numpy 概述 ▨  Numerical Python. 补充了python所欠缺的数值计算能力 ▨  Numpy是其他数据分析及机器学习库的底层库 ▨  Numpy完全标准C语言实现,运行效率充分优化 ▨  Numpy开源免费 基本数据结构 类型名 类型表示符 布尔类型 bool_ 有符号整型 int8/16/32/64 无符号整型 uint8/16/32/64 浮点型 float16/32/64 复数型 complex64/128 字符串型 str_,每个字符32位Unicode 可见是不

/** * 如果target(也就是FirstOBJ[key])存在, * 且是对象的话再去调用deepObjectMerge, * 否则就是FirstOBJ[key]里面没这个对象,需要与SecondOBJ[key]合并 */function deepObjectMerge(FirstOBJ, SecondOBJ) { // 深度合并对象 for (var key in SecondOBJ) { FirstOBJ[key] = FirstOBJ[key] && FirstOBJ[key]

// 遇到相同元素级属性,以(minor)为准 // 不返还新Object,而是main改变 function mergeJSON(minor, main) { for(var key in minor) { if(main[key] === undefined) { // 不冲突的,直接赋值 main[key] = minor[key]; continue; } // 冲突了,如果是Object,看看有么有不冲突的属性 // 不是Object 则以(minor)为准为主, console.lo

源码: function isObj(x){ var type = typeof x; return x !== null && (type === 'object' || type === 'function'); } var hasOwnProperty = Object.prototype.hasOwnProperty; var propIsEnumerable = Object.prototype.propertyIsEnumerable; function toObject(va

1. sys.argv[1:]  # 在控制台进行参数的输入时,只使用第二个参数以后的数据 参数说明:控制台的输入:python test.py what, 使用sys.argv[1:],那么将获得what这个数值 # test.py import sys print(sys.argv[1:]) 2. tf.split(value=x, num_or_size_split=2, axis=3) # 对数据进行切分操作,比如原始维度为[1, 227, 227, 96], 切分后的维度为[2, 1,

合并的工作是把主干或者分支上合并范围内的所有改动列出,并对比当前工作副本的内容,由合并者手工修改冲突,然后提交到服务器的相应目录里.如果当前工作副本是主干,则合并的范围是分支上的改动,如果工作副本是分支的,则合并范围是主干上的改动,并且一定要注意,合并的起始位置URL一定要和当前的工作副本的URL是相同的. 一.合并一个范围的版本 此类型应用最为广泛,主要是把分支中的修改合并到主干上来.在主干上点击右键选择合并,然后选择合并类型:合并一个范围的版本.合并的源URL填写的是要合并的分支的URL,待

本文适合有 Java 基础的人群 作者:DJL-Keerthan&Lanking HelloGitHub 推出的<讲解开源项目> 系列.这一期是由亚马逊工程师:Keerthan Vasist,为我们讲解 DJL(完全由 Java 构建的深度学习平台)系列的第 4 篇. 一.前言 很长时间以来,Java 都是一个很受企业欢迎的编程语言.得益于丰富的生态以及完善维护的包和框架,Java 拥有着庞大的开发者社区.尽管深度学习应用的不断演进和落地,提供给 Java 开发者的框架和库却十分短缺.

https://blog.csdn.net/oxuzhenyi/article/details/73026796 导数与梯度.矩阵运算性质.科学计算库numpy 一.实验介绍 1.1 实验内容 虽然在实验一中我想尽量少的引入(会让人放弃继续学习的)数学概念,但我似乎还是失败了.不过这几乎是没有办法的事,要想真正学会深度学习,没有一定的数学基础(高等数学.线性代数.概率论.信息论等),(几乎)是不可能的.学深度学习不学其中的原理你可能能够学会搭建模型,但当模型出了问题或者无法训练出好的结果时,不懂

分支的合并类型 合并的工作是把主干或者分支上合并范围内的所有改动列出,并对比当前工作副本的内容,由合并者手工修改冲突,然后提交到服务器的相应目录里.如果当前工作副本是主干,则合并的范围是分支上的改动,如果工作副本是分支的,则合并范围是主干上的改动,并且一定要注意,合并的起始位置URL一定要和当前的工作副本的URL是相同的. 一.合并一个范围的版本 此类型应用最为广泛,主要是把分支中的修改合并到主干上来.在主干上点击右键选择合并,然后选择合并类型:合并一个范围的版本.合并的源URL填写的是要合并的

前戏 在正式开始axios讲解前,让我们先想想,如何对现有的$.ajax进行简单的封装,就可以直接使用原声Promise了? let axios = function(config){ return new Promise((res, rej) => { // 发送ajax请求,一般使用$.ajax() ajax({ ...config, success(data){ res(data); }, error(e){ rej(e); } }) }) } 然后就可以 axios(...).then(

SVN分支与合并 一. 分支与合并的概念 二. SVN分支的意义 三. 如何创建分支与合并分支 一.分支与合并的概念: 分支:版本控制系统的一个特性是能够把各种修改分离出来放在开发品的一个分割线上.这条线被称为分支.分支经常被用来试验新的特性,而不会对开发有编译错误的干扰.当新的特性足够稳定之后,开发品的分支就可以混合回主分支里(主干线). 合并:分支用来维护独立的开发支线,在一些阶段,你可能需要将分支上的修改合并到最新版本,或者将最新版本的修改合并到分支. 二. SVN分支的意义: 简单说,分

CCZ在2015年8月25日也就是初三暑假要结束的时候就已经能切这种题了%%% 学习了另一种启发式合并的方法,按秩合并,也就是按树的深度合并,实际上是和按树的大小一个道理,但是感觉(至少在这题上)更好处理一些. 然后就用可持久化线段树来维护这个可持久化数组,就能做到可持久化并查集,可持久化平衡树,可持久化之类的云云 3673不需要按秩合并,3674需要...用3674就能过俩,双倍经验双倍的幸福! #include<iostream> #include<cstdlib> #incl

转载    出处:http://yaozhong1988.blog.163.com/blog/static/141737885201162671635126/ 一.  SVN分支的意义:     简单说,分支就是用于区分开发版本与当前发布版本的.     1. 主干负责新功能的开发     2..分支负责修正当前发布版本的bug(对于可以放入下个发布版本的改进性bug可以直接在主干上开发)     3..分支上修改的bug,经常性merge到主干上,尽量及时merge(避免大面积红色区域).  

转自:http://www.cnblogs.com/yangecnu/archive/2012/04/04/KinectSDK_Depth_Image_Processing_Part1.html 深度数据是Kinect传感器的精髓 DepthImageStream的使用和ColorImageStream的使用类似.DepthImageStream和ColorImageStream都继承自ImageStream.可以像从ColorImageStream获取数据生成图像那样生成景深图像. 显示深度数

axios学习笔记defaults(默认配置)和mergeConfig(合并config方法) 源码地址 找到入口文件 axios/lib/axios.js ... var mergeConfig = require('./core/mergeConfig');` var defaults = require('./defaults')` ... 学习mergeConfig axios/lib/core/mergeConfig.js var utils = require('../utils')

本篇笔记包含张量的合并与分割,范数统计,张量填充,限幅等操作. 1.合并与分割 合并 张量的合并可以使用拼接(Concatenate)和堆叠(Stack)操作实现,拼接并不会产生新的维度,而堆叠会创建新维度.选择使用拼接还是堆叠操作来合并张量,取决于具体的场景是否需要创建新维度. 拼接 在 TensorFlow 中,可以通过 tf.concat(tensors, axis),其中 tensors 保存了所有需要合并的张量 List,axis 指定需要合并的维度.合并操作可以在任意的维度上进行,唯

先来看一下有哪些接口用来进行张量的合并与分割: tf.concat用来进行张量的拼接,tf.stack用来进行张量的堆叠,tf.split用来进行张量的分割,tf.unstack是tf.split的一种,也用来进行张量分割 1.tf.concat 参数axis代表将要合并的维度 # 假设a代表四个班的成绩(每班35人,8个科目),b代表2个班的成绩 a = tf.ones([4,35,8]) b = tf.ones([2,35,8]) # 使用concat进行合并得到6个班的成绩 c = tf.

Axios源码深度剖析 - XHR篇 axios 是一个基于 Promise 的http请求库,可以用在浏览器和node.js中,目前在github上有 42K 的star数 分析axios - 目录 axios项目目录结构 名词解释 axios内部的运作流程图 工具方法简单介绍 axios为何会有多种使用方式 用户配置的config是怎么起作用的 axios.prototype.request 如何拦截请求响应并修改请求参数修改响应数据 dispatchrequest都做了哪些事 axios是

一.数组方法 创建数组:arange()创建一维数组:array()创建一维或多维数组,其参数是类似于数组的对象,如列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数,如a.tolist() 创建数组:np.zeros((2,3)),或者np.ones((2,3)),参数是一个元组分别表示行数和列数 对应元素相乘,a * b,得到一个新的矩阵,形状要一致:但是允许a是向量而b是矩阵,a的列数必须等于b的列数,a与每个行向量对应元素相乘得到行向量. + -  / 与 *

一.前述 NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库.使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵. NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算.傅里叶变换和随机数生成等功能. 这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包,当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架. 二.具体应用 1.背景--为什么使用Numpy? a) 便捷: 对于同样的数值计算任务,使用