啰嗦几句Perl的时代已经过去，现在年轻的同事们基本上都在用Python了。但个人认为单就生物信息文本处理而言，Perl语言是绝对够用的。最主要的是，前辈们搭建的流程大多数是Perl写的，因此，如果从事流程维护和升级的工作，掌握Perl是必不可少的。即使领导也提出过全面改用Python，这么多流程，这么多脚本，谈何容易！当然，Python也是必学的，因为流程中也嵌套了不少python脚本，现在大部
PyTorch中permute的用法详解permute(dims)将tensor的维度换位。参数：参数是一系列的整数，代表原来张量的维度。比如三维就有0，1，2这些dimension。例：import torch
import numpy as np
a=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]])
unpermuted=torch.tensor(a)
print(unpermute
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2023-12-27 16:21:45
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Python的numpy库提供了许多强大的功能，其中之一是permute（排列）功能。如果你想要实现排列功能并对其进行操作，这里是一个简单的步骤指南，让你快速上手。
## 整体流程
下面是实现Python numpy库中permute功能的整个流程的概览。
```mermaid
sequenceDiagram
participant 小白
participant 经验丰富的开
原创
2023-12-31 08:11:49
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# 如何在 Python 中实现 permute 函数
在 Python 中，`permute` 函数是用于生成给定序列（如列表或字符串）所有可能排列的重要工具。本文将向你展示如何一步步实现一个 `permute` 函数，生成所有排列组合。无论你是刚入行的程序员还是希望加深理解的开发者，本文都会帮助你掌握这个函数的实现。
## 流程概述
首先，让我们明确实现 `permute` 函数的步骤。
切片（slice）是对数组的一个连续片段的引用，所以切片是一个引用类型（因此更类似于 C/C++ 中的数组类型，或者 Python 中的 list 类型），这个片段可以是整个数组，也可以是由起始和终止索引标识的一些项的子集，需要注意的是，终止索引标识的项不包括在切片内。 Go语言中切片的内部结构包含地址、大小和容量，切片一般用于快速地操作一块数据集合，如果将数据
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2023-07-02 16:28:42
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pytorch permutepermute(dims)将tensor的维度换位。参数：参数是一系列的整数，代表原来张量的维度。比如三维就有0，1，2这些dimension。例：import torch
import numpy as np
a=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]])
unpermuted=torch.tensor
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2023-10-31 14:23:55
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You are given two positive integer numbers a and b. Permute (change order) of the digits of a to construct maximal number not exceeding b. No number i
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2018-01-26 22:00:00
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我猜是在找tf.transpose
原创
2022-07-19 16:30:27
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这篇文章我们来学习property函数的用法，它是一种创建属性的机制。Python中访问对象的属性可以这么做：实例名.变量名。但是有些人却不同意这种访问方法，他们觉得这样做破坏了封装的原则，对象的状态对于外部应该是隐藏的。因此，Python中更推荐使用私有特性，通过在名字前面加上双下划线，然后getter，setter方法访问这些特性。然而，将“实例名.变量名”的方式改为使用getter、sett
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2023-10-10 08:22:08
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unsqueeze作用是用于增加维度，操作是针对于tensor张量，通过tensor.unsqueeze进行维度扩张。
原创
2023-02-16 17:03:21
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torch.transpose(input, dim0, dim1) tensor.transpose(dim0, dim1) tensor.permute(dim0, dim1, ```,dimk) 都是交换维度的函数 transpose每次只能换两个维度，两种写法，参数顺序无所谓 permute ...
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2021-10-10 10:26:00
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目录一、前言二、举例解释解释部分1、permute(0,1,2)2、permute(0,1,2) ⇒ permute(0,2,1)3、permute(0,2,1) ⇒ permute(1,0,2)4、permute(1,0,2) ⇒ permute(0,2,1)三、写在最后 一、前言之前写了篇torch中permute()函数用法文章，没想到收藏和点赞还挺多的那我就在详细的说一下permute函
# 理解 Python 文件操作中的 `wt` 模式
在 Python 中，文件操作是程序开发中不可或缺的一部分。你可能会遇到很多不同的文件操作模式，其中 `wt` 是一个文件打开模式，它代表“写入文本”（write text）。本篇文章将帮助你理解在 Python 中使用 `wt` 模式的整体流程，并提供具体的实施步骤和代码示例。
## 流程概述
为了使用 `wt` 模式进行文件操作，我们
原创
2024-09-16 06:09:31
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文章目录什么是文件IO?文件的分类open() 函数操作文本内容读取文本内容写入字符到文本文件操作二进制文件读取二进制数据写入二进制数据大文件的复制（二进制文件）程序中数据的保存字符操作方式字节操作方式小结csv模块存储数据到csv文件读取csv文件中的数据 什么是文件IO?文件IO: 通过程序操作计算中文件内容数据的一种技术文件: 泛指计算机硬盘上的文件 I: input，输入，表示程序中读取
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2023-11-24 06:32:33
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# Python中doc_是什么操作
## 1. 整体流程
为了实现"python中doc_是什么操作"，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个Python类 |
| 2 | 在类中添加一个doc_属性 |
| 3 | 调用help()函数查看doc_属性的帮助文档 |
## 2. 具体操作
### 步骤1：创建一个Pyt
原创
2024-06-12 06:13:43
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分片概念： 分片（sharding）是一种跨多台机器分布数据的方法， MongoDB使用分片来支持具有非常大的数据集和高吞吐量操作的部署。 换句话说：分片(sharding)是指将数据拆分，将其分散存在不同的机器上的过程。有时也用分区(partitioning)来表示这个概念。将数据分散到不同的机器上，不需要功能强大的大型计算机就可以储存更多的数据，处理更多的负载。 有两种解决系统增长的方法
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2024-07-15 11:55:14
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1、transpose与permutetranspose() 和 permute() 都是返回转置后矩阵，在pytorch中转置用的函数就只有这两个 ，这两个函数都是交换维度的操作transpose用法：tensor.transpose(dim0, dim1) → Tensor 只能操作2D矩阵的转置, transpose每次只能交换两个维度， 这是相比于permute的一个不同点，每次
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2023-12-13 14:32:27
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原始tensorimport torch a = torch.Tensor([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]])print(a)print(a.size())输出：tensor([[[1., 2., 3.],[4., 5., 6.],[7., 8., 9.]]])torch.Size([1, 3, 3])1.view()改变tensor的形状view() 的具体理解请见文章：pytorch中x = x.view(x.size(0), -1) 的理解b
原创
2021-06-18 14:08:53
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回溯算法-排列 文章目录回溯算法-排列一、排列二、子集三、排序与双指针1、三数之和2、最接近的三数之和 一、排列给定一个 没有重复数字的序列[1,2,3,4]，返回下面形式所有可能的全排列 [[1,2,3,4],…,] 方法1：使用python中的库方法，得到序列所有可能的排列（返回的是元组）然后转换成列表增加在一个新的列表中。from itertools import permutations
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2024-04-10 13:02:07
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permute
原创
2022-02-19 11:40:53
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