目录 gather squeeze expand sum contiguous softmax max argmax gather torch.gather(input,dim,index,out=None).对指定维进行索引.比如4*3的张量,对dim=1进行索引,那么index的取值范围就是0~2. input是一个张量,index是索引张量.input和index的size要么全部维度都相同,要么指定的dim那一维度值不同.输出为和index大小相同的张量. import torcha=t…

转自:http://lxw1234.com/archives/2015/04/176.htm,Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAX 之前看到大数据田地有关于max()over(partition by)的用法,今天恰好工作中用到了它,但是使用中遇到了一个问题:在max(rsrp)over(partition by buildingid,height) as max_rsrp返回的结果不是分组中的最大值.最中找到了问题的原因:max_rsrp数据类型为string而不是dou…

Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAX Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAX Hive中提供了越来越多的分析函数,用于完成负责的统计分析.抽时间将所有的分析窗口函数理一遍,将陆续发布. 今天先看几个基础的,SUM.AVG.MIN.MAX. 用于实现分组内所有和连续累积的统计. 数据准备 CREATE EXTERNAL TABLE lxw1234 ( cookieid string, createtime string, --day pv INT ) RO…

squeeze的用法主要就是对数据的维度进行压缩或者解压. 先看torch.squeeze() 这个函数主要对数据的维度进行压缩,去掉维数为1的的维度,比如是一行或者一列这种,一个一行三列(1,3)的数去掉第一个维数为一的维度之后就变成(3)行.squeeze(a)就是将a中所有为1的维度删掉.不为1的维度没有影响.a.squeeze(N) 就是去掉a中指定的维数为一的维度.还有一种形式就是b=torch.squeeze(a,N) a中去掉指定的定的维数为一的维度. 再看torch.unsque…

在阅读LIFT:Learned Invariant Feature Transform一文时,文中第1节提到为了保证端到端的可微性,利用softargmax来代替传统的NMS(非极大值抑制)来挑选极值点位置.由于只了解softmax,对于softargmax不甚了解,所以记录下来. 1)softmax: 输入为向量,输出为值为0-1之间的向量,和为1.在分类任务中作为概率出现在交叉熵损失函数中. import numpy as np data=np.array([0.1, 0.3, 0.6, 2…

数据准备 数据格式 cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, 创建数据库及表 create database if not exists cookie; use cookie; drop table if exists cookie1; create table cookie1(cookieid string, createtime string, pv int) row format delimi…

d(A) = max{sum(a[s1]..a[t1]) + sum(a[s2]..a[t2]) | 1<=s1<=t1<s2<=t2<=n} 即求两个子序列和的和的最大值. 为单个区间子序列和的最大值的变形. 左边的从左向右扫描,而右边的从右向左扫描即可. #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; const int MAXN=50000+10; int left[MAXN],…

今天,我们将着眼于五个用于序列的聚合运算.很多时候当我们在对序列进行操作时,我们想要做基于这些序列执行某种汇总然后,计算结果. Enumerable 静态类的LINQ扩展方法可以做到这一点 .就像之前大多数的LINQ扩展方法一样,这些是基于IEnumerable <TSource>序列的操作. SUM() - 计算整个序列的总和 它有两种形式: SUM( ) 计算整个序列的总值. 源类型必须是以下类型之一: int,long,double,decimal,single 或这些类型的可空变种(i…

一.序言 众所周知,MybatisPlus在处理单表DAO操作时非常的方便.在处理多表连接连接查询也有优雅的解决方案.今天分享MybatisPlus基于Lambda表达式优雅实现聚合分组查询. 由于视频的交互性更强,保留更多的细节,看视频的朋友,传送门在这里. 下面的内容是博客文字版. 二.代码实现 1.用户实体类 @TableName(value = "tb_user") public class User { private static final long serialVers…

文章目录 skip-gram pytorch 朴素实现网络结构训练过程:使用nn.NLLLoss()batch的准备,为unsupervised,准备数据获取(center,contex)的pair:采样时的优化:Subsampling降低高频词的概率skip-gram 进阶:negative sampling一般都是针对计算效率优化的方法:negative sampling和hierachical softmaxnegative sampling实现:negative sampling原理:n…