1.tensor的view函数: view(*args) → Tensor 返回一个有相同数据但大小不同的tensor. 返回的tensor必须有与原tensor相同的数据和相同数目的元素,但可以有不同的大小.一个tensor必须是连续的contiguous()才能被查看. >>> x = torch.randn(4, 4) >>> x.size() torch.Size([4, 4]) >>> y = x.view(16) >>>

pytorch常用函数总结(持续更新) torch.max(input,dim) 求取指定维度上的最大值,,返回输入张量给定维度上每行的最大值,并同时返回每个最大值的位置索引.比如: demo.shape Out[7]: torch.Size([10, 3, 10, 10]) torch.max(demo,1)[0].shape Out[8]: torch.Size([10, 10, 10]) torch.max(demo,1)[0]这其中的[0]取得就是返回的最大值,torch.max(dem

求用delphi编写的LRC校验位算法函数,急!!! 某命令串为":010200000001FC" 其16进制为“3A 30 31 30 32 30 30 30 30 30 30 30 31 46 43 0D 0A”.其中第一个为起始符,2-13为数据,14-15即“FC”为LRC校验码,有人能写一个取得校验位的函数吗?下边有一段用VC写的程序 将帧的内容,除去头代码,用十六进制表示,求和,模FF,然后取补码,以ASCII码表示即可. 例如:ASCII帧 3A 30 31 30 32

弱菜刷题还是刷中文题好了,没必要和英文过不去,现在的重点是基本代码能力的恢复. [题目] 剑指offer 写一个函数,求两个整数之和,要求在函数体内不得使用+.-.*./四则运算符号. [思路] 直觉想到用二进制的位运算.最后写出来是一个迭代的过程. 每次迭代先计算x和y的和但不处理进位,那么相当于做异或,得到res1 然后处理进位问题,相当于计算与运算,得到res2 那么res2左移1位,再加到res1上,则整个运算的最终结果转化为res1+(res2<<1) 因为res2做左移,总会减小到

题目:写一个函数,求一个字符串的长度,在main函数中输入字符串,并输出其长度. public class _038PrintLength { public static void main(String[] args) { printLength(); } private static void printLength() { Scanner scanner = new Scanner(System.in); System.out.println("请输入一个字符串 :"); Str

import java.util.Scanner; /** * [程序38] * * 题目:写一个函数,求一个字符串的长度,在main函数中输入字符串,并输出其长度. * * @author James * */ public class 第三十八题统计字符串的长度 { public static void main(String[] args) { System.out.println("请输入一个字符串"); Scanner in = new Scanner(System.in);

1:在目录下创建一个  sh文件 touch 1.sh 2:进入sh文件书写sh脚本 #!/bin/bash read -p "请输入第一个数值" A read -p "请输入第二个数值" B echo "该数值的和为": echo $A+$B |bc echo "该数值的乘积为": echo $A*$B |bc echo "该数值的商为": echo $A/$B |bc 3:验证 sh 1.sh

算法训练 6-1 递归求二项式系数值   时间限制:10.0s   内存限制:256.0MB      问题描述 样例输入 一个满足题目要求的输入范例.3 10 样例输出 与上面的样例输入对应的输出. 数据规模和约定 输入数据中每一个数的范围. 例:结果在int表示时不会溢出. #include<stdio.h> int zuhe(int n,int k){ ||k==n) //出口 ; else ,k)+zuhe(n-,k-);//阶乘 } int main(){ int n,k,c; sc

  算法训练 6-1 递归求二项式系数值   时间限制:10.0s   内存限制:256.0MB 问题描述 样例输入 一个满足题目要求的输入范例.3 10 样例输出 与上面的样例输入对应的输出. 数据规模和约定 输入数据中每一个数的范围. 例:结果在int表示时不会溢出.   题目解析: 对于递归问题,我们注意两点:(1)找出口:(2)找相似性. 有题目中我们得知: (1)出口已经找到: 当 k = 0 或 k = n 时,结果为 1. (2)相似性也找到了:当 0 < k < n 时,递归调

计算熵的函数: # -*- coding: utf-8 -*- import math #the function to calculate entropy, you should use the probabilities as the parameters def entropy(*c): result=-1; if(len(c)>0): result=0; for x in c: result+=(-x)*math.log(x,2) return result; if (__name__=

1. torch.renorm(input, p, dim, maxnorm, out=None) → Tensor Returns a tensor where each sub-tensor of input along dimension dim is normalized such that the p-norm of the sub-tensor is lower than the value maxnorm. 解释:返回一个张量,包含规范化后的各个子张量,使得沿着dim维划分的各子张

本题要求实现一个函数,求单链表L结点的阶乘和.这里默认所有结点的值非负,且题目保证结果在int范围内. 函数接口定义: int FactorialSum( List L ); 其中单链表List的定义如下: typedef struct Node *PtrToNode; struct Node { int Data; /* 存储结点数据 */ PtrToNode Next; /* 指向下一个结点的指针 */ }; typedef PtrToNode List; /* 定义单链表类型 */ 裁判测

原题目: 本题要求实现一个函数,求N个集合元素S[]中的最大值,其中集合元素的类型为自定义的ElementType. 函数接口定义: ElementType Max( ElementType S[], int N );其中给定集合元素存放在数组S[]中,正整数N是数组元素个数.该函数须返回N个S[]元素中的最大值,其值也必须是ElementType类型. 裁判测试程序样例: #include <stdio.h> #define MAXN 10typedef float ElementType;

6-4 求自定类型元素的平均 (10 分)  本题要求实现一个函数,求N个集合元素S[]的平均值,其中集合元素的类型为自定义的ElementType. 函数接口定义: ElementType Average (ElementType S[], int N) 其中给定集合元素存放在数组S[]中,正整数N是数组元素个数.该函数须返回N个S[]元素的平均值,其值也必须是ElementType类型. 裁判测试程序样例: #include <stdio.h> #define MAXN 10typedef

PyTorch中view的用法:https://blog.csdn.net/york1996/article/details/81949843 max用法 import torch d=torch.Tensor([[,],[,]]) print(d) tensor([[1., 3.],        [2., 4.]]) import torch d=torch.Tensor([[,],[,]]) print(torch.max(d,)) print(torch.max(d,)) (tensor

5152. Brute-force Algorithm EXTREME Problem code: BFALG Please click here to download a PDF version of the contest problems. The problem is problem B in the PDF. But the data limits is slightly modified: 1≤P≤1000000 in the original description, but i

一.特殊类型的变量 shell下默认的变量类型为字符串类型 1,数值类型 如果进行数值运算,有这么几种方法 方法一: declare -i sum sum=+ echo $sum 方法二: sum=$[+] 方法三: ((sum=+)) shell下进行数值运算 2,数组类型 这部分知识不少,详细的可以参考这个链接:http://bbs.chinaunix.net/thread-1779167-1-1.html 二.函数相关 1,函数的创建 有两种方式: function func_name{

最近在学习下,总结一下mysql数值类型: mysql字符类型分: 1.整数类型: 字节                    值范围 INTERGER               1                        -127-128 SMALLINT                2 MEDIUMINT              3 INT.INTERGER      4 DECIMAL NUMERIC 2.浮点数类型 FLOAT DOUBLE 3.定点类型 DEC(M,D) D

1.当设置group=1时: conv = nn.Conv2d(in_channels=, out_channels=, kernel_size=, groups=) conv.weight.data.size() 返回: torch.Size([, , , ]) 另一个例子: conv = nn.Conv2d(in_channels=, out_channels=, kernel_size=, groups=) conv.weight.data.size() 返回: torch.Size([,

如果我们设置的dilation=0的话,效果如图: 蓝色为输入,绿色为输出,可见卷积核为3*3的卷积核 如果我们设置的是dilation=1,那么效果如图: 蓝色为输入,绿色为输出,卷积核仍为3*3,但是这里卷积核点与输入之间距离为1的值相乘来得到输出 好处: 这样单次计算时覆盖的面积(即感受域)由dilation=0时的3*3=9变为了dilation=1时的5*5=25 在增加了感受域的同时却没有增加计算量,保留了更多的细节信息,对图像还原的精度有明显的提升

import numpy as np import random def genData(numPoints,bias,variance): x = np.zeros(shape=(numPoints,2)) y = np.zeros(shape=(numPoints)) for i in range(0,numPoints): x[i][0]=1 x[i][1]=i y[i]=(i+bias)+random.uniform(0,1)%variance return x,y def gradie