在给定X/Y坐标的情况下确定数据的反向顺序

在给定X/Y坐标的情况下确定数据的反向顺序，通常可以使用栈（Stack）数据结构来实现。

栈是一种特殊的线性数据结构，它的特点是先进后出（LIFO）的操作方式。我们可以利用栈来存储数据，并且通过弹出栈顶元素的方式实现数据的反向顺序。

具体步骤如下：

创建一个空栈。
将给定的数据按照X/Y坐标的顺序依次入栈。
当需要获取反向顺序的数据时，从栈顶开始依次弹出元素。

使用栈来确定数据的反向顺序的优势是简单高效，时间复杂度为O(n)，其中n为数据的数量。栈在各种应用场景中都有广泛的应用，比如浏览器的前进后退功能、函数调用的追溯、表达式求值等。

在腾讯云的相关产品中，可以使用云函数（Serverless Cloud Function）来实现栈的功能。云函数是一种无需管理服务器即可运行代码的计算服务，可以快速响应请求并灵活调整资源，非常适合处理轻量级任务。

腾讯云云函数产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/scf

希望以上答案对您有帮助。如果您有任何问题，请随时提问。

相关·内容

斯坦福NLP课程 | 第4讲 - 神经网络反向传播与计算图

[在窗口模型中更新单词梯度] 当我们将梯度更新到词向量中时，这将更新单词向量，使它们(理论上)在确定命名实体时更有帮助。...在训练数据中，我们有“TV”和“telly” 在测试数据中我们有“television”” 预训练的单词向量有三个相似之处： [重新训练词向量时的陷阱] 问题：当我们更新向量时会发生什么回答：那些在训练数据中出现的单词会四处移动...正确的反向传播计算方式一次性计算所有偏导类似手动计算梯度时的方式 2.8 一般计算图中的反向传播 [一般计算图中的反向传播] Fprop：按拓扑排序顺序访问节点计算给定父节点的节点的值 Bprop...：初始化输出梯度为 1 以相反的顺序方位节点，使用节点的后继的梯度来计算每个节点的梯度 \{y_1,y_2,\cdots,y_n\} 是 x 的后继 \frac{\partial z}{\partial...这些模型给每个参数调整学习速度 Adagrad RMSprop Adam 相当好,在许多情况下是安全的选择 SparseAdam … 3.7 学习率策略 [学习率策略] 你可以用一个固定的学习速度。

9544 1

Hinton团队CV新作：用语言建模做目标检测，性能媲美DETR

边界框由其两个角点（即左上角和右下角）或其中心点加上高度和宽度确定。该研究提出离散化用于指定角点的 x、y 坐标的连续数字。...因为目标的顺序对于检测任务本身并不重要，因此研究者使用了一种随机排序策略(每次显示图像时目标的顺序是随机化的)。...此外，他们也探索了其他确定性排序策略，但是假设随机排序策略和任何确定性排序是一样有效的，给定一个可用的神经网络和自回归模型(在这里，网络可以学习根据观察到的目标来为剩余目标的分布建模)。...与语言建模类似，给定一个图像和前面的 token，Pix2Seq 被训练用来预测 token，其具有最大似然损失，即其中 x 是给定的图像，y 和 y^～分别是相关的输入序列和目标序列，l 是目标序列长度...序列增强 EOS token 会允许模型决定何时终止，但在实践中，发现模型往往在没预测所有目标的情况下终止。

2280 0

你真的分得清“前后左右”和“东西南北”吗？（三）——向左拐，还是往北走？

这样我们可以轻而易举地用经纬度，实际上就是球坐标的theta和phi的值，来确定每个地球上点的位置。而半径r，也就是海拔，对于不会飞的人类来说就另外考虑了。...各种奇怪的前后左右这里有人有纳闷了，所以左右，其实指的也是在一个方向上给定正方向以后的相对位置大小，右为正，左为负的文字说明而已。那问路里说的“向右拐”又是什么意思呢？...还有一个场景，就是我们说“向右打方向盘”，其实是说的以人为参考系在近似的xoy平面内，顺时针y向x轴转动的意思，因为这么转动，y值减少，x值增加，自然看起来也有右的意思。...汽车的参考系做法和人类似，这里的瞬逆时针，自然是以地心射出方向为法向的了，也是近似的视线光想入射方向为oz方向的右手系，以x转向y为逆时针，y转向x为顺时针。...也就是说，我们说的顺时针逆时针，实际上是给定了右手系下的xoy方向，我们通常以视线的反向，即光线进入眼睛的方向为oz建立右手系，xoy为正方向，称作逆时针，负的称作顺时针。

8272 0

Meta推出反向训练大法消除大模型「逆转诅咒」

实体保留反转，在序列中查找实体名称，并在其中保留从左到右的单词顺序，同时进行单词反转。随机段反转，将标记化的序列分割成随机长度的块，然后保留每个块内从左到右的顺序。...研究人员在1.4B和7B的参数规模上，测试了这些反转类型的有效性，结果表明，实体保留和随机分段反向训练可以减轻逆向诅咒，甚至在某些情况下完全消除它。...反向训练大法逆向训练包括获取具有N个样本的训练数据集，并构造反向样本集REVERSE（x）。...上表给出了在给定字符串上，不同反转类型的示例。此时，语言模型仍然从左到右进行训练，在单词反转的情况下，就相当于从右到左预测句子。...恢复人名上表展示了确定人全名的反转任务，当仅给出出生日期确定一个人的全名时，反转任务的准确性仍然接近于零，——这是因为在本文采用的实体检测方法中，日期被视为三个实体，因此在反转中不会保留它们的顺序。

1531 0

从 Matrix 解构出 TranslateScaleRotate（平移缩放旋转）

---- 首先明确的是，各种 TranslateTransform、ScaleTransform、RotateTransform 到 Matrix 具有唯一确定的解，然而反向转换却是有无穷多个解的。...于是如果我们要得到一个解，我们需要给定一个条件，然后得到这个条件下的其中一个解。...那么，S 将可以通过缩放比和参数指定的缩放中心唯一确定；R 将可以通过旋转角度和参数指定的旋转中心唯一确定；T 不能确定，是我们要求的。...// 于是，我们将可以通过比较这两个矩形中点的数据来求出一个解。..., rotationCenter.X, rotationCenter.Y); // T 是不确定的，它会受到 S 和 T 的影响；但确定等式 SRT=M，即 T=S^{-1}R^{-1

4.2K1 0

循环神经网络综述-语音识别与自然语言处理的利器

然后用第二个循环层进行反向迭代，输入顺序是x4 , ..., x1，得到隐含层的反向输出序列： ? 在这里， ? 由x4决定， ? 由x4, x3决定， ? 由x4,...,x2 决定， ?...假设输入序列的长度为T，循环神经网络的输入数据为m维，输出向量为n维，权重向量为w，它实现了如下的映射： ? 我们将网络的映射写成y=Nw (x)，其中y是输出序列。...第一步是给定输入序列和所有可能的输出序列，用循环神经网络计算出条件概率值 p(y|x)。在训练时的样本为输入序列以及对应的输出序列。训练时的损失函数为对数似然函数： ?...循环神经网络的最后一层为softmax层，输出k+1个概率值，在时刻t输出值为p(y|t)。神经网络在每一个时刻确定是输出一个音素，还是不输出即输出空白符。...第一部分误差的意义是在没有观察值的情况下，预测值要和目标的真实运动轨迹尽可能接近。第二部分的意义是得到观测值之后，要将预测值校正到和观测值尽可能接近。第三部分损失反应了目标的出现与消失。如果 ?

1.6K2 0

开发 | 谷歌更强NLP模型XLNet开源：20项任务全面碾压BERT！

具体来说，给定一个文本序列x = (x1, …,xT)， AR语言模型将这种可能性分解为前向乘积或后向乘积。一个参数模型(如神经网络)被训练来对每个条件分布建模。...相反的是下游语言理解任务，通常需要双向上下文信息。这导致了AR语言建模和有效的预训练之间的差距。给定相同输入序列x但因子分解顺序不同的情况下，预测x3的置换语言建模目标的说明。...给定输入token序列，用一个特殊符号[MASK]替换其中的特定部分，并且训练模型从损坏的版本中恢复原token。由于密度估计不是目标的一部分，BERT可以利用双向上下文进行重建。...直接的好处就是这消除了AR语言建模中的双向信息差距，从而提高了性能。然而，BERT在预训练使用的[MASK]等人工符号实际数据中并不存在，导致了预训练的网络差距。...Heckman、中外院士、世界顶会主席、知名Fellow，多位重磅嘉宾将亲自坐阵，一起探讨人工智能和机器人领域学、产、投等复杂的生存态势。

7612 0

OpenGL学习笔记（三）- 坐标系与顶点变换

标准化设备坐标标准化设备坐标是真正绘制在屏幕内顶点的坐标，其x、y、z的取值范围都必须在 [-1,1] 之内。以屏幕的正中心为；屏幕方向看为xOy直角坐标系；z为深度，由屏幕外向内递增。...yOz平面的投影（图源Reference）最终投影点的坐标是。可以看到，在投影的过程中x_e和y_e都需要除以-z_e。...我们一般情况下只是希望近面的比例和屏幕一致，因此通常我们只知道宽高比aspect。在近面比例、距离确定的情况下，近面的大小就决定了视锥的大小，因此我们用来确定近面的大小。...NDC坐标的z分量和x、y分量的映射是不同的：显然这是一个反比例函数，并不是线性的。...视口变换的数据来源于两个函数： void glViewport( GLint x, GLint y, GLsizei width, GLsizei height); void glDepthRange(

3.7K2 1

学界 | 邢波团队提出contrast-GAN：实现生成式语义处理

另一方面，尽管在给定一类标签或标注的情况下研究人员可以合成逼真的图像，但是并不能对任意的图形或结构进行处理，这大大地限制了它们的应用场景以及对模型结果的诠释能力。...我们在 GAN 中引入了一个对抗式对比损失，以激励生成样本 y' 的特征 fy' 比输入 x 的特征更加接近于目标区域 Y 的特征中心 fy bar。...注意整个结构对于反向传播来说是全差分（fully differential）的。为了更加清晰，全周期架构（比如，通过 G(y, cx) 映射 y' → x hat）在图 3 中被省略了。 ?...图 4：在给定目标蒙版的情况下，MSCOCO 数据集上蒙版对比型 GAN 和 CycleGAN 对马→斑马和斑马→马转译的结果对比。它展示了整合目标物体蒙版来脱离图像背景和目标语义的效果。...图 6：在给定目标蒙版的情况下，在 MSCOCO 数据集上，蒙版对比型 GAN 和 CycleGAN 对狗→猫和猫→狗转译的结果对比。 ?

1.1K4 0

numpy meshgrid和reval用法

在机器学习的特征处理中，meshgrid使用的很多，我之前对于meshgrid的用法一直是有点茫然记不住，后来看到一个stackoverflow的帖子恍然大悟，所以记录分享一下，numpy.meshgrid...参数： - `*xi`：一组一维数组，表示坐标轴的取值范围。 - `indexing`：可选参数，确定返回的坐标矩阵的索引顺序。...默认值为 `'xy'`，表示以笛卡尔坐标顺序返回。 - `sparse`：可选参数，确定返回的坐标矩阵是否为稀疏矩阵。默认值为 `False`，返回密集矩阵。...它接受一个多维数组作为输入，返回一个展平后的一维数组。参数： - `a`：多维数组。 - `order`：可选参数，确定展平数组的顺序。...meshgrid主要是用来很方便的生成坐标对，坐标由给定的x, y两个数组来提供将x和y分别在另一个数组的维度方向上进行扩展，然后就生成了坐标pair，返回的结果就是坐标的x集合和y集合。

3111 0

MindSpore反向传播配置关键字参数

但是关键问题在反向传播函数的计算，原本应该是 \cos(\pi)+y=y-1 ，但是在这里输入的 y=0 ，而导数的计算结果却是 0 而不是正确结果 -1 。...这就说明，在MindSpore的自定义反向传播函数中，并不支持传入关键字参数。解决方案刚好前面写了一篇关于PyTorch的文章，这篇文章中提到的两个Issue就针对此类问题。...value_and_grad(net)(x, y=0)) 简单来说就是，把原本要传给bprop的关键字参数，转换成必备参数的方式进行传入，然后做一个条件判断：当给定了该输入的时候，执行计算一，如果不给定参数值...当然，这里因为我们其实是强行把关键字参数按照顺序变成了必备参数进行输入，所以在顺序上一定要严格遵守bprop所定义的必备参数的顺序，否则计算结果也会出错： import mindspore as ms...value= [ 1.59254798e-03]), Tensor(shape=[1], dtype=Float32, value= [ 2.00000000e+00])) 那么很显然，这个结果就是因为在执行函数时给定的关键字参数跟必备参数顺序不一致

1291 0

吴恩达笔记5_神经网络

神经网络代价函数参数解释对几个参数的标记方法进行说明解释： m：训练样本个数 x，y：输入和输出信号 L：代表神经网络层数 {S}_{I}：每层的神经元个数 {S}_{l}：表示输出神经元个数 ?...但是在神经网络中会有多个输出变量，h_\theta(x)是一个K维的向量。假设第i个输出函数： ? 代价函数J表示为： ?...解释说明：期望通过代价函数来观察算法预测的结果和真实情况的误差每行特征会有K个预测，利用循环对每行进行预测在K个预测中选择出可能性最高的那个，将其和实际的数据y进行比较正则化项是排除了每个偏置\...神经网络是4层的，其中{K={S_L}=L=4} ? 前向传播法就是通过一层层地按照神经网络的顺序从输入层到输出层计算下去。反向传播例子 ? 从最后一层的误差开始计算: ?...如果隐藏层数大于1，确保每个隐藏层的单元个数相同，通常情况下隐藏层单元的个数越多越好。

3251 0

谷歌最新自然语言推理算法LAMBADA：「反向链推理」才是答案

最终LAMBADA相比当下sota的前向推理方法在两个逻辑推理数据集上实现了显著的性能提升，特别是在问题要求深度和准确的证明链情况下，LAMBADA的性能提升更加明显。「反向推理」成版本答案？...由于事实选择子模块在第一次尝试时可能无法确定最佳的事实，如果在调用子模块一轮后，目标的真相仍然未知，可以删除所选的事实，然后再次调用子模块；这个过程可以重复多次。...目标分解给定一个规则r和一个目标G，使r的结果与G统一，目标分解模块确定需要证明的子目标，以使G被证明或被否定。...在成功证明r的前项的情况下，目标是被证明还是被否定取决于目标的符号（sign）是否与r的结果符号一致。例如对于目标「Fiona是红色的？」...，由于目标的符号与第二条规则的结果符号一致，并且规则的前项被证明，可以得出结论，目标被证明。符号一致性给定一个规则r和一个目标G，符号一致模块验证r的结果符号是否与目标的符号一致或不一致。

4082 0

深度学习三巨头共同发文，聊聊深度学习的过去、现在与未来

预训练提取的各种结构很有可能与最终分类无关，但是在算力很便宜但有标签数据很昂贵的情况下，只要预训练将输入转换为能使分类更容易的表征，这是行得通的。...给定输入为视频 X 和延续 Y，我们希望模型通过使用能量函数E(X, Y)来指示Y是否与X兼容，这个能量函数在X和Y兼容时取低值，否则取高值。...E(X, Y) 可以由深度神经网络算出——对于给定的X，以对比的方式训练，对与X兼容的值Y赋予低能量（例如训练集中的(X,Y)对），而对与X不兼容的其他值赋予高能量。...对于给定的X，推理找到一个使 E(X, Y) 最小的Y，或从众多Y的可能取值中采样具有较低E(X, Y)的。...我们想让神经网络在处理实值向量的同时完成所有这些事情，以保留深度学习的优势，包括使用可微计算和基于梯度的自适应进行高效的大规模学习，将高级的概念落实到低级的感知和动作，处理不确定数据，以及使用分布式表示等等

3622 0

反向传播算法详解和Python代码实现

损失函数为什么我们需要反向传播？前馈网络反向传播的类型案例研究 ? 在典型的编程中，我们输入数据，执行处理逻辑并接收输出。如果输出数据可以某种方式影响处理逻辑怎么办？那就是反向传播算法。...我们可以将反向传播算法定义为在已知分类的情况下，为给定的输入模式训练某些给定的前馈神经网络的算法。当示例集的每一段都显示给网络时，网络将查看其对示例输入模式的输出反应。...反向传播有许多优点，下面列出一些重要的优点： •反向传播快速、简单且易于实现 •没有要调整的参数 •不需要网络的先验知识，因此成为一种灵活的方法 •这种方法在大多数情况下都很有效 •模型不需要学习函数的特性...为此，我们将使用Iris数据（鸢尾花卉数据集），该数据包含诸如萼片和花瓣的长度和宽度之类的特征。在这些帮助下，我们需要确定植物的种类。...#Split data to training and validation data（将数据拆分为训练和验证数据） X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split

3.4K2 0

第4章-变换-4.1-基础变换

在三个维度上，常用的旋转矩阵有、和，它们分别围绕x轴、y轴和z轴旋转一个实体弧度。...4.1.3 缩放缩放矩阵分别沿x、y和z方向使用因子、和缩放实体。这意味着缩放矩阵可用于放大或缩小对象。其中的越大，缩放的实体在该方向上就越大。...示例：在某个方向上缩放。缩放矩阵仅沿x、y和z轴缩放。如果要在其他方向进行缩放，则需要进行复合变换。假设应该沿着正规化的、右向坐标系下的、和的轴进行缩放。...它们不会改变传入的齐次坐标的w分量，即它们不执行投影。在这些（常见）情况下，正常变换所需的只是计算左上角分量的伴随。通常甚至不需要这种伴随计算。...4.1.8 逆计算许多情况下都需要逆，例如，在坐标系之间来回更改时。

4K11 0

资源 | 如何只用NumPy码一个神经网络

图 2 ：神经网络框图上图显示了在训练神经网络时需要执行的操作。它还显示了在单次迭代的不同阶段，需要更新和读取多少参数。构建正确的数据结构并熟练地管理其状态是任务中最困难的部分之一。 ?...上标 [l] 表示当前层的索引 (从 1 数起)，值 n 表示给定层中的单位数。...前向传播设计好的神经网络有一个简单的架构。信息以 X 矩阵的形式沿一个方向传递，穿过隐藏的单元，从而得到预测向量 Y_hat。...，我们已经准备好了所有必要的函数，现在只需把它们按正确的顺序组合即可。...为了更好地理解操作顺序，需要对照图 2 的表。该函数经过训练和期间的权值变化返回了最优权重。只需要使用接收到的权重矩阵和一组测试数据即可运行完整的前向传播，从而进行预测。

4132 0

9 神经网络: 学习(Neural Networks: Learning)

对照下逻辑回归中的代价函数： J(θ)=−1mi=1m[y(i) log(hθ(x(i)))+(1−y(i)) log(1−hθ(x(i)))]+λ2mj=1nθj2 在神经网络的代价函数中， •左边的变化实际上是为了求解...1.对于给定训练集 {(x(1),y(1))⋯(x(m),y(m))} ，初始化每层间的误差和矩阵 Δ，即令所有的 Δi,j(l)=0，使得每个 Δ(l) 为一个全零矩阵。...9.3 直观理解反向传播(Backpropagation Intuition) 这节给出了反向传播算法中误差的数学意义： cost(t)=y(t) log(hΘ(x(t)))+(1−y(t)) log(...9.7 综合起来(Putting It Together) 一般来说，应用神经网络有如下步骤： 4.神经网络的建模（后续补充） –选取特征，确定特征向量 x 的维度，即输入单元的数量。...–鉴别分类，确定预测向量 hΘ(x) 的维度，即输出单元的数量。 –确定隐藏层有几层以及每层隐藏层有多少个隐藏单元。

5854 0

实例解析：神经网络的工作原理

*3 #y取值最后一列销量的值标签 y = data.iloc[:,-1] #200*1 1.3 构建一个神经网络建立顺序模型：Sequential 隐藏层：一个多层感知器(隐含层10层Dense(...反向过程反向传播 --- 每一层的导数都是后一层的导数与前一层输出之积 step6，计算y与c的差值：Δc = c-y,传回step4 step7，step4 接收step5传回的Δc，计算Δb =...同时，代价函数也在减小，或者说代价在减小，有时候也称为损失函数或者损失，两者都是一样的。在一般情况下，一次性将数据输入计算机是不可能的。...因此，为了解决这个问题，我们需要把数据分成小块，一块一块地传递给计算机，在每一步的末端更新神经网络的权重，拟合给定的数据。这样就需要了解 epochs，batch size 这些概念。...呵呵，这个问题并没有确定的标准答案，需要开发者根据数据集的特性和个人经验来设置。 batch 在不能将数据一次性通过神经网络的时候，就需要将数据集分成几个 batch。

3991 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云