有没有一种更简单的方法来对矩阵进行and分组求和？ - 腾讯云开发者社区

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神经网络似乎遵循一种令人费解的简单策略来对图像进行分类

CNN非常擅长对乱序图像进行分类，但人类并非如此。在这篇文章中，我将展示为什么最先进的深度神经网络仍能很好地识别乱码图像，以及这有助于揭示DNN似乎用来对自然图像进行分类的令人费解的简单策略。...好的ol'特色包模型在过去，在深度学习之前，自然图像中的对象识别过去相当简单：定义一组关键视觉特征（“单词”），识别每个视觉特征在图像中的存在频率（“包”）和然后根据这些数字对图像进行分类。...高级别战略如下：将图像分割成小的q x q图像色块通过DNN传递图像块以获取每个图像块的类证据（logits）。对所有图像块的证据求和，以达到图像级决策。 ?...通过更仔细地放置3 x 3卷积和额外的超参数调整，可以实现更高的性能值。这是我们的第一个主要结果：您只需使用一组小图像功能即可解决ImageNet问题。...超越功能包分类将CNN的决策视为一种特色包策略可以解释有关CNN的几个奇怪的观察。首先，它将解释为什么CNN具有如此强烈的纹理偏差。其次，它可以解释为什么CNN 对图像部分的混乱如此不敏感。

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前端JS手写代码面试专题（一）

面试中，当面试官提出“如何编写一个函数去除数组中的重复元素？”这样的问题时，很多求职者可能会立刻想到使用循环加临时数组的方法来解决。然而，有没有更为简洁高效的方法呢？答案是肯定的。...然后，使用扩展运算符...将计算的结果追加到累加器数组中。这种方法的好处在于它既保持了原始数组不变，又以一种非常简洁的方式实现了累加求和。...在面试中展现出你能够使用现代JavaScript提供的功能解决问题，能够给面试官留下深刻印象。矩阵转置虽然是一个简单的概念，但正确且高效地实现它需要对编程语言有一定的掌握。...但是，随着ES6引入的解构赋值（destructuring assignment），我们现在有了一种更加简洁和优雅的方法来交换两个变量的值，而无需引入额外的临时变量。...在面试中展示你对现代JavaScript特性的掌握，尤其是如何利用这些特性来编写更简洁、高效的代码，是非常加分的。

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深度学习基础知识（五）--网络结构小结

早期的卷积神经网络结构比较简单，随着深度学习的发展卷积神经网络的结构也在不断优化，很多优秀的结构不断被提出，本文主要对一些常用的优秀网络结构进行总结。...残差结构ResNet网络结构提出了一种残差结构，通过short connetction连接将底层特征图和高层特征图进行连接。...shuffleNet结构shuffleNet是一种轻量级网络，ShuffleNetV1提出了通道洗牌操作提升性能的同时解决分组通道之间的信息流通；shuffleNet V2指出不能仅使用FLOPs评估模型性能...S矩阵进行乘法，得到加权后的矩阵最后和A进行相加得到最终输出E。...Channel attention module考虑的通道信息，每个通道是由所有通道加权求和。如上图B所示。其中注意力特征channel attention map X矩阵为。

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Deep Memory Network 深度记忆网络

如果输入是字符级别或者词级别的你也可以将其进行分组。如果记忆非常庞大(假设要记忆整个Freebase或者Wikipedia)，你可能不得不把记忆使用H(x)H(x)H(x)来组织起来。...整个输入集xi{x_i}xi都会经由每个xix_ixi所处的连续空间的嵌入(embedding)被转化为维度为ddd的记忆向量mi{m_i}mi，最简单的实现方法可以使用一个嵌入矩阵A(d×V)A...cic_ici(最简单的情况下使用另外的嵌入矩阵CCC)。...记忆层是以如下方式进行堆积的：下一层的input由上一层的输出oko^kok和输入uku^kuk求和得来： uk+1=uk+oku^{k+1}=u^k+o^kuk+1=uk+ok 每一层都有自己的嵌入矩阵...Ak,CkA^k, C^kAk,Ck，本用于对输入xi{x_i}xi进行嵌入。

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第十七章推荐系统

第一个求和运算是，所有用户 j 的总和所有被用户评分过的电影总和。这其实是将，所有 (i,j) 对全加起来。每一项对应被某一用户评分过的某一电影。而第二个求和运算，进行相反的运行。...它表示对每部电影 i，将所有对它评分过的用户 j 求和。这两个运算符都是对所有 (i,j) = 1 的 (i,j) 对求和。就是对所有有评分的用户-电影对进行求和。所以，?...我将要做的是：实现一种选择的方法，写出协同过滤算法的预测情况。我们有关于五部电影的数据集，我将要做的是，将这些用户的电影评分，进行分组并存到一个矩阵中。...这个预测评分矩阵，则有一个，比较简单的或者向量化的方法来写出它们： ? 预测评分矩阵Y = X * Θ^T 这个协同过滤算法有另一个名字，叫做“低秩矩阵分解”。...但是，实际上，即使这些特征难以可视化，但通常，算法将学到一些有意义的特征。现在既然你已经对特征参数向量进行了学习，那么我们就会有一个很方便的方法来度量两部电影之间的相似性。

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近邻推荐之基于用户的协同过滤

原理简介你是什么样的人看到的就是什么样的世界不知道你有没有遇到这样的情况，你发现你喜欢看的很多电影同样也有人喜欢，之后你俩会经常交流最近有没有什么好看的电影。...分母是对用户 u 的 n 个相似用户的相似度进行求和，分子是把这 n 个相似用户对各自已消费的物品 i 的评分，按照相似度加权求和。...可以通过以下两种方法来解决：对向量进行采用，Twitter 提出的 DIMSUM 算法，举个例子来说，两个一百维的向量计算出的相似度是 0.7，我现在忍受一些精度的损失，不用 100 维计算，随机从中取出...可以通过以下办法来缓解：将相似度计算拆成 Map Reduce 任务，将原始矩阵 Map 成键为用户对，值为两个用户对同一个物品的评分之积，Reduce 阶段对这些乘积再求和，Map Reduce 任务结束后再对这些值归一化...reduce 阶段对两个 key 进行求和将 reduce 生成的两个 key 的结果相除。sum(对该物品的喜欢程度 * 相似度>) / sum( )。

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pseudobulks单细胞差异基因分析

● 每个“伪散装”样本的表达量通常是将属于该组的细胞的表达数据求和或取平均值得到的。这种方法可以将单细胞数据转换为类bulk RNA-seq数据进行处理。...sample.id 进行分组。...rowSums(as.matrix(scRNA@assays$RNA@layers$counts[, kp])): 对选定的细胞列(不同组)中的基因表达矩阵进行行求和，得到每个基因在该样本中的总表达量。...这里需要思考一下，我们使用的kp，这里的kp其实代表的是bs中的ID，所以按照这个数据而言，分别是对CA组和NL组的数据的基因表达矩阵进行行求和。...简单来说，它会告诉你每个 bs 列表中的样本ID在 phe 数据框中的位置。

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【调研】GPU矩阵乘法的性能预测——Machine Learning Approach for Predicting The Performance of SpMV on GPU

一种可行的优化方法是将矩阵压缩，转为不同的格式进行存储，主要思想是如何高效地记录下非零值。 ...每个线程将计算乘积并对每一行的乘积求和。然而，由于工作负载不平衡和非合并的内存访问，CSR标量的性能很差。...该指标提供了一种简单的方法来描述由对乘向量的随机访问所导致的缓存错过级别。它也被用于作为稀疏矩阵非零元素弥散程度的有效指标。 ...该指标提供了一种简单的方法来描述由对乘向量的随机访问所导致的缓存错过级别。它也被用于作为稀疏矩阵非零元素弥散程度的有效指标。...然后作者简单粗暴的直接用sklearn库中的MLPRegressor和SVR方法，按照表中的参数进行预测。

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WWW24 | 用相似用户和item增强点击率预估

导读 CTR预估中，我们可以利用用户行为序列来捕捉用户不断变化的偏好。但是，历史序列往往具有严重的同源性和稀缺性。本文提出了一种数据驱动的方法来丰富用户表征。...基于检索得到的相似用户和item构建交互矩阵，使用交互矩阵对相似用户和item进行加权聚合随后用于后续的点击率预估 2.方法 alt text 2.1 跨阶段用户/item选择模块该模块的作用是选择最相似的用户和相关...简单解释一下：在这里，将emb分成N组，并且设置一组随机向量，然后将分组后的emb和这些向量做内积，大于0则为1，小于0则为0，这样每一个子emb可以得到一串二进制串，基于二进制串可以得到对应的实数值，...~}\forall u^{\prime}\mathrm{~in~}\mathcal{L}_u^{\prime}\\1,&\mathrm{~otherwise}&\end{cases} 最后，按行和列对匹配矩阵进行平均...然后对前面筛选出来的相似item和用户的emb进行加权聚合，表示如下， w_{i}=Mean(M_{M},axis=0),\quad w_{u}=Mean(M_{M},axis=1)\\v_{ui}^{

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Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

它是一种上下文管理器的写法，可以在代码块执行完毕后自动关闭文件，无需显式地调用 close() 方法来关闭文件。...使用内置函数求矩阵逐列元素的和： c1 = sum(a) 这行代码使用了Python的内置sum()函数，对矩阵a中的每一列元素进行求和。...然后，通过np.sum()函数对数组进行了不同的求和操作。sum_total对整个数组进行求和，结果为21。sum_row对每一列进行求和，结果为[5 7 9]。...但是，这只是一种常见的情况，实际上矩阵乘法可以适用于更一般的情况，涉及更多的元素和维度。 2.4.4 矩阵运算与线性代数¶ 1....s2 = d.groupby('A').apply(sum) 这行代码根据 'A' 列的值对 DataFrame d 进行分组，并对每个分组应用 sum 函数进行求和。

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使用谱聚类（spectral clustering）进行特征选择

在本文中，我们将介绍一种从相关特征的高维数据中选择或提取特征的有用方法。谱聚类是一种基于图论的聚类方法，通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类，从而达到对样本数据聚类的目的。...数据中存在相关特征在数据集进行EDA时，可能会得到一个结论：某些特征没有那么丰富的信息，一个简单的线性模型可以通过其他特征来准确预测它们。这种现象称为“多重共线性”，它不利于模型的泛化和可解释性。...而中心的密集连接使我们无法手工选择所有的特征。所以需要一种数学方法来找到这些规律。拉普拉斯特征图首先需要为一对特征定义“链接”或“邻居”的概念。...为了更清楚地说明这一点，这里演示了当D = 4和m = 3时这个矩阵是怎样的上图有问题，只是为了演示函数F是这里的L是上面定义的拉普拉斯矩阵。...该方法可以说的确成功地找到了邻接图的分组总结本文中我们绘制了特征的邻接图，展示了如何通过拉普拉斯矩阵的行发现特征之间的公共相关性，并进行聚类。

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组间差异分析：Adonis

from 达尔文通常我们在做假设检验的时候，是看一个分组变量（也即因子型变量）对某个数值变量的影响，这时候我们针对数据特征可以选择合适的检验方法（详见往期文章R中的假设检验方法），如下所示：这种统计检验就是分析不同分组数据的差别...当情形变得更复杂些——不同分组不再是单个数据变量，而是一个个数据矩阵的时候，例如微生物群落数据，我们需要更复杂的方法来进行分析，也就是组间差异分析的主要内容。...上期文章我们介绍了Anosim分析，Anosim分析的一个缺点就是只能分析一个分组因素的影响，当有两个因素同时影响时可能得出错误结果。今天来介绍另一种非参数差异分析Adonis。...="bray"，可以选择其他距离，也可以直接使用距离矩阵进行分析)的非参数多元方差分析方法，是MANOVA的等同形式。...该方法可分析不同分组因素对样品距离的解释度，记组间距离的方差为SSb、组内距离的方差为SSw，假如数据受分组影响显著，那么SSb应远小于SSw，因此构造统计量F：其中n为样本总数，m为组数。

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其实你就学不会 Python

还有调试，你不可能一下子就把代码写对，Python 开发环境的调试功能本来就不太好，Pandas 又不是 Python 的原生内容，调试就更费劲。这些麻烦还是题外的，也能克服一下。...简单的过滤运算，比如取出研发部员工，我们想像中的结果应该是人员表的子集，但实际上是整个人员表（矩阵）和一些被选择的行位置（称为行索引），可以理解为子矩阵。...这些东西之间转换还很“丝滑”，稍不留神就变成另一种不认识的东西。结果，编程基本靠搜，即使跑对了也还是搞不懂记不住，下次还得搜。再进一步，将各部门员工按照入职时间从早到晚进行排序。...简单总结一下： DataFrame 本质是矩阵，不是记录的集合，编程要按矩阵的方法来思考，经常会有点绕，结果也会有“意想不到”。...SPL 只有一种集合，结构化数据表就是记录的集合，分组结果就是集合的集合。这些集合上可以执行同样一套运算。

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机器理解大数据的秘密：聚类算法深度详解

近日，数据科学家兼程序员 Peter Gleeson 在 freeCodeCamp 发布了一篇深度讲解文章，对一些聚类算法进行了基础介绍，并通过简单而详细的例证对其工作过程进行了解释说明。...当然，除此之外还有其它的算法，但希望这里的介绍能给你一个良好的开始！在本文中，我将给出每种聚类算法的概述、工作方式的简单介绍和一个更细节的逐步实现的案例。我相信这能帮助你理解这些算法。 ?...下面给出了一个入门级的例子，这是一个简单直接的图，展示了我最近浏览过的 8 个网站，根据他们的维基百科页面中的链接进行了连接。...除了用作一种有用的可视化大系统的方式，网络的真正力量是它们的数学分析能力。让我们将上面图片中的网络翻译成更数学的形式吧。下面是该网络的邻接矩阵（adjacency matrix）： ?...1/2L 告诉我们将后面的部分除以 2L，即网络中边的数量的两倍。 Σ 符号表示求和，并且在该邻接矩阵 A 中的每一行和列上进行迭代。

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机器理解大数据的秘密：聚类算法深度详解

来源：机器之心作者：Peter Gleeson 校对：吼海雕编辑：冯夕琴本文共6800字，建议阅读17分钟本文对一些聚类算法进行了基础介绍，并通过简单而详细的例证对其工作过程进行了解释说明。...当然，除此之外还有其它的算法，但希望这里的介绍能给你一个良好的开始！在本文中，我将给出每种聚类算法的概述、工作方式的简单介绍和一个更细节的逐步实现的案例。我相信这能帮助你理解这些算法。...下面给出了一个入门级的例子，这是一个简单直接的图，展示了我最近浏览过的 8 个网站，根据他们的维基百科页面中的链接进行了连接。...除了用作一种有用的可视化大系统，网络的真正力量是它们的数学分析能力。让我们将上面图片中的网络翻译成更数学的形式吧。...1/2L 告诉我们将后面的部分除以 2L，即网络中边的数量的两倍。 Σ 符号表示求和，并且在该邻接矩阵 A 中的每一行和列上进行迭代。

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CondenseNet：可学习分组卷积，原作对DenseNet的轻量化改造 | CVPR 2018

CondenseNet特点在于可学习分组卷积的提出，结合训练过程进行剪枝，不仅能准确地剪枝，还能继续训练，使网络权重更平滑，是个很不错的工作undefined 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文...实现细节如下： Filter Groups，卷积分组将标准卷积进行分组，比如$1\times 1$卷积的核大小为$O\times R$矩阵$\mathbb{F}$，将该卷积核分为$G$组，标记为$...，注意这里没有对输入进行对应的分组。...需要注意，论文对$1\times 1$分组卷积的输出进行了重排，这样做的原因是为了让后面的分组卷积能够地使用到前面分组卷积提取的属性。...以往的剪枝工作都是在网络训练后进行的，导致精度有较大的下降，而可学习分组卷积结合训练过程进行剪枝，不仅能准确地剪枝，还能继续训练，使网络权重更平滑，是个很不错的工作。

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密码学基础——AES算法

3.2加密过程 AES 是一种分组密码算法，它将明文数据分成固定长度的块（通常为 128 位），然后对每个块进行加密处理。...对状态矩阵和轮密钥矩阵的对应元素进行异或运算，得到初始轮后的状态矩阵。...（2）行移位（ShiftRows）：目的：对状态矩阵的行进行循环移位，增加数据的扩散性。...（3）列混合（MixColumns）：对状态矩阵的每一列进行线性变换，进一步扩散数据。目的：对状态矩阵的列进行线性变换，进一步扩散数据。...目的：将当前轮的状态矩阵与该轮的轮密钥进行异或操作，引入密钥信息。过程：将状态矩阵和轮密钥矩阵的对应元素进行异或运算。密钥加是将轮密钥简单地与状态进行逐比特异或。

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《LaTex》LaTex数学公式简介「建议收藏」

分数：使用项数和指数的方法来表示简单的分数 5.4. 二项式 6. 开根 6.1. 开平方根 6.2. 开 n 次方根 7. 求和、积分 7.1. 求和 7.2. 积分 7....矩阵三、参考文献一、引用数学公式的方法 CSDN-markdown编辑器支持基于MathJax编写LaTeX数学公式，如果你的文档只需要几个简单的数学公式，那么普通的LaTeX就拥有你需要的大多数工具...如果项数和指数的形势和内容复杂的，则应使用花括号 {} 对它们进行分组。 4.1. 项数 N_{k+1} N k + 1 N_{k+1} Nk+1 4.2....分数：使用项数和指数的方法来表示简单的分数 ^3/_7 3 / 7 ^3/_7 3/7 5.4....矩阵使用矩阵环境创建基本矩阵：与其他类似于表的结构一样，条目由行指定，列使用＆符号分隔，新行以双反斜杠 \\ 分隔。

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具体数学-第4课（多重求和方法）

今天讲了多重求和，也就是一个和式由多个下标来指定。首先是最简单的形式： ? 例题1 下面给出一个对称矩阵： ? 求： ?...这是这个矩阵的上三角加对角线求和，因为是对称的嘛，可以补全下三角，加上对角线就行了。 ? 所以 ? 例题2 下面再看一个例子： ? 同样模仿上例调换 ? 位置，得到： ?...至此解完，然后可以推出一个著名的不等式————切比雪夫不等式： ? 如果 ? 那么 ? 反之如果 ? 那么 ? 更一般的结论，给定两个序列 ? 和 ?...题外话，其实切比雪夫不等式原来是以微积分形式给出的：如果函数 ? 和 ? 非单调递减，那么有： ? 例题3 求 ? 我将用三种方法来求解这个式子。方法1 首先将 ? 和 ?...分开，首先计算对 ? 求和： ? 方法2 先计算对 ? 求和： ? 方法3 按对角线求和： ? 由此得到了一个完全不同的表示形式！所以我们得到了： ?

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PowerBI DAX 在矩阵分组区域内通用积累求和

什么是在矩阵分组区域内积累求和，先看一个例子吧。 ?...对于左右两个图表，它们的规律是：左图：在分组区域内，按照与当前元素的KPI从小到大，积累求和；右图：在分组区域内，按照与当前元素的名称从小到大，积累求和。...这里给出了两种实现，一种是模型层计算；一种是视图层计算。分别进行详解。我们先给出计算公式，再对重要技巧做出总结。...，更容易编写后续计算逻辑。...这便是对 DAX 计算的反思。

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神经网络似乎遵循一种令人费解的简单策略来对图像进行分类

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Deep Memory Network 深度记忆网络

第十七章推荐系统

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