所谓取模运算，就是计算两个数相除之后的余数，符号是%。如a % b就是计算a除以b的余数。...用数学语言来描述，就是如果存在整数n和m，其中0 n * b = m 。...，我们都只计算这个值； 对于有负号的，不管负号在哪个数字，都去除负号，然后计算步骤1的结果； 接下来根据负号的位置分为3种情况，假设除数是K，去掉负号后取模的结果是M： 2个数都是负数，直接等于-M 被除数是负数...，除数是正数，由于是向下舍入，最后相当于会多加上一个K，也就是说模一定是大于0的，结果是K-M 被除数是正数，除数是负数，刚好相反，结果是M-K，注意这里的K是除数的绝对值，是正数 简单归纳： 不管有没有负数...，先按正数求模得到M 2个数都为负数，结果是-M 只有1个数为负数，负数在上，记住结果一定是正的，大数-小数（除数-余数），那么就是K-M 只有1个数为负数，负数在下，记住结果一定是负的，小数-大数（余数
以下是julia 中常见的数字类型： 整数类型 类型 位数 最小的价值 最大的价值 Int8 8 -2 ^ 7 2 ^ 7 - 1 UInt8 8 0 2 ^ 8 - 1 Int16 16 -2 ^ 15...> 1 1 julia > 1234 1234 整数文字的默认类型取决于目标系统是32位架构还是64位架构: # 32位操作系统 julia > typeof(1) Int32 # 64位操作系统...# 64位操作系统 julia > Int Int64 julia > UInt UInt64 julia 支持二进制和八进制、16进制的输入值 julia > 0x1 0x01 julia > typeof...ans指的是紧邻的上一条指令的输出结果 同样，既然有最大值以及最小值，即存在溢出的问题，从而会导致环绕行为，如例： julia > typemax(Int64) 9223372036854775807...中浮点数常见的例子 julia > 1.0 1.0 julia > 1. 1.0 julia > 0.5 0.5 julia > .5 0.5 julia > -1.23 -1.23 julia
Julia的入门非常简单，尤其是当您熟悉Python时。...第四个也是最后一个步骤是将CSV文件读入一个名为“df”的DataFrame中。...savefig(joinpath(pwd(), "daily_cases_US.svg")) 总结 在本文中，我们介绍了使用Julia进行数据分析的基础知识。根据我的经验，Julia很像python。...两者都是开源的。我喜欢Julia的原因是它的高性能以及它与其他编程语言(如Python)的互操作性。我喜欢Python的地方在于它庞大的包集合和庞大的在线社区。...作者：R e n é deephub翻译组 原文地址：https://towardsdatascience.com/getting-started-with-data-analysis-in-julia
它的作用是从输入张量中按照给定的索引值，选取对应的元素形成一个新的张量。它沿着一个维度选择元素，同时保持其他维度不变。也就是说:保留所有其他维度的元素，但在索引张量之后的目标维度中选择元素。...它允许你根据指定的索引从输入张量中取出对应位置的元素，并组成一个新的张量。...它的行为类似于index_select，但是现在所需维度中的元素选择依赖于其他维度——也就是说对于每个批次索引，对于每个特征，我们可以从“元素”维度中选择不同的元素——我们将从一个张量作为另一个张量的索引...torch.take torch.take 是 PyTorch 中用于从输入张量中按照给定索引取值的函数。...适用于较为简单的索引选取操作。 torch.gather适用于根据索引从输入张量中收集元素并形成新张量的情况。可以根据需要在不同维度上进行收集操作。
方阵中的最大乘积 在如下的20×20方阵中，有四个呈对角线排列的数被标红了。...74 31 49 71 48 86 81 16 23 57 05 54 01 70 54 71 83 51 54 69 16 92 33 48 61 43 52 01 89 19 67 48 这四个数的乘积是...在这个20×20方阵中，四个在同一方向（从下至上、从上至下、从右至左、从左至右或者对角线）上相邻的数的乘积最大是多少？... { sum1 = 1; if (j + 3 < 20) {//该元素右边的数字之积...The lower left");} } } } printf("max = %I64d i = %d j = %d %s\n"
数组乘积（15分） 输入：一个长度为n的整数数组input 输出：一个长度为n的整数数组result，满足result[i] = input数组中除了input[i]之外所有数的乘积（假设不会溢出）...1 /* 2 * 一个长度为n的整数数组result，满足result[i]=除input[i]之外所有数的乘积（不溢出），比如 3 * 输入input={2,3,4,5};输出 result...7 * 方法二：先保存i位置前的乘积到result[i]，再用一变量保存i位置后的乘积，结果相乘，即可。...; 31 for( i=n-2;i>=0;--i) //从倒数第二个开始，q表示input i位置后的乘积 32 { 33 q*=input[i+1];...n的整数数组input 输出：一个长度为n的整数数组result，满足result[i] = input数组中除了input[i]之外所有数的乘积（假设不会溢出）。
我们知道在Android N 中对其 ART做了比较大的变化。...N 上做此变化的其目的是为了在安装时间、内存占用、电池消耗和性能之间获得最好的折衷。 ART是在Android KitKat引入并在Lollipop中设为默认的运行方式。...在Lollipop和Marshmallow（译者注：Android 6.0）中，大的应用需要数分钟才能安装完。为了改变这种状态，Android N实现了一个混合模式的运行环境。...对同一个应用可以编译数次，或者找到变“热”的代码路径或者对已经编译的代码进行新的优化，这取决于分析器在随后的执行中的分析数据。...ab-ota(系统升级)与bg-dexopt(后台编译)使用的是[speed-profile]，即只根据“热代码”的profile配置来编译。这也是N中混合编译的核心模式。
PyTorch 是一个 主要用于深度学习的Python 库。PyTorch 最基本也是最重要的部分之一是创建张量，张量是数字、向量、矩阵或任何 n 维数组。...}".format(x) 使用 torch.Tensor 在 PyTorch 中创建张量 PyTorch 允许我们使用 torch 包以多种不同的方式创建张量。...torch.index_select() 这个函数返回一个新的张量，该张量使用索引中的条目（LongTensor）沿维度 dim 对输入张量进行索引。...indices = torch.FloatTensor([0, 2]) describe(torch.index_select(x, dim=1, index=indices)) 此函数在张量的非连续索引这种复杂索引中很有用...mat1 =torch.randn(3,2) describe(torch.mm(x, mat1)) 只需将矩阵作为参数传递，我们就可以轻松地执行矩阵乘法，该函数将产生一个新的张量作为两个矩阵的乘积。
在这篇文章中，我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。 ? 在这篇文章的最后，我们将知道主要选项之间的区别，以及应该使用哪些选项和何时使用。言归正传，我们开始吧。...张量和PyTorch张量之间的抽象概念的区别在于PyTorch张量给了我们一个具体的实现，我们可以在代码中使用它。 ?...在上一篇文章中《Pytorch中张量讲解 | Pytorch系列（四）》，我们了解了如何使用Python列表、序列和NumPy ndarrays等数据在PyTorch中创建张量。...二、Default dtype Vs Inferred dtype 好了，在我们把torch.Tensor()构造函数从我们的列表中删除之前，让我们复习一下打印出来的张量输出的不同之处。...三、共享内存以提高性能：复制与共享 第三个区别是隐藏的区别。为了揭示差异，我们需要在使用ndarray创建张量之后，对numpy.ndarray中的原始输入数据进行更改。
技术背景 在前面的几篇博客中，我们介绍了MindSpore框架下使用CUDA来定义本地算子的基本方法，以及配合反向传播函数的使用，这里主要探讨一下MindSpore框架对于CUDA本地算子的输入输出的规范化形式...高维张量输入 这里一维的张量输入我们就不做讨论了，因为跟前面用到的常数输入本质上是一样的形式。...这里我们用一个二维的张量来做一个测试，CUDA代码保持不动，只修改Python代码中的输入： import os import numpy as np import mindspore as ms from...，我们在CUDA的打印函数中设置的打印输出大小是输入张量的第一个维度的大小，我们给的是一个(4,3)大小的张量，因此会顺序打印4个数出来。...这里我们也能够发现MindSpore在进行输入的规范化的时候，会自动压平输入的张量变成一个维度。因此这里的调用代码等价于先对输入张量做一个reshape，然后再把第一个维度对应大小的张量元素打印出来。
4. narrow() 这个函数返回一个新的张量，这个张量是原来张量的缩小版。这个函数的参数是输入张量、要缩小的维数、起始索引和新张量沿该维数的长度。...它返回从索引start到索引(start+length-1)中的元素。...例如，在一个2D张量中，使用[:，0:5]选择列0到5中的所有行。同样的，可以使用torch.narrow(1,0,5)。然而，在高维张量中，对于每个维度都使用range操作是很麻烦的。...在每个张量的值上检查条件(在条件中使用)，如果为真，就用第一个张量中相同位置的值代替，如果为假，就用第二个张量中相同位置的值代替。...这里，它检查张量a的值是否是偶数。如果是，则用张量b中的值替换，b中的值都是0，否则还是和原来一样。 此函数可用于设定阈值。如果张量中的值大于或小于某一数值，它们可以很容易地被替换。 - EOF -
(h,r,t)表示知识图谱中的三元组，其中h,t∈N,r∈E分别表示主语、关系和宾语。知识图谱中的数据被存储为三元组的形式，在任意两个实体之间，是否存在某种关系只存在两种可能，该事实成立/不成立。...我们可以使用一个|E|×|E|×|R|的三维二值张量(3D binary tensor)表示一个知识图谱中的全部事实。...基于张量分解的模型共学习三个函数：1.实体表示函数，通常将实体表示为向量；2.关系表示函数，通常将关系表示为矩阵；3.评分函数，根据实体和关系的表示得到三维二值张量中某个值的预测值。...RASCAL模型对于一个知识图谱中存在的多种关系共享实体的表示，除此之外并不显式学习任何关系间的相关性，将|E|×|E|×|R|的三维二值张量视为|R|个|E|×|E|的二维二值张量切片的简单堆叠，EMBR...相反的，对于一个知识图谱中存在的多种关系，Tucker采用三维张量分解的算法直接分解为一个核张量（三维张量）和三个二维张量在其对应维度的乘积。
(h,r,t)表示知识图谱中的三元组，张量分析其中h,t∈N,r∈E分别表示主语、关系和宾语。...我们可以使用一个|E|×|E|×|R|的三维二值张量(3D binary tensor)表示一个知识图谱中的全部事实。...基于张量分解的模型共学习三个函数：1.实体表示函数，通常将实体表示为向量；2.关系表示函数，通常将关系表示为矩阵；3.评分函数，根据实体和关系的表示得到三维二值张量中某个值的预测值。...RESCAL[1]模型年发表于2011年ICML，张量计算首先提出基于张量分解的方法对关系数据建模，完成知识图谱中链接预测的任务。...相反的，对于一个知识图谱中存在的多种关系，Tucker采用三维张量分解的算法直接分解为一个核张量（三维张量）和三个二维张量在其对应维度的乘积。
好多朋友都遇到过python推算时间的问题，有些把时间转换成整数做推算，这样遇到特殊的时间和日期就会出现错误，在python中时间的推算很简单，主要就是用到datetime.timedelta方法...，进行时间的加n减n运算： >>>import datetime >>> d1 = datetime.datetime.now() >>> d1.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"
它等同于Python中对向量的索引从0到N-1进行循环，注意，如何用前面的 符号得到每个值得索引。...中的实现方法就是循环得到元素，然后计算乘积。...绝对值 作为绝对值符号，返回该数值的绝对值。 x = 10 y = -20 abs(x) # 10 abs(y) # 20 范数 范数，也称为向量的模（长），即向量的大小。...张量 转置 这个符号表示的是行列转换，Python中用下面方法实现： X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] np.transpose(X) 输出结果显示行列交换了位置。...math.sqrt(sum([e**2 for e in x_hat])) # 1.0 感叹号 用感叹号表示阶乘，即从1开始，一直到该数字的所有整数的乘积，在Python中，这样计算： x = 5
语句结构：tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)举例：tf.zeros([3, 4], tf.int32)最主要的是，shape可以接收1D张量。
摘要 在AI领域的百模大战中，技术革新与应用拓展不断推动行业前行。本文深入探讨AI技术进步、应用拓展、行业变革与人才竞争这四大新趋势，旨在为读者提供全面而深入的行业洞见。...在这篇博客中，我们将一起探索在百模大战中AI行业的新趋势。无论你是AI新手还是行业专家，相信这里都有你想知道的内容。...正文 技术进步：AI的飞速发展 深度学习的突破 深度学习技术在百模大战中得到了显著的提升。比如，卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）在图像识别和语言处理方面取得了巨大进步。...小结 在百模大战的背景下，AI行业的新趋势在技术进步、应用拓展、行业变革和人才竞争四个方面表现得淋漓尽致。 参考资料 “深度学习最新研究进展”，科技期刊，2023年。...云计算、数据处理 人才竞争 人才培养和国际竞争 培训、招聘、政策 总结 AI行业在百模大战中的新趋势显示了技术和应用的巨大潜力，同时也揭示了行业面临的挑战。
卷积神经网络 在这个神经网络编程系列中，我们正在努力构建卷积神经网络（CNN），所以让我们看看在CNN中的张量输入。 ? 在前两篇文章中，我们介绍了张量和张量的基本属性——阶、轴和形状。...我现在要做的是把阶、轴和形状的概念用在一个实际的例子中。为此，我们将把图像输入看作CNN的张量。...这意味着我们有一个4阶张量（有四个轴的）。张量形状中的每个指标代表一个特定的轴，每个指标的值给出了对应轴的长度。 张量的每个轴通常表示输入数据的某种物理含义（real world）或逻辑特征。...如果我们了解这些特征中的每一个以及它们在张量中的轴位置，那么我们就可以对张量数据结构有一个很好的总体理解。 为了分解这个，我们将从后往前推敲，考虑从右到左的轴。...在神经网络中，我们通常都是批量处理样本，而不是只处理单个样本，因此该轴的长度告诉我们该批次中有多少个样本。 ? 这使我们看到可以使用一个4阶张量表示一整个批次的图片。
题目 给你一个整数数组 nums，请你选择数组的两个不同下标 i 和 j，使 (nums[i]-1)*(nums[j]-1) 取得最大值。 请你计算并返回该式的最大值。
一，数组中两元素的最大乘积 1，问题简述 给你一个整数数组 nums，请你选择数组的两个不同下标 i 和 j，使 (nums[i]-1)*(nums[j]-1) 取得最大值。...请你计算并返回该式的最大值。...示例 3： 输入：nums = [3,7] 输出：12 提示： 2 <= nums.length <= 500 1 <= nums[i] <= 10^3 3，题解思路 循环遍历数组的每一个元素...，计算前后元素的最大乘积，更新最大值 4，题解程序 public class MaxProductTest { public static void main(String[] args) {...，下意识就是想着利用暴力破解的方式进行解决一下，虽然时间复杂度为O(n^2)，但是个人觉得利用最简单的方式来解决一道问题还是比较值得的，不要低估每一个方法背后的价值，不要认为复杂度高的方法都是不好的 ?
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