内部结构 1.tensor分为头信息区(Tensor)和存储区(Storage): 信息区:tensor的形状(size).步长(stride).数据类型(type),信息区占用内存较少 存储区:数据保存为连续数组,主要内存占用在存储区 2.每一个tensor有着一个对应的storage,storage是在data之上封装的接口: 具体操作 a = t.arange(0,6) a.storage() b = a.view(2,3) b.storage() #a和b的storage的内存地址一样,

题目描述: You are given a string representing an attendance record for a student. The record only contains the following three characters: 'A' : Absent. 'L' : Late. 'P' : Present. A student could be rewarded if his attendance record doesn't contain more

A. Football time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Petya loves football very much. One day, as he was watching a football match, he was writing the players' current positions on a

文章同步自个人博客:http://www.52cik.com/2016/07/10/consecutive-dates.html 这是群里一朋友问的问题,当时我说判断下 day 是否相邻即可,后来细想,发现完全不对. 问题需求 给定5个相同格式的日期,怎么判断是否是连续5天呢? 我当时第一反应 getDay() 后排序,然后前后对比即可.. 但是细想,完全不对,比如本周一下周二,这样也会误判. 而且不仅仅这样的问题,还要跨月,跨年,闰月等问题. 然后就有了下面的代码. 让时间戳抹平一切吧 为了不

不是python层面Tensor的剖析,是C层面的剖析. 看pytorch下lib库中的TH好一阵子了,TH也是torch7下面的一个重要的库. 可以在torch的github上看到相关文档.看了半天才发现pytorch借鉴了很多torch7的东西. pytorch大量借鉴了torch7下面lua写的东西并且做了更好的设计和优化. https://github.com/torch/torch7/tree/master/doc pytorch中的Tensor是在TH中实现的.TH = torch

本文将在JOS上实现连续内存.释放,提供内核的kmalloc与kfree,并在分配frambuffer的时候进行测试. Github : https://github.com/He11oLiu/JOS 在lab2中实现的内存管理只是针对单页建立freelist,list中用链表连接起来的都是代表单页的结构体struct PageInfo.且每次释放页,都是丢在这个free_list的头.这样有几个问题: 不能分配大于4k的连续空间(后面做frambuf的时候要用到) 不断地加到空闲列表的头会使内

torch.Tensor torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵. Torch定义了七种CPU tensor类型和八种GPU tensor类型: Data tyoe CPU tensor GPU tensor 32-bit floating point torch.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor 64-bit floating point torch.DoubleTensor torch.cuda.DoubleTensor 16-bit

2141: 2333 题目描述 “别人总说我瓜,其实我一点也不瓜,大多数时候我都机智的一批“ 宝儿姐考察你一道很简单的题目.给你一个数字串,你能判断有多少个连续子串能整除3吗? 输入 多实例输入,以EOF结尾,每行一个数字串(长度<=1e6) 输出 每行一个数字串,表示能整除3的连续子串的个数 样例输入 (随机敲了一组样例,发现了新的bug) 样例输出 大致思路: 根据题意可知,时间复杂度只够跑单重循环,多重循环就炸了! 求一次前缀和,存进dp数组!然后对3取余,分别求出0/1/2的个数为sum

由于之前的草稿都没了,现在只有重写…. 我好痛苦 本章只是对pytorch的常规操作进行一个总结,大家看过有脑子里有印象就好,知道有这么个东西,需要的时候可以再去详细的看,另外也还是需要在实战中多运用. 本章导视图 Tensor attributes: 在tensor attributes中有三个类,分别为torch.dtype, torch.device, 和 torch.layout 其中, torch.dtype 是展示 torch.Tensor 数据类型的类,pytorch 有八个不同的

Tensor基本理论 深度学习框架使用Tensor来表示数据,在神经网络中传递的数据均为Tensor. Tensor可以将其理解为多维数组,其可以具有任意多的维度,不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape). 同一Tensor的中所有元素的dtype均相同.如果对 Numpy 熟悉,Tensor是类似于 Numpy array 的概念. Tensor创建 首先,创建一个 Tensor , 并用 ndim 表示 Tensor 维度的数量: 1. 创建类似于vect

Tensor基础实践 飞桨(PaddlePaddle,以下简称Paddle)和其他深度学习框架一样,使用Tensor来表示数据,在神经网络中传递的数据均为Tensor. Tensor可以将其理解为多维数组,其可以具有任意多的维度,不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape). 同一Tensor的中所有元素的dtype均相同.如果对 Numpy 熟悉,Tensor是类似于 Numpy array 的概念. Tensor的创建 首先,让开始创建一个 Tensor ,

最近打算用C#实现一个基于文件的EventStore. 什么是EventStore 关于什么是EventStore,如果还不清楚的朋友可以去了解下CQRS/Event Sourcing这种架构,我博客中也有大量介绍.EventStore是在Event Sourcing(下面简称ES)模式中,用于存储事件用的.从DDD的角度来说,每个聚合根在自己的状态发生变化时都会产生一个或多个领域事件,我们需要把这些事件持久化起来.然后当我们需要恢复聚合根的最新状态到内存时,可以通过ES这种技术,从EventS

前几天某QQ群有人推荐这个游戏,百度了下找到了贴吧下载,但是攻略好像没找到,B站到是有个入门视频介绍还满有用的. 入门的话强烈推荐先看完了解个大概 http://www.bilibili.com/video/av3312630/ 因为我也是新手没玩几天,所以程序优化什么的都没有,只能算是勉强过关,有写的中二的算法直接无视就好. 关卡按X行Y列为序 首先是1_1 毫无疑问这关应该没人过不了,真真正正的Hello World,左边给了IN.X到OUT.X,右边照葫芦画瓢就行 1_2 这也没啥好说的,

前言 最近几天我们前前后后基本将iScroll源码学的七七八八了,文章中未涉及的各位就要自己去看了 1. [iScroll源码学习03]iScroll事件机制与滚动条的实现 2. [iScroll源码学习02]分解iScroll三个核心事件点 3. [iScroll源码学习01]准备阶段 4. [iScroll源码学习00]模拟iScroll 我们学习源码的目的绝不是学习人家的源码,而是由高手的代码里面学习思想,或者研究解决方案,就拿我们这次学习iScroll,我的目的就是 “抄袭”,我今天就针

/** * 获取上一个月 * * @date 格式为yyyy-mm-dd的日期,如:2014-01-25 */ function getPreMonth(date) { var arr = date.split('-'); var year = arr[0]; //获取当前日期的年份 var month = arr[1]; //获取当前日期的月份 var day = arr[2]; //获取当前日期的日 var days = new Date(year, month, 0); days = da

Given a binary tree, find the length of the longest consecutive sequence path (连续的路径,不是从小到大). The path refers to any sequence of nodes from some starting node to any node in the tree along the parent-child connections. The longest consecutive path ne

在实习公司做完项目后,实在无聊.就用H5写了几个游戏出来玩一下.从简单的做起,就搞了个经典的俄罗斯方块游戏. 先上效果: 上面的数字是得分,游戏没有考虑兼容性,只在chrome上测试过,不过大部分现代浏览器还是可以玩的. -------------------------------我是分割线-------------------------------------------- 忽然发现这篇草稿放了好久,赶紧补上...哈哈 先上HTML代码 <!DOCTYPE html> <html&

原需求 1.读取文件,文件内包可含英文字符,及常见标点,空格级换行符. 2.统计英文单词在本文件的出现次数 3.将统计结果排序 4.显示排序结果 新需求: 1.小文件输入. 为表明程序能跑 2.支持命令行输入英文作品的文件名 3. 支持命令行输入存储有英文作品文件的目录名,批量统计 4. 从控制台读入英文单篇作品,重定向输出 代码实现: 在原代码的基础上稍做了修改,使之可以批量读取文件夹下的所有文件,所以加了一个mode来判断是单个文件输入还是文件夹输入,来不及整理程序,所以现在程序有点丑.这次

需求: 1.设计一个词频统计软件,统计给定英文文章的单词频率. 2.文章中包含的标点不计入统计. 3.将统计结果以从大到小的排序方式输出. 设计: 1.因为是跨专业0.0···并不会c++和java,只能用仅学过的C语言进行编写,还是挺费劲的. 2.定义一个包含单词和频率两个成员的结构体来统计词频(进行了动态分配内存,可以处理较大文本). 3.使用fopen函数读取指定的文档. 4.使用fgetc函数获取字符,再根据取得的字符是否是字母进行不同的处理. 5.采用快速排序法对统计结果进行排序. 5

1 前言 DPDK通过使用hugetlbfs,减少CPU TLB表的Miss次数,提高性能. 2 初始化 DPDK的内存初始化工作,主要是将hugetlbfs的配置的大内存页,根据其映射的物理地址是否连续.属于哪个Socket等,有效的组织起来,为后续管理提供便利. 2.1 eal_hugepage_info_init() eal_hugepage_info_init()主要是获取配置好的Hugetlbfs的相关信息,并将其保存在struct internal_config数据结构中. 主要工作