几乎所有使用Python处理分析数据的人都用过Pandas，因为实在太方便了，就像Excel一样，但你知道Pandas是基于Numpy开发出来的吗?
專 欄 ❈本文作者：王勇，目前感兴趣项目商业分析、Python、机器学习、Kaggle。17年项目管理，通信业干了11年项目经理管合同交付，制造业干了6年项目管理：PMO,变革，生产转移，清算和资产处理。MBA, PMI-PBA, PMP。❈ 我在学习机器学习算法和玩Kaggle 比赛时候，不断地发现需要重新回顾概率、统计、矩阵、微积分等知识。如果按照机器学习的标准衡量自我水平，这些知识都需要重新梳理一遍。 网上或许有各种各样知识片断，却较难找到一本书将概率，统计、矩阵、微
大家好，之前在论坛里问了不少有关线性代数计算库的问题，现在姑且来交个作业，顺便给出一些用Rust做科学计算的个人经验。结论我就直接放在开头了。
TIOBE 2020 年 7 月份的编程语言排行榜已经公布，官方的标题是：R 语言的排名达到了历史最高位。
如果只是从事简单的数据分析，其实numpy的用处并不是很大。简单了解一下numpy，学好pandas已经够用，尤其是对于结构化或表格化数据。但是精通面向数组的编程和思维方式是成为python科学计算牛人的关键一步。
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线，让图像识别又一次进入人们的视线，我国图像识别技术在全世界都排在前列。
MATLAB是一种矩阵计算与科学计算软件，它拥有丰富的数学函数和工具箱，广泛应用于各个领域的科学计算、数据分析和可视化等方面。本文将介绍MATLAB的基本概念和界面介绍，重点讲解其主要功能和使用方法，并通过举例说明，阐述MATLAB在实际应用中的优势和价值。
学习编程拼图理论的框架整理 介绍 机器学习是大数据技术的制高点，是大数据技术人员核心竞争力之所在，是企业大数据使用的灵魂，是每个想在大数据领域的有卓越价值的技术人员都必须掌握的内容！ Spark 在机器学习方面有着无与伦比的优势，特别适合需要多次迭代计算的算法。 同时 Spark 的拥有非常出色的容错和调度机制，确保系统的高效稳定运行，Spark 目前的发展理念是通过一个计算框架集合 SQL、Machine Learning、Graph Computing、Streaming Computing 等多种功能
1、numpy的核心数据结构是ndarray，支持任意维数的数组，但要求单个数组内所有数据是同质的，即类型必须相同；而pandas的核心数据结构是series和dataframe，仅支持一维和二维数据，但数据内部可以是异构数据，仅要求同列数据类型一致即可。
Matlab是一种数学计算和科学数据分析软件，可以用于各种任务，例如绘制图形、矩阵计算、信号处理、统计分析、机器学习和深度学习等。Matlab软件提供了一种易于使用的编程语言，可以通过命令行或脚本文件来执行任务。
最近在测试分销的项目，每次手动计算分销员的佣金，感觉特别麻烦，所以想着用 python 来实现自动计算佣金，但是在计算过程中遇到一个问题，如下：
上节主要从插值、数值积分和优化三大功能介绍 scipy，下节从有限差分和线性回归两大功能来介绍 scipy。
这个问题很好解释，矩阵使得公式表达更加的方便。就这一便利性而言就值得引入矩阵这一概念，譬如：
three.js中自带了矩阵运算库，不过在使用的过程中总是容易混淆。不知道是行主序还是列主序，前乘和后乘也很容易弄反。就在这里辨析一下。
2、少用循环，尤其是避免多重循环嵌套，尽量用向量化的运算来代替循环操作。在必须使用多重循环的情况下，若各层循环执行的次数不同，则在循环的外层执行循环次数少的，内层执行循环次数多的。
4月17日，立得空间主办的“生态共赢，智取未来”主题大会在京召开，中润普达（集团）公司（以下简称：中润普达）作为合作伙伴受邀参加，CEO杜小军做了“基于认知矩阵计算技术的城市综合治理”演讲。 杜小军在
导读：现有的Excel分为两种格式：xls（Excel 97-2003）和xlsx（Excel 2007及以上）。
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的降维技术，它通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，使得数据在新坐标系中的方差最大化。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的PCA算法，并介绍其原理和实现过程。
深度学习的发展过程中，较高的计算量是制约其应用的因素之一。卷积神经网络中，主要计算为三维的卷积计算（后简称为卷积），现有的主流处理器难以高性能，高效能的完成卷积计算。相比一般的通用计算，卷积计算中存在的大量数据复用以及计算的规则性，在硬件的微架构（后简称为架构）设计和计算优化上有很大的优化空间，由此诞生了众多针对深度学习加速的AI芯片。卷积计算过程可以表示如下
MATLAB（Matrix Laboratory）是一款高效、易用且功能强大的数学软件，它支持各种算法和模型的构建和调试，并可用于数据可视化和分析等领域。在本文中，我将结合实际案例，为您介绍MATLAB软件的三个独特功能。
设置一个已经给定的矩阵的行列重复次数 , 根据给定的矩阵 , 进行指定的重复 , 生成新矩阵 ;
云计算和大数据现状不说了 学习BigData和Cloud，需要学习这些基本的技能与知识： 大数据Java基础 大数据Linux基础 大数据网络基础， Python网络编程开发， 大数据统计学基础， 大
No.39期 单词共现矩阵计算 Mr. 王：这里还有一个很典型的例子——单词共现矩阵计算。 这个例子是计算文本集合中词的共现矩阵。我们设 M 是一个 N×N 的矩阵，其中 N 为词数，矩阵中的 Mij 表示 i 和 j 在同一个上下文中的次数。 小可：这个上下文是什么呢？ Mr. 王：上下文可以是一个句子，也可以是一个段落，这要视实际情况而定。 小可：那么单词共现矩阵计算有什么用呢？ Mr. 王：这是一种用来测量语义距离的方法。两个词出现在同一个句子中的次数越多，说明它们之间的语义距离就越近，它们之间
人工神经网络中的大量乘加计算（譬如三维卷积计算）大多都可以归纳成为矩阵计算。而之前有的各类处理器，在其硬件底层完成的是一个（或多个）标量/向量计算，这些处理器并没有充分利用矩阵计算中的数据复用；而Google TPU V1则是专门针对矩阵计算设计的功能强大的处理单元。参考Google公开的论文In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit，TPU V1的结构框图如下所示
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
OmicVerse是用Python进行多组学（包括Bulk和单细胞分析）的基础框架。前面我们在<生信技能树>公众号宣传过一波; Python的转录组学分析框架与生态，因为是需要去github点star后发邮件才能进群交流，所以操作门槛有点高， 所以本次文末开放拉群小助手给大家帮忙入群跟作者团队面对面沟通哈。
本文将对TPU中的矩阵计算单元进行分析，并给出了SimpleTPU中32×32的脉动阵列的实现方式和采用该阵列进行卷积计算的方法，以及一个卷积的设计实例，验证了其正确性。代码地址https://github.com/cea-wind/SimpleTPU/tree/master/lab1
本文介绍使用C++语言的矩阵库Armadillo时，出现报错system is singular; attempting approx solution的解决方法。
为啥呢，因为深度学习中的数据量往往巨大，用for循环去跑的话效率会非常低下，相比之下，矩阵运算就会快得多。而python的矩阵“传播机制（broadcasting）”和专门用于矩阵计算的numpy包更是给了我们使用矩阵运算的理由。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉和图像处理领域取得巨大成功的深度学习模型。其中，全连接层是CNN的重要组成部分之一，具有特殊的功能和作用。本文将详细介绍CNN全连接层的原理、结构和应用，并探讨其在图像处理和计算机视觉任务中的重要性。
numpy是一个开源的python数值计算库，专为进行严格的数字处理而产生。它提供了许多高级的数值编程工具，如矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。
今天给大家介绍一些编程小技巧，之前给大家介绍过matlab编程小技巧，本期是在之前的基础之上做了修正和补充完善，下面一起来看看吧。
arr=np.array(data) #将列表转为numpy.ndarray np.array([2,4])
PCA或K-L变换是用一种正交归一向量系表示样本。如果只选取前k个正交向量表示样本，就会达到降维的效果。PCA的推导基于最小化均方误差准则，约束是：u为单位正交向量。推导结果是，正交向量就是归一化的协方差矩阵的特征向量，对应的系数就是对应的特征值。使用PCA方法提取特征脸的步骤如下：
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前几天，我们刚下发了毕业设计的题目，我选的题目为基于TensorFlow的深度学习与研究，这将会是一个系列文章，截止2020-07我会将所有相关内容用更加通俗易懂的方式发布在公众平台上，我们一块学习，让我们嗨起来~。
这几天跑的模型是以论文摘要，说的再详细一些就是对摘要进行标记，然后用标记后的数据在模型中训练
摘要：中润普达集团公司CEO杜小军受邀出席2017第二届信息通信大数据大会，在会上进行了以“认知矩阵计算技术将引领科学决策革命新未来”为主题的重要演讲，启发各行业用户更有效地拓展思路，树立了大数据领域
PCA： Principal Components Analysis，主成分分析法原理 1、引入 PCA算法是无监督学习专门用来对高维数据进行降维而设计，通过将高维数据降维后得到的低维数能加快
PCA： Principal Components Analysis，主成分分析法原理 1、引入
语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标： 像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、 类别像素准确率（Class Pixel Accuray，CPA）、 类别平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）、 交并比（Intersection over Union，IoU）、 平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU）， 其计算都是建立在混淆矩阵（Confusion Matrix）的基础上。因此，了解基本的混淆矩阵知识对理解上述5个常用评价指标是很有益处的！
标题中的英文首字母大写比较规范，但在python实际使用中均为小写。 2018年7月23日笔记
层次分析法（analytic hierarchy process），简称AHP。是建模比赛中比较基础的模型之一，其主要解决评价类的问题。如选择哪种方案最好，哪位员工表现最好等。
但是，上一章主要是通过矩阵的线性变换转换成可以快速求解的三角阵或者对角阵的方式进行求解，其计算结果是精确的结果。
文章目录 概述 应用场景对比 应用Python的场景 应用R的场景 数据流编程对比 参数传递 数据传输与解析 基本数据结构 MapReduce 矩阵操作 数据框操作 数据流编程对比的示例 数据可视化对
高性能计算领域的很多问题都在研究并行算法的实现，而矩阵计算又是高性能计算中应用非常广泛的内容。图形处理器GPU有着强大的并行处理能力，出色的浮点计算能力，大存储带宽和低成本，广泛用于求解大规模矩阵计算
在小说《三体》里面，我们知道一个词叫做降维打击，通过把对手所在空间的维度降低从而实现团灭整个星系。
Pandas是一个开源的，BSD许可的库，为Python编程语言提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。
numpy中的标量或者向量涉及到矩阵计算时，会遇到以下的坑： a = np.arange(6) print("a = np.arange(6) out:\n", a) # [ 0 1 2 3 4 5] print("a.shape is", a.shape) # (6,) print("a.dim is", a.ndim) # 1 aT = a.T print("aT = a.T out:\n", aT) # [ 0 1 2 3 4 5] print("aT.shape is",
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