前言❤欢迎大家阅读我的文章呀❤今天开始的是SQL进阶挑战 希望你们在我的文章当中能有所收获！！！SLogan:日拱一卒，功不唐捐！知识点回顾插入记录的方式汇总：普通插入（全字段）：INSERT INTO table_name VALUES (value1, value2, …)普通插入（限定字段）：INSERT INTO table_name (column1, column2, …) VALUE
# Pytorch 按索引赋值
## 1. 简介
在使用PyTorch进行深度学习开发时，我们经常需要对张量（tensor）进行按索引赋值的操作。这个操作可以用于修改张量中的部分值，非常常见且有用。本文将介绍如何在PyTorch中实现按索引赋值的操作。
## 2. 实现步骤
为了更清晰地展示整个实现过程，我们可以将该过程拆分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
|
原创
2024-01-31 06:55:56
719阅读
背景：最近在mysql性能优化中遇到一个findinset（）函数的性能问题：坦然说在数据量低的情况下，find_in_set的性能还是不错的，但是在30w左右开始严重劣化，到那时数据库结构已经定下来了，拆表的代价太大，而且带来很多冗余数据，找了很多方法还是不行，甚至我都开始考虑用ES来做了，但是自己搭一套ES集群实在麻烦，最终跑到隔壁组找了个专业dba，很快就解决了我的问题，看来专业的事情还是得
转载
2024-05-09 16:08:04
83阅读
（1）DELETE语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行进行回滚操作。 TRUNCATE TABLE 则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器。执行速度快。（2）表和索引所占空间。&
转载
2024-05-30 19:31:38
23阅读
索引赋值>>>s="abcada">>>s=list(s)>>>s['a','b','c','a','d','a']>>>s[0]="xx">>>s['xx','b','c','a','d','a']切片赋值>>>s="abcada">>>s=list(s)>>
原创
2019-02-02 08:22:18
3787阅读
索引index 索引的类型包括：Btree、B+tree、hash 优点： 创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性；可以加快数据的查询速度。 &n
转载
2024-02-09 08:27:26
32阅读
通过索引与切片操作可以提取张量的部分数据，使用频率非常高。 文章目录一、索引二、切片 一、索引TensorFlow 中，支持基本的[?][?] …标准索引方式，也支持通过逗号分隔索引号的索 引方式。 考虑输入X 为4 张32x32 大小的彩色图片(为了方便演示，大部分张量都使用随 即分布模拟产生，后文同)，shape 为[4,32,32,3]，首先创建张量：x = tf.random.normal
转载
2024-04-13 20:43:26
38阅读
（1）DELETE语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行进行回滚操作。 TRUNCATE TABLE 则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器。执行速度快。（2）表和索引所占空间。 &
转载
2024-03-19 21:55:37
35阅读
张量tensor 进行 形状shape1. tensor是什么？张量这一概念的核心在于，它是一个数据容器。张量的维度（秩）：Rank/Order： Rank为0、1、2时分别称为标量、向量和矩阵，Rank为3时是3阶张量，Rank大于3时是N阶张量。这些标量、向量、矩阵和张量里每一个元素被称为tensor
转载
2024-04-02 10:49:02
70阅读
# PyTorch利用Tensor索引获取Tensor的基本操作
在深度学习和机器学习领域，PyTorch是一个流行的框架，其强大的张量（Tensor）操作能力使得数据处理变得更加高效。本篇文章将重点介绍如何利用Tensor索引来获取子Tensor，同时提供示例代码和相关的可视化图表，加深理解。
## 1. 什么是Tensor？
在PyTorch中，Tensor是一个多维数组，类似于NumP
NumPy基础知识（四）数据类型数组创建使用NumPy进行I / O索引编制分配与参考单元素索引其他索引选项索引数组索引多维数组布尔或“掩码”索引数组将索引数组与切片组合结构索引工具将值分配给索引数组处理程序中可变数量的索引广播字节交换结构化数组编写自定义数组容器
子数组ndarray数组索引是指使用方括号（[]）来索引数组值。索引有很多选择，它们赋予numpy索引强大的功能，但是随着功能的加入，
转载
2024-10-19 12:30:01
38阅读
在机器学习和深度学习领域，Tensor 是一种用于表示多维数组的数据结构，而在 Python 中，特别是在 PyTorch 等库中，Tensor 的索引操作是一个非常常见的任务。本文将详细探讨如何解决“Python 索引 Tensor”的问题，并通过相关示例和图表来展示不同的解决方案。
## 背景定位
在深度学习模型的训练和推理过程中，对 Tensor 进行有效的索引与切片操作显得尤为重要。这
LIRE（Lucene Image REtrieval）提供一种的简单方式来创建基于图像特性的Lucene索引。利用该索引就能够构建一个基于内容的图像检索(content- based image retrieval，CBIR)系统，来搜索相似的图像。LIRE使用的特性都取自MPEG-7标准： ScalableColor、ColorLayout、EdgeHistogram。 使用DocumentB
目录1、数据类型2、维度变换view/reshapeSqueese/unsqueezeExpand/repeatpermute3、Broadcast什么时候用broadcast4、拼接和拆分catstacksplitchunk5、数学运算基本运算（四则）矩阵相乘 matmulpower近似值clamp6、统计属性norm 范数mean,sum,min,max,proddim，keepdimTop
转载
2024-04-04 11:05:02
197阅读
# 深入理解 PyTorch Tensor 索引
在使用 PyTorch 进行深度学习时，我们需要频繁地进行数据处理，其中一个关键概念就是“张量索引”。在这篇文章中，我们将介绍 PyTorch 张量的索引，包括基本的索引方式、切片、布尔索引以及高级索引方法，并通过示例代码来帮助大家掌握这些技术。
## 什么是张量？
张量是一个多维数组，可以用来存储数值数据。在深度学习中，张量是我们处理数据的
原创
2024-10-16 06:15:32
50阅读
矩阵矩阵就是一个矩形的数字、符号或表达式数组。矩阵中每一项叫做矩阵的元素(Element)。下面是一个2×3矩阵的例子： 矩阵可以通过(i, j)进行索引，i是行，j是列，这就是上面的矩阵叫做2×3矩阵的原因
转载
2024-10-10 06:55:25
61阅读
## pytorch tensor 索引的实现流程
流程图如下所示：
```mermaid
flowchart TD
A(创建一个pytorch tensor)
B(获取tensor的形状和维度)
C(使用索引获取tensor中的元素)
D(使用切片获取tensor中的子集)
E(使用布尔索引获取满足条件的元素)
```
### 步骤一：创建一个pyt
原创
2023-10-18 12:12:46
217阅读
1.数字int。 数字主要是用于计算用的。2.字符串str 字符串的索引与切片 索引即下标，就是字符串组成的元素从第一个开始，初始索引为0以此类推s=('abcdefg')
print(s[0]) # a
print(s[1]) # b 切片即通过索引（索引开始：索引结束：步长）截取字符串的一段，形
转载
2024-03-22 10:29:59
52阅读
文章目录前言0. 环境搭建&快速开始1. 数据集制作1.1 标签文件制作1.2 数据集划分1.3 数据集信息文件制作2. 修改参数文件3. 训练4. 评估5. 其他教程 前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-BackbonesVisual Attention Network原论文：点我跳转如果你以为该仓库仅支持训练一个模型那就大错特错了，我在
Tensorboard安装原本是tensorflow的可视化工具，pytorch从1.2.0开始支持tensorboard。之前的版本也可以使用tensorboardX代替。在使用1.2.0版本以上的PyTorch的情况下，一般来说，直接使用pip安装即可。 pip install tensorboard 这样直接安装之后，有可能打开的tensorboard网页是全白的，如果有这种问题，解决方法
