1. 与线性代数中的矩阵乘法定义相同：np.dot(),或@np.dot(A, B)：对于二维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积，即A的i行元素与B的j列元素相乘的积的和作为新矩阵的(i, j)元素；对于一维矩阵(即向量)，计算两向量的内积。 相当于Matlab中的 *，也相当于线性代数中叉乘线性代数举例：Python代码举例import numpy as np
# 2D array A: 2 x 3
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2023-08-17 15:39:55
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# 如何在 Python3 中实现笛卡尔积
在数学中，笛卡尔积是指两个集合的所有可能的配对组合。在 Python 中，你可以使用不同的方法来实现这项操作。本文将详细介绍如何在 Python3 中实现笛卡尔积，适合刚入行的小白。
## 流程概述
我们可以将实现笛卡尔积的过程分为以下几步：
| 步骤 | 描述 |
|------|
# 深入理解3维点积及其在PyTorch中的实现
在计算机科学和工程领域，3维点积是一个重要的数学概念，它广泛应用于图形学、机器学习、自然语言处理等多个领域。在本文中，我们将深入探讨3维点积的概念，并展示如何在PyTorch中高效实现这一操作。
## 什么是3维点积？
在三维空间中，点积（又称内积）是两个向量之间的重要运算。给定两个向量 A 和 B，其点积定义为：
\[
\text{A}
原创
2024-09-11 03:48:28
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矩阵符号矩阵操作向量符号向量操作Saxpy算法Gaxpy算法外积矩阵分割和冒号符号矩阵-矩阵乘法复数矩阵矩阵符号如果用表示所有实数的集合，那么我们用表示所有的实数矩阵组成的向量空间，即：其中，大写字母（如）表示矩阵，带下标的小写字母（如）表示矩阵中的元素。除了用表示矩阵中第行第列的元素之外，也可以用和表示。矩阵操作 矩阵转置（transposition）:矩阵加法（addition）:标量-矩阵乘
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2023-08-21 17:15:12
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对于基础知识就不说了,你能问出这样得问题,说明概念你都理解 我谈谈我得看法 1,既然是向量,它得定义是既有大小,又有方向,所以不同于常规的数字 2,点乘和差乘都是为了实际意义而来得(其实数学得发展,有很多都是工程实际当中遇到了困难,需要数学来解决,所以才出现的) 3,为了解决已知两有向线段,求已他们为邻边的平行四边形的面积的问题,引入了点积,(点乘的意义也正在与此).因为点乘的结果是面积大小,所以
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2023-12-04 19:30:55
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# 矩阵的点积与叉积：Python实现与应用
在线性代数中，矩阵和向量的运算是基础而重要的内容。特别是点积（内积）和叉积（外积），这两种运算在许多科学与工程的应用中起着至关重要的作用。本文将介绍这两种运算，并提供Python代码示例，让大家更好地理解它们的计算方法及实际应用。
## 1. 点积（Dot Product）
点积是两个向量的乘积，乘积的结果是一个标量。对于两个n维向量而言，它的计
1. numpy库是几乎本书所有更高级工具的基础。它主要提供：※ ndarray，速度快且空间高效的多维array，可进行向量化算术操作和更高级推广应用能力；※ 标准数学函数，可快速执行整个array上的数据操作，而不需要写循环；※ 读写硬盘数据的工具，以内存映射（memory-mapped）方式工作；※ 线性代数，随机数生成，傅里叶变换功能；※ 整合C++,C, Fortran代码功能；&nbs
一般来说，方阵能够描述任意的线性变换。线性变换的定义在文章中已经提到。线性变换具体来说包括：旋转、缩放、投影、镜像、仿射。本文以旋转为例讲述矩阵的几何意义。一、基础解释向量是基向量的线性组合，矩阵是基向量的集合。世界坐标系中的某一个向量，可以使用该坐标系的基向量进行表示，这点是在线性代数中学习过的，此处再简单解释下基向量。我们常见的三维坐标系由X、Y、Z三个坐标轴组成，基向量就是x,y,z，他们定
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2023-09-30 10:59:15
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#Python3取0点
在Python编程语言中，我们经常会遇到需要获取当前时间的需求。有时候，我们可能只需要获取到当前日期的零点，也就是当天的开始时间。本文将介绍如何使用Python3来获取当前日期的零点，并提供相应的代码示例。
##Python中的时间模块
Python标准库中的`datetime`模块提供了处理日期和时间的功能。我们可以使用`datetime`模块来获取当前日期和时间，
原创
2023-11-26 03:52:30
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## 如何实现 Python3 当前时间点
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何在 Python3 中获取当前时间点。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| -------- | ----- |
| 1 | 导入 datetime 模块 |
| 2 | 获取当前时间点 |
接下来，我将详细介绍每一步需要做什么，并提供相应的代码：
### 步骤一：导入 dat
原创
2024-02-26 06:57:15
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点积得到两个向量的夹角的cos值，通过它可以知道两个向量的相似性，利用点积可判断一个
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2021-07-17 17:39:10
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矢量定义矢量点积矢量叉积
原创
2022-07-19 19:39:58
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本文是基于TensorRT 5.0.2基础上，关于其内部的end_to_end_tensorflow_mnist例子的分析和介绍。
1 引言
假设当前路径为：
TensorRT-5.0.2.6/samples
其对应当前例子文件目录树为：
# tree python
python
├── common.py
├── end_to_end_tensorflow_mnist
│ ├── model
点积是向量积，就是向量乘积，用numpy.dot实现。
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2023-06-28 18:22:15
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Deep learning中的优化方法 三种常见优化算法：SGD（随机梯度下降），LBFGS（受限的BFGS），CG（共轭梯度法）。 1.SGD（随机梯度下降） 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)是随机和优化相结合的产物，是一种很神奇的优化方法，属于梯度下降的一种
1 向量点积 向量点积度量两向量的相似度，可以分别从直角坐标与极坐标角度进行理解。 向量 ， 点积可被分解为两个方向的乘积之和，如下图： 通俗的说，假如 x 方向表示苹果，y 方向表示橙子， 表示有 个苹果， 个橙子，对苹果乘以 ，对橙子乘以 ，最终得到 个水果； 从极坐标角度来看，表示一个方向上能
原创
2022-01-20 17:38:51
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过拟合现象一般来说，量化研究员在优化其交易策略参数时难免会面临这样一个问题：优化过后的策略在样本内表现一般来说均会超过其在样本外的表现，即参数过拟合。对于参数优化来说，由于优化时存在噪音，过拟合是不可避免的现象。然而为了追求策略的稳定性，我们应当尽可能地使过拟合风险最小化。为了检测在一个策略的参数优化过程中的过拟合风险，David H. Bailey等人在2015年发表了一篇名为《THE PROB
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2024-08-13 20:10:28
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漫长的假期对于我来说总是枯燥无味的，闲来无聊便和同学玩起童年时经常玩的二十四点牌游戏来。此游戏说来简单，就是利用加减乘除以及括号将给出的四张牌组成一个值为24的表达式。但是其中却不乏一些有趣的题目，这不，我们刚玩了一会儿，便遇到了一个难题——3、6、6、10（其实后来想想，这也不算是个太难的题，只是当时我们的脑筋都没有转弯而已，呵呵）。
问题既然出现了，我们当然要解决。冥思苦想之际，我的脑中
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2024-01-02 12:39:01
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神经网络的数学基础一、初识神经网络 深度学习的通过表示层来学习数据中的新表示，而表示层通过神经网络来实现。神经网络的核心
文章目录一. 简单例子二. 非标量变量的反向传播三. 分离计算四. 控制流的梯度计算 一. 简单例子假设我们想对函数 y=2x⊤x 关于列向量 x 求导。首先，我们创建变量x并为其分配一个初始值。import torch
x = torch.arange(4.0)
xtensor([0., 1., 2., 3.])requires_grad_(True)储存梯度避免内存耗尽，默认是none。x
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2024-06-10 11:19:59
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