上一篇我介绍了Tensorflow是符号操作运算，并结合例子来验证。这一篇我也会结合一些例子来深刻理解Tensorflow中张量的静态和动态特性。...1、Tensorflow张量的静态和动态相关操作 TensorFlow中的张量具有静态大小属性，该属性在图形构建期间确定。有时静态大小可能没有指定。...以下get_shap()函数可以做到这一点： ? 在实际很多情况中，我们需要将张量的不同维度通道进行合并，比如我们想要将第二维和第三维进行合并，也就是将三维张量转换为二维张量。...我们可以使用上面定义好的get_shape（）函数来做到这一点： ? 无论这些大小是否为静态指定，这都是有效的。 3、通用重塑函数 实际上，我们可以编写一个通用重塑函数来折叠任何维度列表： ?...以上结果我就不展示了，自己动手去试一试，看看结果如何。
向量是由n个实数组成的一个n行1列（n*1）或一个1行n列（1*n）的有序数组； 向量的点乘,也叫向量的内积、数量积，对两个向量执行点乘运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，点乘的结果是一个标量...点乘公式 对于向量a和向量b： a和b的点积公式为： 要求一维向量a和向量b的行列数相同。...点乘几何意义 点乘的几何意义是可以用来表征或计算两个向量之间的夹角，以及在b向量在a向量方向上的投影，有公式： 推导过程如下，首先看一下向量组成： 定义向量： 根据三角形余弦定理有： 根据关系c...相互垂直 a·b<0 方向基本相反，夹角在90°到180°之间 叉乘公式 两个向量的叉乘，又叫向量积、外积、叉积，叉乘的运算结果是一个向量而不是一个标量。...并且两个向量的叉积与这两个向量组成的坐标平面垂直。
本文，将总结一下最近使用tensorflow中遇到的两个小需求：张量排序和字符串拼接，咱们一起来学习一下，嘻嘻！...1、张量排序 tensorflow是没有类似于python中sorted或者np.sort方法的，如果在流中使用这两个方法，是会报错的！那么我们如果想要在graph中实现对张量的排序，该如何做呢！...不过这并不是我们想要的答案，如果想要按行进行拼接，应该使用reduce_join函数。.../tensorflow_python-zku82hj1.html 2、https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-ukns2mo5...深度强化学习-DDPG算法原理和实现 对抗思想与强化学习的碰撞-SeqGAN模型原理和代码解析 用Deep Recurrent Q Network解决部分观测问题！
本文对张量进行了详细的解读，能帮你在对张量的理解上更进一步。本文作者为 MapR Technologies 的首席应用架构师 Ted Dunning。...同时线性代数适用范围异常广泛，从计算机游戏中的图像渲染到核武器设计等许多不同的问题都可以被它解决或近似计算， 关键的线性代数运算：在计算机上使用的最基础的线性代数运算是两个向量的点积（dot product...这种点积仅仅是两个向量中相关元素的乘积和。一个矩阵和一个向量的积可以被视为该矩阵和向量行（row）的点积，两个矩阵的乘积可以被视为一个矩阵和另一个矩阵的每一列（column）进行的矩阵-向量乘积的和。...Cray-1 和它向量化的后继者们需要其运行程序能够使用向量运算（如点积）才能发挥出硬件的全部性能。后来的机器要求要就矩阵-向量运算或矩阵-矩阵运算来将算法形式化，从而方可尽可能地发挥硬件的价值。...很不幸，事情没有那么简单，这其中的主要原因是不存在一个显而易见且简单的（如在矩阵和向量上类似的）可在张量上进行的一系列运算。 然而，也有好消息。虽然我们不能对张量使用仅几个运算。
其内部主要是将数据封装成张量（Tensor）来进行运算的。 有关张量的介绍，得从神经网络中的基本类型开始，具体如下。...图中所表示的层级关系解读如下： 标量只是某个具体的数字， 向量由多个标量组成 矩阵由多个向量组成 张量由多个矩阵组成 张量是向量和矩阵的推广，PyTorch 中的张量就是元素为同一数据类型多维矩阵。...矩阵的行和列都代表1～6这6个点，其中第i行j列的元素，代表第i号点和第j号点之间的边。例如：第1行第2列的元素为1，代表1号点和2号点之间有一条边。...7 TensorFlow中点积操作总结 点积指的是矩阵相乘。在神经网络中，无论是全连接还是卷积甚至是注意力机制，都可以找到点积操作的影子。点积操作可以理解为神经网络的计算核心。...在TensorFlow中，有好多与点积有关的函数，在使用这些函数进行开发时，难免会产生疑惑。这里就来总结一下与点积有关的函数有哪些？以及它们之间彼此的区别示什么？
*10Tclientiphostheadnode172.16.50.5node02172.16.50.6node03172.16.50.7node04172.16.50.8为什么选择speedtest和warp...*10Tclientiphostheadnode172.16.50.5node02172.16.50.6node03172.16.50.7node04172.16.50.8为什么选择speedtest和warp...操作进行压力测试得到最大的写入吞吐量接下来我们对DELETE操作进行测试root@headnode:~# warp delete --duration=3m --warp-client=headnode...操作进行测试root@headnode:~# warp stat --autoterm --duration=3m --warp-client=headnode --warp-client=node0{...，希望对大家有帮助
本文涉及概念有：矩阵乘积，多维矩阵相乘，tile，张量广播等。 0x01 矩阵乘积 这里只介绍一般矩阵乘积和哈达玛积，因为DIN和DIEN有使用到。...1.5 重载 TensorFlow会进行操作符重载，具体是： 元素乘法：tf.multiply()，可以用*运算符代替， 向量乘法：tf.matmul()，可以用@运算符代替。...所以，对一个[3,2]的张量和一个[3,1]的张量相加在TF中是合法的。（这个机制继承自numpy的广播功能。...一个可以表现这个优势的应用场景就是在结合具有不同长度的特征向量的时候。为了拼接具有不同长度的特征向量，我们一般都先填充输入向量，拼接这个结果然后进行之后的一系列非线性操作等。...，[B, T, H] x [B, T, 1] = [B, T, H] # 这里就进行了张量广播，因为 广播会在缺失维度和(或)轴长度为1的维度上进行，自动进行tile操作 output
大部分时候，我一直都是用公开数据集，对激光雷达（LiDAR）数据进行分类识别。...怎么能让无人车也做到这一点？过去几个月我的大部分工作，就是想办法让Voyage的自动驾驶出租车对车辆和行人进行分类。 我使用的工具是三维视图（LiDAR点云）+深度学习。...在Vispy的帮助下，我对大量的点云进行了有序的可视化，然后在类似真实世界的环境中对模型进行调试。我这次实习的另一个收获是，直接从模型的损失曲线中很难看出问题。...（Vispy地址：http://vispy.org/） 我用了PyTorch来训练和验证我的模型。我之前对PyTorch不熟，但现在它成为我最喜欢的深度学习框架。...这种模型非常强大，可以对某些传感器和处理错误免疫。 例如，依靠对象大小和形状进行分类的模型很容易出现检测错误。而编码解码器模型可以通过识别场景中的模式并直接转变为预测来回避这样的问题。
这里有三个张量操作： 输入张量和名为W的张量之间的点积（dot） 结果矩阵和向量b之间的加法（+） 一个 relu 操作：relu(x) 是 max(x, 0)；relu代表“修正线性单元...让我们从两个向量x和y的点积开始。...您可能已经注意到两个向量之间的点积是一个标量，只有元素数量相同的向量才适用于点积。 您还可以计算矩阵x和向量y之间的点积，返回一个向量，其中系数是y和x的行之间的点积。...图 2.11 2D 缩放作为点积 线性变换：与任意矩阵进行点积实现了线性变换。请注意，前面列出的缩放和旋转按定义都是线性变换。...让我们绘制我们的线性模型如何对训练数据点进行分类。
上一次消费时间越近的顾客对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。 ② 消费频率(Frequency) 消费频率是顾客在限定的期间内所购买的次数。...二、RFM在SPSS中的实现 我们获得了某零售企业客户消费信息表，对数据进行预处理之后，我们准备在 SPSS 软件系统中构建 FRM 分析模型。...点击确定，在结果查看器中可以看到RFM分析结果和热图： ? 同时返回数据视图即可查看RFM各项指标的的得分及总分，结合业务规则，可以得到分级别客户的名单。从而进行后续的营销和管理。 ?...三、RFM方法的总结和思考 1. RFM只是分析的开始，通过这种方法获取了描述客户消费行为的基本信息，为将来的客户画像（聚类模型）、购买响应倾向（分类预测模型）提供可分析的变量； 2.
1 如何一个SQL将索引中的核心信息一网打尽，实际上很多的同学问，怎么能知道索引中的字段组成，这你PG与MYSQL不同，可以单纯的通过系统表来获得这些信息，而是通过很多不同的函数来完成相关的工作...information_schema') ORDER BY 1, 2; select * from index_check where tablename = 'sys_log'; 通过这样的方式可以更快速的对于系统中的表进行索引的分析和辨认...1 你的系统数据库运行到当前时间的长度，因为系统的表中的数据会伴随你系统的重启而清零，所以你得程序设计的逻辑中必须考虑这点 2 历史数据的合并与累加，因为历史表不能无限的进行增加，这与你截取系统表数据进行记录的频度有关...，所以你需要考虑后期的数据合并的问题 3 判定提醒的阈值 当然对于POSTGRESQL 的索引的碎片我们也是要进行监控和管理的，索引的碎片太多，造成查询的效率降低，我们是要进行持续的定期的检查和重建相关的索引...，这你分析的部分就需要自己写程序来进行后期的处理了。
QNNPACK 通过提供量化张量上的卷积、解卷积及全连接运算高性能实现来做到这一点。...C 中的每个元素都可以认为是 A 行与对应 B 列的点积。 在点积基元上实现整个矩阵相乘是可能的，但这样的实现过于低效。...但一个小小的修改——同时计算几行 A 和几行 B 的点积——却使得性能大大提升。 修改后的基元加载 A 的 MR 及 B 的 NR 元素，实施 MRxNR 乘积累加运算。...此外，如果两次推断运行的输入张量存储位置不变，则 indirection buffer 还可使用输入张量行的指针进行初始化，然后在多次推断运行中重新使用。...QNNPACK 和深度卷积 分组卷积（grouped convolution）将输入和输出通道分割成多组，然后对每个组进行分别处理。
张量[1]是向量和矩阵到 n 维的推广。了解它们如何相互作用是机器学习的基础。 简介 虽然张量看起来是复杂的对象，但它们可以理解为向量和矩阵的集合。理解向量和矩阵对于理解张量至关重要。...通过这个视图，就可以清楚如何在矩阵上执行点积。发生乘法的唯一方法是第一个矩阵中的行数与第二个矩阵中的列数匹配。...嗯，如前所述，二维的点积主要是将向量彼此相乘。在三维中，重点是按矩阵相乘，然后对这些矩阵中的每个向量执行点积。 上图应该有助于解释这一点。将两个 3D 张量视为矩阵向量可能会有所帮助。...由于点积是通过按元素相乘然后求和来执行的，因此首先发生的事情是每个矩阵与其相应的矩阵相乘。当这种情况发生时，矩阵乘法会导致矩阵中的每个向量与其他向量执行点积。从某种意义上说，它就像一个嵌套的点积。...它还需要第一轴和第二轴与两个张量匹配： (c、z、m、n) x (c、z、n、r) = (c、z、m、r) 在三维空间中，进行矩阵乘法，然后进行向量之间的点积。
MyJWT MyJWT是一款功能强大的命令行工具，MyJWT专为渗透测试人员、CTF参赛人员和编程开发人员设计，可以帮助我们对JSON Web Token（JWT）进行修改、签名、注入、破解和安全测试等等...功能介绍 将新的JWT拷贝至剪贴板； 用户接口； 带颜色高亮输出； 修改JWT（Header/Payload）； 安全性高； RSA/HMAC混淆； 使用密钥对JWT进行签名； 通过暴力破解以猜测密钥；...-h, —add-header key=value user=admin 向JWT Header中添加一个新密钥和值，如果密钥已存在，则会替换旧的密钥值。...-p, —add-payload key=value user=admin 向JWT Payload添加一个新的密钥和值，如果密钥已存在，则会替换旧的密钥值。
深度学习-数学基础 概述 对神经网络中出现的数学信息进行解释 正文 网络架构 类：分类问题中的某个类别 样本：数据点 标签：某个样本对应的类 损失函数（loss function）：网络如何衡量在训练数据上的性能...，即网络如何朝着正确的方向前进。...广播 出现在小张量和大张量进行运算时，较小的张量会被广播，如(64, 3, 32, 10)的张量和(32, 10)的张量相加，最后结果为(64, 3, 32, 10)的张量；基本思想就是添加2个轴。...点积运算 一般用.来表示，它和逐元素运算的不同在于点积运算在乘法之后还要进行加法运算，因此两个向量点积最终生成的是一个标量，而1个矩阵和1个向量点积，生成一个向量 张量变形 张量变形是指改变张量的行和列...，以得到想要的形状，如(2,3)的2D张量，通过张量变形重组为（6,）的向量 神经网络计算原理 神经网络是由一个个层组合而成，每个层都会对输入进行添加权重，对于计算开始时间，神经网络会给出一个初始化的值
福利来了，你可以按照以下过程对修改后的应用程序进行重新签名，然后便可在自己的设备上运行该应用程序。...苹果的配置和代码签名系统本身就让人有点晕头转向，所以，对app进行重新签名着实不易。只有在配置文件和代码签名头完全正确的前提下，app才能在iOS中运行。...你需要替换配置文件，然后使用配置文件中列出的证书对主可执行文件和FridaGadget.dylib进行签名。 首先，我们将自己的配置文件添加到包中： ?...最后，我们使用codesign工具对这两个二进制文件进行重新签名： ? 安装并运行应用程序 一切已经准备就绪，可以运行修改后的app了。按照以下方式在设备上部署并运行app。 ?...你可以使用frida-ps命令来验证这一点。 ? 现在便可使用Frida像平常一样插装app了。
A_sum_axis1 = A.sum(axis=1) A_sum_axis1, A_sum_axis1.shape 沿着行和列对矩阵求和，等价于对矩阵的所有元素进行求和。...此函数不会沿任何轴降低输入张量的维度。 A.cumsum(axis=0) 七、点积 我们已经学习了按元素操作、求和及平均值。另一个最基本的操作之一是点积。...y = torch.ones(4, dtype = torch.float32) x, y, torch.dot(x, y) 注意，我们可以通过执行按元素乘法，然后进行求和来表示两个向量的点积： torch.sum...八、矩阵-向量积 现在我们知道如何计算点积，可以开始理解矩阵-向量积（matrix-vector product）。...A.shape, x.shape, torch.mv(A, x) 九、矩阵-矩阵乘法 在掌握点积和矩阵-向量积的知识后，那么矩阵-矩阵乘法（matrix-matrix multiplication）
学习深度学习工具：深度学习需要使用一些工具，如TensorFlow、PyTorch等，需要学会如何使用这些工具。 实践项目：通过实践项目，可以巩固对深度学习理论和工具的掌握，同时提高实际应用能力。...持续学习和更新：深度学习领域变化非常迅速，需要持续学习和更新自己的知识。可以通过阅读学术论文、参加学术会议和培训课程，保持对新技术和新方法的了解和掌握。 问：深度学习理论包括哪些内容，如何进行学习？...进行深度学习理论学习的建议如下： 学习基本的微积分、矩阵与线性代数等数学知识。 学习编程语言，如Python和C++。 学习使用深度学习工具包，如TensorFlow和PyTorch。...选择一种深度学习框架，比如TensorFlow或PyTorch。 根据框架提供的教程和示例代码进行学习和实践，不断尝试和实验。 提升自己的数学能力，包括线性代数、微积分和概率论等。...矩阵的向量积 矩阵向量积\mathbf{Ax}是一个长度为m的列向量，其i^{th}元素是点积a^T_i\mathbf{x}： In [59]: x, y = torch.arange(6).reshape
标量（Scalar）: 是0阶张量，代表单一数值。 2. 向量（Vector）: 是1阶张量，即一维数组。 3. 矩阵（Matrix）: 是2阶张量，即二维数组。 4....- 乘法运算： - 点乘（逐元素乘法）：同阶张量的对应元素相乘。 - 外乘（张量积）：生成的张量的阶是参与运算的两个张量阶数之和。...- 缩并运算（Contracting）：选择张量中的两个或多个维度进行求和操作，减少张量的阶数。 - 内积运算：通过选取张量中的某些维度进行配对相乘并求和，得到更低阶的张量。...TensorFlow: TensorFlow 是 Google 开发的一个开源软件库，专为高性能数值计算而设计，特别适合大规模的机器学习和深度学习应用。...它支持跨平台部署，并且可以利用 GPU 和 TPU 加速计算。TensorFlow 引入了数据流图的概念，允许用户构建复杂的计算模型，并自动微分以进行优化。 3.
图中红色滑块在移动过程中与蓝色方块的积绘制成的三角图案即为卷积结果 (∗)() 在各点上的取值。...其中外三层循环遍历输出 C 的每个数据点，对于每个输出数据都需要经由内三层循环累加求和得到（点积）。...，我们也可针对该计算进行向量化、并行化、循环展开的基本的优化操作。...此时在一个元素上的卷积即为矩阵乘计算一个输出元素时的点积。 只做空间划分时，划分与卷积核无关。而如果在输出的通道维度划分，卷积核也可做相应的拆分。...图十：间接缓冲区 如相关章节的讨论，Im2col 优化算法存在两个问题，第一是占用大量的额外内存，第二是需要对输入进行额外的数据拷贝。这两点如何才能解决呢？
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