数据库计算 Essbase中单元格的数据可以是外部输入或计算而得,单元格因而分为输入单元格和计算单元格.计算单元格的计算方法可以通过大纲中维度成员的合并计算符和公式脚本定义,此称为大纲计算定义. 例1:张大明家在上海市区和浦东各有一套房,1月5日时张大明收到市区房子的水费和电费账单,然后缴付:张大明的妻子王翠花同时也收到并缴付了浦东房子的账单.两地的水电单价和用量均不一样. 在HomeFinancial应用程序中,对应的单元格录入数据如下表的数据.表中,灰底的单元格是输入单元格,其中的数据是手工

matcaffe是caffe的matlab接口.caffe本身是C++写的,其blob的维度顺序是[N,C,H,W],N表示batchSize,C表示channel数目,H表示feature map的Height, W则是width 而在matcaffe中,blob的顺序则是[W,H,C,N].这是默认的顺序!所以在faster-rcnn的matlab代码中,当加载了proposal_test.prototxt后,发现其网络输入是: input: "data" input_dim: 1

引言 本篇介绍tensor的维度变化. 维度变化改变的是数据的理解方式! view/reshape:大小不变的条件下,转变shape squeeze/unsqueeze:减少/增加维度 transpose/t/permute:转置,单次/多次交换 expand/repeat:维度扩展 view reshape 在pytorch0.3的时候,默认是view .为了与numpy一致0.4以后增加了reshape. 损失维度信息,如果不额外存储/记忆的话,恢复时会出现问题. 执行view/reshap

(1-1)pytorch张量数据的索引与切片操作1.对于张量数据的索引操作主要有以下几种方式:a=torch.rand(4,3,28,28):DIM=4的张量数据a(1)a[:2]:取第一个维度的前2个维度数据(不包括2):(2)a[:2,:1,:,:]:取第一个维度的前两个数据,取第2个维度的前1个数据,后两个维度全都取到:(3)a[:2,1:,:,:]:取第一个维度的前两个数据,取第2个维度的第1个索引到最后索引的数据(包含1),后两个维度全都取到:(4)a[:2,-3:]:负号表示第2个维

在以hbase为存储的cuboid中,会有很多计算好的数据行,这每个行的key都是由维度值按顺序生成的rowkey 而这个顺序,在我们做cube设计的时候是可以调整的. 具体调整路径是:cube designer -> advanced setting -> rowkey kylin会根据你设计的维度的顺序,去生成这个rowkey. 那么基于hbase的查询方式,我们可以优化这个顺序.具体步骤如下: 1.在查询中被用作过滤条件的维度有可能放在其他维度的前面 2.将经常出现在查询中的维度放在不经

[题目分析] KD-Tree第一题,其实大概就是搜索剪枝的思想,在随机数据下可以表现的非常好NlogN,但是特殊数据下会达到N^2. 精髓就在于估价函数get以及按照不同维度顺序划分的思想. [代码] #include <cstdio> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <cmath> #include <set> #include <map> #include <st

上次那篇文章在理论层次介绍了下协方差矩阵,没准很多人觉得这东西用处不大,其实协方差矩阵在好多学科里都有很重要的作用,比如多维的正态分布,再比如今天我们今天的主角——主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA).结合PCA相信能对协方差矩阵有个更深入的认识. PCA的缘起 PCA大概是198x年提出来的吧,简单的说,它是一种通用的降维工具.在我们处理高维数据的时候,为了能降低后续计算的复杂度,在“预处理”阶段通常要先对原始数据进行降维,而PCA就是干这个事的.

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件

Caffe使用经验积累 本贴记录Caffe编译好了,使用过程的常用命令与常见错误解决方式.如果对编译过程还存在问题,请参考史上最全的caffe安装过程配置Caffe环境. 1 使用方法 训练网络 xxx/caffe/build/tools/caffe train --solver xx/solver.prototxt 选择某个模型作为预训练模型 xxx/caffe/build/tools/caffe train --solver solver.protxt --weights pre_train

一. 排序场景 一维数组排序 多维数组排序 集合排序,例如Dictionary ,List<T>, 自定义类集合排序等 DataTable排序 二. 排序实现和测试 1. 一维数组排序 1.1 一维数组排序特点 元素之间是一维线性的关系,每个元素只有一个下标,在排序场景下,每个元素的数据类型是一致的.例如: 1.2 C# 一维数组排序实现 A:调用Array.Sort方法实现数组排序,不限制元素数据类型,底层基于对IComparable的接口实现 B:使用Linq实现排序 1.2 测试结果对比

所属分类:Keras Keras后端 什么是"后端" Keras是一个模型级的库,提供了快速构建深度学习网络的模块.Keras并不处理如张量乘法.卷积等底层操作.这些操作依赖于某种特定的.优化良好的张量操作库.Keras依赖于处理张量的库就称为"后端引擎".Keras提供了三种后端引擎Theano/Tensorflow/CNTK,并将其函数统一封装,使得用户可以以同一个接口调用不同后端引擎的函数 Theano是一个开源的符号主义张量操作框架,由蒙特利尔大学LISA/

没想到翻译这篇<Gradle 插件用户指南>拖了差不多一个月,还跨年了.不过还好,在2号时终于一口气把剩下的给翻译完了(其实那天剩下的也就不到一章). 今天先发一下第六章,明天再发第七章. 本文译自Android官方技术文档<Gradle Plugin User Guide>,原文地址:http://tools.android.com/tech-docs/new-build-system/user-guide. 翻译不易,转载请注明CSDN博客上的出处: http://blog.c

本文介绍了tensorflow的常用函数,源自网上整理. TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU. 下面是一些

# 手写数字识别 ----卷积神经网络模型 import os import tensorflow as tf #部分注释来源于 # http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6052541.html from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) '''获取程序集'''

摘要:本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述. tf函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU.下面是

from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import Reshape from keras.layers.core import Activation from keras.layers.normalization import BatchNormalization from keras.layers.convolutional import UpSampling2D

1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果 print sess

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基本算术运算 操作 描述 tf.add(x, y, name=None) 求和 tf.sub(x, y, name=None) 减法 tf.mul(x, y, name=None) 乘法 tf.div(x, y, name=None) 除法 tf.mod(x, y, name=None) 取模 tf.abs(x, name=None) 求绝对值 tf.neg(x, name=None) 取负 (y = -x). tf.sign(x, name=None) 返回符号 y = sign(x) = -

数据类型转换Casting 操作 描述 tf.string_to_number(string_tensor, out_type=None, name=None) 字符串转为数字 tf.to_double(x, name=’ToDouble’) 转为64位浮点类型–float64 tf.to_float(x, name=’ToFloat’) 转为32位浮点类型–float32 tf.to_int32(x, name=’ToInt32’) 转为32位整型–int32 tf.to_int64(x, n

Tensorflow一些常用基本概念与函数(1) 摘要:本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述. 1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = t