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添加函数不起作用-我想要的是能够对两个矩阵求和

添加函数不起作用可能是由于以下原因：

代码逻辑错误：请检查你的代码，确保正确调用了矩阵求和的函数并传入正确的参数。可能存在语法错误、逻辑错误或者函数定义错误等问题。
函数未定义或引用错误：请确保你已经正确定义了矩阵求和的函数，并且在需要的地方正确引用了该函数。
数据类型错误：请确认你传入函数的参数是否为合适的数据类型，比如矩阵是否为二维数组，且维度一致。
缺少依赖或库错误：如果你使用了特定的矩阵运算库或函数库，请确保已经正确安装和引用了相关的库，并且库的版本与代码兼容。

针对矩阵求和的需求，腾讯云提供了适用于云计算的多种产品和服务，推荐使用腾讯云的 AI 机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcaptchasolve）和腾讯云的自然语言处理（https://cloud.tencent.com/product/nlp）等相关产品来处理和分析矩阵数据。同时，腾讯云也提供了云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）和云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）等基础服务，用于支持各类计算和存储需求。

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有人把NumPy画成了画，生动又形象

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让向量、矩阵和张量的求导更简洁些吧

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前端JS手写代码面试专题（一）

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Numpy专题最后一篇，随机数、线性代数与持久化

今天是Numpy专题第6篇文章，我们一起来看看Numpy库当中剩余的部分。数组的持久化在我们做机器学习模型的研究或者是学习的时候，在完成了训练之后，有时候会希望能够将相应的参数保存下来。...再比如在逻辑回归当中，我们计算样本的加权和的时候，也是通过矩阵点乘来实现的。在Andrew的深度学习课上，他曾经做过这样的实现，对于两个巨大的矩阵进行矩阵相乘的运算。...这当中的效率差距和Python语言的特性以及并发能力有关，所以在机器学习领域当中，我们总是将样本向量化或者矩阵化，通过点乘来计算加权求和，或者是系数相乘。...在Numpy当中我们采用dot函数来计算两个矩阵的点积，既可以写成a.dot(b)，也可以写成np.dot(a, b)。一般来说我更加喜欢前者，因为写起来更加方便清晰。...注意不要写成*，这个符号代表两个矩阵元素两两相乘，而不是进行点积运算。它等价于np当中的multiply函数。

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你必须知道的DSUM函数

标签：Excel函数,DSUM函数在Excel中，要求和首先想到的一定是SUM函数，如果要进行条件求和，大多数人会想到使用嵌套的IF函数，还有一部分熟悉Excel函数的人会想到使用SUMIF函数和SUMIFS...然而，本文讲解的DSUM函数，与上述这些求和函数一样强大。需要求和的问题如下图1的示例数据。图1 要求计算： 1.总营收 2....field：想要求和的列。在示例中是“营收”列。 criteria：汲及条件的单元格区域。 DSUM函数与其它函数有所不同，它是一个数据库函数。D=Database（数据库）。...图3 这里需要理解的一个要点是，东区和西区是两个独立的记录，它们中的每一个都可以有独立于彼此的附加条件。稍后会举例说明。需求问题解答现在让我们解答本文开头提出的需求。...图7 注意，要确保条件区域中只有一行，否则它将不起作用。原因是，如果有一行带有条件，而第二行为空，那么空行将使第一行中的条件无效，因此将会看到与问题1相同的总收入数字。

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NumPy中einsum的基本介绍

举一个函数的一个小例子，这里有两个数组，我们想要逐个元素相乘，然后沿轴1（数组的行）求和： A= np.array([0,1,2]) B= np.array([[0, 1, 2, 3],...简而言之，因为我们根本不需要对A进行reshape，最重要的是，乘法不会创建像A[:, np.newaxis] * B这样的临时数组。相反，einsum只需沿着行对乘积进行求和。...即使是这个小的例子，einsum也要快三倍。如何使用einsum 关键是为输入数组的轴和我们想要输出的数组选择正确的标签。函数使我们可以选择两种方式之一执行此操作：使用字符串或使用整数列表。...为简单起见，我们将坚持使用字符串（这也是更常用的）。一个很好的例子是矩阵乘法，它将行与列相乘，然后对乘积结果求和。...通过累加的方式将它从轴上除去，最终数组中的维数减少1。如果输出是’ijk’，我们得到的结果是3x3x3数组（如果我们不提供输出标签，只写箭头，则对整个数组求和）。

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不一样的 NumPy教程，数值处理可视化

索引通过所有能够对Python列表切片（slice）的方式，能够对NumPy数组进行索引和切片： ? 聚合 NumPy的优势还在于提供聚合函数： ?...矩阵的运算如果两个矩阵大小相同，则可以使用运算符(+-*/)对矩阵进行相加或相乘。NumPy对每一矩阵进行相同的操作： ?...在该图下方，笔者添加了矩阵维度，以强调两个矩阵在其与对方匹配的一侧必须具有相同维度。将操作可视化，就会如下所示： ? 矩阵索引在处理矩阵时，索引分片操作会更有用： ?...情况常常是这样的——需要取两个矩阵的点积，并且需要对齐共用维度。NumPy数组有一个名为T的便捷属性，能够对矩阵进行转置： ? 在更高级的实操案例中，有可能需要切换特定矩阵的维度。...处理新维度有很多途径，但大多都是给NumPy的函数参数添加逗号： ? 注意：请记住，当在打印三维NumPy数组时，文本输出的数组与此处显示不同。

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FastAI 之书（面向程序员的 FastAI）（七）

从头开始的矩阵乘法让我们编写一个函数，计算两个张量的矩阵乘积，然后再允许我们使用 PyTorch 版本。...广播规则在操作两个张量时，PyTorch 会逐个元素地比较它们的形状。它从尾部维度开始，逆向工作，在遇到空维度时添加 1。当以下情况之一为真时，两个维度是兼容的：它们是相等的。...每个项必须包含相同的非重复索引。因此，在我们的例子中，由于k是重复的，我们对该索引求和。...前向 hook 是一个接受三个参数的函数——一个模块，它的输入和输出——它可以执行任何您想要的行为。...现在让我们添加一些学习率调度。调度学习率如果我们想要获得良好的结果，我们将需要一个 LR finder 和 1cycle 训练。这两个都是退火回调，也就是说，它们在训练过程中逐渐改变超参数。

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NumPy使用图解教程「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。...除此之外，NumPy之美的一个关键之处是它能够将之前所看到的所有函数应用到任意维度上。 NumPy中的矩阵操作创建矩阵我们可以通过将二维列表传给Numpy来创建矩阵。...NumPy提供了dot()方法，可用于矩阵之间进行点积运算：上图的底部添加了矩阵尺寸，以强调运算的两个矩阵在列和行必须相等。...很多时候，改变维度只需在NumPy函数的参数中添加一个逗号，如下图所示： NumPy中的公式应用示例 NumPy的关键用例是实现适用于矩阵和向量的数学公式。这也Python中常用NumPy的原因。...在我们执行减法后，我们最终得到如下值：然后我们可以计算向量中各值的平方：现在我们对这些值求和：最终得到该预测的误差值和模型质量分数。

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图解NumPy，别告诉我你还看不懂！

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【图解 NumPy】最形象的教程

NumPy 之美的关键在于，它能够将上述所有方法应用到任意数量的维度。...矩阵运算如果两个矩阵大小相同，我们可以使用算术运算符（+-*/）对矩阵进行加和乘。NumPy 将它们视为 position-wise 运算： ?...我们也可以对不同大小的两个矩阵执行此类算术运算，但前提是某一个维度为 1（如矩阵只有一列或一行），在这种情况下，NumPy 使用广播规则执行算术运算：点乘算术运算和矩阵运算的一个关键区别是矩阵乘法使用点乘...NumPy 为每个矩阵赋予 dot() 方法，我们可以用它与其他矩阵执行点乘操作： ? 我在上图的右下角添加了矩阵维数，来强调这两个矩阵的临近边必须有相同的维数。你可以把上述运算视为： ?...其中心数据结构被叫作 ndarray（N 维数组）不是没道理的。 ? 在很多情况下，处理一个新的维度只需在 NumPy 函数的参数中添加一个逗号： ?

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图解NumPy，这是理解数组最形象的一份教程了

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反向传播和其他微分算法

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