private static long tmpID = 0; private static boolean tmpIDlocked = false; private static long getUniqueId() { long ltime = 0; while (true) { if(tmpIDlocked == false) { tmpIDlocked= true;...
原创
2023-06-15 00:27:58
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# 使用 NumPy 对向量求导的指南
在这篇文章中，我们将一起学习如何使用 Python 的 NumPy 库对向量进行求导。求导是微积分中的一个重要概念，它在很多科学与工程领域中都有广泛应用，比如在机器学习和优化问题中。
## 任务流程
首先，我们来看看整个流程。我们将通过以下步骤一步步实现对一个向量的求导。
| 步骤 | 描述 |
|--
原创
2024-10-30 04:08:32
134阅读
#1 内建函数
乘方：pow()
>>> pow(2,3)
8
>>> 取绝对值：abs()
>>> abs(-1)
1
>>> 四舍五入为最接近的整数：round()
>>> round(2/3)
1
>>> round(3/2)
2
&
设两个向量 $x,y$ 分别为$$x = (x_{1},x_{2},\cdots, x_{m})^{T}$$$$y = (y_{1},y_{2},\cdots, y_{n})^{T}$$虽然是多变量对多变量求偏导，但最终都是归结于一个单变量对另一个单变量求偏导，只是函数和自变量都写成了向量形式。我们要做的就是找到求偏导的结果所对应的形式。形状规则：向量 $y$ 对向量 $x$ 求导，分两步：&nb
前言Numpy是一个python用来处理数学问题的包，全程是Numerical Python。 其最重要的一点就是，提供了n维数组，弥补了list的不足。 而且Numpy还有一个优势，就是快。它可以利用矩阵的计算优化，比用for循环计算要快很多。数据类型在深度学习中，常见的就是数据有零维数据，也就是一个数，俗称标量一维数据，也就是一列数，俗称向量。一般用于描述特征。二维数据，一个矩阵，比如一张图片
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2023-10-31 23:15:33
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本文将对python的Numpy库中部分常用的知识进行总结整理。Why we choose Numpy:Python list 的特点数据类型不限 -->array.array 的特点单一类型数据没有把数据当作向量或矩阵，不支持基本运算不支持 float -> intnumpy.array 的特点单一数据类型多种操作指令丰富的矩阵运算numpy 的使用：1. create
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2023-11-01 18:44:20
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矩阵、向量都可以表示成张量的形式，向量是矩阵的特殊形式，按实际应用可分为标量对向量求导，标量对矩阵求导、向量对向量求导、矩阵对标量求导、矩阵对向量求导、矩阵对矩阵求导等，在深度学习的反向传播(BP)中所涉及求导不外乎以上几种形式，本篇结合实例分别介绍以上各种求导过程。一、含标量的求导方式 标量指的是一个实数，可看成一维向量，含标量的求导方式情形分类两类
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2023-09-23 17:05:47
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1，矩阵大小与矩阵元素类型查看：vector = numpy.array([1,2,3,4]) #创建一个向量matrix = numpy.array([[5,10,15],[20,25,30],[35,40,45]]) #创造一个3×3矩阵print(vector.shape)
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2023-12-17 17:03:43
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在下面的代码里面，我们利用numpy和scipy做了很多工作，每一行都有注释，讲解了对应的向量/矩阵操作。归纳一下，下面的代码主要做了这些事：创建一个向量创建一个矩阵创建一个稀疏矩阵选择元素展示一个矩阵的属性对多个元素同时应用某种操作找到最大值和最小值计算平均值、方差和标准差矩阵变形转置向量或矩阵展开一个矩阵计算矩阵的秩计算行列式获取矩阵的对角线元素计算矩阵的迹计算特征值和特征向量计算点积矩阵的相
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2023-09-22 15:41:28
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编辑丨当SLAM遇见小王同学声明: 本文只是个人学习记录，侵权可删。论文版权与著作权等全归原作者所有，小王自觉遵守《中华人民共和国著作权法》与《伯尔尼公约》等国内外相关法律，本文禁止转载！！“本文提出了一种3D LiDAR SLAM方法，该方法提高了采用具有正态分布簇的局部近似几何的ICP算法的准确性，鲁棒性和计算效率。与以前的基于正态分布的ICP方法相比，作者的ICP方法可以通过Frobeniu
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2022-10-05 10:25:39
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原文:Simple Tutorial on SVM and Parameter Tuning in Python and R 介绍数据在机器学习中是重要的一种任务，支持向量机(SVM)在模式分类和非线性回归问题中有着广泛的应用. SVM最开始是由N. Vapnik and Alexey Ya. Chervonenkis在1963年提出。从那时候开始，各种支持向量机被成功用于解决各种现实问
系列文章目录numpy的安装与基础入门[向量、矩阵与维度] numpy的安装与基础入门[向量、矩阵与维度]系列文章目录前言numpy安装向量与矩阵生成向量生成矩阵向量类型 前言numpy是科学计算以及机器学习深度学习的基础必备工具，本文将介绍numpy的安装，以及关于向量、矩阵相关的基础知识。numpy安装在conda下使用conda install numpy安装。 如果没有conda可以使用p
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2023-10-02 20:03:31
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文章目录什么是向量化编程为什么要使用向量化编程：以矩阵乘法为例numpy的广播机制（Broadcasting）例1：element-wise运算（非Broadcasting）例2：ndarray与标量的运算，标量需要Broadcasting例3：两个ndarray中的一个需要Broadcasting的运算例4：两个ndarray均需要Broadcasting的运算Broadcasting机制总结
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2023-08-04 19:04:55
210阅读
numpy数组向量化的操作，可以避免纯Python的代码大量的循环。>>> x = np.arange(5)
>>> y = np.array([1,2,3,4,5])
>>> x
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> y
array([1, 2, 3, 4, 5])
>>> np.sq
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2023-10-18 17:30:50
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kNN搜索是通过相似度判断来根据查询向量查找K个邻近的向量使用kNN的场景有：1、基于自然语言处理（NLP）算法的相关性排序2、产品推荐和推荐引擎3、图片或视频的相似搜索前置条件：1、为了运行kNN搜索，我们需要把我们的数据转换成有意义的向量值。然后把向量值添加到文档的dense_vector类型的字段里面。查询向量也需要有相同的维度2、基于相似度来设计我们的向量，使与查询向量越接近的文档的向量其
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2024-09-19 10:18:46
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如需学习Python基础，请查看一天入门Python系列numpy基础numpy是基于python的一套数学计算库，具有丰富的矩阵运算相关的api, 为深度学习提供便利的计算工具。numpy导入import numpy as np 使用import导入numpy，并指定别名np生成数组（一维向量）x = np.array([1, 2, 3])numpy使用ndarray表示数组。>
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2023-11-10 22:26:16
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目录 NumPy介绍：部分功能如下：ndarray:创建ndarray：ndarray的数据类类型：数组和标量之间的运算：数组之间的运算：数组和标量之间的运算：基本的索引和切片：布尔型索引：花式索引：数组转置和轴对换：通用函数：快速的元素级数组函数：一元函数：二元函数：利用数组进行数据处理：将条件逻辑表述为数组运算：数学和统计方法：用于布尔型数组的方法：排序：ndarray的基本集合运算
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2023-11-19 21:32:13
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# 项目方案：利用NumPy对向量进行绝对值求和的实现
## 1. 项目背景
在数值计算和数据分析中，处理向量和矩阵已成为一项基本需求。NumPy是Python中用于科学计算的重要库，提供了众多高效的操作功能。在某些情况下，我们需要对向量中的每个元素计算其绝对值，并进行求和，以便进一步分析数据或进行其他计算。
## 2. 需求分析
本项目旨在实现一个简单的Python程序，该程序利用Num
1. 欧氏距离欧式距离欧氏距离是最常见也是最常用的一种距离计算方式，也叫欧几里得距离、 距离。 函数形式如下： 表示两个 维向量， 为两个 维向量的欧式距离。 python实现 import numpy as np
x = np.random.random(10)
y = np.random.rand
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2023-11-12 17:44:25
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NumPy 的ndarray：一种多维数组对象该对象是一个快速且灵活的大数据容器，可以利用这种数组对整个数据进行科学计算，语法跟标量元素之间的计算一样。创建ndarray的方法：array函数：它接受一些序列型的对象，然后产生一个含有传入数据的numpy数组。 1 import numpy as np
2
3 data1 = [1,3,6.5,3]
4 data2 = [[1,3,5,7
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2023-11-09 21:57:58
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