] a[0][0][0] a[0][0][0][2] Same with Numpy: [idx, idx,...] a = tf.random.normal([4,28,28,3]) a[1].shape a[1,2].shape a[1,2,3].shape a[1,2,3,2].shap
整理自官方文档：https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fpytorch.org%2Fdocs%2Fstable%2Fgenerated%2Ftorch.gather.html%3Fhighlight%3Dgather%23torch.gather 0x01 背景 在做强化学习DDQN实（CtrlC）验（CtrlV）的时候遇到了一些不是很理解的函数，这里做一些解
pytorch中利用gather函数取出标签的预测概率的理解 背景理解 背景 在pytorch中神经网络训练输出为one-hot编码，假设y_h为2个样本，在3个类别的情况下的输出： y_h= torch.tensor([[0.1, 0.2, 0.7], [0.2, 0.2, 0.6]]) 放在表格中便于理解：(此处类别从0开始编号) 样本序号类别0
