1 KNN算法介绍 KNN算法又叫做K近邻算法，是众多机器学习算法里面最基础入门的算法。KNN算法是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一。KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和Kmeans相似（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。KNN算法基于实例之间的相似性进行分类或回归预测。在KNN算法中，要解决的问题是将新的数据点分配给已知类别中的某一类。该算法的核
目录一、基本概念二、逻辑表达三、物理存储3.1 NCHW3.2 NHWC四、RGB图像数据举例五、不同框架支持 流行的深度学习框架中有不同的数据格式，典型的有NCHW和NHWC格式。本文从逻辑表达和物理存储角度用图的方式来理解这两种数据格式，最后以RGB图像为例来加深NHWC和NCHW数据存储
绘图工具直线L画图用得最多的工具，用法也很简单，由于直线等命令使用频率最高但键位操作却很不方便，所以我们有必要更改它。构造线XL无限延伸的直线，在标注等绘图时起辅助作用，虽然可以打印出来，但不作为作图主体使用。多段线PL用处很大，填充时用此工具先创建边界可以避免机器分析填充区域的时间。用它计算面积和周长也很好用。还可以用它画箭头和粗线。正多边形POL画图时很少用到它。属性是闭合的，可以设
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2024-09-14 20:48:26
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我们知道距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化了的距离概念，它在定义上比距离多了一条数乘的运算法则。有时候为了便于理解，我们可以把范数当作距离来理解。在数学上，范数包括向量范数和矩阵范数，向量范数表征向量空间中向量的大小，矩阵范数表征矩阵引起变化的大小。一种非严密的解释就是，对应向量范数，向量空间中的向量都是有大小的，这个大小如何度量，就是用范数
KNN是有监督的学习算法，其特点有：
1、精度高，对异常值不敏感
2、只能处理数值型属性
3、计算复杂度高（如已知分类的样本数为n，那么对每个未知分类点要计算n个距离）
KNN算法步骤：
需对所有样本点（已知分类+未知分类）进行归一化处理。
然后，对未知分类的数据集中的每个样本点依次执行以下操作：
1、计算已知类别数
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2024-06-10 18:04:37
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浩辰CAD软件提供了动态输入功能，动态输入可以让我们将注意力集中到图面上，在绘制图纸的过程中不必经常看CAD命令行，从而提高绘图效率。但什么时候是相对坐标，什么时候是绝对坐标，对图纸绘制也是有所影响的。接下来就给大家详细介绍一下CAD软件中动态输入坐标与在CAD命令行中输入坐标的区别吧！ 动态输入是在图形窗口中跟随光标的输入方式，可以输入命令和提示，输入坐标，浩辰CAD在输入命令时提示相关命令，如
需求描述：
现在一个页面有4个输入框，每个输入框都绑定有一个验证规则。要求在用户输入完毕后根据每个输入的规则对用户输入进行验证。而且这些验证规则是用户在后台可以动态更改的。如下图所示：
最初的想法：
&nbs
记录一下最近遇到的ONNX动态输入问题1. 一个tensor的动态输入数据首先是使用到的onnx的torch.onnx.export()函数：贴一下官方的代码示意地址：ONNX动态输入#首先我们要有个tensor输入，比如网络的输入是batch_size*1*224*224
x = torch.randn(batch_size, 1, 224, 224, requires_grad=True)
#
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
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2024-05-08 22:18:59
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角度在excel中如何输入并使其能计算
excel角度输入正常情况下是不能在一个单元格内输入度分秒，即使你输入成123°45′67.89″的格式，但是excel是不认识这种格式，不会进行计算的。excel计算都是用弧度的。 本文将会用两种方法在excel输入角度，然后让其转化为弧度，这样就可以进行后续的角度计算了。第一种取整法 excel中角
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2024-03-22 13:38:13
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一、基本概念 RNN针对的数据是时序数据。RNN它解决了前馈神经网络，无法体现数据时序关系的缺点。在RNN网络中，不仅同一个隐含层的节点可以相互连接，同时隐含层的输入不仅来源于输入层的输入还包括了上一个隐含层的输出。 RNN中主要有以下几个参数： （1）Xt表示第t隐含层的输入层的输入, St表示第t隐含层的隐含状态，Yt表示第t隐含层的输出 （2）U表示Xt的参数，W
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2024-08-08 11:52:51
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# PyTorch 输入维度详解
在深度学习领域，PyTorch作为一种流行的开源深度学习框架，广泛应用于各类项目中。理解PyTorch输入维度的概念对于高效使用这一框架至关重要。本文将解释什么是输入维度，并通过代码示例帮助你理解它的实际应用，同时用饼状图和旅行图的形式展示相关信息。
## 什么是输入维度？
在PyTorch中，输入维度是指输入数据的形状，通常以张量的形式表示。一个张量是一个
php的print,print_r,printf,sprintf,die,echo,var_dump,var_export 1 echo()可以同时输出多个字符串,可以多个参数,并不需要圆括号,无返回值。2 print()只可以同时输出一个字符串，一个参数,需要圆括号,有返回值,当其执行失败时返flase . print 的用法和C语言很像，所以会对输出内容里的%做特殊解释。 $a=print('
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RNN介绍 在读本文之前，读者应该对全连接神经网络（Fully Connected Neural Network， FCNN）和卷积神经网络（ Convolutional Neural Network， CNN）有一定的了解。对于FCNN和CNN来说，他们能解决很多实际问题，但是它们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的 。而在现实生活中，我们输入的向量往往存在着
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2024-07-15 16:09:38
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2-pytorch基础知识 文章目录2-pytorch基础知识2.1-张量2.1.1-什么是张量2.1.2-创建tensor2.2-自动求导2.2.1-PyTorch机制2.2.2-数学基础2.2.3-动态计算图2.2.4-自动求导.ipynb2.3-并行计算 2.1-张量2.1.1-什么是张量张量（Tensor）是一个定义在一些向量空间和一些对偶空间的笛卡尔积上的多重线性映射，其坐标是|n|维空
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2023-10-19 11:18:15
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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
原创
2024-10-12 06:57:15
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左边的形式表明，这是一个以2x6的one hot矩阵的为输入、中间层节点数为3的全连接神经网络层，但你看右边，不就相当于在wijwij这个矩阵中，取出第1、2行，这不是跟所谓的字向量的查表（从表中找出对应字的向量）是一样的吗？事实上，正是如此！这就是所谓的Embedding层，Embedding层就是以one hot为输入、中间层节点为字向量维数的全连接层！而这个全连接层的参数，就是一
# 机器学习输入维度解析
在机器学习中，输入数据的维度是一个重要的概念，它直接影响到模型的性能和效果。维度通常指的是输入数据中，每个样本所包含的特征数量。在本文中，我们将探讨输入维度的定义、影响以及如何在实际应用中进行处理，最后通过一些代码示例来更好地理解这一概念。
## 什么是输入维度？
输入维度通常指的是样本的特征空间的维度。例如，在一个二维空间中，一个点可以用两个坐标（x, y）来表示
作者：丁点helper 回忆一下上一讲用到的例子：输入数据的代码在上一讲详细讲解过，这里总结如下： age <- c(25, 34, 59, 60, 20)
#患者年龄type <- c(1, 2, 2, 2, 1)
#糖尿病类型status <- c("poor", "improved", "excellent", "poor", "excelle
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2024-05-28 15:08:56
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