使用稀疏数据进行分析的算法最终做了大量的加法和乘法，而这大部分计算是无效的。通常，程序员通过编写自定义代码来优化和避免零条目，但这种代码通常编写起来复杂，而且通常适用范围狭窄。...举例来说，目前我们常用的深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等都会将一个深度学习的模型转换为一个由基本计算符组成的数据流图，再有下层的计算引擎一次调度执行这些节点对应的内核函数（对于数据图的动态优化参见...许多张量运算涉及从一个张量与另一个张量相乘的条目，用于处理大型稀疏矩阵的程序可能浪费大量的时间来添加和乘以零。...通过手工优化代码可以识别稀疏张量中的零条目，在运算中做到只对非零条目进行计算或者省略对零条目的计算，可以简化其操作从而加速张量的计算，但这需要程序员做更多的编程工作。...对于两个张量上的任何给定操作，Taco 会首先建立一个分层映射，指出来自两个张量的哪些配对条目是非零的，然后将每个张量的条目与零配对，并在这过程中丢弃所有的零对。
使用稀疏数据进行分析的算法最终做了大量的加法和乘法，而这大部分计算是无效的。通常，程序员通过编写自定义代码来优化和避免零条目，但这种代码通常编写起来复杂，而且通常适用范围狭窄。...举例来说，目前我们常用的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等都会将一个深度学习的模型转换为一个由基本计算符组成的数据流图，再有下层的计算引擎一次调度执行这些节点对应的内核函数（对于数据图的动态优化参见...许多张量运算涉及从一个张量与另一个张量相乘的条目，用于处理大型稀疏矩阵的程序可能浪费大量的时间来添加和乘以零。...通过手工优化代码可以识别稀疏张量中的零条目，在运算中做到只对非零条目进行计算或者省略对零条目的计算，可以简化其操作从而加速张量的计算，但这需要程序员做更多的编程工作。...对于两个张量上的任何给定操作，Taco会首先建立一个分层映射，指出来自两个张量的哪些配对条目是非零的，然后将每个张量的条目与零配对，并在这过程中丢弃所有的零对。
为了了解单个层如何将其输入转换为输出，让我们看一下批处理的一个元素(对批处理中的每个元素都进行相同的处理)。...事实上，在没有扩展的情况下，维持输入长度所需的零填充条目的数量总是等于kernel_size - 1。...扩张 预测模型的一种理想质量是输出中特定条目的值取决于输入中所有先前的条目，即索引小于或等于其自身的所有条目。...当接受野(指影响输出的特定条目的原始输入的一组条目)的大小为input_length时，就可以实现这一点。我们也称其为“完整的历史记录”。...正如我们以前看到的，一个传统的卷积层在输出中创建一个依赖于输入的kernel_size项的条目，这些条目的索引小于或等于它自己。
利用深度学习技术，特别是Transformer架构的优势，将文本转换为高维向量空间中的点，使得相似的文本在几何意义上更接近。 语义搜索：构建高效的语义搜索系统，找到最相关的查询结果。...在搜索时，查询被嵌入到相同的向量空间中，并从语料库中找到最接近的嵌入。这些条目应该与查询具有较高的语义相似度。...corpus_embeddings（张量）– 具有语料库嵌入的二维张量。 query_chunk_size（int ，可选）– 同时处理 100 个查询。增加该值可以提高速度，但需要更多内存。...返回：每个查询对应一个条目的列表。每个条目都是一个字典列表，其中包含键“corpus_id”和“score”，按余弦相似度得分降序排序。...，例如问答检索，使用检索和重新排名可以显著提高搜索质量。
4.1.3 更改布局 我们可以使用张量的 permute 方法，使用旧维度替换每个新维度，以获得适当的布局。...这是一个非常广泛的主题，我们只会简单提及。每个书面字符都由一个代码表示：一个适当长度的比特序列，以便每个字符都可以被唯一识别。...通常——在 PyTorch 的早期版本中也是如此——我们只能对形状相同的参数使用逐元素二元操作，如加法、减法、乘法和除法。在每个张量中的匹配位置的条目将用于计算结果张量中相应条目。...它使用以下规则来匹配张量元素： 对于每个索引维度，从后往前计算，如果其中一个操作数在该维度上的大小为 1，则 PyTorch 将使用该维度上的单个条目与另一个张量沿着该维度的每个条目。...如果两个张量中一个的索引维度比另一个多，则另一个张量的整体将用于沿着这些维度的每个条目。
它根据这些关键词在每个文档中的频率和相关性对结果进行排名向量搜索，也称“语义搜索”。文本文档通过嵌入模型转换为数值向量。...然后根据查询向量与文档向量之间的余弦相似度或其他相似度/距离度量，查找并对文档进行排名，从而捕捉更深层次的语义含义混合搜索。...每个 TextSegment 都使用 EmbeddingModel 转换为 Embedding。选择 bge-small-en-v1.5 作为简单 RAG 的默认嵌入模型。...LLM 来回答用户问题，记住对话中的最近 10 条消息，并从包含我们文档的 EmbeddingStore 中检索相关内容。...Metadata.getString(String key) / getInteger(String key) / 等方法返回元数据条目的值，并转换为所需类型Metadata.containsKey(String
上周初步完成了LLVM入门教程的翻译，这几天了解了下LLVM项目中的MLIR架构，整体感觉MLIR目的是在高层语言转换到机器码的过程中能够重用更多的优化，核心思想是采用了多层IR，并定义了IR间相互转换的框架...本教程的目标是介绍MLIR的概念；特别是方言(dialects)如何帮助轻松支持特定于语言的构造和转换，同时仍然提供一条降低到LLVM或其他代码生成(codegen)基础设施的简单途径。...因此，所有值都是隐式双精度的，‘Values`是不可变的(即，每个操作都返回一个新分配的值)，并且释放是自动管理的。...函数是通用的：它们的参数是为无秩的(换句话说，我们知道这些是张量，但我们不知道它们的维数)。它们专门用于调用点的每个新发现的签名。...如果您不熟悉这样的词法分析器/解析器，它们与Kaleidcope Tutorial的前两章中详细介绍的LLVM Kaleidoscope非常相似. 下一章将演示如何将此AST转换为MLIR。
本指南使用一些常见术语，为了清楚起见，这些术语在此处进行说明： 图例条目 图例由一个或多个图例条目组成。 一个条目由一个键和一个标签组成。 图例键 每个图例标签左侧的彩色/图案标记。...图例标签 描述由键表示的句柄的文本。 图例句柄 用于在图例中生成适当条目的原始对象。 控制图例条目 不带参数调用legend()会自动获取图例句柄及其相关标签。...，将句柄作为参数提供给适当的HandlerBase子类。...除了用于复杂的绘图类型的处理器，如误差条，茎叶图和直方图，默认的handler_map有一个特殊的元组处理器（HandlerTuple），它简单地在顶部一一绘制给定元组中每个项目的句柄。...为了为轴域上已经存在的线条（例如通过绘图）制作图例，只需使用字符串的可迭代对象（每个图例条目对应一个字符串）调用此函数。
为清理TES数据集的代码，我们将更新TESNamesDataset的代码来实现以下目的： 更新构造函数以包含字符集 创建一个内部函数来初始化数据集 创建一个将标量转换为独热(one-hot)张量的工具函数...to_one_hot使用数据集的内部编码器将数值列表转换为整数列表，然后再调用看似不适当的torch.eye函数。实际上，这是一种巧妙的技巧，可以将整数列表快速转换为一个向量。...因为我们需要将三个数据转换为张量，所以我们将在对应数据的每个编码器上调用to_one_hot函数。one_hot_sample将单个样本数据转换为张量元组。...种族和性别被转换为二维张量，这实际上是扩展的行向量。该向量也被转换为二维张量，但该二维向量包含该名称的每个字符每个独热向量。...John'转换为大小4xC的二维张量，'Steven'转换为大小6xC二维张量，其中C是字符集的长度。DataLoader尝试将这些名称堆叠为大小2x?
为了更好的从网络中观察这次疫情，文摘菌爬取从1月1日至2月21日每天12:00微博热搜榜前50的条目，一共得到2600条热搜数据，我们对这些数据用python进行了处理和分析，得出了很多有意思的信息：...直到这场灾难和每个人息息相关。”...我们对1月9日至2月21日出现的关于疫情的热搜进行了统计，从1月10日到1月19日，这十天关于疫情的热搜只是一两条，直到1月20日，热搜的条目开始激增，更是在1月26这一天，占据了50条热搜中的40条。...当然，这两个词排名最高和两个条目有关： 全国新增确诊新冠肺炎病例 湖北新增确诊新冠肺炎病例 在这揪心的两个月，多少人和文摘菌一样，每天早晨醒来后的第一件事就是去查看新增病例数，期待拐点的出现，在亿万民众的关注下...”则替年轻人解决了这一难题。
每个虚拟服务由一组按顺序计算的路由规则组成，允许istio将每个给定请求与虚拟服务匹配到网格中的特定真实目的地。根据您的用例，网格可能需要多个虚拟服务，也可能不需要。...您可以在Virtual services中使用路由规则，告诉特使如何将Virtual services的流量发送到适当的目的地。路由目的地可以是同一服务的版本，也可以是完全不同的服务。...您还可以使用通配符（“*”）前缀，以便为所有匹配的服务创建一组路由规则。虚拟服务主机实际上不必是istio服务注册表的一部分，它们只是虚拟目的地。这允许您为网格中没有可路由条目的虚拟主机建模通信量。...**与虚拟服务的主机不同，目的地的主机必须是ISTIO服务注册表中存在的真实目的地，**否则特使不知道往何处发送流量。这可以是带有代理项的网格服务或使用服务条目添加的非网格服务。...因此，第二条规则没有匹配条件，只是将通信量定向到v3子集。
在上一节中，我们了解了前向传播以及如何将单个图像从训练集中传递到我们的网络。...在上一节中，当我们从训练集中提取单个图像时，我们不得不unsqueeze() 张量以添加另一个维度，该维度将有效地将单例图像转换为一个大小为1的batch。...图像张量的第一个轴告诉我们，我们有一批十张图像。这十个图像具有一个高度和宽度为28的单一颜色通道。 标签张量的单轴形状为10，与我们批中的十张图像相对应。每个图像一个标签。 好的。...每个数字是出现最大值的索引。我们有十个数字，因为有十个图像。一旦有了这个具有最大值的索引张量，就可以将其与标签张量进行比较。...我们可以将最后一个调用包装到名为get_num_correct() 的函数中，该函数接受预测和标签，并使用item（）方法返回Python数目的正确预测。
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。...这些列表的并集是匹配图像的搜索结果集，但仍需要对这些结果进行排名。 对于每个搜索结果，从前向索引中提取类别空间向量 j「c」并乘以 q「c」以获得相关性分数 s。...这样就能在存储和处理方面节省可观成本： 在前向索引中，相比 10,000 维的密集向量，我们只存储具有 50 个非零条目的稀疏向量——也就是每个图像的前 50 个类别得分。...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。...因此，每个图像的总索引存储为 500 字节，而不是 80KB。 在查询时，q「c」有 10 个非零条目，因此我们只需要扫描 10 个发布列表——与文本查询所做的工作量大致相同。
它不关心如何将子View放在合适的位置，也不关心如何分割这些子View，更不关心每个子View各自的外观。更进一步来说就是RecyclerView它只负责回收和重用的工作，这也是它名字的由来。...所以目前在适配器中处理这样的事件比较好。如果想要从适配器上添加或移除条目，需要明确通知适配器。这与先前的notifyDataSetChanged()方法稍微有些不同。...整体总结它的几点如下： Adapter：包装数据集合并且为每个条目创建视图。 ViewHolder：保存用于显示每个数据条目的子View。...LayoutManager：将每个条目的视图放置于适当的位置。 ItemDecoration：在每个条目的视图的周围或上面绘制一些装饰视图。...ItemAnimator：在条目被添加、移除或者重排序时添加动画效果。
文章内容开头涵盖了SAS启动所需的CPU时间的测量数据，每个样本包含与连续启动SAS系统相关的时间，然后重新启动计算机。数据按样本排序，并展示了两种适当的控制图之一。...文章指导如何将数据转换为适合在SAS或R中进行分析的格式，并创建包括Western Electric测试的适当控制图，以及对结果的解释。...第四部分涵盖了Paper.csv文件的分析，包含有关纸厂产出的数据。文章指导如何将数据转换为适合在SAS或R中进行分析的格式，并创建相应的控制图，并解释结果。...最后一部分介绍了Plates.csv文件，包含有关钢板的数据。文章指导如何将数据转换为适合在SAS或R中进行分析的格式，并创建适当的控制图，以及对结果的解释。 1.sastimes数据集。...将数据转换为适合在SAS或R中进行分析的格式。创建适当的控制图；并解释结果。
线性代数支持的重要应用领域是： 数据和学习模型表示 词嵌入 降维 数据表示是 ML 模型的燃料，我们需要将数据在输入模型之前转换为数组，对这些数组执行的计算包括矩阵乘法（点积）等操作，然后得到并返回输出...处理文本意味着理解大量单词的含义，每个单词代表不同的含义，可能与另一个单词相似，线性代数中的向量嵌入使我们能够更有效地表示这些单词。...在上图中，该数据中的一行由一个特征向量表示，该向量具有 3 个元素或表示 3 个不同维度的分量。向量中的 N 个条目使其成为 n 维向量空间，在这种情况下，我们可以看到 3 维。...所有这些数据类型都由张量中的数字表示，我们运行向量化操作以使用神经网络从中学习模式，然后输出处理过的张量，然后解码以产生模型的最终推理。 所以我们可以理解为神经网络是张量在我们定义中的模型中流动。...理解我们如何完成这项任务的一个非常快速的方法是理解称为矩阵分解的东西，它允许我们将一个大矩阵分解成更小的矩阵。 现在先忽略数字和颜色，试着理解我们是如何将一个大矩阵分解成两个小矩阵的。
好吧，我们经常将这种数据类型用于源数据，特别是对于像前一个图像一样的黑白图像。 当我们将其转换为实际的机器学习格式时，我们将使用浮点数。 将图像转换为张量 在上一节中，我们了解了张量是什么。...将类别转换为张量 在上一节中，我们研究了将图像转换为用于机器学习的张量，在本节中，我们将研究将输出值（类别）转换为用于机器学习的张量。...张量实际上只是多维数组； 我们如何将图像数据编码为张量； 我们如何将分类或分类数据编码为张量； 然后我们进行了快速回顾，并采用了秘籍的方法来考虑大小和张量，以获取用于机器学习的数据。...然后，最后，我们将学习如何将张量数据实际插入到网络中。 让我们从一个密集的神经网络的结构开始。 使用网络包，我们将绘制神经网络的图片。...我们将继续并跳过每个周期的进度； 在运行这些样本时，您将有很多机会观看这些进度条的增长。 现在，让我们谈谈前面的输出。 随着进度栏的增长，您可以看到其正在运行的示例图像的数量。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 谷歌机器学习：实际应用技巧 什么是机器学习（ML）？...Caffe 和 Neon 在图像任务上都很快，但他们不是真正意义上通用目的的框架。...此外，当数据处理完成后，还可以将张量转换为其他想要的格式。 2. 运算 接下来是对张量对象的数学运算和处理。 我们可以将神经网络视为对输入张量进行一系列运算从而实现某个目的的过程。...它将能够将数据作为输入并转换为张量，以有效的方式对它们执行操作、计算梯度以学习并返回测试数据集的结果。...相反，我们可以使用适当的参数调用编译的方法。 非最优行为的另一个来源来自低级语言的缓慢实现。编写高效的代码十分困难，我们更好优化了这些方法实现的库。
此外，本文展示了如何将本体论知识整合到因子分解中以提高学习结果，以及如何将计算分布到多个节点上。通过实验表明，我们的方法在与关联数据相关的几个关系学习任务中取得了良好的结果。...每个额片Xk=X:，:，k (X)可以解释为对应关系k的关系图的邻接矩阵。 设一个关系域由n个实体和m个关系组成。...每个切片Xk=X:，:，k 可以解释为对应关系k的关系图的邻接矩阵。 为RDF(S)数据创建这样一个张量表示非常简单。...实体由数据中所有资源、类和空白节点的集合给出，而关系集由包含实体-实体关系的所有谓词组成。对于每个现有的三元组(第i个实体、第k个关系、第j个实体)，对应的条目Xijk被设置为1，否则它被设置为0。...给定一个规模为n×n×m的张量X，RESCAL计算X的因数分解，使得X的每个切片Xk被因数分解成矩阵积 其中A是n×r矩阵，Rk是一个完整的、非对称的r×r矩阵，r是给定的参数，指定潜在成分或因子的数量
map_structure(...): 对结构中的每个条目应用func并返回一个新结构。pack_sequence_as(...): 返回压缩到给定结构中的给定扁平序列。...expand_composites:如果为真，则复合张量，如tf。SparseTensor和tf。拉格张量被展开成它们的分量张量。...5、tf.nest.map_structure对结构中的每个条目应用func并返回一个新结构。...拉格张量被展开成它们的分量张量。如果为False(默认值)，则不展开复合张量。...返回值：packed:flat_sequence转换为与结构相同的递归结构。
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