简介 本文旨在知道您使用低级别TensorFlow API（TensorFlow Core）开始编程。您可以学习执行以下操作： 管理自己的TensorFlow程序（tf.Graph）和TensorFlow运行时（tf.Session），而不是依靠Estimator来管理它们 使用tf.Session
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2019-02-09 10:39:00
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简介 正如名字所示，TensorFlow这一框架定义和运行涉及张量的计算。张量是对矢量和矩阵向潜在的更高维度的泛化。TensorFlow在内部将张量表示为基本数据类型的n维数组。 在编写TensorFlow程序时，您操作和传递的主要对象是 tf.Tensor。tf.Tensor对象表示一个部分定义的
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2019-02-10 12:22:00
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简介 TensorFlow使用数据流图将计算表示为独立的指令之间的依赖关系。这可生成低级别的编程模型，在该模型中，您首先定义数据流图，然后创建TensorFlow会话，以便在一组本地和远程设备上运行图的各个部分。 如果您计划直接使用低级别编程模型，，本指南将是您最实用的参考资源。较高阶的API（例如
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2019-02-11 14:39:00
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表示算法效率的方法：增长率。计算方法：不要低阶项和常数项，只要高阶项。同阶函数：(g(n))={f(n) | 存在c1, c2>0, n0, 任意n>n0, c1g(n)<f(n)<c2g(n)} 称为与g(n)同阶的函数集合。证明用定义，就像数学一样。注意：同阶符号中间有一个“H”,不要与低阶符号弄混。低阶函数： 简记：中间有“H”的相当于是=，没有
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2023-06-06 12:36:53
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SDH帧结构中低阶通道字节的作用就是监控VC12通道的传输性能，我们知道四个VC12基帧组成一个VC12复帧进行传输的，并且每个VC12基帧的组成是9*4-2个字节组成的，而通道开销就在四个连续的基帧的左上角的缺口处。它们分别是V5,J2,N2,K4. 首先来说V5字节：它的作用很多。首先，它是TU-PTR指针所指示的字节。它的8bit是这样分配的
原创
2010-07-27 17:34:17
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版本：spark(1.6.0)+kafka(0.9.0)+zookeeper(3.4.6) 由于目前spark每天需要从
原创
2022-11-16 15:31:14
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下面的范例使用TensorFlow的低阶API实现线性回归模型。 低阶API主要包括张量操作，计算图和自动微分。 import tensorflow as tf # 打印时间分割线 @tf.function def printbar(): ts = tf.timestamp() today_ts =
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2020-04-10 15:21:00
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公众号：Halo 咯咯本文中将介绍了解 LoRA 是什么，并用数学原理知识来描述 LoRA 有效微调大型模型，最后从头开始创建我们自己的 LoRA 并使用它来微调我们的模型。
系统教程20天拿下Pytorch最近和中哥、会哥进行一个小打卡活动，20天pytorch，这是第8天。欢迎一键三连。本章我们介绍Py
原创
2022-07-01 17:11:31
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1. 集中趋势与离散趋势通常一批数据，先看他们的描述统计（可画出箱型图），即看集中趋势和离散趋势。集中趋势：集中趋势又称“数据的中心位置”、“集中量数”等。它是一组数据的代表值。统计学中常用平均数来描述一组变量值的集中位置或平均水平。常用的统计量指标有算数均数、几何均数、中位数和百分位数。 1）算数均数：即为均数，用以反映一组呈对称分布的变量值在数量上的平均水平。 2）几何均数：常用以反映一组经对
作者：钟声（：zsheng518）编辑：Mark出品：红色星际（ID：redplanx）头图：征程6合作伙伴图片据一位Tier 1创始人透露，2024年将会是智能驾驶方案换代的大年，该公司已经对产品方案进行了调整，一些老旧的产品方案已经“下架”搁置，重心已经转移到新产品方案上。这么做的原因是2024年是芯片公司发布新一代智驾芯片的大年，回溯近几年智驾产品方案的大换代，往往都是芯片公司推动的。算
function [result] = GaussElimination1(A,B)% inputs:% A:系数矩阵，为n*n维方阵% B :载荷
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2022-07-14 15:28:07
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解线性方程组的直接方法–低阶稠密矩阵三角分解法–Dolittle分解学习matlab实现function [L,U,Y,X
原创
2022-07-14 15:24:58
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一、理论知识二、代码实现function [L_matrix,U_matrix,y_matrix,x_matrix] = LU_separetion(A_matrix
原创
2022-07-14 15:27:36
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转自改进的平方根法做了一些注释和修改了函数function [L,D,x,y]=improvedSqareRoot(A,b)n=length(A
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2022-07-14 15:25:21
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<高阶函数定义了高阶类型的处理（映射）、低阶函数处理了低阶类型的映射，高阶函数依赖于低阶函数> 高阶函数的特点： 1、定义的高阶函数本身的实现 ； 2、定义了参量函数的接口：输入、输出； 3、定义了高阶函数的功能部分对输入函数的引用或使用方式。 语义：定义高阶函数并声明混入函数的接口 本质是暴露低阶
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2019-03-11 11:53:00
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