案例模拟文件下载 http://gofile.me/4KHV7/SUo5ywXxC 我们来分享下不同思路的处理方式。 先展示一下网友蜗牛给的答案。 (一) 通过分组后逆透视后再用透视还原来完成。...表格转置 Table.Transpose([去除自定义]) ? C. 通过转换得到错误的值并用错误值替换的方式来命名日期列的标题。...到这一步，分组内的计算完成。 3. 展开，重命名，调整数据类型 ? 4....到分割表格并转置这一步基本都一样 ? 2. 提升标题 Table.PromoteHeaders([转置]) ? 3....展开数据，筛选并调整后即可得到最终结果。 ? 如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
【趣学C语言和数据结构100例】问题描述31.判断一个素数能被几个 9 整除，即判断一个素数能整除几个 9 组成的数32.读取7个数(1-50)的整数值，每读取一个值，程序打印出该值个数的 *。...33.计算字符串中子串出现的次数（暴力匹配）34.计算字符串中子串出现的次数（KMP）35.写一个函数，使给定的一个 3x3 的二维整型数组转置，即行列互换代码分析31.素数整除几个 9 组成的数分析：...定义一个kmp函数来计算，即kmp(s1,s2);返回值为子串出现的次数。...当 text[i] 和 pattern[j] 相等时，继续比较下一个字符。否则回退到上一个匹配的位置。...8, 9}}; printf("转置前:\n"); printfarray(array); reversearray(array); printf("转置后:\n");
经过上次 Kafka 日志集群某节点重启失败导致某个主题分区不可用的事故之后，这篇文章专门对分区不可用进行故障重现，并给出我的一些骚操作来尽量减少数据的丢失。...，保持偏移量不大于 leader 副本，此时分区的数据全部丢失。...此时 leader 所在的 broker 宕机了，那如果此时 broker 数据发生损坏这么办？...尽管这么做也是会有数据丢失，但相比整个分区的数据都丢失而言，情况还是会好很多的。...我的骚操作 首先你得有一个不可用的分区（并且该分区 leader 副本数据已损失），如果是测试，可以以上故障重现 1-8 步骤实现一个不可用的分区（需要增加一个 broker）： ?
5.14 理解转置卷积与棋盘效应 5.14.1 标准卷积 在理解转置卷积之前，需要先理解标准卷积的运算方式。 首先给出一个输入输出结果。 那是怎样计算的呢？...数据轮次 （Epoch） 数据轮次是指定所有训练数据在模型中训练的次数，根据数据集规模和分别情况会设置不同的值。...当模型较为简单或训练数据规模较小时，通常轮次不宜过高，否则模型容易过拟合；模型较为复杂或训练数据规模足够大时，可适当提高数据的训练轮次。...5.17 卷积神经网络在不同领域的应用 卷积神经网络中的卷积操作是其关键组成，而卷积操作只是一种数学运算方式，实际上对不同类型的数值表示数据都是通用的，尽管这些数值可能表示的是图像像素值、文本序列中单个字符或是语音片段中单字的音频...只要使原始数据能够得到有效地数值化表示，卷积神经网络能够在不同的领域中得到应用，要关注的是如何将卷积的特性更好地在不同领域中应用，如表5.10所示。
如果使用不同的编码方式，可能会导致乱码或无法正确解析 XML 数据。解决方法是在处理 XML 数据时，通过指定正确的编码方式来解析和生成 XML 数据。...解析器兼容性：不同的操作系统和编程语言可能使用不同的 XML 解析器，这些解析器可能具有不同的特性、支持的标准版本或解析规则。这可能导致在不同的环境中解析 XML 数据时出现不一致的结果。...不同的操作系统和编程语言可能对 XML Schema 的支持程度不同，可能会导致在验证 XML 数据时出现问题。...不同的操作系统和编程语言对命名空间的处理方式可能不同，可能会导致在解析和生成 XML 数据时出现问题。解决方法是在处理 XML 数据时，确保正确理解和处理命名空间，以兼容不同的环境和方式。...不同的操作系统和编程语言可能对于不同的 XML 版本的支持程度不同，可能会导致在解析和生成 XML 数据时出现问题。
对于这样的更新需求，如何操作？ update语句提供了这种操作，与merge语句一样，按照匹配变量来更新数据，不同点在于： 匹配变量的变量值有唯一性（即不允许出现两个一样id的数据）。...当有新病人，或其他病人再进医院时，信息会被更新，比如，第一个病人的保险代码被更换了、最后一个病人的缺失数据被填补上、有新病人加入： ?...transpose过程可以转置数据集，将观测值转变为变量或将变量转变为观测值。...VAR语句 VAR语句命名变量，这个变量的变量值是要转置的。...FIRST.variable和LAST.variable 当使用BY语句时，这两个变量才有效。
在每个位置，逐元素的乘法和加法都会提供一个数值。因为滤波器是滑过一个3D空间，所以输出数值也按3D空间排布。也就是说输出是一个3D数据。...因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...将 2×2 的输入上采样成 5×5 的输出 观察上述例子中的转置卷积能帮助我们构建起一些直观认识。但为了泛化其应用，了解其可以如何通过计算机的矩阵乘法实现是有益的。...://arxiv.org/abs/1511.07122 这是一个标准的离散卷积： 扩张卷积如下： 当 l=1 时，扩张卷积会变得和标准卷积一样。...也就是说，在这种渐进情况（N >> m）下，当过滤器大小为 3x3时，空间可分卷积的计算成本是标准卷积的 2/3。过滤器大小为 5x5 时这一数值是 2/5；过滤器大小为 7x7 时则为 2/7。
如果你听说过深度学习中不同种类的卷积（比如 2D / 3D / 1x1 /转置/扩张（Atrous）/空间可分/深度可分/平展/分组/混洗分组卷积），并且搞不清楚它们究竟是什么意思，那么这篇文章就是为你写的...在每个位置，逐元素的乘法和加法都会提供一个数值。因为过滤器是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。 ?...将 2×2 的输入上采样成 5×5 的输出 观察上述例子中的转置卷积能帮助我们构建起一些直观认识。但为了泛化其应用，了解其可以如何通过计算机的矩阵乘法实现是有益的。...尽管所有这三个扩张卷积的输出都是同一尺寸，但模型观察到的感受野有很大的不同。l=1 时感受野为 3×3，l=2 时为 7×7。l=3 时，感受野的大小就增加到了 15×15。...也就是说，在这种渐进情况（N>>m）下，当过滤器大小为 3×3 时，空间可分卷积的计算成本是标准卷积的 2/3。过滤器大小为 5×5 时这一数值是 2/5；过滤器大小为 7×7 时则为 2/7。
如果你听说过深度学习中不同种类的卷积（比如 2D / 3D / 1x1 /转置/扩张（Atrous）/空间可分/深度可分/平展/分组/混洗分组卷积），并且搞不清楚它们究竟是什么意思，那么这篇文章就是为你写的...在每个位置，逐元素的乘法和加法都会提供一个数值。因为过滤器是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。...因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...将 2×2 的输入上采样成 5×5 的输出 观察上述例子中的转置卷积能帮助我们构建起一些直观认识。但为了泛化其应用，了解其可以如何通过计算机的矩阵乘法实现是有益的。...也就是说，在这种渐进情况（N>>m）下，当过滤器大小为 3×3 时，空间可分卷积的计算成本是标准卷积的 2/3。过滤器大小为 5×5 时这一数值是 2/5；过滤器大小为 7×7 时则为 2/7。
机器学习 深度学习 长按二维码关注 如果你听说过深度学习中不同种类的卷积（比如 2D / 3D / 1x1 /转置/扩张（Atrous）/空间可分/深度可分/平展/分组/混洗分组卷积），并且搞不清楚它们究竟是什么意思...在每个位置，逐元素的乘法和加法都会提供一个数值。因为过滤器是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。 ?...将 2×2 的输入上采样成 5×5 的输出 观察上述例子中的转置卷积能帮助我们构建起一些直观认识。但为了泛化其应用，了解其可以如何通过计算机的矩阵乘法实现是有益的。...尽管所有这三个扩张卷积的输出都是同一尺寸，但模型观察到的感受野有很大的不同。l=1 时感受野为 3×3，l=2 时为 7×7。l=3 时，感受野的大小就增加到了 15×15。...也就是说，在这种渐进情况（N>>m）下，当过滤器大小为 3×3 时，空间可分卷积的计算成本是标准卷积的 2/3。过滤器大小为 5×5 时这一数值是 2/5；过滤器大小为 7×7 时则为 2/7。
如果你听说过深度学习中不同种类的卷积（比如 2D / 3D / 1x1 /转置/扩张（Atrous）/空间可分/深度可分/平展/分组/混洗分组卷积），并且搞不清楚它们究竟是什么意思，那么这篇文章就是为你写的...在每个位置，逐元素的乘法和加法都会提供一个数值。因为过滤器是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。 ?...因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...将 2×2 的输入上采样成 5×5 的输出 观察上述例子中的转置卷积能帮助我们构建起一些直观认识。但为了泛化其应用，了解其可以如何通过计算机的矩阵乘法实现是有益的。...也就是说，在这种渐进情况（N>>m）下，当过滤器大小为 3×3 时，空间可分卷积的计算成本是标准卷积的 2/3。过滤器大小为 5×5 时这一数值是 2/5；过滤器大小为 7×7 时则为 2/7。
一个卷积网络层往往都由多个通道（一般为数百个通道）组成，每一个通道描述出前一个层的不同方面。那我们如何实现不同深度的层之间的过渡呢？又如何将深度为 n 的层转化为后面的深度为 m 的层呢？...由于过滤器滑动通过 3D 空间，输出的数值同样也以 3D 空间的形式呈现，最终输出一个 3D 数据。...研究者在输出图像上无法找到一个连续并均匀的重叠区域。 当过滤器大小无法被卷积步长整除时，转置卷积就会出现「不均匀重叠」。...在应用转置卷积时，可以做两件事情来减轻这种效应。第一，确认使用的过滤器的大小是能够被卷积步长整除的，从而来避免重叠问题。第二，可以采用卷积步长为 1 的转置卷积，来减轻「棋盘效应」。...不过，当每批数据的大小过小时，我们执行的工作基本上是随机的，而不是批量梯度下降。这就会造成训练速度变慢或聚合效果变差的结果。
这个程度可以用一个数值来表示，这个数值越大，弹力就越大。 现在，我们把这个弹簧换成一个更复杂的系统，比如一个弹簧床。...对称矩阵是指转置矩阵和自身相等的方形矩阵。也就是说，一个矩阵A是对称矩阵，当且仅当A的转置矩阵A^T等于A本身： A = A^ 元素对称性： 对称矩阵的元素关于主对角线对称。...任何一个二次型都可以表示为一个向量x乘以一个对称矩阵A再乘以向量x的转置的形式：x^T * A * x。 正定矩阵： 如果一个对称矩阵的所有特征值都大于零，那么这个矩阵就是正定的。...A 是一个n阶对称矩阵，称为二次型的矩阵。 T 表示转置。...无论我们如何变换坐标系，一个二次型的正惯性指数和负惯性指数始终是不变的。 用于分类二次型： 根据正负惯性指数的不同，我们可以将二次型分为正定、负定、不定等类型。
2 分组卷积（Group convolution） Group convolution 分组卷积，最早在AlexNet中出现，由于当时的硬件资源有限，训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU...转置卷积和反卷积的区别 那什么是反卷积？从字面上理解就是卷积的逆过程。值得注意的反卷积虽然存在，但是在深度学习中并不常用。而转置卷积虽然又名反卷积，却不是真正意义上的反卷积。...你可以理解成，至少在数值方面上，转置卷积不能实现卷积操作的逆过程。所以说转置卷积与真正的反卷积有点相似，因为两者产生了相同的空间分辨率。...△卷积核为3×3、步幅为2和无边界扩充的二维转置卷积 需要注意的是，转置前后padding，stride仍然是卷积过程指定的数值，不会改变。...例子 由于上面只是理论的说明了转置卷积的目的，而并没有说明如何由卷积之后的输出重建输入。下面我们通过一个例子来说明感受下。
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