Tensorflow:如何在给定1的索引的情况下创建0和1的1D张量 - 腾讯云开发者社区

一、需求/问题 MPSoc器件，如果2个SD Controller全部使能了，在同一块硬件同一个软件版本，硬件反复上电重启，uboot或者linux下的mmc index有一定概率会发生变化：大部分情况下...emmc是mmc0或者mmcblk0，但是在某次重启有可能emmc 变成了mmc1或者mmcblk1，这种情况会导致Linux寻找内核镜像或者文件系统过程中出现错误，导致启动失败。...二、Uboot下index的来源： 2.1 emmc index使用过程我们看下mmc 的index是从哪里获取的：系统启动过程中会有一个默认打印： MMC： mmc@ff160000: 0, mmc...@ff170000: 1 我们看这个打印的0和1是从哪里来的：源码：从代码里可以看到这个0或者1是从 desc的devnum中来的。...2.2.3 index 赋值在device_bind_common函数实现过程中，索引值被直接复制给了（struct udevice *dev）dev->seq。

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【leetcode】#542.01 给定一个由 0 和 1 组成的矩阵，找出每个元素到最近的 0 的距离

题目描述：给定一个由 0 和 1 组成的矩阵，找出每个元素到最近的 0 的距离。两个相邻元素间的距离为 1 。...1 注意: 给定矩阵的元素个数不超过 10000。...给定矩阵中至少有一个元素是 0。矩阵中的元素只在四个方向上相邻: 上、下、左、右。...num = 1; //填入的值 for(let i=0;i<row;i++){ matrix[i] = []; //创建三维数组行空间 for(let j=0;j的行数 let col = matrix[0].length; //获取矩阵的列 var temp = [];//创建一个数组存储空间 for(var i = 0;

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Science评论：量子计算目前最大的挑战，在0和1之间

也就是说，我们还远未实现可扩展的量子计算，应该把精力集中在单个量子比特的纠错上，关注0和1之间，而不是0和1之外。...普通电路的比特状态必须为0或1，而量子比特可以为0和1的任意组合。因此，量子比特的状态可以用球面上的一个点来表示，纬度表示0和1的相对振幅，经度表示相位。...取而代之的是，它在同时更改和不更改第二个量子比特时，保持第一个量子比特的叠加态。这将两个量子比特保持为0和1的叠加态。 ? 在常规计算机中，比特是可以设置为0或1的开关。...例如，如果原始量子比特处于30％0和70％1的状态，则研究人员可以将其和其它量子比特纠缠，形成三个量子比特的纠缠态，三个量子比特都是30％0和70％1。该状态不同于原始量子比特的三个副本。...例如，在不破坏纠缠的情况下，噪声可以翻转三个编码量子比特中的任何一个，从而使其0和1状态翻转，改变这三个编码比特之间的潜在相关性。然后研究人员可以对辅助量子比特进行“稳定器”测量以探究这些相关性。

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2021-06-26：给定一个只有0和1组成的二维数组，返回边框全是1的最大正方形面积。

2021-06-26：给定一个只有0和1组成的二维数组，返回边框全是1的最大正方形面积。福大大答案2021-06-26： 1.自然智慧。遍历每个点，复杂度是O（N2）。...每个点往右下看的从1到n正方形，复杂度是O（N），每个正方形，判断边框是否为1，复杂度是O（N）。所以总体时间复杂度是O（N4），额外空间复杂度是O（1）。 2.每个正方形的边框是否为1的优化。...时间复杂度可以优化成O（1）。准备两个二维数组。一个二维数组，记录dpToRighti,表示当前点往右看的1的个数。另一个二维数组，记录dpToDowni,表示当前点往下看的1的个数。...1, 1, 0}, {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1}, {1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1}, {1, 1, 1, 1, 0,...1, 1, 1}, {1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1}, {0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1}, } largest1BorderedSquare1

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2021-06-26：给定一个只有0和1组成的二维数组，返回边框全是1的最大正方形面积。

2021-06-26：给定一个只有0和1组成的二维数组，返回边框全是1的最大正方形面积。福大大答案2021-06-26： 1.自然智慧。遍历每个点，复杂度是O（N**2）。...每个点往右下看的从1到n正方形，复杂度是O（N），每个正方形，判断边框是否为1，复杂度是O（N）。所以总体时间复杂度是O（N**4），额外空间复杂度是O（1）。 2.每个正方形的边框是否为1的优化。...时间复杂度可以优化成O（1）。准备两个二维数组。一个二维数组，记录dpToRight[i][j],表示当前点往右看的1的个数。...另一个二维数组，记录dpToDown[i][j],表示当前点往下看的1的个数。将近一天的研究，以为时间复杂度可以优化成O（N**2），但实际上并不能，至少我目前没想出来。...1, 1, 1}, {1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1}, {0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1}, } largest1BorderedSquare1

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如何使用Hue创建Spark1和Spark2的Oozie工作流

那能不能支持Spark2的呢，接下来本文章就主要讲述如何使用Hue创建Spark1和Spark2的Oozie工作流。...内容概述 1.添加Spark2到Oozie的Share-lib 2.创建Spark2的Oozie工作流 3.创建Spark1的Oozie工作流 4.总结测试环境 1.CM和CDH版本为5.11.2 2...-86jars$ [0eza0moqws.jpeg] 2.在Oozie的/user/oozie/share/lib/lib_20170921070424创建spark2目录 [ec2-user@ip-....jpeg] 3.创建Spark2的Oozie工作流 ---- 1.登录Hue，创建Oozie工作流 [0mi27jm1tk.jpeg] [3dokwlhapf.jpeg] [meypsmls33.jpeg...] 5.常见问题 ---- 1.在使用Hue创建Spark2的Oozie工作流时运行异常 2017-10-16 23:20:07,086 WARN org.apache.oozie.action.hadoop.SparkActionExecutor

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2021-12-25：给定一个只由0和1组成的字符串S，假设下标从

2021-12-25：给定一个只由0和1组成的字符串S，假设下标从1开始，规定i位置的字符价值Vi计算方式如下 : 1 i == 1时，Vi = 1； 2 i > 1时，如果Si !...= Si-1，Vi = 1； 3 i > 1时，如果Si == Si-1，Vi = Vi-1 + 1。你可以随意删除S中的字符，返回整个S的最大价值，字符串长度<=5000。来自腾讯。...{ arr[i] = 1 } } return process1(arr, 0, 0, 0) } // 递归含义 : // 目前在arr[index......]上做选择, str[index...]的左边，最近的数字是lastNum // 并且lastNum所带的价值，已经拉高到baseValue // 返回在str[index...]上做选择，最终获得的最大价值...// index -> 0 ~ 4999 // lastNum -> 0 or 1 // baseValue -> 1 ~ 5000 // 5000 * 2 * 5000 -> 5 * 10^7(过!

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2022-10-03：给定一个正数n，比如6 表示数轴上有 0,1,2,3,4,5,6 ＜0 或者＞6 的位置认为无法到达给定两个数字x和y，0＜= x，y

2022-10-03：给定一个正数n，比如6表示数轴上有 0,1,2,3,4,5,60 或者 >6 的位置认为无法到达给定两个数字x和y，0在x的位置，它的目的地是...y的位置，比如x = 1, y = 3给定一个字符串s，比如 : rrlrlr任何一个s的子序列，对应着一种运动轨迹，r表示向右，l表示向左比如一开始小人在1位置，"rlr"是s的一个子序列那么运动轨迹是...：1 -> 2 -> 1 -> 2求，s中有多少个字面值不同的子序列，能让小人从x走到y，走的过程中完全不走出0到n的区域。...let mut all: Vec = repeat(0).take((n + 1) as usize).collect(); // r[i] : 让小人来到i位置的不同字面值...i位置的不同字面值，且以l字符结尾，的子序列数量 let mut l: Vec = repeat(0).take((n + 1) as usize).collect(); let

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TensorFlow.js简介

本教程首先解释TensorFlow.js的基本构建块及其操作。然后，我们描述了如何创建一些复杂的模型。一点提示如果你想体验代码的运行，我在Observable上创建了一个交互式编码会话。...我们首先创建两个输入和一个输出的训练，在每次迭代中提供4个条目: xs = tf.tensor2d([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]]) ys = tf.tensor2d([[0],[1...One Hot编码通常给定的标签是代表类的数字。例如，假设我们有两个类：一个橙色类和一个苹果类。然后我们会给橙色的类标签0和苹果的类标签1。...[0, 1],[1, 0]] 因此，我们将1d张量标签转换为形状为[BATCH_SIZE,NUM_CLASSES]的张量。...因此，我们需要使用expandDims为张量增加一个额外的维度： const eTensor = tensor.expandDims(0); 这样，输出张量的大小为[1,28,28,3]，因为我们在索引

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PyTorch，TensorFlow和NumPy中Stack Vs Concat | PyTorch系列（二十四）

我们将研究在PyTorch，TensorFlow和NumPy中的堆栈和串联。我们开始做吧。在大多数情况下，沿着张量的现有轴进行连接非常简单。当我们想沿着新的轴进行连接时，通常会产生混乱。...Join Method Where Concatenate Along an existing axis Stack Along a new axis 因此，请确保我们知道如何为给定的张量创建新轴，然后开始堆叠和连接...当我们说张量的索引为零时，是指张量形状的第一个索引。现在，我们还可以在该张量的第二个索引处添加一个轴。...Stack Vs Cat 在PyTorch 使用PyTorch，我们用于这些操作的两个函数是stack和cat。我们来创建一个张量序列。...在这种情况下，无需堆叠。这是一个代码示例：请注意，下面的示例将具有不同的值，因为这两个示例是在不同的时间创建的。

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tf.compat

.): 默认情况下创建资源变量。enable_v2_behavior(...): 使TensorFlow 2.x的行为。....): 在维度0上从elems解压缩的张量列表上的foldr。function(...): 从Python函数创建一个可调用的TensorFlow图。....): 在直方图中存储给定的值。identity(...): 返回一个形状和内容与输入相同的张量。....): 在一维张量中找到唯一的元素。unique_with_counts(...): 在一维张量中找到唯一的元素。unravel_index(...): 将平面索引或平面索引数组转换为。....): 包装TF 1。将x函数fn转化为一个图函数。write_file(...): 以输入文件名将内容写入文件。创建文件和递归zeros(...): 创建一个所有元素都为0的张量。

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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第13章使用TensorFlow加载和预处理数据

X_mean和X_std是1D张量（或NumPy数组），包含八个浮点数，每个都是特征。 preprocess()函数从csv取一行，开始解析。...decode_csv()函数返回一个标量张量（每列一个）的列表，但应该返回1D张量数组。所以在所有张量上调用了tf.stack()，除了最后一个。...然后对目标值做同样的操作（让其成为只包含一个值，而不是标量张量的1D张量数组）。最后，对特征做缩放，减去平均值，除以标准差，然后返回包含缩放特征和目标值的元组。...然后创建张量，具有索引0到4。接着，创建查找表的初始化器，传入类型列表和对应索引。...注意，需要告诉该函数索引的总数量，索引总数等于词典大小加上未登录词桶的数量。现在你就知道如何用TensorFlow将类型特征编码为独热矢量了。和之前一样，将这些操作写成一个独立的类并不难。

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在一个由 ‘0‘ 和 ‘1‘ 组成的二维矩

在一个由 '0' 和 '1' 组成的二维矩阵内，找到只包含 '1' 的最大正方形，并返回其面积。力扣221。答案2021-12-12：动态规划。dpi是正方形右下角的点，值是边长。...代码如下： package main import "fmt" func main() { m := [][]byte{ {1, 1, 1, 0}, {1,...} N := len(m) M := len(m[0]) dp := make([][]int, N+1) for i := 0; i 1; i++ {...dp[i] = make([]int, M+1) } max := 0 for i := 0; i < N; i++ { if m[i][0]...if m[0][j] == 1 { dp[0][j] = 1 max = 1 } } for i := 1; i < N;

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PyTorch入门笔记-index_select选择函数

>>> import torch >>> # 创建1D张量 >>> a = torch.arange(0, 9) >>> print(a) tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7..., 8]) >>> # 获取1D张量的第1个维度且索引号为2和3的张量子集 >>> print(torch.index_select(a, dim = 0, index = torch.tensor(...[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) >>> # 获取2D张量的第2个维度且索引号为0和1的张量子集(第一列和第二列) >>> print...获取 1D 张量 a 的第 1 个维度且索引号为 2 和 3 的张量子集: torch.index_select(a, dim = 0, index = torch.tensor([2, 3]))...([0, 1])) b[:, [0, 1]]；创建 3D 张量 c 的第 1 个维度且索引号为 0 的张量子集: torch.index_select(c, dim = 0, index = torch.tensor

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PyTorch和Tensorflow版本更新点

，源代码可以扫描二维码进群找小编获取哦~ Tensorflow 主要特征和改进 •在Tensorflow库中添加封装评估量。所添加的评估量列表如下： 1....这允许用户使用相同的[]-样式操作在Tensor的每个维度上选择任意索引，包括不相邻的索引和重复的索引。...torch 和 autograd的新应用 •所有reduce函数如sum和mean，现在默认压缩缩小的维度。例如，torch.sum（torch.randn（10,20））返回1D Tensor。...“一维”点行为被认为是不推荐的，并且在张量不可广播但具有相同数量的元素的情况下会产生Python警告。例如： ?...在以前没有发生过的代码中进行广播在两张张量不相同的情况下，广播的引入可能导致向后不兼容的变化，但是可以广播并具有相同数量的元素。

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TensorFlow 文档:MNIST机器学习入门

因此，在MNIST训练数据集中，mnist.train.images 是一个形状为 [60000, 784] 的张量，第一个维度数字用来索引图片，第二个维度数字用来索引每张图片中的像素点。...在此张量里的每一个元素，都表示某张图片里的某个像素的强度值，值介于0和1之间。 ? 相对应的MNIST数据集的标签是介于0到9的数字，用来描述给定图片里表示的数字。...一个one-hot向量除了某一位的数字是1以外其余各维度数字都是0。所以在此教程中，数字n将表示成一个只有在第n维度（从0开始）数字为1的10维向量。...因此对于给定的输入图片 x 它代表的是数字 i 的证据可以表示为 ? 其中 ? 代表权重， ? 代表数字 i 类的偏置量，j 代表给定图片 x 的像素索引用于像素求和。...由于标签向量是由0,1组成，因此最大值1所在的索引位置就是类别标签，比如tf.argmax(y,1)返回的是模型对于任一输入x预测到的标签值，而 tf.argmax(y_,1) 代表正确的标签，我们可以用

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PyTorch入门笔记-创建张量

通过torch.zeros(*size)和torch.ones(*size)函数创建了元素值全为 0 和全为 1 的 0D 张量、1D 张量和 2D 张量，创建 nD 张量与之类似，这里不再赘述。...、1D 张量和 2D 张量，创建 nD 张量与之类似，这里不再赘述。...创建序列张量在循环计算或者对张量进行索引时，经常需要创建一段连续的整型或浮点型的序列张量。PyTorch 提供了一些能够创建序列张量的方法。...None, requires_grad = False) 可以创建长度为 steps 的 1D 张量，张量的元素值为在 start, end 之间均匀间隔的 steps 个点。...steps 的 1D 张量，张量的元素值为在 [base^{start}, base^{end}] 之间均匀间隔的 steps 个点。

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TensorFlow 2.0 快速入门指南：第一部分

TensorFlow 的名字来源于张量。张量是向量和矩阵到更高维度的一般化。张量的等级是唯一指定该张量的每个元素所用的索引数。...标量（简单数字）是等级 0 的张量，向量是等级 1 的张量，矩阵是等级 2 的张量，三维数组是等级 3 的张量。张量具有数据类型和形状（张量中的所有数据项必须具有相同的类型）。...Tensorflow 将在可能的情况下默认执行 GPU。参见这里。与其尝试重新发明轮子，不如跟随资源来创建虚拟环境和安装 TensorFlow。...8] [ 5 4 9]], shape=(10, 3), dtype=int32) 查找最大和最小元素的索引现在，我们将研究如何在张量轴上查找具有最大值和最小值的元素的索引。...注意在模型定义中我们如何传递层列表： Flatten接受28 x 28（即 2D）像素图像的输入，并产生 784（即 1D）向量，因为下一个（密集）层是一维的。

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TensorFlow2.0（2）：数学运算

TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 1 基本运算：（+、-、*、/、//、%）基本运算中所有实例都以下面的张量a、b为例进行： import tensorflow as tf...[ 676, 724]], [[1144, 1201], [1324, 1390]]]])> 4 Broadcasting机制上面的所有实例中所用到的张量都是在维度数和形状相同情况下进行...Broadcasting机制解除了只能维度数和形状相同的张量才能进行运算的限制，当两个数组进行算术运算时，TensorFlow的Broadcasting机制首先对维度较低的张量形状数组填充1，从后向前，...回到上面张量a与b相乘的例子，a的形状是（3，），b的形状是(2, 2, 3)，在Broadcasting机制工作时，首先比较维度数，因为a的维度为1，小于b的维度3，所以填充1，a的形状就变成了（1,1,3...当然，在TensorFlow的Broadcasting机制运行过程中，上述操作只是理论的，并不会真正的将a的形状变成（2,2,3,），更不会将每一行填充[1,2,3]，只是虚拟进行操作，真正计算时，依旧是使用原来的张量

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PyTorch入门笔记-创建序列张量

创建序列张量在循环计算或者对张量进行索引时，经常需要创建一段连续的整型或浮点型的序列张量。PyTorch 提供了一些能够创建序列张量的方法。...= False) 可以创建长度为 ( 为向上取整，返回大于或者等于表达式的最小整数) 的 1D 张量，张量的元素值为在 [start, end) 之间，步长为 step 的整型序列，不包含...= False) 可以创建长度为 ( 为向下取整，返回小于或者等于表达式的最大整数) 的 1D 张量，张量的元素值为在 [start, end] 之间，步长为 step 的整型序列，包含 end...None, requires_grad = False) 可以创建长度为 steps 的 1D 张量，张量的元素值为在 [start, end] 之间均匀间隔的 steps 个点。...= None, requires_grad = False) 可以创建长度为 steps 的 1D 张量，张量的元素值为在之间均匀间隔的 steps 个点。

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MPSoc如何固定EMMC的索引（mmc0mmc1 index）

【leetcode】#542.01 给定一个由 0 和 1 组成的矩阵，找出每个元素到最近的 0 的距离

Science评论：量子计算目前最大的挑战，在0和1之间

2021-06-26：给定一个只有0和1组成的二维数组，返回边框全是1的最大正方形面积。

2021-06-26：给定一个只有0和1组成的二维数组，返回边框全是1的最大正方形面积。

如何使用Hue创建Spark1和Spark2的Oozie工作流

2021-12-25：给定一个只由0和1组成的字符串S，假设下标从

2022-10-03：给定一个正数n，比如6 表示数轴上有 0,1,2,3,4,5,6 ＜0 或者＞6 的位置认为无法到达给定两个数字x和y，0＜= x，y

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