如何在避免溢出的同时获得字符的特征矩阵的总和？ - 腾讯云开发者社区

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如何在提升编程能力的同时，获得些福利

我们在做以上几件事时，其实都可以顺带着获得些福利。学习开发者头条程序员的首选学习分享平台开发者头条是一个聚合了有很多优秀的技术文章的网站。开发者头条上的 IO币可以换取一些礼物。...我们可以通过如下途径获得IO币阅读文章自己创建主题下的文章上开发者头条首页自己创建主题的订阅者数的增加分享文章我基本上1个月左右攒的币可以换1本书~。...萌萌哒洋葱猴抱枕获得码币的方式任务操作新增发起合并请求（pull request）给 Coding 博客投稿等 ps：曾经提交代码有 0.03 码币，后来变 0.02，后来变 0.01，后来没了...有空的时候可以上面接点外包~ 知识总结慕课网国内最大的IT技能学习平台在慕课网写文章，每个月如果获得较多的推荐和收藏，可以获得一本书。慕课的积分也可以换礼品。礼品有书，抱枕等。...获得积分的方式回答问题发表问题课程评分等我的慕课网文章。 ---- 本文遵守创作共享CC BY-NC-SA 4.0协议网络平台如需转载必须与本人联系确认。

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如何在统一架构的同时高效处理各种稀疏度人工神经网络矩阵？清华大学Sticker给你答案

由于剪枝和 RELU 等操作，神经网络的权重和激活矩阵中存在广泛的稀疏性分布，且不同网络和同一网络不同层的稀疏度各不相同，其稀疏度分布范围高达 4-90%。...由于不同稀疏度矩阵运算对于计算和存储电路要求各不相同，提出一种统一架构同时高效处理各种稀疏度的人工神经网络矩阵，是人工智能芯片设计领域的一大难题。..., ISLPED 2019）低功耗电子与设计国际研讨会上，Sticker 系列人工智能芯片获得了技术委员会的高度认可，并荣获设计竞赛第一名。...湃方科技获得 ISLPED 19 设计竞赛一等奖 Sticker 系列人工智能芯片从计算 MAC、运算单元以及阵列化三个维度全方位提高芯片的计算能效和灵活性，该芯片的应用市场极其广阔，覆盖了智慧工业、智慧城市...本文为机器之心发布，转载请联系本公众号获得授权。

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网络方法的发展及最新iDIRECT方法介绍

Journal: PNAS Published: January 6, 2022 网络推理的目标是识别直接的联系及其优势，同时抑制间接的或传递的联系。...通过衡量变量之间关系的方法，如皮尔森相关（Pearson correlation）、互信息（mutual information）、距离相关（distance correlation），我们会得到一个总相关依赖性矩阵...这三种方法具有明显的优势：首先，概念上，ND将间接影响视为沿着真实网络边缘的直接影响流，并将它们表示为直接相关矩阵的无限幂级数的总和，GS将测量的相关性视为小扰动并推导出类似于Modular Response...一个矩阵的单一性可以通过检查它的秩是否小于它的大小，或者通过它的特征值是否包含0来检测。 1....Indirect如何解决上述三个问题并鉴别直接和间接关系 (a)当有了总相关矩阵G之后，把整个系统分成更小的子系统以便最小化不确定性因素的影响。因此不需要求总关联矩阵G的逆，避免了病态问题。

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2023-07-07：给出两个字符串 str1 和 str2。返回同时以 str1 和 str2 作为子序列的最短字符串。如

2023-07-07：给出两个字符串 str1 和 str2。返回同时以 str1 和 str2 作为子序列的最短字符串。如果答案不止一个，则可以返回满足条件的任意一个答案。...• 否则，取 dp[i-1][j] 和 dp[i][j-1] 中的较大值，表示当前字符不能同时出现在最短公共超序列中，需要从其中一个字符串中选择。...9.如果 dp[i][j] 等于 dp[i-1][j]，表示当前字符只出现在 str1 中，将其存入 ans 中并将 ansi 减一，同时将 i 减一。...10.如果 dp[i][j] 等于 dp[i][j-1]，表示当前字符只出现在 str2 中，将其存入 ans 中并将 ansi 减一，同时将 j 减一。...最短公共超序列是指包含两个字符串的所有字符，并且是长度最短的序列。通过使用动态规划的方法，可以利用子问题的最优解来构建整体的最优解，从而高效地解决这个问题。

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卷积神经网络的直观解释

5图像和3 x 3矩阵的卷积，如下面图5中的动画所示：图5：卷积操作。...它显示了ReLU操作应用于上面图6中获得的一个特征图。此处的输出特征图也称为“修正”特征图。图9：ReLU操作。...图10 显示出了通过使用2×2窗口在修正特征图（在卷积+ ReLU操作之后获得）上的最大池操作的示例。图10：最大池。...如图10 所示，这降低了我们的特征图的维度。在图11 所示的网络中，池化操作分别应用于每个特征图（请注意，由于这个原因，我们从三个输入图中获得三个输出图）。...然后，我们分别对六个修正特征图中的每一个执行最大池操作。这些层一起从图像中提取有用的特征，在我们的网络中引入非线性并减少特征维度，同时旨在使特征在某种程度上与缩放和平移相同[ 18 ]。

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深度 | 一文概览图卷积网络基本结构和最新进展

，并将其作为输入：每个节点 i 的特征描述 x_i，总结为一个 N * D 的特征矩阵 X（N：节点数量，D：输入特征数量）图结构在矩阵形式中的一个代表性描述，通常以邻接矩阵 A（或一些其他相关函数...）表示之后会生成节点级输出 Z（N * F 特征矩阵，其中 F 是每个节点的输出特征的数量）。...式中 W(l) 是第 l 个神经网络层的权重矩阵，σ(⋅) 是一个非线性激活函数如 ReLU。尽管这个模型很简单，但其功能却相当强大（我们稍后会谈到）。...归一化 A 使得所有行总和为 1，即 D^-1 A，其中 D 是对角节点度矩阵，这样即可避免这个问题。归一化后，乘以 D^-1 A 相当于取相邻节点特征的平均值。...与此同时，模型还可以提供初始的节点特征，因此在大量数据集上都可以得到当前最佳的分类结果，而这也正是我们在文章（Kipf&Welling，ICLR，2017，http://arxiv.org/abs/1609.02907

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如何在Python中用Dask实现Numpy并行运算？

将Numpy数组转换为Dask数组，指定块大小为1000x1000 dask_array = da.from_array(np_array, chunks=(1000, 1000)) # 进行操作，如计算总和...Dask会将这个大数组分为多个1000x1000的小块，并将每块的操作任务加入到任务图中，最后通过并行执行来计算总和。...块过大可能导致任务之间的计算负载不均衡，块过小则会增加调度开销。通常的建议是将块的大小设置为能够占用每个CPU核几秒钟的计算时间，以此获得最佳性能。...', shape=(10000, 10000)), chunks=(1000, 1000)) # 进行计算 result = dask_array.sum().compute() 内存映射能够有效避免内存溢出问题...这对于需要处理超大数据集的应用场景非常有用，如大数据分析、深度学习和科学模拟等。总结通过本文的介绍，学习了如何使用Dask来扩展Numpy的并行计算能力。

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一文概览图卷积网络基本结构和最新进展(附视频、代码）

这些模型的目标是通过图上的信号或特征学习到一个函数，并将其作为输入：每个节点 i 的特征描述 x_i，总结为一个 N * D 的特征矩阵 X（N：节点数量，D：输入特征数量）图结构在矩阵形式中的一个代表性描述...，通常以邻接矩阵 A（或一些其他相关函数）表示之后会生成节点级输出 Z（N * F 特征矩阵，其中 F 是每个节点的输出特征的数量）。...GCNs 第 Ⅱ 部分：一个简单示例我们先以下述简单的层级传播规则为例：式中 W(l) 是第 l 个神经网络层的权重矩阵，σ(⋅) 是一个非线性激活函数如 ReLU。...归一化 A 使得所有行总和为 1，即 D^-1 A，其中 D 是对角节点度矩阵，这样即可避免这个问题。归一化后，乘以 D^-1 A 相当于取相邻节点特征的平均值。...与此同时，模型还可以提供初始的节点特征，因此在大量数据集上都可以得到当前最佳的分类结果，而这也正是我们在文章（Kipf&Welling，ICLR，2017，http://arxiv.org/abs/ 1609.02907

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深入了解Hinton的Capsule神经网络，第二部分：如何运作

在这个系列的第一部分，我谈到了架构的直观介绍和动机。在这部分，我将描述Capsule是如何在内部运作的。...左:Capsule;右:人工神经元另一方面，Capsule除了上面三个步骤的向量形式，还有新的步骤和输入的仿射变换: 1.输入向量的矩阵乘法 2.输入向量的标量权重 3.加权输入向量的总和 4.向量到向量非线性...然后，这些向量乘以相应的权重矩阵W，它编码了重要的空间和其他低层次特征(眼睛、嘴和鼻子)和高层次特征(面部)之间的关系。...在这些矩阵相乘之后，我们得到的是更高层次特征的预测位置。...结论我们看到，capsule的设计是建立在人工神经元的设计之上的，但将其扩展到向量形式，以获得更强大的表征能力。它还引入了矩阵权重来对不同层次的特性之间的重要层次关系进行编码。

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深入解析谱聚类：RatioCut与Ncut的图拉普拉斯推导

通过分析拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量，我们可以获得数据集的全局结构信息，这是谱聚类能够发现复杂簇结构的关键所在。谱聚类的局限性尽管谱聚类具有诸多优势，但也存在一些局限性。...此时可采用稀疏矩阵存储格式（如CSR或CSC），并利用Lanczos算法等迭代方法计算前k个特征向量。此外，度矩阵D的求逆操作需要特别注意处理孤立点（度为零的顶点），通常需要添加正则化项。...这些矩阵工具将数据点之间的关系转化为可计算的线性代数形式，使得通过特征分解获得聚类指示向量成为可能。...需要注意的是，L的最小特征值为0，对应特征向量为全1向量，因此实际取第2到第k+1小的特征向量。离散化求解得到连续解H后，需要通过离散化获得真正的聚类指示器。...2023年提出的多目标帕累托前沿分析法，通过同时优化3-5个互补指标，在TCGA癌症分型任务中获得了更具生物学意义的聚类结果。这种方案虽然计算开销较大，但为特定领域应用提供了新思路。

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Java 12的性能优化对不同规模和类型的应用程序有何影响？

资源占用优化：元空间碎片减少和字符串操作优化（如 trim()、concat()）可降低内存占用，对资源受限的环境（如嵌入式设备、轻量容器）更友好。...三、对延迟敏感型应用（如高频交易、实时数据处理）典型特征：要求微秒级响应时间、低抖动（避免突发延迟）、高并发请求。...四、对数据密集型应用（如批处理任务、ETL 工具）典型特征：大量数据计算、内存密集、长时间运行的批处理任务。...Stream API 与集合优化：Collectors.teeing() 等新特性简化了多维度数据聚合逻辑（如同时计算总和与平均值），配合底层算法优化，数据处理代码的执行效率提升约 15%。...不过，由于 Java 12 是非 LTS 版本，生产环境中建议优先选择集成了这些优化的 LTS 版本（如 Java 17），以在获得性能收益的同时保障长期支持。

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Python 最常见的 120 道面试题解析

python 中的生成器是什么？你如何把字符串的第一个字母大写？如何将字符串转换为全小写？如何在 python 中注释多行？ Python 中的文档字符串是什么？目的是什么，不是和运营商？...数据分析 - Python 面试问题什么是 Python 中的 map 函数？ python numpy 比列表更好吗？如何在 NumPy 数组中获得 N 个最大值的索引？...确定通过切割杆和销售件可获得的最大值。给定两个字符串str1和str2以及可以在str1上执行的操作。...查找所需的最小编辑数（操作）将'str1'转换为'str2' 给定0和1的二维矩阵，找到最大的广场，其中包含全部1。找到两者中存在的最长子序列的长度。...给定成本矩阵成本[] []和成本[] []中的位置（m，n），将一个集合划分为两个子集，使得子集和的差异最小给定一组非负整数和一个值和，确定是否存在给定集合的子集，其总和等于给定总和。

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GPU矩阵分块｜让大矩阵运算速度起飞

GPU的片上共享内存有限，完整的大矩阵的运算会导致内存溢出，对矩阵分块应用并行计算是必备的优化方法，那如何对矩阵分块，分块后如何并行计算？了解以上问题可以加深对涉及大量矩阵运算算法的理解。...）原理矩阵分块核心目标是：优化内存访问效率，避免片上内存溢出。...• 硬件内存限制的适配： GPU 的 Shared Memory、CPU 缓存的片上内存容量远小于主存，分块后每次仅需在片上存储少量子矩阵，无论原矩阵规模多大，都能将内存占用控制在硬件限制内，避免溢出。...小矩阵时，使用较小 Tile Size（如 16）避免共享内存浪费。 4，总结分块技术的核心价值为： • 内存优化：通过分块将大规模矩阵运算拆解为小尺度计算，确保片上内存占用恒定，适配硬件限制。...当共享内存有限或矩阵较小时，尝试 16×16 的分片。以上主要是为大型矩阵是如何在GPU上进行分块计算，可以帮助理解模型前向和后向传播的过程，以及一些attention的优化方案。

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站在机器学习视角下来看主成分分析

本次只涉及简单的PCA，不包括PCA的变体，如概率PCA和内核PCA。首先，我们给出一组二维数据，并从中寻找其一维投影，数据二维图形如下。 ?...因此，为了最大化方差，我们可以最大化矩阵的轨迹，矩阵是D的对角线条目的总和。 ? 我们还可以将跟踪的想法带入最小化问题，如下所示： ? 因此，最大化矩阵的轨迹是 ?...trace操作的输出是特征值之和的kxk矩阵，但是argmax操作的输出是（dxk）Q矩阵，其中每列是X的X转置的特征向量。因此，我们获得最大k个特征向量。投影数据为： ?...到目前为止，我们只致力于获得新维度的基础向量。但是，我们真正想要的是将原始数据投影到新维度上。PCA的最后一步是我们需要将Q的Q转置与原始数据矩阵相乘以获得投影矩阵。...结论我们从dxd协方差矩阵开始，我们通过最小化重建误差获得了前k个特征向量，这与最大化矩阵的轨迹相同。因此，我们成功地减少了维度。

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线性代数在数据科学中的十大强大应用（二）

让我们看一下NLP中线性代数的几个有趣的应用。这应该有助于引起你的思考！ 7. 图嵌入机器学习算法不适用于原始文本数据，因此我们需要将文本转换为一些数字和统计特征来创建模型输入。...文本数据有着很多工程性特征可以利用，例如文本的元属性，如：“字数”，“特殊字符数”等。...这些表示是通过在大量文本上训练不同的神经网络而获得的，这些文本被称为语料库。它们还有助于分析单词之间的句法相似性： ? Word2Vec和GloVe是两种流行词嵌入工具。...实现步骤如下：从一个小的权重矩阵开始，称为内核（kernel）或滤波器（filter）在2D输入数据上滑动此内核，执行逐元素乘法添加获得的值并将总和放在单个输出像素中 ?...同时也希望可以帮大家理清思路和对上述算法有更进一步的认识。

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Python数据分析-数据探索下

主题数据探索接着上一节的内容～二、数据特征分析 5. 相关性分析（1）直接描述散点图从散点图可以比较直观地看书两个变量的相关性。...（一般分为完全正线性相关、完全负线性相关、非线性相关、正线性相关、负线性相关、不相关）（2）绘制散点图矩阵可对多个变量同时进行相关关系的考察（3）计算相关系数这里的相关系数有很多，如Pearson...基本统计特征函数（均属pandas）（1）sum（），计算数据样本的总和（按列计算）（2）mean（），计算算数平均数（3）var（），计算方差（4）std（），计算标准差（5）corr（），...计算Pearson相关系数（6）cov（），计算协方差矩阵（7）skew（），计算偏度（8）kurt（），计算峰度（9）describe（），给出样本的基本描述 2....统计作图函数（1）plot（），绘制线性二维图，matplotlib／pandas 使用格式：plt.plot(x,y,S) 字符串S指定绘制图形的类型、样式和颜色，常用的有：‘b’为蓝色、‘r’为红色

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机器学习算法：选择您问题的答案

您可以执行活动并且获得奖励。每一个行动后，你的行为就会变得越来越复杂和聪明，所以你正在训练在每一步行为最有效的方式。在生物学中，这被称为适应自然。...线性回归（Linear Regression）和线性分类器（Linear Classifier）这些可能是机器学习中最简单的算法。你有对象（矩阵A）和标签（向量B）的特征x1，... xn。...它们可以从节点中的数量最少的叶节点到顶点。单树很少被使用，但是与其他许多树一起构成了非常有效的算法，如随机森林或梯度树推进。...有时你有很多的特征，可能彼此高度相关，模型可以很容易地适应大量的数据。然后，你可以尝试使用PCA。令人惊讶的是，这些向量是来自数据集的特征的相关矩阵的特征向量。...0_Xc7pvitXYFDcRFYa.png 算法现在很清楚：我们计算特征列的相关矩阵并找出这个矩阵的特征向量。我们取这些多维向量，并计算它们上的所有特征的投影。

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基于大数据的工业感知和网络控制技术综述

4.2大数据特征选择大数据数据量大，需要进行一定的特征选择，以减少运算负担，剔除无关属性，可增加任务的有效性。张量(如多维数组)表示法提供一种大数据的自然表示．...故张量分解成为一种重要的汇总和分析工具。...MET避免处理在计算过程中产生的大量的零星中间结果，自适应选择操作顺序，不仅消除中间溢出问题，而且在不减少精确度的前提下节省内存。...其中PCA（主成分分析）的操作步骤为：求取协方差矩阵、对协方差矩阵进行SVD或特征值分解，得到最大的k个特征值和对应的特征向量，特征值和对应特征向量的组合即为降维结果，利用方差贡献率可以得到线性组合能够解释原有矩阵的百分比...为解决大规模数据分析难题，基于MapReduce的K- means算法，在speedup、sizeup、scaleup这3个指标上获得较好的并行性能。

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深度学习500问——Chapter05：卷积神经网络（CNN）（1）

以图像分类任务为例，输入层输入的图像一般包含RGB三个通道，是一个由长宽分别为和组成的3维像素值矩阵，卷积网络会将输入层的数据传递到一系列卷积、池化等操作进行特征提取和转化，最终由全连接层对特征进行汇总和结果输出...卷积操作原理上其实是对两张像素矩阵进行点乘求和的数学操作，其中一个矩阵为输入的数据矩阵，另一个矩阵则为卷积核（滤波器或特征矩阵），求得的结果表示为原始图像中提取的特定局部特征。...卷积网络中通常采用ReLU来充当激活函数（还包括tanh和sigmoid等），ReLU的函数形式如下公式所示，能够限制小于0的值为0，同时大于等于0的值保持不变。...按操作类型通常分为最大池化（Max Pooling）、平均池化（Average Pooling）和求和池化（Sum Pooling），它们分别提取感受域内最大、平均与总和的特征值作为输出，最常用的是最大池化...表5.5 卷积核分类卷积类别示意图作用标准卷积最常用的卷积核，连续紧密的矩阵形式可以提取图像区域中的相邻像素之间的关联关系，的卷积核可以获得像素范围的感受野扩张卷积（带孔卷积或空洞卷积）

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如何在统一架构的同时高效处理各种稀疏度人工神经网络矩阵？清华大学Sticker给你答案

网络方法的发展及最新iDIRECT方法介绍

2023-07-07：给出两个字符串 str1 和 str2。返回同时以 str1 和 str2 作为子序列的最短字符串。如

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