在Python编程中用于科学计算，Numpy是一个Python库/模块Numpy模块提供一个ndarray对象，我们可以用这个对象来对任意维度的数组执行操作。ndarray代表N维数组，其中N是任意数字。这意味着Numpy数组可以是任意维度的数组。1.强大的N维数组对象Array； 2.成熟的函数库； 3.实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。&n
为了解决这个问题，来自北京大学林宙辰教授团队的研究者们提出了一种新的基于赫布学习的正交投影的连续学习方法，其通过神经网络的横向连接以及赫布与反赫布学习，以神经形态计算的方式提取神经元活动的主子空间并对突触前神经元的活动迹进行投影，实现了连续学习中对旧知识的保护。或者关注纯粹的机器学习方法，例如在高维空间的正
fsimage：命名空间镜像文件,不及时更新,存储多个NameNode信息。（一个文件一个NameNode）把文件和目录的元数据信息持久化地存储到fsimage文件中，每次启动时从中将元数据加载到内存中构建目录结构树，之后的操作记录在edits log中edits log：
原创
2021-09-01 15:58:35
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我们在网上搜东西时，搜索引擎总是会把相关性高的内容显示在前面，相关性低的内容显示在后面。那么，搜索引擎是如何计算关键字和内容的相关性呢？这里介绍2种重要的权重度量方法：TF-IDF和BM25。 在进入理论探讨之前，我们先举个例子。假如，我们想找和“Lucence”相关的文章。可以想一下，那些内容里只出现过一次“Lucence”的文章，有可能是在讲某种技术，顺便提到了
In [227]:import numpy as npIn [ ]:# NumPy是Python中科学计算的基础软件包。
# 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API，
# 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计
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2023-09-14 21:15:31
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记录一个同门给的SNN demo，仅供自己参考1 SNN和ANN代码的差别SNN和ANN的深度学习demo还是差一些的，主要有下面几个：输入差一个时间维度T，比如：在cv中，ANN的输入是：[B, C, W, H]，SNN的输入是：[B, T, C, W, H]
ANN求梯度时可以直接用backward()，SNN由于不可导，需要手写反向传播
SNN中涉及神经元的选择问题（比如LIF, IF,
什么是 NumPy?NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。NumPy包的核心是 ndarray 对象。它封装了python原生的同数据类型的 n 维数组，为了保证其性能优良，其
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2023-07-11 09:27:55
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“强基固本，行稳致远”，科学研究离不开理论基础，人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑，为了紧扣时代脉搏，我们推出“强基固本”专栏，讲解AI领域的基础知识，为你的科研学习提供助力，夯实理论基础，提升原始创新能力，敬请关注。作者：初识CV地址：https://www.zhihu.com/people/AI_team-WSF本文大部分内容来自：脉冲神经网络的五脏六腑，做一下笔记
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2021-04-09 15:19:43
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In [227]:
import numpy as np
In [ ]:
# NumPy是Python中科学计算的基础软件包。
# 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API，
主要讨论脉冲神经网络的拓扑结构、信息的脉冲序列编码方法、脉冲神经网络的学习算法和进化方法等。
一、脉冲神经网络的拓扑结构
同传统的人工神经网络一样，脉冲神经网络同样分为三种拓扑结构。它们分别是前馈型脉冲神经网络（feed-forward spiking neural network）、递归型脉冲神经网络（recurrent spiking neural network）和混合型脉冲神经网络（
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2019-06-18 08:37:15
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Dy01 IPython与Numpy一. 为什么使用python进行数据分析python大量的库为数据分析和处理提供了完整的工具集比起R和Matlab等其他主要用于数据分析的编程语言，Python更全能Python不仅提供数据处理平台，而且还有其他语言和专业应用所没有的应用。 可以用作脚本 可以操作数据库 可以开发web应用Python库一直在增加，算法的实现采用更具创新性的方法Python能和很
Sentinel 是阿里中间件团队开源的，面向分布式服务架构的轻量级高可用流量控制组件，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性。Sentinel 分为两个部分:核心库（Java 客户端）不依赖任何框架/库，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。控制台（Dashboa
官方说明Sentry是一种用于在Hadoop集群中控制和管理访问权限的工具。因此，CDH的Sentry指的是Cloudera Distribution for Hadoop中集成的Sentry组件，用于管理Hadoop集群中的访问控制和权限管理。作用Sentry是一个用于管理Hadoop集群中的访问权限的工具，其使用入门流程步骤如下：安装Sentry：安装Sentry并将其配置为Hadoop集群的
clc;clear all;close all;% 初始参数I = 10;sigma = 0.04;beta = 5;gam
原创
2022-10-10 15:54:30
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本文主要讲解的聚类算法有：k均值算法、均值漂移算法、凝聚层次算法、DBSCAN密度聚类算法，还介绍了聚类算法性能指标——轮廓系数。 聚类（cluster）与分类（class）不同，分类是有监督学习模型，聚类属于无监督学习模型。聚类讲究使用一些算法把样本划分为n个群落。一般情况下，这种算法都需要计算欧几里得距离。 $$P(x_1) - Q(x_2): |x_1-x_2| = \sqrt{(x_1
作者：Schrauwen, Benjamin , D. Verstraeten , and J. V. Campenhout . 期刊：European Symposium on Esann DBLP, 2007. 作者们来自 比利时（Belgium） 的 根特大学（Ghent University）背景人工神经网络、贝叶斯图模型、核方法在非时域的问题上表现出色，但用它们对动态系统建模还是有一定
1.如何定义聚类？你能列举几种聚类算法吗？在机器学习中，聚类是将相似的实例组合在一起的无监督任务。 相似性的概念取决于你手头的任务：例如，在某些情况下，两个附近的实例将被认为是相似的，而在另一些情况下，只要它们属于同一密度组，则相似的实例可能相距甚远。流行的聚类算法包括K-Means、 DBSCAN、聚集聚类、BIRCH、均值平移、亲和度传播和光谱聚类。2.聚类算法的主要应用有哪些？聚类算法的主要
1、日常管理过程1.1、元数据备份如果namenode的永久性元数据丢失或损坏，则整个文件系统无法使用。因此，元数据备份非常关键。可以在系统中分别保存若于份不同时间的备份（例如，1小时前、1天前、1周前或1个月前），以保护元数据。方法一是直接保存这些元数据文件的复本；方法二是整合到namenode上正在使用的文件中。 最直接的元数据备份方法是使用dfsadmin命令下载namenode最新的fsi
2.评估做的人很少，没有一个公共评价标准，机遇与风险并存3.发展但在现阶段，尽管脉冲神经网络以其低功耗、高效率以及基于时序数据的事件驱动处理等优点大受青睐，但其发展和应用却并不那么顺利，且仍面临着众多挑战：真实的生物神经系统仿真过于复杂：生物神经网络工作原理已在多年的研究中被研究人员大体掌握，但是真实的生物体内的神经网络由于过于复杂，其结构细节仍然是个未解之谜，这对于根据真实的生物神经系统设计神经
遇到的问题如下： 网上的帖子一般比较重步骤，每一步都很详细，但没有说明为什么，读者容易因为不知道为什么，而忽视一些问题，安装出错也不知道如何解决。所以写上一些为什么还是必要的。
1.SSH问题
1）集群配置中需要配置Master和Slave间的ssh无密码访问。需要的是master能够无密码访问slave中的每台机器，slave也能无密码访问master。Slave间不需要无密码访问彼此。这是因
