DLChen

摘要： 数值运算 用法 语法格式 参数说明 用法说明 等价操作 求和 np.sum(array,axis) array数组; axis指定所在维度的方向 对数组array在指定维度上进行加和操作,如果不指定维度，默认对数组中的所有元素加和 array.sum(axis),注意array是指定的数组 求积 n 阅读全文

摘要： 改变数组维度 通过reshape方法可以将一维数组变成二维、三维或者多维数组，也可以通过reshape方法将多维数组变成一维 （经常使用到的） 通过ravel方法或者flatten方法可以将多维数组变成一维数组 改变数组为度还可以直接设置数组的shape属性(元组类型) 通过resize方法也可以改 阅读全文

摘要： numpy_ndarray对象属性 numpy最重要的一个特征是其N维数组对象ndarray,它是一系列同类型数据的集合，以0下表为开始进行集合中的元素索引 属性 说明 .ndim 秩，即轴的数量或维度的数量 .shape ndarray对象的尺度，对于矩阵，n行m列 .size ndarray对象 阅读全文

摘要： Numpy是什么 Numpy是一个科学计算数据库，提供大量的科学计算相关的功能，比如数据统计，随机数的生成等。其提供的核心类型为多维数组类型(ndarray),支持大量的 维度数组与矩阵运算，numpy支持处理ndarray对象，提高程序的运算速度。 安装numpy库 在 Anaconda3中创建虚 阅读全文

摘要： 目录图神经网络(GNN)图的基本组成图神经网络要做什么图的邻接矩阵初识数学表达式消息传递神经网络多层GNN输出的特征可以用来做什么图卷积神经网络(GCN)基本模型概述基本计算方法GCN的基本思想网络层数图的基本组成特征值计算方法度矩阵也要变一变给出GCN的数学表达式图注意力网络(GAT)引入计算注意 阅读全文

摘要： Transformer本质是将平平无奇的特征变为楞次分明的特征 transformer能够结合上下文语境更新自身特征 整体架构 编码层（Encoder） self-attention是啥意思呢？ 对于输入的数据，你的关注点是什么？ 在逛商场的时候，你可能更加的关注商场里售卖的物品，而不会去关注旋转木 阅读全文

摘要： 整体架构 输入层、卷积层、池化层、全连接层 卷积做了一件什么事？ 我们有一张64*64的图像数据，首先是全连接神经网络（如下图所示），输入数据的特征是1×4096的特征向量，每增加一个中间层的神经元，就会增加（4096+1）个参数，神经元的个数增加到10个，则参数个数会增加到525706。 针对全连 阅读全文

摘要： 全连接神经网络 整体架构 线性函数 从输入到输出的映射 举一个例子 我们通过一个简单的全连接层来判断西瓜甜不甜，其中影响西瓜甜不甜的因素暂定为3个，分别是瓜蒂（x1）,拍西瓜产生的声音（x2）, 西瓜皮的纹路（x3）。我们将者三个作为全连接层的输入，中间隐藏层神经元的数量为4，而全连接层的输出为预测 阅读全文

摘要： PowerQuery 工具2 引用数据的两种常用方式 方式1 由外部链接创建数据透视表 具体操作请参考PowerQuery 工具1 - 一只小小小飞猪 - 博客园，这里需要注意，如果给的数据源不存在不规范的类型，请直接跳过修改过程，直接在首页——关闭并上载至 优点： 适用于原数据所在文件夹路径不变的 阅读全文

摘要： 本期介绍PowerQuery 工具，针对不规范数据进行数据透视时的重复性操作 阅读全文