数组的修剪和压缩1. clip方法返回一个修剪过的数组, 就是将所有比给定最大值还大的元素全部设为给定的最大值, 把所有比给定义最小值还小的元素全部设为给定的最小值import numpy as np
a = np.arange(5)
print(a)
# [0 1 2 3 4]
print(a.clip(1,2))
# [1 1 2 2 2]2. compress方法返回一个根据给定条件筛选后
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2024-06-06 05:57:26
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call 和 ret 指令都是转移指令，它们都修改 IP，或同时修改 CS 和 IP。它们经常被用来实现子程序的设计。 10.1 ret 和 retf ret 指令用栈中的数据，修改 IP 的内容，从而实现近转移。 retf 指令用栈中的数据，修改 CS 和 IP 的内容，从而实现近远转移。 CPU 执行 ret 指令时，进行下面两步操作： （1）(IP) = ((ss
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2024-03-21 18:07:29
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作者 | Casper Hansen
激活函数对神经网络的重要性自不必多言，
来自丹麦技术大学的 Casper Hansen 通过公式、图表和代码实验介绍了 sigmoid、ReLU、ELU 以及更新的 Leaky ReLU、SELU、GELU 这些激活函数，并比较了它们的优势和短板。
在计算每一层的激活值时，我们要用到激活函数，之后才能确定
文章目录一、简介二、N维数组-ndarray1.ndarray的属性2.ndarray的形状三、基本操作1.全0数组2.全0/1数组3.从现有数组
原创
2023-01-09 17:12:17
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Numpy基础
本人的Numpy学习日志，有不对的地方，希望大家能够指出来，相互进步，谢谢
ndarray数组
ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。它是一系列同类型数据的集合。
起初以为ndarray数组是矩阵，实际上并不是。ndarray中可以存储多种类型的数据，字符串，时间等。矩阵只能存储数值类型的。
一、n
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2024-04-01 00:02:01
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NumPy Ndarray 对象NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。ndarray 内部由以下内容组成：一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。数据类型或 dtype，描述在数
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2024-04-07 13:56:53
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# 如何实现 PyTorch 中的 ReLU 反向传播
## 介绍
作为一位经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现 PyTorch 中的 ReLU 反向传播。在这篇文章中，我将向你展示整个实现过程，并为你提供详细的代码和解释。
### 类图
```mermaid
classDiagram
ReLU B[ReLU 正向传播]
B --> C[计算梯度 grad_o
原创
2024-02-25 07:47:54
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学习 PyTorch 比较简单，但你能学习 PyTorch 内部机制吗？最近，有 14 年 ML 经验的大神 Christian 介绍了 PyTorch 的内核机制。虽然在实际使用中并不需要这些知识，但探索 PyTorch 内核能大大提升我们对代码的直觉与理解，挖底层实现的都是大神~
PyTorch 的构建者表明，Pytorch 的哲学是解决当务之急，也就是说即时构建和运行
1. ReLU 函数层激活函数 ReLU（Rectified Linear Unit）由下式（5.7）表示。 通过式（5.7），可以求出 y 关于 x 的导数，如式（5.8）所示。 在式（5.8）中，如果正向传播时的输入 x 大于0，则反向传播会将上游的值原封不动地传给下游。反过来，如果正向传播时的 x 小于等于0，则反向传播中传给下游的信号将停在此处。用计算图表示的话，如图5-18 所示。 在神
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2024-04-30 12:44:06
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[1] Numpy系列之ndarray数组的维度变换,拼接,分割和复制 调整行，通过 [[]] 来实现 >>> arr1 array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) # 第 0 行 与 第 2 行 调换 >>> arr1[[2,1,0]] array([[6, ...
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2021-08-06 17:55:00
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在Python中，`ndarray`是NumPy库中的核心数据结构，通常用于高效的数值计算与数据处理。很多时候，我们需要将一个`ndarray`对象保存到文件，以便以后使用。这篇博文将深入探讨如何有效保存`ndarray`，并解决一些常见问题。
## 问题背景
在数据科学和机器学习领域，用户经常需要处理大型数据集，通常存储为NumPy的`ndarray`格式。假设我们有一个包含惠特尼空调出租公
一、综述 1、ndarray的本质是：对象 2、ndarray是numpy中的数据结构（叫做：n维数组），是同构数据多维容器，所有元素必须是相同类型面向数组的编程和思维方式：用简洁的数组表达式代替循环写法，通常叫做 --‘矢量化’ 二、创建ndarray对象 3种方式： （1）从python的基础数据对象转化； （2）通过numpy内置函数生成 ； （3）
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2023-11-07 12:37:34
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简介NumPy一个非常重要的作用就是可以进行多维数组的操作，多维数组对象也叫做ndarray。我们可以在ndarray的基础上进行一系列复杂的数学运算。本文将会介绍一些基本常见的ndarray操作，大家可以在数据分析中使用。创建ndarray创建ndarray有很多种方法，我们可以使用np.random来随机生成数据：import numpy as np# Generate some random
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原创
2021-05-19 08:07:55
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NumPy一个非常重要的作用就是可以进行多维数组的操作，多维数组对象也叫做ndarray。我们可以在ndarray的基础上进行一系列复杂的数学运算。本文将会介绍一些基本常见的ndarray操作，大家可以在数据分析中使用。
原创
2021-05-20 12:16:38
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NumPy之:ndarray多维数组操作 简介 NumPy一个非常重要的作用就是可以进行多维数组的操作，多维数组对象也叫做ndarray。我们可以在ndarray的基础上进行一系列复杂的数学运算。 本文将会介绍一些基本常见的ndarray操作，大家可以在数据分析中使用。 创建ndarray 创建nd
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2022-09-19 16:51:17
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（4）Leaky ReLUReLU是将所有的负值设置为0，造成神经元节点死亡的情况。相反，Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零的斜率。优点：（1）神经元不会出现死亡的情况。（2）对于所有的输入，不管是大于等于0还是小于0，神经元不会饱和（3）由于Leaky ReLU线性、非饱和的形式，在SGD中能够快速收敛。（4）计算速度要快很多。Leaky ReLU函数只有线性关系，不需要指数计算，不管
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2024-03-18 17:44:02
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