为什么np.sum不输出任何内容？ - 腾讯云开发者社区

(arrays) 66 >>> np.sum(arrays,axis=0) array([[ 6, 8], [10, 12], [14, 16]]) >>> np.sum(...[13, 17, 21]]) 为什么是这个结果呢，笔者来帮大家说梳理一下：首先我们新建了一个shape（2，3，3）的Array 1.用np.sum(arrays)时，计算的是所有元素的和。...2.用np.sum(arrays,axis = 0)时，我们可以这样理解，以最外面的[ ]为一个list，对里面两个元素（每个元素都是二维Array）进行相加求和，所以得到的Array和相加元素形状相同...类似其实我们在使用下标选取内容时使用相同的概念 >>> import numpy as np >>> arrays = np.arange(0,12).reshape([2,3,2]) >>> arrays...[6, 7]]) >>> arrays[:,:,0] array([[ 0, 2, 4], [ 6, 8, 10]]) >>> 大家可以根据笔者上面讲述的，好好理解分析一下为什么是这样

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cs231n之KNN、SVM

return y_pred 在对k个图片投票时候，得票数最多的就是预测值，那么这里运用了，numpy的argmax与bincount，首先通过bincount计算出数组中索引出现的次数，为什么要这么取...np.bincount(x) 输出： array([1, 3, 2], dtype=int64) 0出现1次，1出现3次，2出现2次，那么再通过argmax可以求出最多次数的label np.argmax...实例：无keepdims参数加法： np.sum(a**2,axis=1) 输出： array([ 5, 25], dtype=int32) 会发现这个shape为(2,)，跟原来的数组的维度不一样...np.sum(a**2,axis=1,keepdims=True) 输出： array([[ 5], [25]], dtype=int32) 同理，本题也是如此，保持了...500行1列的维度，然后进行矩阵运算，而后面self.X_train没有用到keepdims参数，为什么？

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NumPy学习笔记—(23)

以下内容来自《Python数据科学手册》NumPy部分学习内容，我们在之前《NumPy学习笔记—(1/3)》已经进行了第一部分的介绍。...也许最重要的概要统计数据就是平均值和标准差，它们能归纳出数据集典型的数值，但是其他的聚合函数也很用（如求和、乘积、中位值、最小值和最大值、分位数等）。...在前面的小节中，我们已经解释了为什么这种方式是低效的原因，无论从写代码花的时间来看还是从计算结果需要的时间来看。...= np.not_equal < np.less <= np.less_equal > np.greater >= np.greater_equal 如同算术运算 ufuncs，比较运算也能应用在任何长度任何形状的数组上...如果我们关心的问题是，是否有任何的元素值或全部的元素值为 True，我们可以使用np.any或np.all： # 有没有任何一个元素大于8？

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自己动手实现一个神经网络多分类器

不使用任何深度学习框架，实现一个简单的神经网络用来分类。手把手带你搭建神经网络，包括损失函数的选择，已经手写反向传播代码。...scores = np.dot(X, W) + b # 计算 softmax得分 exp_scores = np.exp(scores) probs = exp_scores / np.sum...reg_loss if i%10 == 0: print("iteration %4d loss: %f" % (i, loss)) # 计算梯度，反向传播 # 为什么...上面代码中，有一个疑问：为什么dscores = probs? Softmax函数得到的是一个归一化后的概率向量，我们用 ? 表示类别为k的概率。那么： ? 那么我们的交叉熵损失为： ?...(correct_logprobs)/num_examples reg_loss = 0.5*reg*np.sum(W1*W1) + 0.5*reg*np.sum(W2*W2) loss

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李理：卷积神经网络之Batch Normalization的原理及实现

本系列文章面向深度学习研发者，希望通过 Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的知识。...内容简介 ---- 前面的部分介绍了卷积神经网络的原理以及怎么使用Theano的自动梯度来实现卷积神经网络，这篇文章将继续介绍卷积神经网络相关内容。...但是在很多时候，我们没法学习出一个完美的模型，因此总会有一些X使得 P(Y|X)≠P(Y|X;θ) 。那在这个时候P(X)就会带来影响。...，发现会少了一部分，为什么呢？...为什么？我们举个实际的例子好了。为了简化，我们假设x是1，D的(batchSize=1)。

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Python数据科学库-小测验

考察内容包括numpy、pandas、matplotlib这3个库的内容 1、请写出numpy中创建数组的方式答：np.arange、np.array、np.ones、np.zeros、np.full...题4部分数据.png （1）根据bank_to字段，用numpy统计出每不同bank_to字段下所有消费记录的均值、最大值、最小值、并求和。...(matrix[:,1]),np.sum(matrix[:,2]),np.sum(matrix[:,3])) （2）然后将每个字段分类下的所有消费记录写入到一个新的csv文件中，输出文件中包含：CD.csv...（2）使用matplotlib库绘制出数据样本的分度直方图、（3）编写代码说明在数据集中有多少个样本比1大，有多少个数据样本比1小。...(a>1)) print("比1小的样本数量",np.sum(a<1)) plt.hist(a) plt.show()

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决胜6.18，OTT“搭台”品牌方“唱戏”

创新营销场景是关键为什么越来越多人对618促销失去了以往的热情？从这两年的情况来看，优惠力度低加上过长的活动周期，直接削弱了消费者们的参与愿望。...当暴涨的销量开始进入冷静期，“内卷比价”的结局依旧是收效甚微时，怎样才能打破渠道固化、重新拉近与消费者距离并建立全新的“人货场”消费体系，营销场景创新或才是唯一出路。...更主要当前OTT渠道最大惊喜在于，其营销品效价值已经不输任何渠道。...但是关于OTT创新场景营销的故事到这还只是开始，OTT内容层的丰富也正开辟出更多的细分场景，像酷开系统所打造的“云课堂”、内置的腾讯START云游戏、为健身需求人群提供的刘畊宏的健身视频等等，都是在建立下一个增量场景...*本文图片均来源于网络 *此内容为【响铃说】原创，未经授权，任何人不得以任何方式使用，包括转载、摘编、复制或建立镜像。【完】科技向令说视频号开通啦来和我一起补脑吧！

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单隐藏层神经网络对数据做2分类

隐藏层为什么用tanh，是因为tanh激活函数通常比隐藏层单元的sigmoid激活函数效果更好，因为其输出的平均值更接近于零。而输出层用sigmoid，是因为此项目做的是二分类向量化公式： ?...# 计算成本 logprobs = np.multiply(np.log(A2), Y) + np.multiply((1 - Y), np.log(1 - A2)) cost = - np.sum(logprobs...dZ2 = A2 - Y dW2 = (1 / m) * np.dot(dZ2, A1.T) db2 = (1 / m) * np.sum(dZ2, axis=1, keepdims=True...np.multiply(np.dot(W2.T, dZ2), 1 - np.power(A1, 2)) dW1 = (1 / m) * np.dot(dZ1, X.T) db1 = (1 / m) * np.sum...这样隐藏层设置多个神经元就没有任何意义了。 3. 循环：实施前向传播计算损失实现向后传播更新参数（梯度下降）

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某大型国企Java岗位面试题，你能做出几道？

程序无限循环，不输出任何东西。 B. 输出"42"。 C. 不保证总能输出"42"，有时可能不输出任何东西。 D. 抛出异常。正确答案：C. 不保证总能输出"42"，有时可能不输出任何东西。...为什么呢？这个问题深入探讨了Java内存模型（JMM）及其对多线程程序可见性和重排序的影响。...程序无限循环，不输出任何东西。这是一个可能的结果，但并不是因为程序实际上会无限循环，而是因为ready变量的更新可能对启动的ReaderThread线程不可见。...不保证总能输出"42"，有时可能不输出任何东西。这是最准确的描述。...A. new Dog() B. new Cat() C. myDog D. myCat 正确答案：B. new Cat() 为什么呢？本题考察了Java中多态性的理解和应用。

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LeetCode-181 超过经理收入的员工---SQL语句实现及详解

from Employee a inner join Employee b where a.ManagerId = b.Id AND a.Salary > b.Salary; 解析：这样就能判断出那个员工的薪资超过了经理...为什么表这样设计呢？？？因为代表下面的经理表的工资呢：那员工表的工资呢？...a.Salary > b.Salary;这句话的意思是：员工的薪资与所属经理的薪资匹配如果员工的薪资大的话，就输出出来.否则不输出.

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开源即时通讯IM框架MobileIMSDK的微信小程序端开发快速入门

**说明：**格式形如：{loginUserId:'',loginToken:''}，此返回值的内容由调用登陆函数 loginImpl()时传入的内容决定。字段定义详见：PLoginInfo。...参数enable：{boolean} true表示开启log输出，否则不输出，开发者不调用本函数的话系统默认是false（即不输出log）。...**返回值：**true表示开启log输出，否则不输出，开发者不调用本函数的话系统默认是false（即不输出log）。...参数1：{String}：必填项，文本类型，表示提示内容。...**解决方法是：**关闭域名校验（如下图所示）： 8.3 为什么真机调试时报“找不到log2目录”？

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理论+实践，一文带你读懂线性回归的评价指标

0x00 前言：本篇内容是线性回归系列的第三篇。在《模型之母：简单线性回归&最小二乘法》、《模型之母：简单线性回归&最小二乘法》中我们学习了简单线性回归、最小二乘法，并完成了代码的实现。...本篇内容就是关于回归模型的评价，首先介绍线性回归模型的三个常用评价方法，然后通过波士顿房产预测的实际例子，对评价方法进行代码实现。...R方这个指标为什么好呢？对于分子来说，预测值和真实值之差的平方和，即使用我们的模型预测产生的错误。...我们根据上述分析，可以得到如下结论： R^2 <= 1 R2越大也好，越大说明减数的分子小，错误率低；当我们预测模型不犯任何错误时，R2最大值1 当我们的模型等于基准模型时，R^2 = 0 如果R^2...此时，很有可能我们的数据不存在任何线性关系。

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不愧商汤，一面巨深入。。

给大家看一个商汤一面的内容~ 你说简单不？看起来不难，其实过程来说，肯定不会很简单，只围绕一个问题展开！趁这个机会。咱们今天也和大家一起来聊聊，softmax的各个知识点，以及注意点。...有同学想要下期出二面以及三面内容的，可以评论区留言。。关于softmax 咱们就从softmax的简单介绍以及更多的细节来介绍一下。...numpy as np def softmax(logits): exp_logits = np.exp(logits) probabilities = exp_logits / np.sum...计算指数函数 exp_logits = np.exp(logits_example) print("指数函数结果:", exp_logits) # 2: 计算指数化分数的和 sum_exp_logits = np.sum...好了，今天的内容先这样，继续想看解决什么问题，评论区留言~ 都到这里了，点赞~

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WordPress自定义栏目运用实例 VI:设置外链缩略图特色图像

不知道为什么 WordPress 一直不改进这个不那么人性化的功能，难道是为安全考虑？官方没有,那我们就自己添加。let's go!...设置外链缩略图/特色图像首先在需要显示特色图像的地方（一般为首页、内容页）添加以下代码: 不输入的话是不会有任何内容出来的。 ? ? 这个功能的话其实不算太高级，高级的缩略图或特色图像应该具备以下功能：有缩略图就显示缩略图、没有就显示默认图片或文章第一张图片。

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python0032_杀死进程_进程后台运行不输出_nohup_ps_显示进程

查看进程回忆上次内容上次先ctrl + z 挂起进程然后运行 bg 编辑程序继续跑起来而且不断输出到标准输出流甚至连ctrl + c 都无法结束进程了这可怎么办呢？...的进程发送信号 pid的编号可以通过ps -elf的结果中找到找到上一个zsh的pid 就是刚刚的281 #杀死进程 kill -9 PID -9 就是死亡信号发过去之后那个进程就要自尽没有任何进程愿意接受着这个信号...-pend, 悬挂即悬挂点引申义依靠 denpendent independent append 词根词缀： ap- 来 , 临近 -pend- 悬挂垂→依附 expend ex- 出...古代萨克逊人使用的刀叫做撒克逊刀刃朝上抽出来就是要战斗编辑挂起来 sustain 了就是不战斗了推迟战斗了暂停了程序先不运行就是挂起了先运行再挂起还是有点麻烦可以直接后台运行但是不输出到屏幕吗...搜索编辑搜索结果编辑查询手册编辑后台运行不输出搜索后得到答案编辑 nohup python -u show_time.py > test.log 2>&1 &

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Optimization of Machine Learning

可以看到接受这个条件有两个区间，有时候会选择到第一个区间的内容，也就是第一个区间的内容，所以第二条式子的作用就是舍得步长不要太小了。为什么 ? ①对于 ?...具体主要内容就是说如果Hession矩阵的是错误估计的，你们BFGS会在很少的迭代回到正确的方向，但是DFP在这方面的效果不明显。至于为什么不明显，我从公式还不能直接看出来。...但是我还是不知道BFGS为什么相对DFP来说对于纠正方向要更快一点。这两个是对偶式子，难到是因为用了Sherman-Morrison公式吗？...可以看的出，当前的海赛矩阵的逆矩阵是可以由 ? 给出的，所以直接存储对应的 ? 即可，上面提到过为了压缩内存，可以只是存储后面的m个，所以更新一下公式： ?...于是改进了一下，就出现了LBFGS，用两个nx1的矩阵来表示逆矩阵，并且只存储后m个更新的内容，改进一下出现了two-loop-recursion算法。后面又继续改进了一下。

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【C语言】printf和scanf函数详解

格式化），表示可以定制输出⽂本的格式，并且它是一个库函数，要包含头文件，具体包含方式如下： #include printf最基本的用法：用双引号直接引起需要输出的内容...在数字后加上两个空格（2）总是显示正负号：默认情况下只有负数显示符号，正数不显示符号，如果想要正负数都显示符号，那么可以在占位符中间加上一个+号，举例如下：在%d中间加了一个+，就可以让正负数都显示出符号...数据、按下回⻋键后，scanf() 就会处理⽤⼾的输⼊，将其存⼊变量，它的原型定义在头⽂件stdio.h 基本用法，与printf相似，但是要多一个在变量前多一个&，它叫取地址符，如：为什么要用取地址符呢...如果没有读取任何项，或者匹配失败，则返回0。如果在成功读取任何数据之前，发⽣了读取错误或者遇到读取到⽂件结尾，则返回常量EOF(-1)。...只要把*加在任何占位符的百分号后⾯，该占位符就不会返回值，解析后将被丢弃。

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【Linux系列】sed命令的深入解析：如何使用sed删除文件内容

删除文件内容的sed命令要使用sed删除文件中的所有内容，可以使用以下命令：sed -i '' img.sh这条命令的含义是：sed：调用流编辑器。-i：直接修改文件，不输出到标准输出。''...：这是一个空的替换模式，表示不进行任何替换。img.sh：指定要处理的文件。命令解析在sed命令中，-i选项后面通常跟一个扩展名，用于创建一个备份文件。如果不指定扩展名，sed会直接覆盖原文件。...在这个例子中，由于没有指定扩展名，img.sh文件的内容将被直接删除，不会创建备份。sed命令中的''是一个空的替换模式，它告诉sed不进行任何替换操作。...为什么使用sed删除文件内容尽管有许多方法可以删除文件内容，如使用>重定向或echo命令，但使用sed有其独特的优势：跨平台兼容性：sed在大多数 Unix 和 Linux 系统中都是可用的，这使得它成为一个跨平台的解决方案...空文件处理：如果文件本来就是空的，sed命令不会有任何效果。

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开源即时通讯IM框架MobileIMSDK的H5端开发快速入门

说明：格式形如：{loginUserId:'',loginToken:''}，此返回值的内容由调用登陆函数 loginImpl()时传入的内容决定。...参数enable ：{boolean} true表示开启log输出，否则不输出，开发者不调用本函数的话系统默认是false（即不输出log）。...返回值：true表示开启log输出，否则不输出，开发者不调用本函数的话系统默认是false（即不输出log）。...SDK内容见下图：图片5.2如何在代码中调用SDK？...图片▲ 配置要连接的服务器IP（以上代码详见demo/index.js 文件）7.4部署Demo说“部署”有点扯蛋，因为Demo（包括SDK）在内，全是HTML静态内容，只需要直接复制到任何一种Web服务器即可

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numpy（二）

multipy) 　　显示中间过程　　np.add.accumulate(x)　　　　外积（列向量乘行向量，新矩阵第一行是列向量第一行乘行向量第一行）　　np.multiply.outer(x,x) 　　np.sum...np.min（x）或 x.min（）　　np.max（x）多维聚合：　　x= np.arang(12).reshape(3,4) 　　x.sum（）一个数　　x.min(axis=0) 对出每列最小值...计算元素的标准差　　np.var 计算元素的方差　　np.argmin 计算最小值的索引　　np.argmax 计算最大值的索引　　np.median 计算元素的中位数　　np.any 验证任何一个元素是否为真

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·Numpy中对axis的理解与应用

cs231n之KNN、SVM

NumPy学习笔记—(23)

自己动手实现一个神经网络多分类器

李理：卷积神经网络之Batch Normalization的原理及实现

Python数据科学库-小测验

决胜6.18，OTT“搭台”品牌方“唱戏”

单隐藏层神经网络对数据做2分类

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不愧商汤，一面巨深入。。

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