1.tensorflow的数据流图限制了它的tensor是只读属性,因此对于一个Tensor(张量)形式的矩阵,想修改特定位置的元素,比较困难. 2.我要做的是将所有的操作定义为符号形式的操作.也就是抽象概念的数据流图.当用feed_dict传入具体值以后,就能用sess.run读出具体值. 一.相关内容 https://blog.csdn.net/Cerisier/article/details/79584851 Tensorflow小技巧整理:修改张量特定元素的值 二.修改矩阵的某一列 代码

SQLServer中查询的数字列前面补0返回指定长度的字符串: 如: 角本如下: /****** Script for SelectTopNRows command from SSMS ******/ SELECT TOP [ID] ,[SN] ,[Name] FROM [EduDB].[dbo].[TestTab] ',SN) from TestTab; )+CAST(SN AS varchar()),) AS 'SN' from TestTab; )),) as 'sn' from Test

http://codeforces.com/contest/675/problem/C 题目大意: 给一个环,标号为1-n,然后能从n回到1.让这个环的值为0,最少需要的操作数是多少? 这道题目呀...应该说是自己的问题吧,规律并没有那么难找的,只要我将前缀全部都计算一遍就完全可以找出规律了的...然后竟然没有去那么做. 首先我们分析,最多的次数就是n-1.然后我们再看,因为是一个环,那么如果每次前缀和出现了0,就是说明这一段内可以得到0,那么所移动的次数就可以少1. 然后我们在反过来分析,我们

[数据恢复故障描述]  这个客户是生产型数据库,数据比较重要,产生量也比较大,客户要求必须尽快修复,保证生产尽快恢复运行.sql数据库文件,由于碎片链接过长,mdf文件突然变为0字节,开始客户尝试自行网上下载软件进行恢复,文件名可以显示,但是文件的容量显示0字节,无法导出数据.客户有找了当地的一家恢复公司,也没有成功导出数据. 通过网上搜索联系到我们. [数据恢复故障分析] 数据库变为0字节修复也是常遇到的一种情况,但是网上一般的普通的修复软件是没有办法直接进行恢复的. [数据恢复过程]  我们

一.故障描述 成都某客户,存储损坏,数据库崩溃.重组存储,恢复数据库文件,发现有四个ndf文件大小变为0 KB.数据库大小约80TB.数据库中有1223个文件,数据库每10天生成一个NDF文件,每个NDF大约500GB,数据库包含两个LDF文件.二.故障分析    存储损坏,NDF文件大小变为0 KB,根据NDF文件在磁盘上可能存在.可以通过编写数据库扫描碎片程序,扫描数据库碎片.拼接碎片恢复NDF文件,然后修复数据库. 三.恢复过程1 磁盘扫描,扫描数据库碎片2 拼接碎片     根据NDF文

For this challenge, you'll change the opacity of an animated element so it gradually fades as it reaches the right side of the screen. In the displayed animation, the round element with the gradient background moves to the right by the 50% mark of th

如果想输出所有的列的话,只需要$0这个函数,例如以下命令: awk '/rs16945916/ {print $0}' test.txt > allcol.txt rs16945916指的是打印在行中含有该字符的所有列.

题目描述 Given a m x n matrix, if an element is 0, set its entire row and column to 0. Do it in place. click to show follow up. Follow up: Did you use extra space?A straight forward solution using O(m n) space is probably a bad idea.A simple improvement

题意:https://codeforc.es/contest/1208/problem/C 如题:就是给定一个数n,要你求一个n×n的矩阵,矩阵中的元素是 0 ~ n2-1 ,使得矩阵每一行和每一列的元素异或之后的结果相等. https://blog.csdn.net/m0_38055352/article/details/100728821 https://blog.csdn.net/mmk27_word/article/details/100075471 思路: 首先要知道: 0 1 2 3

突然,发现VLOOKUP的列序列号并不会随着区域范围的改变而自动调节改变,只是傻瓜的一个数,导致V错值.所有,就想实现随表格自动变化的列序号. 方法一:在列序号那里,用函数得出永远想要的那个列在区域范围中的列数:区域范围内的目标列COLUMN值-区域范围首列COLUMN值+1 =VLOOKUP(I2,$B$2:$G$15,COLUMN($G$2)-COLUMN($B$2)+1,0) 方法二:原理跟方法一相同,只是用"[@表格名]表格样式"代替COLUMN函数中的参数 添加[@表格名]功

后台返回的json:{"data":12345678912345678912} 在js中获取该data得到的值为:12345678912345680000 后经过实验发现,只有数字保持在17位以内(包括17位),js才能取到正确的值. 解决方法:后台返回json时,先将bigInteger的数字转为String类型,这样响应中的json就变为:{"data":"12345678912345678912"} js就能获取到正确的值了.

如下表可将第一列分散到第二列和第三列 A B C 1 =OFFSET($A$1,(ROW(A1)-1)*2+COLUMN(A1)-1,) &"" =OFFSET($A$2,(ROW(A1)-1)*2+COLUMN(A1)-1,) &"" 2

WPS打开CVS文件,发现里面的长串数字订单号后4位全变成0了,而且是以科学计数法来显示了 上网查了下,不能直接打开,得先在WPS(OFFICE中也一样)中新建一个空白表格,然后用菜单里的数据导入功能, 导入CVS,以,分隔,再选择文本格式的就叫好了..  

数据源为oracle,字段类型为number. 发现通过mainline连接到一个logrow控件,输入的该字段的值为0 经过多次测试还是没发现有什么规律. 通过查看代码发现有这一句内容. if (row2.ID != null) { // strBuffer_tLogRow_1.append(row2.ID.setScale(-127,java.math.RoundingMode.HALF_UP).toPlainString()); } // 不知这个是个bug还是一个未知的规则. 待解决.

1.文件类型类似于这样: 不过数据量比这个要更大一点. 2.对应上述数据的运行结果: import matplotlib.pyplot as plt with open('test.txt') as fob: lines=fob.readlines() #去除掉每行最后一个换行符,就可以正确统计了,我也真不知道是为什么 for i in range(len(lines)): lines[i]=lines[i].rstrip() #在这里要创建一个长度的list进行统计 #但是这个地方的lines

1002: [FJOI2007]轮状病毒 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 1766  Solved: 946[Submit][Status] Description  给定n(N<=100),编程计算有多少个不同的n轮状病毒. Input 第一行有1个正整数n. Output 将编程计算出的不同的n轮状病毒数输出 Sample Input 3 Sample Output 16 HINT   Source 分析:从图中可以很容易看出,答

高斯消元法,是线性代数中的一个算法,可用来求解线性方程组,并可以求出矩阵的秩,以及求出可逆方阵的逆矩阵.高斯消元法的原理是:若用初等行变换将增广矩阵 化为 ,则AX = B与CX = D是同解方程组. 所以我们可以用初等行变换把增广矩阵转换为行阶梯阵,然后回代求出方程的解. 1.线性方程组 1)构造增广矩阵,即系数矩阵A增加上常数向量b(A|b) 2)通过以交换行.某行乘以非负常数和两行相加这三种初等变化将原系统转化为更简单的三角形式(triangular form) 注:这里的初等变化可以通过

由于之前对算法题接触不多,因此暂时只做easy和medium难度的题. 看完了<算法(第四版)>后重新开始刷LeetCode了,这次决定按topic来刷题,有一个大致的方向.有些题不止包含在一个topic中,就以我自己做的先后顺序为准了. Array ---11.Container With Most Water 给定许多条与y轴平行的直线,求其中两条直线与x轴围成的容器的最大容量. 这道题用到了双指针的思想.我们在数轴的两端分别放置一个left指针和right指针,因为容器容量=较短边*两边

线性方程组: \(i:1-n\) \(j:1-m\) \({\begin{cases}a_{11}x_1+a_{12}x_2+a_{13}x_3+\cdots+a_{1n}x_n=b_1\\a_{21}x_1+a_{22}x_2+a_{23}x_3+\cdots+a_{2n}x_n=b_2\\~~~~\vdots~~~~~~~~~~~~\vdots~~~~~~~~~~~~\vdots~~~~~~~~~~\vdots~~~~~~~~~~\vdots~~~~~~~~~\vdots\\a_{m1}x_

hdu 5386 Cover Description You have an matrix.Every grid has a color.Now there are two types of operating: L x y: for(int i=1;i<=n;i++)color[i][x]=y; H x y:for(int i=1;i<=n;i++)color[x][i]=y; Now give you the initial matrix and the goal matrix.There

主成分分析(Principal Component Analysis) 一个非监督的机器学习算法 主要用于数据的降维 通过降维,可以发现更便于人类理解的特征 其他应用:可视化.去噪 通过映射,我们可以把数据从二维降到一维: 显然,右边的要好一点,因为间距大,更容易看出差距. 如何定义样本间距?使用方差,因为方差越小,数据月密集,方差越大,数据月分散. 另均值为0: 因为均值为0,w是单位向量,模为1,所以: 梯度上升法求解PCA问题 分析:X是mn的矩阵,m是样本数,n是特征数,X^(i)是第i