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如何对矩阵中的所有值进行比较？

如何对矩阵中的所有值进行比较？ (一) 分析需求 需求相对比较明确，就是在矩阵中显示的值，需要进行整体比较，而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示，确认矩阵中最大值或者最小值。 ?...(二) 实现需求 要实现这一步需要分析在矩阵或者透视表的情况下，如何对整体数据进行比对，实际上也就是忽略矩阵的所有维度进行比对。上面这个矩阵的维度有品牌Brand以及洲Continent。...只需要在计算比较值的时候对维度进行忽略即可。如果所有字段在单一的表格中，那相对比较好办，只需要在计算金额的时候忽略表中的维度即可。 ? 如果维度在不同表中，那建议构建一个有维度组成的表并进行计算。...通过这个值的大小设置条件格式，就能在矩阵中显示最大值和最小值的标记了。...，矩阵中的值会变化，所以这时使用AllSelect会更合适。

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GPT 大型语言模型可视化教程

现在，我们对输入序列中的所有标记进行同样的处理，生成一组包含标记值及其位置的向量。 请将鼠标悬停在输入嵌入矩阵的各个单元格上，查看计算结果及其来源。...在这一阶段，输入嵌入矩阵中的各列相互 "对话"。到目前为止，在所有其他阶段，各列都是独立存在的。 自我关注层由几个部分组成，我们现在将重点讨论其中的一个部分。...相反，每个输入值都要先进行指数化处理。 a = exp(x_1) 这样做的效果是使所有值都为正。有了指数化值的向量后，我们就可以用每个值除以所有值的总和。这将确保所有数值之和为 1.0。...softmax 运算的一个有用特性是，如果我们在所有输入值上添加一个常数，结果将是相同的。因此，我们可以找到输入向量中的最大值，然后将其从所有值中减去。...对于每一行，我们都会存储该行的最大值以及移位值和指数值之和。然后，为了生成相应的输出行，我们可以执行一小套操作：减去最大值、指数化和除以总和。 为什么叫 "softmax"？

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    深入理解拉普拉斯特征映射

    3.2 约束条件 考虑到目标函数： 图片 我们不妨设想一种极端情况：假设所有节点都映射到了同一个位置，也就是所有节点的嵌入向量 图片 相同，那么此时目标函数肯定有最小值0。...又比如我们就假设所有节点的嵌入向量全部为0向量，此时目标函数也有最小值0。 以上两种情况是毫无意义的。此外，在上述情况下， 图片 的维度也是任意的。...3.5 结果 经过3.4之后，得到了 图片 中的 图片 ，然后选取最小的 个非零特征值对应的特征向量作为节点的嵌入向量。 为什么要选取非零特征值的特征向量？...根据 图片 的性质， 容易知道 图片 的行和为0。...因此，从 图片 可以看出， 图片 具有广义特征值0和对应的特征向量 图片 ，如果 图片 被选中，那么所有节点的嵌入向量中的某一维度将全是1，嵌入向量将坍缩到更低一维的空间中。

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    Q221 Maximal Square

    每次扫描矩阵结束后，矩阵的最后一行和最后一列的值都会用不到，下一次不用扫描它们。 这样，时间复杂度为 O(min(m,n) * m * n) ，其中 m 为矩阵的行，n为矩阵的列。...min(m,n) 的原因就是遇到最坏情况（所有值都为1），则需要合并 min(m,n) 次。由于在原矩阵上直接修改，则空间复杂度为 O(1)。...思路2： 既然每次都是根据左上角判断，为什么不根据右下角判断呢？这样，只需要遍历一次矩阵，就可以更新所有的边长值。在更新的过程中，记录最大边长，最后求最大面积即可。...这个思路是一个动态规划的问题，右下角的元素取决于相邻的3个元素中的最小值加上当前右下角的数字的1，即： matrix[i][j] += min(matrix[i][j-1], matrix[i-1][j...这样，时间复杂度为 O(m * n) ，其中 m 为矩阵的行，n为矩阵的列；由于在原矩阵上直接修改，则空间复杂度为 O(1)。

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    【数据结构】数组和字符串（二）：特殊矩阵的压缩存储：对角矩阵——一维数组

    4.2.1 矩阵的数组表示 【数据结构】数组和字符串（一）：矩阵的数组表示 4.2.2 特殊矩阵的压缩存储   矩阵是以按行优先次序将所有矩阵元素存放在一个一维数组中。...对角矩阵的压缩存储   对于一个n×n维的对角矩阵M，由于非主对角线上的元素都为零，只需存储其n个对角元素的值即可。...同时，在对角矩阵的运算中，由于非主对角线上的元素都为零，可以通过直接访问压缩后的数据来提高算法的效率。...结构体的指针和矩阵的维度作为参数，在函数内部将矩阵的维度存储到 size 成员变量中，并将对角元素数组的所有元素初始化为0。...函数首先检查行索引和列索引是否有效，如果无效则打印错误信息并返回0。、 然后再次检查行索引和列索引是否相等，如果不相等则表示该位置不是对角元素，返回0。 如果通过了检查，返回指定位置的对角元素的值。

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    Python实现所有算法-高斯消除法

    一旦所有前导系数（每行中最左边的非零条目）都为 1，并且包含前导系数的每一列在其他地方都为零，则称该矩阵为简化行梯形形式。这种最终形式是独一无二的；换句话说，它与所使用的行操作序列无关。...如果是这种情况，则称矩阵为行梯形. 所以矩阵的左下部分只包含零，并且所有的零行都在非零行的下方。这里使用“梯队”一词是因为可以粗略地认为行是按大小排列的，最大的位于顶部，最小的位于底部。...如果矩阵的所有前导系数都等于 1（这可以通过使用类型 2 的基本行操作来实现），并且在包含前导系数的每一列中，则称矩阵为简化行梯形。...在实践中，通常不会用方程来处理系统，而是使用更适合计算机操作的增广矩阵。行缩减过程可以概括如下：从L1以下的所有方程中消除x，然后从L2以下的所有方程中消除y。这将使系统变成三角形。...返回值是具有给定形状、数据类型和顺序的零数组。 首先，reversed 函数返回一个反转的迭代器。这个为什么倒着算呢？是因为倒着算对算法来讲有一些优点。

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    聊聊Transform模型

    单词I的词嵌入向量可以用来表示，相应地，am为，good为，即： 通过输入矩阵X，可以看出，矩阵的第一行表示单词I的词嵌入向量。...以此类推，第二行对应单词am的词嵌入向量，第三行对应单词good的词嵌入向量。所以矩阵X的维度为[句子的长度×词嵌入向量维度]。...如图所示，应用softmax函数将使数值分布在0到1的范围内，且每一行的所有数之和等于1。 第四步 至此，我们计算了查询矩阵与键矩阵的点积，得到了分数，然后用softmax函数将分数归一化。...以矩阵的第1行为例，为了预测后边的词，模型不应该知道右边的所有词（因为在测试时不会有这些词）。因此，我们可以用-∞掩盖右边的所有词，如图所示： 接下来，让我们看矩阵的第2行。...使用上一个子层获得的注意力矩阵M创建查询矩阵Q；使用编码器层输出的特征值R创建键矩阵与值矩阵。 计算图如下所示： 为什么要用 M 计算查询矩阵，而用 R 计算键矩阵和值矩阵呢？

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    一文详解 Word2vec 之 Skip-Gram 模型（结构篇）

    1，其他维都为0的10000维的向量（ants=[0, 0, 1, 0, ..., 0]）。...如果我们将一个1 x 10000的向量和10000 x 300的矩阵相乘，它会消耗相当大的计算资源，为了高效计算，它仅仅会选择矩阵中对应的向量中维度值为1的索引行（这句话很绕），看图就明白。 ?...我们来看一下上图中的矩阵运算，左边分别是1 x 5和5 x 3的矩阵，结果应该是1 x 3的矩阵，按照矩阵乘法的规则，结果的第一行第一列元素为0 x 17 + 0 x 23 + 0 x 4 + 1 x...3行（下标从0开始）—— [10, 12, 19]，这样模型中的隐层权重矩阵便成了一个”查找表“（lookup table），进行矩阵计算时，直接去查输入向量中取值为1的维度下对应的那些权重值。...输出层是一个softmax回归分类器，它的每个结点将会输出一个0-1之间的值（概率），这些所有输出层神经元结点的概率之和为1。

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    列文伯格算法_最短路径matlab程序

    n+1是用来描述矩阵的维度的，也就是这个矩阵是（n+1）X（n+1）的，那么为什么要变成（n+1）X（n+1）而不是使用之前的n x n 的，这是因为 pcolor函数是通过插值来实现的，插值后会缺少一行一列...MATLAB中默认自带了18种colormap，最常用的jet图像如下所示：      colormap实际上是一个mx3的矩阵，每一行的3个值都为0-1之间数，分别代表颜色组成的rgb值，如[0 0...的矩阵，每一行的3个值都为0-1之间数，分别代表颜色组成的rgb值 ---- cmap(1,:) = zeros(3,1); cmap(end,:) = ones(3,1); %将矩阵cmap...，每一行的3个值都为0-1之间数，分别代表颜色组成的rgb值 cmap(1,:) = zeros(3,1); cmap(end,:) = ones(3,1); %将矩阵cmap的第一行设为0 ，最后一行设为...')); %生成的cmap是一个256X3的矩阵，每一行的3个值都为0-1之间数，分别代表颜色组成的rgb值 cmap(1,:) = zeros(3,1); cmap(end,:) = ones(3,1

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    自注意力中的不同的掩码介绍以及他们是如何工作的?

    、 为什么不沿键和查询应用注意力掩码？ 键、查询和值权重是否混淆了原始矩阵的序列顺序？ 所以本篇文章将通过写出矩阵来查看这些问题的细节。这样可以对掩码的工作原理有更好的了解。...除此以外还可以连接到线性层是如何跨二维工作的，这样可以解决上面第三点的疑问。 问题定义 让我们从一个有 4 个单词的矩阵 X 开始。当这些词被转换成它们的令牌嵌入，每个令牌的嵌入大小将是 3 个值。...实际上得到的矩阵中的每一行都是QKᵀ矩阵中的相应行和V矩阵中的相应列的线性组合。不带掩码的注意力模块的输出可以理解为让每个令牌注意所有其他令牌。这意味着每一个令牌对所有其他令牌都有影响。...那么当 softmax 应用于矩阵时会发生什么？ Softmax后Dᴷ都是0，基本上不会影响权重矩阵中其他值的权重。这里的D 不是其他行的一部分，而是仅在其自己的 DQ 行中。...同理在最后一行中，序列中的最后一个令牌 D 受到所有其他令牌的影响，因为它是序列中的最后一个令牌，应该具有序列中所有其他令牌的上下文。 让我们看看掩码如何影响注意力函数的输出。

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    Matlab基本语法与指令

    在想要知道某个函数的相关说明的时候，可以使用help 函数名来获取，当然也可以打开帮助文档。不过这种方法是比较快的。 4.zeros：创建1个都为0的矩阵；ones:创建1个都为1的矩阵。...不过仍然得坚持，这些年来为什么抛弃matlab，所有matlab可以干的事情都拿C#来干，是一个很远的话题，以后有机会再说吧。...①矩阵的初始化 MATLAB a = 1 : 10 ;%产生1-10的步长默认为1的等差数列； b = 0:0.1:1;%产生0-1的步长为0.1的等差数量； ②矩阵的基本操作 MATLAB data...= rand(4,4) %初始化1个4*4的随机矩阵   a = data(:,1) %取data的所有行，第1列   b = data(:,[1,3]) %取所有行，第1，3列   c = data...([2,3],[1,2]) %%取第2，3行，以及1，2列 ?

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    python numpy--矩阵的通用函数

    b,a) #矩阵本身是二维的，有人问为什么返回的结果是两个中括号 np.power(b,2) （2）maximum、minimum 元素级运算  如果两个矩阵的元素不一样多的话则会报错  #准备两个矩阵...  #准备一个矩阵 d = np.mat('2 0;1 0') e = np.mat('0 2;1 0') #与 np.logical_and(d,e)  #对应位都为真，结果为真，否则为假 matrix...ucopyshape(f)   #返回的是与f矩阵相同结构2*2的值为0 的矩阵 matrix([[0, 0],         [0, 0]], dtype=object) 2、自定义函数2，返回所有元素的平方...(a) #参数要是一个数组，矩阵就不适用了 36 以下加入axis:  b=np.arange(12).reshape(3,4) #准备一个3行4列的数组 array([[ 0, 1, 2, 3], [...([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])  c = np.array([1,3,5,7]) np.add.outer(c,a)  # c的每一个值加上a的所有值 array([[ 1,

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    数学建模学习笔记（四）层次分析法（AHP）

    9标度方法 很显然，这是对称矩阵 层次单排序及一致性检验： 为什么要一致性检验？...例如：第一行可以看出A=2B,A=4C,那么可以推导出B=2C，那么如果第二行的第三列不是2，就不一致，所以要一致性检验。...一致阵的性质：（转自知乎） 1、对称矩阵，主对角线都为1； 2、其转置也是一致阵； 3、各行成比例，则矩阵秩为1； 4、A的最大特征根(值)为 n，其余的n-1个特征根均等于0； 5、A的任一列...1、有大牛将整个计算过程浓缩成软件 AHP软件 2、matlab实现 使用方法 （1）构造判断矩阵A （2）将下文代码复制粘贴到Matlab中即可 例如：A=[1 3 5;0.33 1 3;0.2...0.33,1] disp('请输入准则层判断矩阵A(n阶)'); A=input('A='); [n,n]=size(A); [V,D]=eig(A);%求得特征向量和特征值

    1.4K20

    面试|海量文本去重～minhash

    我们用h1、h2两个hash函数产生了两个行号顺序，那么接下来就是关键步骤了 比如求文档s1的值。遍历s1相应的单词 从第0行到第四行 1. 第0行为1，看一下h1计算出来的行号为1。...第1行为0，不关心，跳过 3. 第2行为0，不关心。跳过 4. 第3行为1， 看一下h1计算出来的行号为4。4大于此时h1的值，h1的值不变。假设小于h1此时的值，将值付给h1 5. 第4行为0。...不关心，跳过 遍历完了之后此时h1的值就是1，能够看到。我们事实上在做的就是遍历矩阵中的值，对0的不关心。跳过。对1的。看一下hash函数产生的行号，找到行号最小的值作为h1输出的值。...为什么minhash的方法是合理的 问题：两个集合的随机的一个行排列的minhash值相等的概率和两个集合的Jaccard相似度相等 证明例如以下： 两个集合。A、B。对一行来说。...他们的状态有三种 X：A、B都为1，即表示A、B集合中都有这个单词 Y：A、B当中一个为1，当中一个不为1，即一个有这个单词，一个没有 Z：A、B都为0，即表示A、B中都没有这个单词。

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    一文梳理2019年腾讯广告算法大赛冠军方案

    这种处理主要解决以下两个问题： 只有在日志中曝光过的广告才会有相应的嵌入向量，通过广告有无嵌入向量，会泄露了无曝光广告的标签； 测试数据中存在曝光非0但无嵌入向量的广告，这在训练集中是不存在的，导致训练测试不一致...CIN的输入是所有field的embedding向量构成的矩阵X0∈Rm×D，该矩阵的第i行对应第i个field的embedding向量，并假设由M个field的embedding向量维度都为D。...Xj,∗0表示X0矩阵的第j行，简单可以理解为两个X矩阵的哈达玛积通过W矩阵变换为输出矩阵的一行，多个变换矩阵W映射为新的输出矩阵。...这里需要注意的是weights已经增加了一个维度，每个kv_features都计算了与21个键值index的距离，然后每一个权重值与kv_emb_v2嵌入式特征矩阵相乘累加，reshape后得对最终的特征矩阵...，于是W的每一行就是一个原始变量的嵌入式向量，即原始位点在转换空间后的坐标。

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    Python库介绍5 更多的二维数组创建方式

    更多的二维数组创建方式 【ones】 ones() 函数用于创建一个所有元素都为 1 的数组 import numpy as np a = np.ones((2, 3)) print(a) 【zeros...】 zeros() 函数与前面类似，用于创建一个所有元素都为0 的数组 import numpy as np a = np.zeros((2, 3)) print(a) 【empty】 empty...()函数同样用于创建一个指定形状数组，它的特点在于数组的每个元素为随机值 import numpy as np a= np.empty((3, 4)) print(a) 可以看到，每个元素的值是随机的...【eye eye()函数用于生成一个n阶方阵，其对角线上的元素均为1，其余元素均为0 import numpy as np a= np.eye(3) print(a) b=np.eye(3,4) print...(b) c=np.eye(4,3) print(c) 当矩阵的行和列相等时，生成一个对角线全为1的单位矩阵 当行和列不等时，可以看到生成的矩阵是基于前者的，从第一个元素开始以最大的方阵为准 多余的维度会被全部填

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    Learning Build a Large Language Model (From Scratch)

    假设我们有一个词汇表：[“I”, “love”, “NLP”, “AI”]，其中： “I” 的ID是0 “love” 的ID是1 “NLP” 的ID是2 “AI” 的ID是3 为什么需要嵌入（Embedding...模型无法直接处理文字或数字ID，我们需要将这些ID转为具有实际意义的向量（连续值表示）。 比如，“NLP”的ID是2，我们可能需要一个三维向量 [1.2, -0.4, 0.6] 来表示它。...- 嵌入层的权重矩阵是随机初始化的。 权重矩阵的形状为 (vocab_size, output_dim)。...[0.7, -0.8, 0.9]]) 解释： - 这段代码从嵌入层中查找Token ID为2的向量，也就是矩阵中的第3行（索引从0开始）。...(context_length, output_dim) # 位置嵌入层 假设位置嵌入层初始化后的权重矩阵是： tensor([[ 0.1, 0.2, -0.3], # 位置0 [

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    矩阵模拟！Transformer大模型3D可视化，GPT-3、Nano-GPT每一层清晰可见

    请注意，我们在这里使用的是从0开始的index，因此第一列位于index 0处。 这将产生一个大小为C=48的列向量，我们将其描述为「token嵌入」（token embedding）。...（随意停在输入嵌入矩阵上的单个单元格上，可以查看计算及其来源。） 我们看到，对输入序列中的所有token运行此过程，会产生一个大小为TxC的矩阵。...在这一阶段，「输入嵌入」矩阵中的各列相互「对话」。到目前为止，在所有其他阶段，各列都是独立存在的。 自注意力层由几个头组成，我们现在只关注其中一个。...第一步是从归一化输入嵌入矩阵的C列中为每一列生成三个向量。这些向量分别是Q、K和V向量： Q：查询向量 K：键向量 V：值向量 要生成这些向量中的一个，我们要执行矩阵-向量乘法，并加上偏置。...对于每一行，需要记录该行的最大值和经过移位与指数化处理后的值的总和。然后，为了得到相应的输出行，可以执行一系列操作：减去最大值，进行指数化处理，再除以总和。 那么，为什么叫「softmax」呢？

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