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搜索关键字:维度    ( 2934个结果
torch.argmax和argmin返回值
在进行深度学习张量计算时,经常要获取张量在某个维度的最大值和最小值,以及这些值的位置。如果只需要知道位置,则torch.argmax和torch.argmin函数便可以实现。 Torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False):返回指定维度最大值的序号。 有时候 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-12 20:51:13    阅读次数:65
leetcode刷题总结451-500
451. 根据字符出现频率排序 描述: 思路:通过hashmap存储,然后对List<enttry>排序。 452. 用最少数量的箭引爆气球 描述: 思路:按照第一个维度进行排序,采取贪婪策略。获取最大的结束节点(这样箭的数量才最少) 453. 最小移动次数使数组元素相等 描述: 思路:题目可等于找 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-12 17:17:11    阅读次数:63
快手推荐系统及 Redis 升级存储
快手推荐系统及 Redis 升级存储 借傲腾? 补上 DRAM 短板 内容简介: 作为短视频领域的领先企业,快手需要不断导入更先进的技术手段来调整和优化其系统架构,以应对用户量和短视频作品数量的爆炸式增长; 这其中,作为短视频系统存储、分发和推荐的核心组件,其存储系统的优化和性能提升,面临着更为艰巨 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-12 14:57:46    阅读次数:83
同步、异步、阻塞和非阻塞之间的区别
同步和异步,阻塞和非阻塞是大家经常会听到的概念,但是它们是从不同维度来描述一件事情,常常很容易混为一谈。 ##1. 同步和异步 同步和异步描述的是消息通信的机制。 ###同步 当一个request发送出去以后,会得到一个response,这整个过程就是一个同步调用的过程。哪怕response为空,或 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-12 13:54:01    阅读次数:242
chap1-warmup
1.numpy的array操作 1 #1.导入numpy 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 5 #2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6] 6 #(1)输出a 的类型(type)(2)输出a的各维度的大小(sha ...
分类:其他好文   时间:2020-07-11 22:38:31    阅读次数:82
【邱希鹏】神经网络与深度学习编程习题-chap1-warmup
1. numpy 的array操作 # 1. 导入numpy库 import numpy as np # 2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6], # (1) 输出a 的类型(type) # (2) 输出a的各维度的大小(shape) # (3) 输出 a的第一个元素(值为4) a = n ...
分类:其他好文   时间:2020-07-10 23:56:06    阅读次数:132
leetcode刷题总结351-400
354. 俄罗斯套娃信封问题 描述: 思路:先按照第一个维度排序,第一维度相同时,第二维度降序。然后对第二维度进行最长上升子序列。(第二维度降序是为了避免同长度下的嵌套) 355. 设计推特 描述: 思路:通过一个map来维护一个用户发的推文。(推文对象之间用链表连接)。然后用一个优先队列得出10个 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-10 12:59:48    阅读次数:79
深度学习面试题33:RNN的梯度更新(BPTT)
目录 定义网络 梯度反向传播 梯度更新 面试时的变相问法 参考资料 BPTT(back-propagation through time)算法是常用的训练RNN的方法,其实本质还是BP算法,只不过RNN处理时间序列数据,所以要基于时间反向传播,故叫随时间反向传播。 BPTT算法在吴恩达和李宏毅等教授 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-09 22:05:20    阅读次数:123
AGC 043 C - Giant Graph SG函数 dp 贪心
LINK:Giant Graph 神仙题目。 容易发现在图中选择某个点的贡献为$10^{18\cdot(x+y+z)}$ 这等价于多选一个点多大一点就多乘了一个$10^{18}$ 所以显然是贪心的选取是最优的。 直接贪复杂度较高 考虑一个点的是否选取只和其某个维度上相邻的点有关。 形式化的 设$f_ ...
分类:其他好文   时间:2020-07-09 20:54:43    阅读次数:75
PCA算法概念及作用
https://blog.csdn.net/u010376788/article/details/46957957 PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要 ...
分类:编程语言   时间:2020-07-09 15:20:25    阅读次数:104
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