reshape把指定的矩阵改变形状,但是元素个数不变, 例如,行向量: a = [1 2 3 4 5 6] 执行下面语句把它变成3行2列: b = reshape(a,3,2) 执行结果: b = 1 4 2 5 3 6 若a=[1 2 3 4 5 6 7 8 9] 可以从b中看到reshape是按列来读取的,如 a=[1  2 ; 3  4] 如果使用b=reshape(a,1,4) 则得到的结果是 b=[1 3 2 4] 如果想得到 b=[1 2 3 4] 需要使用 b=reshape(a'

语法 (1)B = reshape(A,m,n) 使用方法: B=reshape(A,m,n) 返回m*n矩阵B,它的元素是获得A的行宽度.假设A没有m*n元素,得到一个错误结果. 样例: <span style="font-size:18px;">>> A=rand(1,10)</span> 结果: <span style="font-size:18px;">A = Columns 1 through 8 0.162

横1. np.concatenate(list, axis=0) 将数据进行串接,这里主要是可以将列表进行x轴获得y轴的串接 参数说明:list表示需要串接的列表,axis=0,表示从上到下进行串接 2.np.hstack(list)  将列表进行横向排列 参数说明:list.append([1, 2]), list.append([3, 4])  np.hstack(list) , list等于[1, 2, 3, 4] 3. hasattr(optim, 'sgd') 判断optim.py中是

一.reshape() 对于这个函数,就是重构矩阵. (1)要求:重构前后的矩阵元素个数一致.如3*4矩阵可以重构成2*6,2*3*2等. (2)重构方法:先按列将矩阵转换为向量,然后在向量的基础之上,又按照新矩阵的列截取组成.例如,3*4矩阵可以重构成2*6: 1   2   3 4   5   6 7   8   9 10 11 12 先按列写成:1 4 7 10 2 5 8 11 3 6 9 12 按新矩阵的列截取:1 4| 7 10 |2 5| 8 11| 3 6| 9 12 更多请点击

>> A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9],B=[1,2;3,4] A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 B = 1 2 3 4 >> [rA,cA]=size(A); %得到A大小 >> [rB,cB]=size(B); >> C=zeros(max(rA,rB),max(cA,cB));%得到A和B最大的行列 >> C(1:rA,1:cA)=A;%把C填充为A %在下面进行加减乘除 >> C(1:rB,1:cB)=C(

同型矩阵运算满足加法交换律.结合律:并存在单位元.逆元.和0元,为同型矩阵对加法的交换环. Eigen的简单运算参考:http://blog.163.com/jiaqiang_wang/blog/static/1188961532013625102721873/ 一.For Eigen 1.零初始化.单位阵.全1矩阵 //初始化状态向量和状态协方差 int initialize_x_and_p(Eigen::MatrixXf &x_k_k,Eigen::MatrixXf &p_k_k) {

(1-1)pytorch张量数据的索引与切片操作1.对于张量数据的索引操作主要有以下几种方式:a=torch.rand(4,3,28,28):DIM=4的张量数据a(1)a[:2]:取第一个维度的前2个维度数据(不包括2):(2)a[:2,:1,:,:]:取第一个维度的前两个数据,取第2个维度的前1个数据,后两个维度全都取到:(3)a[:2,1:,:,:]:取第一个维度的前两个数据,取第2个维度的第1个索引到最后索引的数据(包含1),后两个维度全都取到:(4)a[:2,-3:]:负号表示第2个维

ufldl学习笔记与编程作业:Feature Extraction Using Convolution,Pooling(卷积和池化抽取特征) ufldl出了新教程,感觉比之前的好,从基础讲起.系统清晰.又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说.不必深究其它机器学习的算法.能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了.教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 学习链接: http://u

layer是建模和计算的基本单元. caffe的目录包含各种state-of-the-art model的layers. 为了创建一个caffe model,我们需要定义模型架构在一个protocol buffer定义文件中(prototxt).caffe的layer和它们的参数被定义在caffe.proto中. Vision Layers: 头文件./include/caffe/vision_layers.hpp vision layers通常取图像为输入,产生其他图像作为输出.实际中典型的图

numpy简介 NumPy(Numerical Python)是python语言的一个扩展程序库,支持大量维度数组与矩阵运算,此外,也针对数据运算提供大量的数学函数库. NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础 NumPy的主要功能: ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间 无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数 *读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具 *线性代数.随机数生成和傅里叶变换功能 *用于集成C.C++等代码的工具 Numpy的安装 pip install n

原文地址 en cn 本文内容 表现平平的 MATLAB 貌似强大的 Julia 本身无错的 R 语言 逐渐没落的 Perl 老而弥坚的 Python 我个人很喜欢 Python~ 随着科技的发展,拥有高容量.高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词.数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭.究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题.近日,密西根州立大学的博士生 Sebastian Raschka 再次发起了机器学习编程语言之争,分析了自己选择 Python 的原因. 目前,机器

遇见C++ AMP:在GPU上做并行计算 Written by Allen Lee I see all the young believers, your target audience. I see all the old deceivers; we all just sing their song.– Marilyn Manson, Target Audience (Narcissus Narcosis) 从CPU到GPU 在<遇见C++ PPL:C++的并行和异步>里,我们介绍了如何使用

机器学习编程语言之争,Python夺魁 随着科技的发展,拥有高容量.高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词.数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭.究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题.近日,密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争,分析了自己选择Python的原因. 目前,机器学习牵涉的编程语言十分多样,包括了MATLAB.Julia.R.Perl.Python.Ruby等等.首先,Raschka定义了语言好坏的原则:一门好

无论是ICF基于物品的协同过滤.UCF基于用户的协同过滤.基于内容的推荐,最基本的环节都是计算相似度.如果样本特征维度很高或者<user, item, score>的维度很大,都会导致无法直接计算.设想一下100w*100w的二维矩阵,计算相似度怎么算? 更多内容参考--我的大数据学习之路--xingoo 在spark中RowMatrix提供了一种并行计算相似度的思路,下面就来看看其中的奥妙吧! 相似度 相似度有很多种,每一种适合的场景都不太一样.比如: 欧氏距离,在几何中最简单的计算方法 夹

前言 numpy是一个很基础很底层的模块,其重要性不言而喻,可以说对于新手来说是最基础的入门必须要学习的其中之一.在很多数据分析,深度学习,机器学习亦或是人工智能领域的模块中,很多的底层都会用到这个模块,是必知必会的一个基础模块. 那么numpy作为这么基础的一个模块,它是干什么的,它的主要功能是处理什么的,我可以直接告诉你,numpy主要用于数组的批量运算. anaconda的安装 anaconda是一个开源的python版本,其包含了大量用于科学计算的包以及依赖项,所以数据分析或者科学计算,

本文介绍pandas的使用,总结了我在机器学习过程中常使用到的一些方法等. #pandas学习 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 设置pandas显示全部行和列,特征较多时使用比较好 pd.set_option('display.max_columns',None) # pd.set_option('di

这里是官方文档,可以自己查看 在这里,只是想记录一下,我这几天学习vlfeat 做vlad编码的过程,便于以后整理 网上涉及到vlfeat做vlad编码资料较少,而官网上例子又相对简单,主要是那几个参数的问题和类型问题 下面是我写的几行代码: data = single(cat(, data{:})); % 这里data是16900×256的 % 聚类数 numClusters = ; % k聚类 生成聚类中心centers data × % 200个聚类中心,每一列都是一个聚类中心 numCl

前言 本篇博客将会介绍 CSAPP 之 CacheLab 的解题过程,分为 Part A 和 Part B 两个部分,其中 Part A 要求使用代码模拟一个高速缓存存储器,Part B 要求优化矩阵的转置运算. 解题过程 Part A 题目要求 Part A 给出了一些后缀名为 trace 的文件,文件中的内容如下图所示,其中每一行代表一次对缓存的操作,格式为 [空格] 操作 地址,数据大小,其中操作的类型有以下几种: I:取指令操作 L:读数据操作 S:写数据操作 M:修改数据操作,比如先读

reshape: THe convertion between convolution and multiplication:

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/reshape.html?searchHighlight=reshape&s_tid=doc_srchtitle eshape 重构数组 全页折叠 语法 B = reshape(A,sz) B = reshape(A,sz1,...,szN)   说明 示例 B = reshape(A,sz) 使用大小向量 sz 重构 A 以定义 size(B).例如,reshape(A,[2,3]) 将 A 重构为一个 2

看Matlab的help文档讲得不是清楚. 先给上一段代码: >> a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9;10 11 12]; >> b=reshape(a,2,6); 这段代码的结果是这样的: >> a      1     2     3      4     5     6      7     8     9     10    11    12 >> b      1     7     2     8     3     9      4