本着“理论指导实践”，既然要做，不可不先做好工作。。。装逼结束，其实这篇东西跟要写一个语言直接关系不大，主要来由是在群里或和其他人的一些讨论。有人说，引起程序员战争的最好办法就是宣称某某语言好或者不好，这似乎是真的，前不久下班时起了个头，结果某些人居然吵到半夜
平心而论，每个语言都有优缺点，这当然是废话，据观察，争论很多时候源于两点：第一，个人喜好不同，有的人有偏爱，你觉得说了一句中肯的话，在他
各种优化器的对比 下图是损失曲面的轮廓 和 不同优化算法的时间演化。我们的目的是设计一个优化器让其能够最快达到目标值。在神经网络中，每训练一次代表优化算法迭代了一次，对应图上则是点往前移动了一步，当优化器可以让点快速到达目标值时，说明我们需要的训练步骤最小，训练结果越接近目标值，损失也就越小，学习效果越优秀。 下图是Tensorflow中常见的优化器 比如： Stochastic Grad
ResNet网络结构ResNet在2015年由微软实验室提出，战火当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名，图像分割第一名ResNet网络简介一般来说，如果存在某个k层的网络f是当前最优的网络，那么可以构造一个更深层的网络，其最后几层仅是该网络f第k层输出的恒等映射，就可以取得与一致的结果；如果k还不是所谓“最佳层数”，那么更深的网络就可以取得更好的结果。总而言之，与浅层网络相比，
# Python中输出变量的维度
在Python中，我们经常会处理各种各样的数据，包括列表、数组、矩阵等等。为了更好地理解和处理这些数据，我们需要知道它们的维度信息。本文将介绍在Python中输出变量的维度的几种方法，并提供相应的代码示例。
## 1. 使用`len()`函数
对于列表和一维数组，我们可以使用`len()`函数来获取其长度，从而得知其维度信息。
```python
# 定义
torch.backends.cudnn.benchmark在利用pytorch进行网络训练时总会见到这行代码，这句有什么用呢？查了一些资料才知道是个非必须项，那加了有什么用呢？有没有什么准则呢？用途：大部分情况下，设置这个 flag 可以让内置的 cuDNN 的 auto-tuner 自动寻找最适合当前配置的高效算法，来达到优化运行效率的问题。准则：如果网络的输入数据维度或类型上变
Numpy数组的基本操作基本属性查看矩阵的维数查看每个维度的元素个数numpy.array 的数据访问numpy与list的区别创建与原矩阵不相干的子矩阵Reshape 基本属性查看矩阵的维数ndim方法查看每个维度的元素个数shape 返回元组（行，列）size 返回矩阵内的元素个数numpy.array 的数据访问访问一维数组的单个元素访问二维数组的单个元素矩阵的切片传2个参数传3个参数二维
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2023-10-10 11:55:18
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在上一篇的 MXNet对含隐藏状态的循环神经网络(RNN)的实现 文章里面我们熟悉了如何用RNN模型来训练并创作歌词，了解到循环神经网络的一些特点，而对于具体的前向计算与反向传播，有些细节可能不是非常清楚，下面通过图来直观地熟悉模型中参数与变量之间的依赖关系，以及反向传播中的梯度计算
星形模式：以事实表为中心，所有的维度表直接连在事实表上，最简单最常用的一种星型模式的核心是一个大的中心表（事实表），一组小的附属表（维表）。
星型模式是维度模型最简单的形式，也是数仓以及数据集市使用最广泛的形式。维表只和事实表关联，维表之间没有关联；
每个维表的主码为单列，且该主码放置在事实表中，作为两边连接的外码；
以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布。雪花模式：雪花模式的维度表可以拥有其他
1维度模型基础
既然维度模型是数据仓库建设中的一种数据建模方法，那不妨先看一下几种主流的数据仓库架构。 1.1 Kimball的DW/BI架构 &nb
原创
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2023-05-03 08:44:00
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# 机器学习中的样本输入维度与输出维度
机器学习（Machine Learning, ML）是当今数据科学领域中最具前景的技术之一。它通过分析和学习数据，帮助计算机系统自主做出预测和决策。在机器学习的实践中，输入维度和输出维度是一个基础而重要的概念。本文将详细探讨这个主题，并通过代码示例进行说明。
## 样本输入维度与输出维度
### 输入维度
输入维度指的是你输入到模型中的特征数量。特征
[1]Code for reproducing the results of our “In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification” paper.https://github., friendly, strong pyt...
原创
2023-04-03 21:05:02
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何谓入？何谓出？1.输入输出是以计算机主机为主体而言的·输出：从计算机向外部输出设备输出数据·输入：从输入设备向计算机输入数据2.C语言本身不提供输入输出语句，输入和输出操作是由C函数库中的函数来实现的3.要在程序文件的开头用预处理指令#include把有关头文件放在本程序中·格式输入函数：scanf 格式输出函数：printf·字符输入函数：getchar 字符输出函数：
# Python输出list维度
## 1. 引言
在Python中，输出list的维度是一个常见的操作。对于刚入行的小白来说，可能会感到困惑。本篇文章将通过一系列步骤，教会你如何实现Python输出list维度。下面是整个实现过程的流程图。
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1. 导入必要的模块 | 导入numpy模块 |
| 2. 创建一个多维数组 | 使用nu
第10章 维度设计1.维度设计基础维度的基本概念（1）维度是什么维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需所需的多样环境。（2）维度属性是什么维度所包含的表示维度的列，称为维度属性。维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。（3）维度的作用查询约束、分类汇总以及排序等。（4）如何获取维度或维度属性① 可
基于统计分类的方法：（1）基于KNN方法（最近邻法）：利用相似度，找出k个训练样本，然后打分，按得分值排序。（2）基于Naive Bayes算法：计算概率，构建分类模型。引导： 医生对病人进行诊断就是一个典型的分类过程，任何一个医生都无法直接看到病人的病情，只能观察病人表现出的症状和各种化验检测数据来推断病情，这时医生就好比一个分类器，而这个医生诊断的准确率，
# 深度学习中的行人重识别（ReID）入门指南
行人重识别（ReID）是计算机视觉中的一项重要任务，目的是在不同时间和地点识别同一个人。对于刚入行的开发者来说，了解如何实施ReID深度学习模型至关重要。本文将详细介绍实现ReID的步骤，代码示例以及数据处理和训练过程的基本概念。
## 实现ReID的流程
以下是实现ReID的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
# 如何实现“reid python 开源”
## 1. 整体流程
首先，我们需要明确整个实现“reid python 开源”的流程。可以用下表展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----|--------------------------|
| 1 | 下载ReID Python开源代码库 |
| 2 | 配置
Rete算法是Charles Forgy在1979年的论文中首次提出的，针对基于规则知识表现的模式匹配算法。目前来说，大部分规则引擎还是基于rete算法作为核心，但都有所改进，比如drool，jess等等，下面介绍rete算法的概念1.rete 算法Rete算法是一种高效的模式匹配算法用来实现产生式规则系统 （空间换时间，用内存换取匹配速度）它是高效的算法，它通过缓存避免了相同条件多次评估的情况
目录矩阵维度分析训练阶段预测阶段Multihead Attention解析训练阶段Encoder Multihead AttentionMasked Multihead AttentionEncoder-Decoder Multihead Attention预测阶段Encoder Multihead AttentionMasked Multihead AttentionEncoder-Decod
张量简介几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广。0维张量/标量 标量是一个数字1维张量/向量 1维张量称为“向量”。2维张量 2维张量称为矩阵3维张量 公用数据存储在张量 时间序列数据 股价 文本数据 彩色图片(RGB)一些存储在各种类型张量的公用数据集类型：3维=时间序列4维=图像5维=视频Tensor 函数功能Tensor(*sizes)基础构造函数tensor(data)类似于np.ar
