04 2021 档案
摘要：版权声明：本文为CSDN博主「模糊包」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/xinjieyuan/article/details/105205326
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摘要：import numpy as np a = np.arange(9).reshape(3,3) b = np.zeros([2,2], dtype=int) - 100 print(a) print() print(b) a[1:3, :2] += b print(a) 结果: a: [[0 1
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摘要：通过np.random.randn()函数可以返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = np.random.randn(10000000) # 生成标准正态分布随机样本值 plt.fig
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摘要：通过np.random.rand()函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是**[0,1)**，不包括1。 import numpy as np a = np.random.rand(3) b = a * 10 print('a:', a) print('b:',
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摘要：版权声明：本文为CSDN博主「ImwaterP」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/ImwaterP/article/details/96282230 import numpy as np a =
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摘要：菜鸟教程：https://www.runoob.com/python/python-func-enumerate.html
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摘要：import torch x = torch.randint(1,24, (2,3,4)) print(x) x = x.permute(2, 0, 1) print(x) 结果： 前： ([[[15, 23, 21, 14], [ 2, 15, 7, 14], [21, 8, 8, 22]], [
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摘要：import torch a = torch.arange(2 * 3).view(2, 3) a_sum = torch.sum(a, 0) b = torch.arange(2 * 3 * 4).view(2, 3, 4) b_sum = torch.sum(b, (2, 1)) # 相当于b_
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摘要：import torch x = torch.randint(2, 3) x1 = torch.cat((x, x), 0) x2 = torch.cat((x, x), 1) print(x) print(x1) print(x2) 结果： x：([[1, 4, 5], [4, 3, 1]]) x
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摘要：官方链接：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.GRU.html?highlight=gru#torch.nn.GRU
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摘要：哈达玛积(Hadamard product)是矩阵的一类运算，若A=(aij)和B=(bij)是两个同阶矩阵，若cij=aij×bij,则称矩阵C=(cij)为A和B的哈达玛积，或称基本积[1]。 [1] 数学辞海编辑委员会．数学辞海第二卷：中国科学技术出版社，2002 参考：https://bai
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摘要：class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) in_channels(int) :输入信号的通道。在文本分类中，即
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摘要：torch.randn()返回一个张量，包含了从标准正态分布（均值为0，方差为1，即高斯白噪声）中抽取的一组随机数。张量的形状由参数size定义。 import torch import numpy as np a = np.array(torch.randn(1000, 1000)) print(
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摘要：import numpy as np a = [1, 0, -1] a_mean = np.mean(a) a_var = np.var(a) a_std = np.std(a) print('a_mean: ', a_mean) print('a_var:', a_var) print('a_st
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摘要：版权声明：本文为CSDN博主「七月听雪」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_23262411/article/details/100175943 import torch import torc
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摘要：https://blog.csdn.net/weixin_43250623/article/details/89197488?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLe
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摘要：https://www.runoob.com/python/os-listdir.html
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摘要：import numpy as np a = np.zeros([4,3]) print('前a：', a) a[0:3, 1] = 1 # 数组行(0，1，2)和列(1)的值变为1 print('后a：', a) 结果： 前a： [[0. 0. 0.] [0. 0. 0.] [0. 0. 0.]
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摘要：版权声明：本文为CSDN博主「象在舞」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/gdkyxy2013/article/details/80495353
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摘要：版权声明：本文为CSDN博主「雷格西雷狗子」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45556441/article/details/110847939
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摘要：import numpy as np a = np.floor(2.3) # 向下取整 b = np.floor([1.6, -2.5]) print('a:', a) print('b:', b) a: 2.0 b: [ 1. -3.] import numpy as np c = np.ceil
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摘要：import numpy as np a = np.zeros((2,3), dtype=int) print(a) b = np.ones_like(a, dtype=int) print(b) 结果： a: [[0 0 0] [0 0 0]] b: [[1 1 1] [1 1 1]]
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摘要：import numpy as np a = np.array([i for i in range(5)]) b = np.array([i for i in range(5, 10)]) print('a:', a) print('b:', b) c = np.stack([a,b], axis=
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摘要：https://blog.csdn.net/weixin_44201525/article/details/109769214
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摘要：print(round(1.2)) # 小数点后值小于0.5时，取最近的整数 1 1 print(round(1.5)) # 小数点后值等于0.5时，取最近的偶数 2 2 print(round(2.5)) # 小数点后值等于0.5时，取最近的偶数 2 2 print(round(1.6)) # 小
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