【语法】RANK ( ) OVER ( [query_partition_clause] order_by_clause ) dense_RANK ( ) OVER ( [query_partition_clause] order_by_clause ) 【功能】聚合函数RANK 和 dense_r
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2019-07-02 10:29:00
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Python基础知识（六）1. 循环结构1.1 while 循环1.2 for 循环和可迭代对象遍历1.3 可迭代对象1.4 range 对象1.5 嵌套循环2. 循环语句2.1 break语句2.2 continue 语句2.3 else语句3. 循环代码优化4. 使用 zip()并行迭代5. 推导式创建序列5.1 列表推导式5.2 字典推导式5.3 集合推导式5.4 生成器推导式（生成元组）
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2023-09-18 18:58:04
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def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。my_abs函数为例：def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -xmy_abs看看返回结果是否正确。return时，函数就执行完毕，并将结果返回。因此，函数内部通过条件判
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2023-12-25 14:31:14
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先来了解一下条件操作符：运算符描述示例==检查两个操作数的值是否相等，如果是则条件变为真。如a=3,b=3则（a == b) 为 true.!=检查两个操作数的值是否相等，如果值不相等，则条件变为真。如a=1,b=3则(a != b) 为 true.<>检查两个操作数的值是否相等，如果值不相等，则条件变为真。如a=1,b=3则(a <> b) 为 true。这个类似于 !=
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2024-04-08 11:58:22
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# 深入理解PyTorch中的Dense层
在深度学习中，**Dense层**又称为全连接层，是神经网络中最常用的一种层。这个层的特点是每一个输入都会与每一个输出相连，形成稠密的连接。本文将介绍PyTorch中如何使用Dense层，并给出代码示例。
## 什么是Dense层？
Dense层的主要功能是对输入进行线性变换。这意味着输入数据将通过权重矩阵进行矩阵乘法，生成输出，同时加上偏置。其数
DenseNet vs ResNet 与ResNet的主要区别在于，DenseNet里模块B的输出不是像ResNet那样和模块A的输出相加，而是在通道维上连结。这样模块A的输出可以直接传入模块B后面的层。在这个设计里，模块A直接跟模块B后面的所有层连接在了一起。这也是它被称为“稠密连接”的原因。DenseNet的主要构建模块是稠密块（dense block）和过渡层（transition laye
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2023-10-24 23:05:33
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Dense就是常用的全连接层，所实现的运算是output = activation(dot(input, kernel)+bias)。其中activation是逐元素计算的激
原创
2023-10-31 09:49:36
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因为Dense(…)返回一个可调用的(基本上是一个函数),所以可以依次调用它.这是一个简单的例子：def make_adder(a):
def the_adder(b):
return a + b
return the_adder
add_three = make_adder(3)
add_three(5)
# => 8
make_adder(3)(5)
# => 8这里,make_a
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2023-06-20 20:20:54
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Row_number函数返回一个唯一的值，当碰到相同数据时，排名按照记录集中记录的顺序依次递增。 Dense_rank函数返回一个唯一的值，除非当碰到相同数据时，此时所有相同数据的排名都是一样的。 Rank函数返回一个唯一的值，除非遇到相同的数据时，此时所有相同数据的排名是一样的，同时会在最后一条相同记录和下一条不同记录的排名之间空出排名。用SCOTT/TIGER登录。
原创
2023-04-26 19:53:42
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原创
2023-06-09 10:16:32
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聚合函数RANK 和 dense_rank 主要的功能是计算一组数值中的排序值。
原创
2023-06-08 20:15:25
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聚合函数RANK 和 dense_rank 主要的功能是计算一组数值中的排序值。 在9i版本之前，只有分析功能（analytic ），
原创
2023-08-21 16:56:58
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keras： tensorflow： dense1 = tf.layers.dense(inputs=pool3, units=1024, activation=tf.nn.relu，kernel_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.003)) 附文k
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2024-04-24 14:06:58
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我读啥了自己看标题（今天头疼的厉害，呜呜呜/(ㄒoㄒ)/~~）1 介绍之前研究标定SLAM精度的关键是信息点的选择（典型地，角点或边缘点）和相机Pose与地标位置的联合优化。与将地图构建和相机姿态估计分离的密集方法相比，稀疏 SLAM 产生更准确的结果。在实际应用中，稀疏 SLAM 通常与其他传感器融合以提高鲁棒性。然而，稀疏特征图没有视觉信息，不能直接用于无碰撞运动规划或表面感知 AR 等任务。
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2024-03-24 11:41:24
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## Python中的Dense
在Python编程语言中，`dense`是一个常用的术语，用于描述一种数据结构或数据类型。在本文中，我们将介绍什么是`dense`，它在Python中的应用以及如何使用它。
### 1. 什么是Dense？
`dense`一词源自英文词汇，意为“密集的”或“浓密的”。在Python中，`dense`通常用于描述一种数据结构或数据类型，表示数据元素之间没有空白
原创
2023-08-31 11:23:36
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# 使用Dense函数进行神经网络的建模
在神经网络中，Dense函数是一个非常重要的函数之一。它用于创建全连接层，是神经网络中最基础的一种结构。在本文中，我们将介绍如何使用Dense函数来构建一个简单的神经网络模型，并讲解一些常见的参数设置和使用技巧。
## 神经网络和Dense函数
神经网络是一种模仿人类神经系统运作的数学模型。它由多个神经元组成的多层结构组成，每一层都有一定数量的神经元
原创
2024-05-21 05:43:32
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目录深度学习框架PyTorch入门-nnPyTorch入门-常用工具PyTorch入门-例子后续学习可以参考书籍和博客：深度学习框架PyTorch入门-nnTorch.nn模块是构建于autograd之上的神经网络模块。（1）nn.Module： torch.nn的核心数据结构是Module，它是一个抽象的概念，既可以表示神经网络中的某个层，也可以表示一个包含很多层的
神经网络
。最常见的
# 探索 PyTorch 中的 Dense 层
在深度学习中，“Dense”层（全连接层）是神经网络中最常用的构建块之一。它接受来自上一层的所有输入并生成输出。本文将介绍 PyTorch 中的 Dense 层的基本概念及其应用，同时提供相应的代码示例，帮助读者更好地理解。
## 什么是 Dense 层？
Dense 层，又称为全连接层，是神经网络中的一种重要结构。每个 Dense 层与前一层
在探索 PyTorch 的应用时，尤其是在实现稠密层（Dense Layer）时，我们会遇到诸多挑战和解决方案。本文将详细记录如何有效应对 PyTorch 中的稠密层问题，以便更好地进行深度学习模型的构建。
## 环境准备
先来看看我们需要准备哪些环境。确保你的机器上有了合适的依赖，然后我们就可以动手了！
### 依赖安装指南
为 PyTorch 安装依赖包很重要，建议按照以下步骤进行：
调用函数python中有很多内置函数，我们可以直接调用，内置函数能直接在官网查看：https://docs.python.org/3/library/functions.html#abs定义函数在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。例如定义一个空函数： def nu():
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2023-12-27 18:06:14
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