在数学中，这被称为矩阵的特征分解。 How it works...： TensorFlow提供了所有的工具，让我们开始进行数值计算，并将这些计算添加到我们的图表中。...在TensorFlow中，激活函数是作用于张量的非线性运算。 它们是以与之前的数学运算相似的方式操作的功能。 激活功能有很多用途，但是一些主要的概念是，在对输出进行规范化时，它们将非线性引入到图中。...这是一个hard-Sigmoid函数的版本，计算速度更快，并且不会消失（在零点附近）或爆炸值。 当我们在第8章卷积神经网络和第9章循环神经网络中讨论更深层的神经网络时，这将会派上用场。...接近零，softsign变为-1。 ...除了ReLU6，其最大值为6：这些函数在零的左边，并且线性增加到零的右边。 在图4中，我们有激活函数sigmoid，双曲正切（tanh）和softsign。
这些新的工具是与DeepMind合作开发出来的，它们提供了新一代的实时感知体验，包括MediaPipe中的手部跟踪和谷歌Meet中的背景功能，并将推理速度从1.2倍提高到2.4倍，同时将模型尺寸减少一半...图：现代移动架构中1x1卷积的推断时间对比 在现代的推理设备中（如XNNPACK），深度学习模型中1x1卷积的实现以及其他操作都依赖于HWC张量布局，其中张量的维数对应于输入图像的高度、宽度和通道(如红色...而Google对XNNPACK的更新，就使它具有了检测模型是否稀疏的能力： 过程将从标准的密集推理模式切换到稀疏推理模式，在稀疏推理模式中，XNNPACK使用CHW (channel, height,...张量的这种重新排序，可以允许加速实现稀疏的1x1卷积核，原因有两个: 1)在单个条件检查之后，当对应的通道权值为零时，可以跳过张量的整个空间切片，而不是逐像素测试; 2)当信道权值为非零时，可以通过将相邻的像素加载到同一存储单元来提高计算效率...最后，Google表示，他们将继续扩展XNNPACK，对CHW布局的操作提供更广泛的支持，并探索如何将其与其他优化技术(如量化)结合起来。
Doc_3 只有一个词，因此我们应该将其省略或放在结果列表的最后。 找到所有可能要返回的文档后，我们在前向索引中查找它们，并使用那里的信息对它们进行排名和过滤。...C 是对所有用户都相同的固定矩阵，因此我们可以将其保存在内存中。 对于每个在 q「c」中具有非零条目的类别，从倒排索引中获取发布列表。...这两个向量几乎都由零值组成，这些值对 s 的贡献很小。 近似地，我们将 q「c」和 j「c」的绝大多数项都设置为零。...在稀疏表示中，我们存储每个非零条目的位置和值；50 个 2 字节整数位置和 50 个 4 字节浮点值需要大约 300 个字节。...在倒排索引中，每张图像被添加到 50 个发布列表中，而不是 10,000 个中，这大约需要 200 个字节。因此，每个图像的总索引存储为 500 字节，而不是 80KB。
它们大约在70年前首次提出，试图模拟人类大脑的工作方式，尽管它的形式要简化得多。各个“神经元”分层连接，分配权重以确定当信号通过网络传播时神经元如何响应。...由于在训练期间优化了这些值，我们现在可以将它们设置为零。但初始值实际上对模型的最终准确性有重大影响。我们将使用截断的正态分布中的随机值作为权重。...我们希望它们接近于零，因此它们可以在正方向或负方向上调整，并且稍微不同，因此它们会产生不同的错误。这将确保模型学到有用的东西。...请注意，我们不应期望减少损失并提高准确性，因为值是按批次而不是整个模型。我们使用小批量图像而不是单独提供它们以加快训练过程并允许网络在更新参数之前看到许多不同的示例。...结论 在本教程中，您成功地训练了一个神经网络，对MNIST数据集进行了大约92％的准确度分类，并在您自己的图像上进行了测试。
主要区别在于稀疏指标有很多零值。密集的指标没有。这是一个具有 4 列和 4 行的稀疏矩阵的示例。 在上面的矩阵中，16 个中有 12 个是零。...这就引出了一个简单的问题： 我们可以在常规的机器学习任务中只存储非零值来压缩矩阵的大小吗？ 简单的答案是：是的，可以！ 我们可以轻松地将高维稀疏矩阵转换为压缩稀疏行矩阵（简称 CSR 矩阵）。...，但转换后的 CSR 矩阵将它们存储在 3 个一维数组中。...值数组 Value array：顾名思义，它将所有非零元素存储在原始矩阵中。数组的长度等于原始矩阵中非零条目的数量。在这个示例中，有 7 个非零元素。因此值数组的长度为 7。...第二个值1：表示第3行起始，前一行的只有一个非0值，所以前面的values总数是1，也就是values的index起始是1。
本文内容是： 介绍五个 TensorFlow 的核心操作符，它们是专门为处理控制流而添加的。 展示高层控制流结构如何基于这五个基础操作符被编译进数据流图。...解释这些数据流图如何由 TensorFlow runtime 执行，包括在一组混合设备（如CPU、GPU和TPU）上的分布式执行方式。 描述如何对控制流结构进行自动求导。 本文图均来自原始论文。...x 和 y 的值将被保存在内存中，直到 G(Op) 被执行。 图 10 反向传播 一旦构建了整个数据流图，TensorFlow 运行时就会自动对图进行分割，并将执行分布在多个设备上。...实际上，在图的构造过程中，N 并不是静态已知的。更重要的是，G(Body) 可能会使用前向传播过程中产生的值，我们希望保留这些值，以避免在反推过程中重新计算它们。...保存在一个堆栈中，所以我们会在 backprop 中重使它们。这对于在内存有限的设备（如GPU）上进行训练是一个限制。
Ruby是如何为我们 创建新的对象的呢？ 出乎意料的是它做的⾮常少。实际上，早在代码开始执⾏前，Ruby就提前创建了成百上千个对象，并把它们串在链表上，名⽈：可⽤列表。...从上⾯可以看到 ABC 和 DEF 节点包含的引⽤数为1.有三个其他的对象同时 存在于零代链表中，蓝⾊的箭头指示了有⼀些对象正在被零代链表之外的其他对象所引⽤。...(接下来我们会看到，Python中同时存在另外两个分别被称为 ⼀代和⼆代的链表)。这些对象有着更⾼的引⽤计数因为它们正在被其他指针所指向着。 接下来你会看到Python的GC是如何处理零代链表的。...通过识别内部引⽤，Python能够减少许多零代链表对象的引⽤计数。在上图 的第⼀⾏中你能够看⻅ABC和DEF的引⽤计数已经变为零了，这意味着收集器可以释放它们并回收内存空间了。...随着你的程序运⾏，Python解释器保 持对新创建的对象，以及因为引⽤计数为零⽽被释放掉的对象的追踪。从理论上说，这两个值应该保持⼀致，因为程序新建的每个对象都应该最终被释放掉。 当然，事实并⾮如此。
本文作者 Vandit Jain 对激活函数的相关知识进行了一个较为全面的总结，重点聚焦于以下几个方面： 1. 激活函数是什么，它在网络中有什么作用？ 2. 为什么需要激活函数而不使用线性函数？...在最新研究中涌现的值得关注的非线性激活函数。 6. 在深层神经网络中应该使用哪些激活函数以及如何使用它们？ 一、激活函数是什么？...激活函数接收前一个单元输出的信号，并将其转换成某种可以被下一个单元接收的形式。 下图总结了两者的区别： ? 资料来源：斯坦福大学的cs231n 课程 二、为什么需要激活函数？...换言之，因为网络的深度和激活过程将值转变为趋近于 0，它们的梯度逐渐消失，这就是所谓的梯度消失问题。所以我们希望理想的激活函数不要使梯度逐渐变为零。 2....激活函数的默认超参数如果是在如 Tensorflow 和 Pytorch等框架中使用，则效果最好。然而，你可以调整 Leaky ReLU 中的负斜率并将其设置为 0.02 以加快学习速度。
本文作者 Vandit Jain 对激活函数的相关知识进行了一个较为全面的总结，重点聚焦于以下几个方面： 1. 激活函数是什么，它在网络中有什么作用？ 2. 为什么需要激活函数而不使用线性函数？...在最新研究中涌现的值得关注的非线性激活函数。 6. 在深层神经网络中应该使用哪些激活函数以及如何使用它们？ 一、激活函数是什么？...激活函数接收前一个单元输出的信号，并将其转换成某种可以被下一个单元接收的形式。 下图总结了两者的区别： 资料来源：斯坦福大学的cs231n 课程 二、为什么需要激活函数？...换言之，因为网络的深度和激活过程将值转变为趋近于 0，它们的梯度逐渐消失，这就是所谓的梯度消失问题。所以我们希望理想的激活函数不要使梯度逐渐变为零。 2....激活函数的默认超参数如果是在如 Tensorflow 和 Pytorch等框架中使用，则效果最好。然而，你可以调整 Leaky ReLU 中的负斜率并将其设置为 0.02 以加快学习速度。
主要区别在于稀疏指标有很多零值。密集的指标没有。这是一个具有 4 列和 4 行的稀疏矩阵的示例。 在上面的矩阵中，16 个中有 12 个是零。...这就引出了一个简单的问题： 我们可以在常规的机器学习任务中只存储非零值来压缩矩阵的大小吗？ 简单的答案是：是的，可以！ 我们可以轻松地将高维稀疏矩阵转换为压缩稀疏行矩阵（简称 CSR 矩阵）。...，但转换后的 CSR 矩阵将它们存储在 3 个一维数组中。...值数组 Value array：顾名思义，它将所有非零元素存储在原始矩阵中。数组的长度等于原始矩阵中非零条目的数量。在这个示例中，有 7 个非零元素。因此值数组的长度为 7。...values的总数，或者说第一个值在values中的位置。
0点定理 零点定理：寻找函数的“根” 零点定理，简单来说，就是如果一个连续函数在一个区间上的两个端点取值异号，那么在这个区间内，函数一定存在至少一个零点。也就是说，函数的图像一定与x轴相交。...直观解释： 如果函数在区间两端的值异号，那么函数的图像一定穿过x轴，即存在零点。...其实是先说明了X的邻域，然后通过这个X的范围来让f的值在给定的误差区间（连续函数的每一点极限都存在） 在换了一个位置以后，可以看到，把矩形给穿了 对同一个连续函数，我们可以通过选择不同的误差区间来说明连续...是通过极限保的函数的符号。 别急下面才开始： 极值的时候 费马引理：如果一个可导函数在某一点取得极值（最大值或最小值），那么在这一点上，函数的导数一定为零。...现在就简单了，MN之间的值如何表示： AB的方程 然后也就是M-N的方程，这个就是我们熟悉的方程 证明的时候是倒着写，先设计一个辅助函数： 这个函数是原函数和端点值构成斜率之间的差值，x的值a=b，带进去成立
TensorFlow 计算图示例片段 图 2，计算图 在 TensorFlow 图中，每个节点表示操作的实例，其具有零个或多个输入和零个或多个输出。...2.3 变量（Variables） 在大多数计算中，一个图会被执行多次，而大多数张量在图的单次执行之后都不会存在。...分布式实现与本地实现共享大部分代码，但支持通过一个环境对其进行扩展，在该环境中，客户端、master和 worker 都可以在不同机器上不同的进程中。...如果名称中存在端口部分，则如果 Run 调用成功完成，应将节点的特定输出张量值返回给客户端。 计算图可以基于输入和输出的值进行转换。...本节描述了我们和其他人为了实现这一点而开发的几种技术，并说明了如何使用 TensorFlow 实现这些不同的方法。
一：前言 算法在计算机科学和软件开发中具有重要的地位，它们是解决问题和优化过程的关键工具。...如果前一个元素大于后一个元素，则交换这两个元素的位置。 继续向后遍历，对剩下的元素进行相同的比较和交换操作，直到遍历到倒数第二个元素。 完成一轮遍历后，最大的元素会被交换到序列的末尾。...案例： 假设有一个待排序的整数数组 [5, 2, 8, 1, 3]，我们可以使用冒泡排序对其进行排序。 首先，从数组的第一个元素开始比较相邻的两个元素：5 和 2。...在此案例中，通过递归调用 merge_sort 函数对原始数组进行拆分和排序，并通过辅助函数 merge 将两个有序的子数组合并为一个有序数组。...SHA-1（Secure Hash Algorithm 1）：产生160位（20字节）的哈希值，也因存在碰撞攻击问题而不推荐使用。
在这种方法中，我们使用两个不同的循环，并将每个元素相互比较以对数组进行排序。此方法将在 O（N^2） 时间和 O（1） 额外空间中工作，其中 N 将是数组的大小。...第一个按钮将输入的值插入或推送到数组中，而第二个按钮将通过比较数组元素的数值对数组元素进行排序。...第 4 步 - 在第四步中，我们将定义另一个 JavaScript 函数，该函数将通过使用嵌套循环相互比较来对数组的元素进行排序，并将其作为值分配给第二步中添加的第二个按钮的 onclick 事件。...比较器函数将返回三个值 负数− 如果它返回负值，则意味着第一个参数小于第二个参数，因此 tit 将按排序顺序排在第一位。零− 零值表示两个参数相同，它们的位置不会发生变化。...语法以下语法将让您知道如何将 sort（） 方法与数组一起使用来对其进行排序 array_name.sort( comparator_function ); 让我们通过在 JavaScript 代码示例中实现它来实际理解它
填补缺失值（例如，用零，平均值，中位数…）或删除它们的行（或列）。 执行特征选择（可选）： 删除为任务提供无用信息的属性。 在适当的情况下进行特征工程： 离散化连续特征。...您的主要选择是手动微分、有限差分逼近、前向自动微分和反向自动微分。TensorFlow 实现了反向自动微分，但要理解它，最好先看看其他选项。所以让我们逐个进行，从手动微分开始。...因此，正向模式自动微分比有限差分逼近更准确，但至少在输入较多而输出较少时存在相同的主要缺陷（例如在处理神经网络时）：如果有 1,000 个参数，将需要通过图进行 1,000 次传递来计算所有偏导数。...如果要向集合添加一些值，可以计算集合和值的并集。 队列 队列是一种数据结构，您可以将数据记录推送到其中，然后再将它们取出。TensorFlow 在tf.queue包中实现了几种类型的队列。...在 TF 函数中处理变量和其他资源 在 TensorFlow 中，变量和其他有状态对象，如队列或数据集，被称为资源。
使用 TensorFlow 数据类型来定义张量，而不是 Python 本地数据类型。 可以通过以下方式创建张量： 通过定义常量，操作和变量，并将值传递给它们的构造器。...在 TensorFlow 中，变量是张量对象，它们包含可在程序执行期间修改的值。...例如，以下代码生成 100 个零的向量并将其打印出来： a=tf.zeros((100,)) print(tfs.run(a)) TensorFlow 提供了不同类型的函数来在定义时填充张量： 使用相同的值填充所有元素...在机器学习问题中，我们必须从给定数据中学习模型参数β0和β1，以便我们有一个估计模型，从X的未来值预测Y的值。我们对偏置使用β1，对权重项使用β0，分别用w和b代表它们。...总结 在本章中，我们学习了如何在 TensorFlow 中应用经典机器学习算法，而不使用神经网络。在本章的第一部分，我们了解了回归模型。我们解释了如何训练具有一个或多个特征的线性回归模型。
静态变量属于静态存储方式，其存储空间为内存中的静态数据区（在静态存储区内分配存储单元）。 静态变量可以在任何可以申请的地方申请，一旦申请成功后，它将不再接受其他的同样申请。...(possible roots 都是zval变量容器),放在根缓冲区(root buffer)中(称为疑似垃圾)，在根缓冲区满了时，对缓冲区内部所有不同的变量容器执行垃圾回收操作。...仅仅在引用计数减少到非零值时，才会产生垃圾周期(garbage cycle)，将其放入缓冲区。在一个垃圾周期中，通过检查引用计数是否减1，并且检查哪些变量容器的引用次数是零，来发现哪部分是垃圾。...有一个文件ip.txt，每行一条ip记录共若干行，如何统计出现次数最多的前3个ip及其次数？...sort -r 指逆序排序 -n指按数字字符串大小排序 head -n 指定数量 注：第一次排序，把ip按顺序排列，因为第二个uniq只会合并相邻项 第二次排序，才是把ip按出现次序大小从大到小排列
一.排序二叉树 排序二叉树是一种特殊结构的二叉树，可以非常方便地对树中所有节点进行排序和检索。...若被删除节点 p 的左、右子树均非空，有两种做法： 以 p 节点的中序前趋(见图3.1.1)或后继(见图3.1.2)替代 p 所指节点，然后再从原排序二叉树中删去中序前趋或后继节点即可。...为了改变排序二叉树存在的不足，Rudolf Bayer 与 1972 年发明了另一种改进后的排序二叉树：红黑 树，他将这种排序二叉树称为“对称二叉 B 树”，而红黑树这个名字则由 Leo J....五.红黑树插入节点后的修复 插入操作按如下步骤进行： 以排序二叉树的方法插入新节点，并将它设为红色。...进行颜色调换和树旋转（在插入操作中，红黑树的性质 1 和性质 3 两个永远不会发生改变，因此无需考虑红黑树的这两个特 性）。
另一个要注意的重要事项是常量存储在计算图定义中。 每次加载图时都会加载它们。 换句话说，它们是昂贵的内存。 另一方面，变量是分开存储的。 它们可以存在于参数服务器上。...占位符：这些占位符用于将值输入 TensorFlow 图。 它们与feed_dict一起用于输入数据。 它们通常用于在训练神经网络时提供新的训练示例。 在会话中运行图时，我们为占位符分配一个值。...这使网络在计算方面更轻便。 ReLU 神经元患有垂死的 ReLU 问题，也就是说，不激发的神经元的梯度将变为零，因此将无法进行任何训练并保持静止（死）。...创建一个卷积网络对 CIFAR-10 进行分类 在本秘籍中，您将学习如何对从 CIFAR-10 拍摄的图像进行分类。...有兴趣的读者可以在由 N 个图像，N 个问题和 N 个答案组成的自己的训练数据集上对网络进行再训练。 这是可选练习。
摘要 要删除重复的行，同时保留它们在文件中的顺序，请使用： awk '!...visited[$0]++' your_file > deduplicated_file 工作原理 该脚本会保留一个关联数组，其索引等于文件的唯一行，而值等于它们的出现次数。...visited [ $0]访问存储在映射中的值，其键值等于$0（正在处理的行），也称为匹配项（我们将会在下面设置）。 取非（!）的值：在awk中，任何非零数字值或任何非空字符串值均为true 。...1 abc 4 def 2 ghi 8 klm 5 xyz Sort-nk1根据行的第一列(k1选项)对行进行排序，并将该列视为数字（- n 选项）。...abc ghi def xyz klm 参考资料 Gnu awk 用户指南 awk 中的数组 Awk真值 Awk 表达式 如何在Unix中删除文件中的重复行？ 删除重复行而不排序 awk '!
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