pytorch 常用线性函数详解 Pytorch的线性函数主要封装了Blas和Lapack,其用法和接口都与之类似. 常用的线性函数如下: 函数 功能 trace 对角线元素之和(矩阵的迹) diag 对角线元素 triu/tril 矩阵的上三角/下三角,可指定偏移量 mm/bmm 矩阵乘法,batch的矩阵乘法 t 转置 dot/cross 内积/外积 inverse 求逆矩阵 svd 奇异值分解 注意:矩阵的转置会使存储空间不连续,需调用它的.contiguous方法转为连续. 例如: import torch as t b

自适应线性神经网络Adaline的python实现详解 自适应线性神经网络Adaptive linear network, 是神经网络的入门级别网络. 相对于感知器,采用了f(z)=z的激活函数,属于连续函数. 代价函数为LMS函数,最小均方算法,Least mean square. 实现上,采用随机梯度下降,由于更新的随机性,运行多次结果是不同的. ''' Adaline classifier created on 2019.9.14 author: vince ''' import pandas import math import numpy

我有一个跨三个物理卷条带化的逻辑卷.我不得不将此逻辑卷移动到另一个物理卷.这与pvmove命令很好地配合.但是,后来我发现逻辑卷仍然是条带化的,现在所有三个条带都在同一个物理卷上.有没有办法将条带化逻辑卷转换为线性逻辑卷？我在 Linux上使用LVM2. 我认为很明显的可能性是重命名条带逻辑卷,创建一个新的线性逻辑卷,然后复制数据,但这需要使文件系统系统脱机一段时间.不幸的是,我不能在下周之前做到

我们有向客人提供的DRBD卷,我们经常对它们进行快照,以便恢复到快照.我理解在LVM中,快照然后使用快照在做某些实验时是首选,但我们通常只是将快照作为备份,以便在出现问题时恢复(已知良好状态). 可以安装磁盘和rsyncing,但有时内容很复杂,有多个分区(或磁盘内的LV).使用dd复制所有数据也是可能的,但这非常耗时.我更希望做的是我可以使用lvconvert并将快照转换为正常的线性lv吗？我可

当使用omap或onoremap声明映射时,我希望能够处理运动将是blockwise,linewise或standard的情况. 例如,让我们考虑以下块： abcd efgh ijkl mnop 光标位于字母f上.假设我将K的运算符映射定义为：normal！ vjl(转到字母k). onoremap K :normal! vjl<cr> 有趣的是,当我运行dvK,dK,d ^ VK时我分别得到了

感觉用C++中的构造函数、析构函数等类的特点来描述一些数据结构更加易读，更加合理，便捷。但有一个问题，编译器不支持模板的分离编译，很不舒服   #include <iostream> using namespace std; template<class T> class CArray { public: CArray(const int &iMax); CArray(); ~CArray

插入、删除结点的代码有点多，但这样提高了代码的可读性，且不增加时间复杂度，不会影响程序性能 #include <iostream> using namespace std; template<typename T> class CList; template<class T> class Node { friend CList<T>; private: T m_data; Node *m

线性结构的特点：在数据元素的非空有限集中，（1）存在唯一的一个被称为“第一个“的数据元素；（2）存在唯一的一个被称做”最后一个“的数据元素；（3）除第一个之外，集合中的每个数据元素均只有一个前驱；（4）除最后一个之外，集合中的每一个数据元素均只有一个后继。 2.1 线性表的类型定义 2.2 线性表的顺序表示和实现 > 线性表的顺序存储结构是以元素在计算机内”物理位置相邻“来表示数据元素之间的逻辑关

首先，今天是中秋，明天是国庆，在这说声节日快乐啊。 说点题外话，今天出去走了走，看到药店就进去称体重了。尼玛，竟然轻了4斤，本来就是100刚出头，现在倒好，直接掉下100了。我想这可能是因为最近天天熬夜，而且最近学校还规定天天要去早读（直接导致睡眠不足），直到过了英语4级。唉，大一时不能考，不知今年12月能否考过啊。所以说各位还要注意休息啊，记得要早点休息。昨天晚上就11点后就因为写这个代码直到一

#include "stdio.h" #define OK 1 #define ERROR 0 #define TRUE 1 #define FALSE 0 #define MAXSIZE 20 /*存储空间初始分配量*/ typedef int ElemType; /*ElemType类型根据实际情况而定，这里假设为int*/ typedef int Status;/*Statu

#include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "time.h" #define OK 1 #define ERROR 0 #define TRUE 1 #define FALSE 0 #define MAXSIZE 20 /* 存储空间初始分配量 */ typedef int Status;/* Status是函

1:多项式加法 查看 提交 统计 提问 总时间限制:  1000ms  内存限制:  5000kB 描述     我们经常遇到两多项式相加的情况，在这里，我们就需要用程序来模拟实现把两个多项式相加到一起。首先，我们会有两个多项式，每个多项式是独立的一行，每个多项式由系数、幂数这样的多个整数对来表示。 如多项式2x20- x17+ 5x9- 7x7+ 16x5+ 10x4 + 22x2- 15 对应

2:字符串插入 查看 提交 统计 提问 总时间限制:  1000ms  内存限制:  65536kB 描述 有两个字符串str和substr，str的字符个数不超过10，substr的字符个数为3。（字符个数不包括字符串结尾处的'\0'。）将substr插入到str中ASCII码最大的那个字符后面，若有多个最大则只考虑第一个。 输入 输入包括若干行，每一行为一组测试数据，格式为 str subst

3:位查询 查看 提交 统计 提问 总时间限制:  5000ms  内存限制:  65536kB 描述     给出N个范围在[0, 65535]的整数，编程支持以下的操作： （1）修改操作：C d，所有的数都增加d。如果超过65535，把结果模65536。 0 <= d <= 65535  （2）查询操作：Q i，统计在N个正整数中有多少个整数其对应的二进制形式的第i位二进制位为非0。0 <=

4:放苹果 查看 提交 统计 提问 总时间限制:  1000ms  内存限制:  65536kB 描述 把M个同样的苹果放在N个同样的盘子里，允许有的盘子空着不放，问共有多少种不同的分法？（用K表示）5，1，1和1，5，1 是同一种分法。 输入 第一行是测试数据的数目t（0 <= t <= 20）。以下每行均包含二个整数M和N，以空格分开。1<=M，N<=10。 输出 对输入的每组数据M和N，用一

#include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "io.h" #include "math.h" #include "time.h" #define OK 1 #define ERROR 0 #define TRUE 1 #define FALSE 0 #define MAXSIZE 20 /* 存储空间初始分配量 */

#include "stdio.h" #include "string.h" #include "ctype.h" #include "stdlib.h" #include "io.h" #include "math.h" #include "time.h" #define OK 1 #define ERROR 0 #define TRUE 1 #define

栈也是一种很重要的数据结构，具备“先进后出”的特点。程序中的函数调用以及递归都涉及栈这一数据结构，熟悉栈有利于我们更好地理解函数的调用过程(主要是形参，局部变量以及函数的返回值)和递归算法的实现过程 1、栈的数据节点 typedef struct _Stack { int *pData; //数据域指针 int size; //栈容量 int top; //栈顶 }St

线性队列和线性堆栈有点相似，但队列里面的数据是“先进先出”。实际应用时大多是采用循环队列，关于队列的循环实现，需要两件事情要警惕：1、检测队列是否为空；2、检测队列是否已满。下面就简单的介绍循环队列的一些基本操作 1、队列的数据节点 typedef struct _Queue { int *pData; //数据域指针 int capacity; //队列容量 int f

1、顺序存储 优点： 在结点等长时可以随机存取 存储密度高节省存储空间 用结点的物理次序反映结点之间的逻辑关系 缺点： 插入和删除结点时要移动大量的结点 必须静态分配连续空间 2、链接存储 优点： 插入和删除比较灵活，不需要大量移动结点 动态分配空间比较灵活，不需要预先申请最大的连续空间 缺点： 增加指针的空间开销 检索必须沿链进行，不能随机存取