什么是量子态矢量? 在前面一篇量子系统模拟的博客中,我们介绍了使用python去模拟一个量子系统演化的过程.当我们尝试理解量子态和量子门操作时,可以通过其矩阵形式的运算来描述量子态演化的过程: \[\left|\psi_t\right>=e^{-iHt}\left|\psi_0\right> \] 这里的狄拉克标记符号和矩阵指数运算,在这篇博客中同样进行了介绍.我们可以简单的将该过程理解为:一个矩阵和一个矢量进行了一个点乘操作,得到了一个更新后的态矢量: \[\overrightarrow{x…

作者:王璐璐 | 旷视 MegEngine 架构师 一. 背景 在 MegEngine imperative runtime 的早期开发中,我们面临着一些的性能优化问题.除了一些已知需要重构的地方(早期设计时为了开发效率而牺牲性能的妥协),还存在一些未知的性能问题需要用 profiler 进行观测和分析才能发现.MegEngine 的 imperative runtime 是一个由 Python 和 C/C++ 编写的模块,对于这类程序,各种 profiler 多到令人眼花缭乱.在调研各种 pr…

技术背景 在量子计算领域,基于量子芯片的算法设计(或简称为量子算法)是基于量子线路来设计的,类似于传统计算中使用的与门和非门之类的逻辑门.因此研究一个量子线路输入后的编译(可以简化为数量更少的量子门组合,或者适配硬件上可实现的量子逻辑门操作),并且输出编译后的量子线路与量子线路图,在各种场景下都会使用到.而且,量子线路编译也能够为量子计算资源估计带来更加准确的结果预测. 量子计算与量子线路 针对于量子计算,这里我们尽量的避免硬件上实现原理的解释,因为那是属于另外一个领域的研究课题.这里我们仅从矩…

摘要:本文带大家快速浏览昇思MindSpore全场景AI框架1.6版本的关键特性. 全新的昇思MindSpore全场景AI框架1.6版本已发布,此版本中昇思MindSpore全场景AI框架易用性不断改进,提升了开发效率,控制流性能提升并支持副作用训练,与此同时,昇思MindSpore全场景AI框架发布高效易用的图学习框架昇思MindSpore Graph Learning,高性能可扩展的强化学习计算框架昇思MindSpore Reinforcement,提供支持第三方框架模型迁移工具,让用户即时…

在机器学习多分类任务中有时候需要针对类别进行分层采样,比如说类别不均衡的数据,这时候随机采样会造成训练集.验证集.测试集中不同类别的数据比例不一样,这是会在一定程度上影响分类器的性能的,这时候就需要进行分层采样保证训练集.验证集.测试集中每一个类别的数据比例差不多持平. 下面python代码. # 将数据按照类别进行分层划分 def save_file_stratified(filename, ssdfile_dir, categories): """ 将文件分流到3个文件中…

在上一篇博文<Python中的随机采样和概率分布(一)>(链接:https://www.cnblogs.com/orion-orion/p/15647408.html)中,我们介绍了Python中最简单的随机采样函数.接下来我们更进一步,来看看如何从一个概率分布中采样,我们以几个机器学习中最常用的概率分布为例. 1. 二项(binomial)/伯努利(Bernoulli)分布 1.1 概率质量函数(pmf) \[P(X = x;\space n, \space p)=\left(\begin{…

Python(包括其包Numpy)中包含了了许多概率算法,包括基础的随机采样以及许多经典的概率分布生成.我们这个系列介绍几个在机器学习中常用的概率函数.先来看最基础的功能--随机采样. 1. random.choice 如果我们只需要从序列里采一个样本(所有样本等概率被采),只需要使用random.choice即可: import random res1 = random.choice([0, 1, 2, 3, 4]) print(res1) # 3 2. random.choices(有放回)…

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130…

Python 资源大全中文版 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理.awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.数据可视化.图片处理.文本处理.自然语言处理.机器学习.日志.代码分析等.由伯乐在线持续更新. Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的介绍,如果有更详细的中文介绍,对相应开发者的帮助会更大.这也是我们发起这…

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK…