广播的引出 numpy两个数组的相加.相减以及相乘都是对应元素之间的操作. import numpy as np x = np.array([[2,2,3],[1,2,3]]) y = np.array([[1,1,3],[2,2,4]]) print(x*y) #numpy当中的数组相乘是对应元素的乘积,与线性代数当中的矩阵相乘不一样 输入结果如下: ‘‘‘ [[ 2 2 9] [ 2 4 12]] ‘‘‘ 当两个数组的形状并不相同的时候,我们可以通过扩展数组的方法来实现相加.相减.相乘等操作…

这篇文章把numpy中的广播机制讲的十分透彻: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/02.05-computation-on-arrays-broadcasting.html…

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在TensorFlow源码中我们经常能看到一个奇怪的词——Rendezvous.如果从仔细统计该单词出现的频率和模块,你会发现无论在单机还是分布式,无论在core目录还是contrib目录都存在它的身影,所涉及的模块非常多.Rendezvous是一个法语单词,发音也比较特殊,一般直译为“约会.相会.会和”,而在TensorFlow中,Rendezvous是用来完成消息传输的通…

Android 中的广播机制 Android 中的广播,按照广播响应范围,可以分为应用内广播和全局广播.按照广播的接收方式,可以分为标准广播和有序广播. 广播的分类 响应范围 应用内广播:此类广播只能在应用内传播,其他应用无法获取 全局广播:系统中的所有广播接收器只要注册了对应的类型,都可以接收 接收方式 标准广播:一次发出,所有应用都会以无序的方式接收到广播消息 有序广播:所有的接收器将会按照一定的序列接收广播,且已经接收的可以终止广播的继续传递 以动态方式注册广播接收器 新建一个类,继承 B…

广播的引出 numpy两个数组的相加.相减以及相乘都是对应元素之间的操作. import numpy as np x = np.array([[2,2,3],[1,2,3]]) y = np.array([[1,1,3],[2,2,4]]) print(x*y) #numpy当中的数组相乘是对应元素的乘积,与线性代数当中的矩阵相乘不一样 输入结果如下: ''' [[ 2 2 9] [ 2 4 12]] ''' 当两个数组的形状并不相同的时候,我们可以通过扩展数组的方法来实现相加.相减.相乘等操作…

本文转载自:https://blog.csdn.net/LoseInVain/article/details/78763303 TensorFlow支持广播机制(Broadcast),可以广播元素间操作(elementwise operations).正常情况下,当你想要进行一些操作如加法,乘法时,你需要确保操作数的形状是相匹配的,如:你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状的张量相加.但是,这里有一个特殊情况,那就是当你的其中一个操作数是一个具有单独维度(singular…

什么是广播 我们都知道,Numpy中的基本运算(加.减.乘.除.求余等等)都是元素级别的,但是这仅仅局限于两个数组的形状相同的情况下. 可是大家又会发现,如果让一个数组加1的话,结果时整个数组的结果都会加1,这是什么情况呢? x = np.arange(3) x Out[225]: array([0, 1, 2]) x + 1 Out[226]: array([1, 2, 3]) 其实这就是广播机制:Numpy 可以转换这些形状不同的数组,使它们都具有相同的大小,然后再对它们进行运算.给出广播示…

谷歌百度一下,Android中退出多个Activity的方法,大家讨论的很多. 在实习的时候,看到公司的项目退出多个Activity,是采用LinkedList方法,毕业设计的时候,也参照了那种方法.完成之时,无意在网 上看到的可以使用广播机制退出Activity.看了一部分人的博客.文章等教程,发现也是摘抄的“很随便”,说的不详细,或不能实现. 看了他们的意思,写了demo,大家看看吧.主要代码如下:(不方便看的直接下整个工程) 为了代码的简洁性,抽取出一个基类BaseActivity(自定义…

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 本篇是TensorFlow通信机制系列的第二篇文章,主要梳理使用gRPC网络传输部分模块的结构和源码.如果读者对TensorFlow中Rendezvous部分的基本结构和原理还不是非常了解,那么建议先从这篇文章开始阅读.TensorFlow在最初被开源时还只是个单机的异构训练框架,在迭代到0.8版本开始正式支持多机分布式训练.与其他分布式训练框架不同,Google选用了开源项…

一.广播通过Intent发送出去 // 定义广播的意图过滤器 private String action = "com.xxx.demo.Broadcast.STATUS_CHANGED"; // 发送广播 Intent intent = new Intent(); intent.setAction(action); ServiceSimulation.this.sendBroadcast(intent); 二.定义接收该广播的BroadcaseReceiver类 1.继承自andro…

点乘和矩阵乘的区别: 1)点乘(即“ * ”) ---- 各个矩阵对应元素做乘法 若 w 为 m* 的矩阵,x 为 m*n 的矩阵,那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵. 若 w 为 m*n 的矩阵,x 为 m*n 的矩阵,那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵. w的列数只能为 1 或 与x的列数相等(即n),w的行数与x的行数相等 才能进行乘法运算. 2)矩阵乘 ---- 按照矩阵乘法规则做运算 若 w 为 m*p 的矩阵,x 为 p*n 的矩阵,那么通过矩阵相乘结果就会得到一…

点乘和矩阵乘的区别: 1)点乘(即" * ") ---- 各个矩阵对应元素做乘法 若 w 为 m*1 的矩阵,x 为 m*n 的矩阵,那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵. 若 w 为 m*n 的矩阵,x 为 m*n 的矩阵,那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵. w的列数只能为 1 或 与x的列数相等(即n),w的行数与x的行数相等 才能进行乘法运算. 2)矩阵乘 ---- 按照矩阵乘法规则做运算 若 w 为 m*p 的矩阵,x 为 p*n 的矩阵,那么通过矩阵相乘结…

矩阵乘法:tf.matmul()   np.dot() ,@ 逐元素乘法:tf.multiply()  np.multiply()…

--------------------------------------广播机制简介--------------------------------------------- Android中的广播机制非常灵活,Android中的每个应用程序都可以对自己感兴趣的广播进行注册,这个程序也只会收到自己所关心的广播内容,这些广播可能是来自于系统的,也可能是来自于其他应用程序的. Android提供了一套完整的API,允许应用程序自由地发送和接受广播. Android中的广播主要可以分为两种类型,标…

(转自:http://wenku.baidu.com/view/af39b3164431b90d6c85c72f.html) 九.Android学习第八天——广播机制与WIFI网络操作 今天熟悉了Android中的广播机制与WIFI网络的一些基本操作,总结如下: Android的广播机制 我们知道广播机制中,发送方不会关心接收方时候接收到数据或者如何去处理数据. 这里总结下Android中BroadcastReceiver的注册方法: (一)在应用程序中进行注册 (二)在Manifest.xml…

为什么说Android中的广播机制更加灵活呢?这是因为Android中的每个应用程序都可以对自己感兴趣的广播进行注册,这样该程序就只会接收到自己所关心的广播内容,这些广播可能是来自于系统的,也可能是来自于其他应用程序的.Android提供了一套完整的API,允许应用程序自由地发送和接收广播.发送广播的方法其实之前稍微有提到过一下,如果你记性好的话可能还会有印象,就是借助我们第2章学过的Intent.而接收广播的方法则需要引入一个新的概念,广播接收器(Broadcast Receiver). 广播…

所谓的官博机制可以理解成为1对多的概念 即一个喇叭所有的人都能听到(统一范围内) 为了便于及逆行系统级别的消息通知 Android引入了一套广播机制 而且更容易进行实现. 3.1.广播机制的简介 再Andriod中的广播机制很灵活 因为Android中的每个应用程序都可以对自己感兴趣的广播进行注册 这样该程序就会只接收到自己所关心的广播内容 这些广播肯能来源于系统,也可能来源于其他 程序 Android提供了一套完整的API 允许应用程序自由的发送和接受广播 广播可以分为两种类型: 1.标准广播…

今天来看一下Android中的广播机制,我们知道广播Broadcast是Android中的四大组件之一,可见他的重要性了,当然它的用途也很大的,比如一些系统的广播:电量低.开机.锁屏等一些操作都会发送一个广播,具体的Android系统中的广播可以参见我的另外一篇博客:http://blog.csdn.net/jiangwei0910410003/article/details/17218985. 下面就来详细讲解一下广播机制: 广播被分为两种不同的类型:"普通广播(Normal broadcas…

[开发技巧]·Numpy广播机制的深入理解与应用 1.问题描述 我们在使用Numpy进行数据的处理时,经常会用到广播机制来简化操作,例如在所有元素都加上一个数,或者在某些纬度上作相同的操作.广播机制很方便,但是概念却也有些复杂,可能会让一些初学者感到困惑,在使用过程中,产生一些错误. 本文以实战演练的方式来讲解广播机制的概念与应用,不仅仅适用于Numpy,在TensorFlow,PyTorch,MxNet的广播机制中同样适用. 2.原理讲解 广播机制遵循一下准则: 1.首先以最长纬度为准拓展为相…

目录 广播的引出 广播的原则 数组维度不同,后缘维度的轴长相符 数组维度相同,其中有个轴为1 参考: 广播的引出  numpy两个数组的相加.相减以及相乘都是对应元素之间的操作. import numpy as np x = np.array([[2,2,3],[1,2,3]]) y = np.array([[1,1,3],[2,2,4]]) print(x*y) #numpy当中的数组相乘是对应元素的乘积,与线性代数当中的矩阵相乘不一样 输入结果如下: ''' [[ 2 2 9] [ 2 4…

TensorFlow支持广播机制(Broadcast) TensorFlow支持广播机制(Broadcast),可以广播元素间操作(elementwise operations).正常情况下,当你想要进行一些操作如加法,乘法时,你需要确保操作数的形状是相匹配的,如:你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状的张量相加.但是,这里有一个特殊情况,那就是当你的其中一个操作数是一个具有单独维度(singular dimension)的张量的时候,TF会隐式地在它的单独维度方向填满(…

一.何为广播机制 a.广播机制是Numpy(开源数值计算工具,用于处理大型矩阵)里一种向量化数组操作方法. b.Numpy的通用函数(Universal functions) 中要求输入的两个数组shape是一致的,当数组的shape不想等的时候,则会使用广播机制,调整数组使得两个shape一致,满足规则,则可以运算,否则就出错. 二.遵守哪些规则 a.如果数组的秩不同,将秩较小的数组进行扩展,直到两个数组的尺寸长度都一样. b.如果两个数组在某个维度上的长度是相同的,或者其中一个数组在该维度上…

Numpy的Universal functions 中要求输入的数组shape是一致的,当数组的shape不相等的时候,则会使用广播机制,调整数组使得shape一样,满足规则,则可以运算,否则就出错 四条规则如下: 让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐,shape中不足的部分都通过在前面加1补齐 输出数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值 如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为1时,这个数组能够用来计算,否则出错 当输入数组的某个轴的长度为1时,沿…

在Android系统中,广播(Broadcast)是在组件之间传播数据(Intent)的一种机制:这些组件甚至是可以位于不同的进程中,这样它就像Binder机制一样,起到进程间通信的作用:本文通过一个简单的例子来学习Android系统的广播机制,为后续分析广播机制的源代码作准备. 在Android系统中,为什么需要广播机制呢?广播机制,本质上它就是一种组件间的通信方式,如果是两个组件位于不同的进程当中,那么可以用Binder机制来实现,如果两个组件是在同一个进程中,那么它们之间可以用来通信的方式…

Python中的list/tuple,numpy中的ndarrray与tensorflow中的tensor. 用python中list/tuple理解,仅仅是从内存角度理解一个序列数据,而非数学中标量,向量和张量. 从python内存角度理解,就是一个数值,长度为1,并且不是一个序列: 从numpy与tensorflow数学角度理解,就是一个标量,shape为(),其轴为0: [1,2,3,4,5,6] 从python内存角度理解,就是1*6或者长度为6的一个序列: 从numpy与tensorf…

[开发技巧]·TensorFlow中numpy与tensor数据相互转化 个人主页–> https://xiaosongshine.github.io/ - 问题描述 在我们使用TensorFlow进行深度学习训练时,很多时候都是与Numpy数据打招呼,例如我们csv或者照片数据等.但是我们都知道,TensorFlow训练时都是使用Tensor来存储变量的,并且网络输出的结果也是Tensor. 一般情况下我们不会感受到Numpy与Tensor之间的区别,因为TensorFlow网络在输入Nump…

一.引言 在我们操作数组的时候,返回的是新数组还是原数组的链接,我们就需要了解对象副本和视图的区别. 向量化和广播是numpy内部实现的基础. 二.对象副本和视图 我们应该注意到,在操作数组的时候返回的不是视图就是副本. 副本:复制 视图:链接 1.所有的赋值运算不会为此创建副本.把数组a赋值给了数组b,实际上不是为数组a创建副本,b只是调用a的另一种方式.实际上,修改了b数组的第二个元素,a数组的第二个数组也随之被改变. In []: a = np.array([,,,,]) In []: a…

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 作为一款优秀的异构深度学习算法框架,TensorFlow可以在多种设备上运行算法程序,包括CPU,GPU,Google开发的TPU等.因为TensorFlow的架构特性非常好,可扩展性很强,所以也支持用户自定义补充其他计算设备,比如可以接入FPGA甚至是自定义芯片等.虽然在Google发布的TensorFlow white paper中并没有过多的描述设备管理相关的内容,只是…

numpy广播机制,取特定行.特定列的元素 的高级索引取法 enter description here enter description here…

Tensor是Tensorflow中重要的对象.下面是Tensor的常用方法,后面还会写一篇随笔记录Variable的用法. 1. 生成一个(常)Tensor对象 >>>A = tf.constant(4) >>>B = tf.constant([[1, 2], [3, 4])) >>>A <tf.Tensor: id=76, shape=(), dtype=int32, numpy=4> >>>B <tf.Tens…