Python中的list/tuple,numpy中的ndarrray与tensorflow中的tensor. 用python中list/tuple理解,仅仅是从内存角度理解一个序列数据,而非数学中标量,向量和张量. 从python内存角度理解,就是一个数值,长度为1,并且不是一个序列: 从numpy与tensorflow数学角度理解,就是一个标量,shape为(),其轴为0: [1,2,3,4,5,6] 从python内存角度理解,就是1*6或者长度为6的一个序列: 从numpy与tensorf

程序效果图如下: 程序参考代码如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 #include <stdio.h>//自己写的co

""" GridLayout为网格布局为了部件为多行距阵 """ from kivy.uix.gridlayout import GridLayout from kivy.app import App from kivy.uix.button import Button from kivy.graphics import Color, Rectangle class GridLayoutWidget(GridLayout): def __init

1.行内公式的上下标 在行间公式中,例如\[\max_{i}\]的排版结果是 而在行内公式中,$max_{i}$的排版结果为 ,如果要使其仍在正下方,可插入字体尺寸档次命令 $\displaystyle\max_{i}$ 2.多行上下标 2.1 运算符号的多行上下标,可用公式宏包重新定义的堆叠命令\atop来分行 代码: \begin{equation}\sum_{0 \leq i\atop o<j<n} P(i,j)\end{equation} 得到的公式为: 2.2 也可使用amsmath

8.5矩阵运算,A是一个x行,y列矩阵,B是y行z列矩阵,把A和B相乘,结果是另外一个x行z列矩阵,每个位置的值由下公式决定,编写函数: #include <stdio.h> void matrix_mutiply(int *m1, int *m2, int *r, int x, int y, int z) { //sum为求和值 int i, j, k, sum; for(i = 0; i < x; i++){ for(j = 0; j < z; j++){ //对i行j列的矩阵

这题标程是错的,网上很多题解也是错的. http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4975 2014 Multi-University Training Contest 10 A simple Gaussian elimination problem. Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Total Submission(s)

本篇文章为转载,仅为方便学术讨论所用,不用于商业用途.由于时间较久,原作者以及原始链接暂时无法找到,如有侵权以及其他任何事宜欢迎跟我联系,如有侵扰,在此提前表示歉意.------------------以下为原文--------------------------- Matlab图像处理函数:regionprops 这里给出在Matlab图像处理工具箱中非常重要的一个图像分析函数:regionprops.顾名思义:它的用途是get the properties of region,即用来度量图像

The Neural Network is one of the most powerful learning algorithms (when a linear classifier doesn't work, this is what I usually turn to), and this week's videos explain the 'backprogagation' algorithm for training these models. In this week's progr

Octave/Matlab Tutorial Octave/Matlab Tutorial Basic Operations 你现在已经掌握不少机器学习知识了 在这段视频中 我将教你一种编程语言 Octave语言 你能够用它来非常迅速地 实现这门课中我们已经学过 或者将要学的 机器学习算法 过去我一直尝试用不同的编程语言 来教授机器学习 包括C++.Java. Python.Numpy 和 Octave 我发现当使用像 Octave这样的 高级语言时 学生能够更快 更好地学习 并掌握这些算法 事

目录 1. AU3是什么?能做什么? 2. 乱学AU3中的命令(语言相关)? 3. 通过简单示例学习AU3? 4. 正则表达式的学习(对大小写敏感) 5.对于GUI的相关学习 1．        AU3是什么?能做什么? 答:AU3是一个类似BASIC的免费脚本语言:AU3能进行GUI操作.能模拟键盘/鼠标事件.能对窗口及窗口中的标准控件进行互动操作(如窗口移动.控件响应等).能直接调用外部DLL和WINAPI.支持COM和正则表达式.拥有大量功能函数.支持主流Microsoft OS.可编译成

一.多变量线性回归问题(linear regression with multiple variables) 搭建环境OctaveWindows的安装包可由此链接获取:https://ftp.gnu.org/gnu/octave/windows/,可以选择一个比较新的版本进行安装,本人win10操作系统,安装版本4.2.1,没有任何问题.注意不要安装4.0.0这个版本.当然安装MATLAB也是可以的,我两个软件都安装了,在本课程中只使用Octave就已经足够用了! 符号标记:n(样本的特征数/属

本文参考自<剑指offer>一书,代码采用Java语言. 更多:<剑指Offer>Java实现合集   题目 请设计一个函数,用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径.路径可以从矩阵中任意一格开始,每一步可以在矩阵中向左.右.上.下移动一格.如果一条路径经过了矩阵的某一格,那么该路径不能再次进入该格子.例如在下面的3×4的矩阵中包含一条字符串“bfce”的路径(路径中的字母用下划线标出).但矩阵中不包含字符串“abfb”的路径,因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中

一:引入问题 首先看一个表格,下表是某些学生的语文,数学,物理,化学成绩统计: 首先,假设这些科目成绩不相关,也就是说某一科目考多少分与其他科目没有关系,那么如何判断三个学生的优秀程度呢?首先我们一眼就能看出来,数学,物理,化学这三门课的成绩构成了这组数据的主成分(很显然,数学作为第一主成分,因为数据成绩拉的最开). 那么为什么我们能一眼看出来呢? 当然是我们的坐标轴选对了!! 下面,我们继续看一个表格,下标是一组学生的数学,物理,化学,语文,历史,英语成绩统计: 那么这个表我们能一眼看出来吗?

四.多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多维特征 4.2 多变量梯度下降 4.3 梯度下降法实践1-特征缩放 4.4 梯度下降法实践2-学习率 4.5 特征和多项式回归 4.6 正规方程 4.7 正规方程及不可逆性(可选) 五.Octave教程(Octave Tutorial) 5.1 基本操作 5.2 移动数据 5.3 计算数据 5.4 绘图数据 5.5 控制语句:for,while,if语句 5.6 向量化 5.7 工

题目描述 [问题描述] 编写程序,完成3*4矩阵和4*3整数矩阵的乘法,输出结果矩阵. [输入形式] 一行,供24个整数.以先行后列顺序输入第一个矩阵,而后输入第二个矩阵. [输出形式] 先行后列顺序输出结果矩阵,每个元素的显示宽度为8格,屏幕一行只显示矩阵的一行. [样例输入] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 2 3 上面的输入,意味着要计算如下两个矩阵的乘积. 第一个矩阵 : 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 第二个矩阵:

1)前言 虽然torchvision.datasets中已经封装了好多通用的数据集,但是我们在使用Pytorch做深度学习任务的时候,会面临着自定义数据库来满足自己的任务需要.如我们要训练一个人脸关键点检测算法,提供的训练数据标注如下形式,存在CSV文件中: image_name,part_0_x,part_0_y,part_1_x,part_1_y,part_2_x, ... ,part_67_x,part_67_y 0805personali01.jpg,27,83,27,98, ... 8

1. shape()函数 在numpy模块 输入参数:类似数组(比如列表,元组)等,或是数组 返回:一个整型数字的元组,元组中的每个元素表示相应的数组每一维的长度 # shape[0]返回对象的行数,shape[1]返回对象的列数 dataSetSize = dataSet.shape[0] #一维列表 L=range(5) shape(L) #输出(5, ) #二维列表 L=[[1,2,3],[4,5,6]] shape(L) #输出(2,3) 即两行三列 2. tile()函数 返回arra

虽然现在已经是暑假,但还是有很多学霸们在炎炎夏日中努力奋战,连暑假都不放过.也许正在实验室里面做得昏天暗地,也许是正在跟数据努力奋战,也许还在办公室里面一点一点地码着论文.码论文的时候,不时地要敲着复杂的公式,但这些公式并不是一个两个,也不是一个符号两个符号就能够搞定的,做好了实验,分析好了数据,会码不好公式,这绝对不应该是一个学霸成长路上的拦路虎!下面就来介绍几个学霸们码公式时常用的小技巧. 首先,在码公式的时候,学霸们会先选择下载安装一个MathType公式编辑器.MathType公式编辑器

R语言矩阵运算 主要包括以下内容:创建矩阵向量:矩阵加减,乘积:矩阵的逆:行列式的值:特征值与特征向量:QR分解:奇异值分解:广义逆:backsolve与fowardsolve函数:取矩阵的上下三角元素:向量化算子等. 1   创建一个向量在R中可以用函数c()来创建一个向量,例如:> x=c(1,2,3,4)> x[1] 1 2 3 4 2   创建一个矩阵在R中可以用函数matrix()来创建一个矩阵,应用该函数时需要输入必要的参数值.> args(matrix)function (

一.矩阵生成 1.numpy.matrix: import numpy as np x = np.matrix([ [1, 2, 3],[4, 5, 6] ]) y = np.matrix( [1, 2, 3, 4, 5, 6]) print(x, y, x[0, 0], sep='\n\n') matrix([[1, 2, 3] [4, 5, 6]]) [[1 2 3 4 5 6]] 1 [[1 2 3]] 2.numpy.matlib.empty( shape, dtype, order)

问题描述 报如下错误,很显然,问题原因:空指针异常: ERROR (localhost-startStop-1) [   ] o.a.s.h.d.s.SolrDataImportProperties Error loading DataImportScheduler propertiesjava.lang.NullPointerException        at sun.nio.fs.UnixPath.normalizeAndCheck(UnixPath.java:77)        at