1.空间维度 对于0维，现在普遍的说法就是一个无线小的点，并且没有长度、没有方向。我们也从这种说法开始。 0维是一个点，点的运动形成一条线，也就形成了1维空间，为了方便理解和减少争议，我们姑且认为0维的点是左右移动形成的线(空间坐标系的X轴)。1维的线前后移动形成了面，也就是2维空间(空间坐标系的Y轴)。2维的面上下移动
1.数据立方体的有效计算 a.方体总数=∏（Li+1）（1<=i<=n）。其中Li为每个维的层数，n为维数。 b.方体的计算选择。 不物化：不预计算任何“非基本”方体。 完全物化：预计算所有方体，但是需要花费海量的空间来存储。 部分物化：有选择的计算方体的一个自己。 c.索引OLAP数据 为了提供有效的数据访问，数据仓库支持索引结构和物化视图即上面所述。
在上一篇分享中，我们澄清了目前有关 RxJava 的几个最流行的误解，它们分别是：“链式编程是 RxJava 的厉害之处”，“RxJava 等于异步加简洁”，“RxJava 是用来解决 Callback Hell 的”。在上一篇的最后，我们了解了 RxJava 其实给我们最基础的功能就是帮我们统一了所有异步回调的接口。但是 RxJava 并不止于此，本文我们将首先介绍 Observable 在空间
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2024-10-16 10:22:03
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Hilbert空间得名于德国数学家David Hilbert，它是一个完备的内积空间。这句话含有三个关键词：完备、内积和空间。空间：这里的
原创
2024-03-18 10:48:42
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AI 科技评论按：不管你让小孩还是大人整理物品，他们很大可能都不会乖乖听你的话，如果想要让 AI 智能体进行整理收拾，那就更难了。如果想成功，需要掌握如下几个核心视觉运动技能：接近物体，抓住并举起它，打开盒子，把物体放进去。而更复杂的是，执行这些技能时，必须按照正确的顺序。对于一些控制类的任务，比如整理桌面或堆叠物体，智能体需要在协调它的模拟手臂和手指的九个关节时，做到三个 W，即如何（how），
# Python 画5维度空间
在日常生活中，我们常常接触到3维空间，即长、宽、高。但是在某些领域，比如数据分析、机器学习等，我们需要处理更高维度的数据。有时候，我们甚至需要将这些高维度的数据可视化，以便更好地理解和分析。本文将介绍如何使用Python画5维度空间的图形。
## 1. 安装库
首先，我们需要安装一些必要的库，包括`matplotlib`和`mpl_toolkits.mplot
原创
2024-03-01 04:57:51
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https://www.toutiao.com/a6707188638792286727/大家好，今天我们学习【机器学习速成】之嵌套：高维度数据映射到低维度空间。嵌套将高维度数据映射到低维度空间， 可以将语义上相似的不同输入映射到嵌套空间里的邻近处， 以此来捕获输入的语义。我们马上学三点，协同过滤电影推荐 输入表示法 深度网络中的嵌套层大家可以点击下面的“了解更...
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2019-07-01 08:44:09
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列空间 ColA对于 m×n 矩阵 A 列空间就是 A的各列的线性组合的集合，记为 ColA，是的 一个子空间，由 矩阵的主元列构成，即Ax=b中，方程的解基本变量。零空间 NulA对于 m×n 矩阵 A 零空间就是 齐次方程 Ax=0 的 所有解得 集合 ，记 NulA，是 的一个子空间，由 Ax=0 的解构成，即 Ax=0 的解中的 自由变量子空
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2024-09-21 15:36:24
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1 VITS模型介绍 VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）是一种结合变分推理（variational inference）、标准化流（normalizing flows）和对抗
https://www.toutiao.com/a6693759617089929740/前言我们生活的时空是一个三维空间加时间的闵可夫斯基时空，对其他纬度的猜想从来没有得到过实验的验证。高维空间还处于数学上设想。所以，用数学方法来了解高维空间反而更加容易一些：0维就是一个几何上的点；1维就是一条线；2维就是可以过任意一点做两条相互垂直的直线；3维就是可以过任意一点做...
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2019-05-26 10:18:07
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文章目录第一章：距离空间和拓扑空间1.1 距离空间的基本概念距离空间定义举例收敛性连续性 第一章：距离空间和拓扑空间1.1 距离空间的基本概念距离空间定义定义1.1： 设 ， 如果 (1).（非负性）；（分离性） (2).（对称性）(3).（三角不等式）则称 是 上的一个距离。称是距离空间。注：“非负性”条件可去。 事实上，，有定义1.2：如果 是距离空间，且，则 是上的距离，从而构成一个距离
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2024-07-26 07:30:47
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文章目录view()和reshape()transpose()和permute()contiguous 以后操作基于下述tensor。import torch
a=torch.rand(2,2,2)
print(a)view()和reshape()这两个功能很简单，就是把原来的tensor拍扁，变成8个数，然后按照你给定的形状恢复出来。问题， 怎么拍扁，就是把第二维里面数依次取出来，比如上面的就
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2024-03-03 10:53:25
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约在公元前300年，古希腊数学家欧几里得建立了角和空间中距离之间联系的法则，现称为欧几里得几何。欧几里得首先开发了处理平面上二维物体的“平面几何”，他接着分析三维物体的“立体几何”，所有欧几里得的公理已被编排到叫做二维或三维欧几里得空间的抽象数学空间中。这些数学空间可以被扩展来应用于任何有限维度，而这种空间叫做 n（甚至简称 n）或有限维实内积空间。本文关注于这种数学空间。这些数学空间还可被扩展到
### PyTorch 中的多维度交换维度
在深度学习和机器学习的研究和应用中，数据的维度管理至关重要。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了强大的工具来处理多维张量。本文将探讨如何在 PyTorch 中交换张量的维度，并通过示例来展示这些操作的实际应用。
#### 为什么需要交换维度？
在进行神经网络训练时，数据的输入维度需要与模型的期望维度相匹配。有时，我们需要将数据的维度重
简介今天在使用torch中的topk的时候, 对于dim产生了一些疑问. 后面也是找到了规律, 但是还是很困惑他为什么是这么设计的, 即dim与tensor本身的行列是不一致的. 然后就查了一下, 真的找到了一篇很好的文章, 解决了我的困惑, 就想在这里记录一下.我这一篇文章里的所有的动图, 都是来自与下面这篇文章, 写的非常直观.原文链接(十分棒的文章), Understanding dime
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2023-08-25 22:05:33
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解释pytorch的维度理解 PyTorch 中维度的概念 | 文艺数学君x = torch.tensor([
[1,2,3],
[4,5,6]
])
# 我们可以看到"行"是dim=0, "列"是dim=1
print(x.shape)
>> torch.Size([2, 3])于是, 我们会认为, torch.sum(x, dim=
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2023-10-01 09:14:42
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算法(algorithm)本质上是一连串的计算。同一个问题可以使用不同算法解决，但计算过程中消耗的时间和资源可能千差万别。那如何比较不同算法之间的优劣呢？目前分析算法主要从时间和空间两个维度进行。时间维度就是算法需要消耗的时间，时间复杂度(time complexity)是常用分析单位。空间维度就是算法需要占用的内存空间，空间复杂度(space complexity)是常用分析单位。因此，分析算法
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2023-09-17 12:31:48
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现代科技时代产生和收集的数据越来越多。然而在机器学习中，太多的数据可不是件好事。某种意义上来说，特征或维度越多，越会降低模型的准确性，因为需要对更多的数据进行泛化——这就是所谓的“维度灾难”。降维是一种降低模型复杂性和避免过度拟合的方法。特征选择和特征抽取是两种主要的降维方式。特征选择是从原有特征集中选出一部分子集，而特征抽取是从原有特征集收集一部分信息来构建新的特征子空间。本文将会
在python中，我们经常用列表，字典等数据类型进行数据存储或者重新构造一个序列，同时它们之间也有着一些关联关系，接下来我们就对python中常用的几种数据类型进行一个整体性的梳理。区别相同点都相当于一个容器，有存放数据的功能都可以用for ... in 进行循环不同点序列存放的是不同类型的数据，迭代器中存放的是算法。序列是将数据提前存放好，获取数据时通过循环或索引来取数据 ；而迭代器不需要存放数
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2024-05-16 19:11:36
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# NumPy维度与PyTorch维度
在深度学习和数据科学的领域，数组和张量是基本的数据结构。NumPy和PyTorch分别是处理这些数据结构的强大库。理解NumPy和PyTorch中的维度（dimensions）概念，不仅能帮助我们更好地处理数据，还能在构建深度学习模型时避免一些常见错误。
## NumPy中的维度
NumPy是一个用于科学计算的Python库，它提供了一个强大的N维数组
