x + 5# array([6, 7, 8]) 1. 2. 这里的5在计算前,它先扩展成[5,5,5],然后再与x的对应元素进行相加 更复杂一些的例子,则会涉及到两个数组的广播 a = np.array([1,2,3]) b = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) a+b # 输出结果 array([[ 2, 4, 6], [ 5, 7, 9...
展开position_embed,得到 (850,256)维,把position_embed的850个地址编码向量按顺序平展,相当于850个单词的位置编码,每个单词的词嵌入向量维度或者说地址编码维度为256维,前128维是x方向的,后128维是y方向的。 将1*1卷积的特征图原本C*H*W的编码改为H*W*C的编码,再将二维特征图展开,得到850个像素点的平展,...
在上述示例中,我们定义了一个名为Vector的结构体,它具有两个成员变量x和y,分别表示二维向量的坐标。 在默认构造函数中,我们使用constinit关键字对Vector类型的对象进行了修饰。这意味着该对象必须在编译时进行常量初始化,并且不能在运行时修改。 在main函数中,我们创建了一个名为v的Vector类型的对象,并在控制台上输...
余弦距离使用两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。相比欧氏距离,余弦距离更加注重两个向量在方向上的差异。 借助三维坐标系来看下欧氏距离和余弦距离的区别: 从上图可以看出,欧氏距离衡量的是空间各点的绝对距离,跟各个点所在的位置坐标直接相关;而余弦距离衡量的是空间向量的夹角,更加体现在方向上的差...
因为每次掷骰子,有1/6的概率得到6点,5/6的概率得到其他点数,所以期望值可以表示为n × (15/6)。因此,掷n个骰子之和的期望值为52n/6。...假设有n个骰子,每个骰子的点数为1到6之间的概率相等,那么投掷这n个骰子的期望值为$(1/6)^n (26^n - 1)$。...假设这个随机向量用 X 表示,那么 X的期望值...
6.16.26.36.46.56.6矩阵的定义和操作矩阵的Java类实现矩阵的压缩存储特殊矩阵的压缩存储稀疏矩阵及其存储结构广义表 2 6.1矩阵的定义和操作 3 矩阵的定义：矩阵是由m×n个数排列成m行(横向)、n列(纵向)所形成的矩形数表：a11a12a21a22Amn...am1am2a1n...a2n...
Octave Octave能够更好地实现并快速地掌握机器学习算法。之后再用Java、C++或Python之类的语言去重新实现,会节约很多时间。Octave和MATLAB几乎完全相同,因为Octave开源且免费,安装使用起来比MATLAB更方便,所以我在这里选择使用Octave作为我机器学习入门的语言
x:解向量(数组),下标从1到n,其元素值为0或1,其中元素值为0表示对应的食物不出现在套餐中,元素值为1表示对应的食物出现在套餐中; nv:n+1行M+1列的二维数组,其中行和列的下标均从0开始,nv[i][j]表示由前i项食物组合且价格不超过j的套餐的最大营养价值。问题最终要求的套餐的最大营养价值为nv[n][M]...
using namespace std的意思是调用std名称空间,这里不做太多说明了,只需要记住:C++中可以使用流简化输入输出操作。标准输入输出流在头文件iostream中定义,存在于名称空间std中。如果使用了using namespace std语句,则可以直接使用。 “引用” 之前在《算法竞赛入门经典》读书笔记(5)函数和递归 - 知乎专栏中的eg4-6介...
主分量分析(PCA)主要是根据高维数据在低维空间重构误差最小的原则,来寻找一组最优的单位正交向量基(即主分量),并通过保留数据分布方差较大的若干主分量来达到降维的目的。然而,众所周知,由于 PCA 算法没有利用数据样本的类别信息,所以它是一种非监督的线性维数约简方法。与 PCA 算法不同,LDA 算法考虑到样本的类...