维度扩展 x.unsqueeze(n) 在 n 号位置添加一个维度 例子: import torch x = torch.rand(3,2) x1 = x.unsqueeze(0) # 在第一维的位置添加一个维度 x2 = x.unsqueeze(1) # 在第二维的位置添加一个维度 x3 = x.unsqueeze(2) # 在第三维的位置添加一个维度 print(x1.shape) print(x2.shape) print(x3.shape) >> torch.Size([1, 3, 2

/** * 传入文件数组,压缩文件,在指定路径下生成指定文件名的压缩文件 * * @param files * 文件数组 * @param strZipName * 压缩文件路径及文件名 * @throws IOException */ public static void zipFiles(List

分享一例判断php数组维度的代码,供大家参考. 如下所示: <?php /** * 返回数组的维度 * @param [type] $arr [description] * @return [type] [description] * @edit www.jbxue.com */ function arrayLevel($arr){ $al = array(0); function aL($arr,&$al,$level=0){ if(is_array($arr)){ $level++; $

写入内容到文件 public static void writeBytesToFile() throws IOException{ String s = "aaaaaaaaD等等"; byte[] bs= s.getBytes(); OutputStream out = new FileOutputStream("d:/abc.txt"); InputStream is = new ByteArrayInputStream(bs); byte[] buff = ne

Matlab和Python的numpy在维度索引方面的不同点: 1.索引的起始点不同:Matlab起始位置的索引为1,Python为0. 2.索引的括号不同:Matlab中元素可以通过小括号表示索引,Python中用中括号. 3.对数组的默认维数不同:在Matlab中,一个一维数组是一个第二维为1的二维数组.Python中,a=np.arrange(10)产生的是一个一维数组,而a = np.reshape(np.arrange(10), (10, 1))是一个二维数组,有10行1列.a = n

还是线性dp,有点感觉了,另外这个问题也可以用滚动数组 /* 依然是先按照阶段i划分, dp[i][j][k]表示完成第i个请求时,两个员工分别在j位置和k位置的费用(还有一个员工一定在位置p) dp[i][j][k]=min(dp[i][j][k],dp[i-1][j][k]+cost[pre][p]);处理完上一个请求的员工处理下一个请求,其余两个不懂 dp[i][j][pre]=min(dp[i][j][pre],dp[i-1][j][k]+cost[k][p]);处理完上一个请求的员工不

Numpy怎样给数组增加一个维度 背景:很多数据计算都是二维或三维的,对于一维的数据输入为了形状匹配,经常需升维变成二维 需要:在不改变数据的情况下,添加数组维度:(注意观察这个例子,维度变了,但数据不变)原始数组:一维数组arr=[1,2,3,4],其shape是(4, ),取值分别为arr[0],arr[1],arr[2],arr[3]变形数组:二维数组arr[[1,2,3,4]],其shape实(1,4), 取值分别为a[0,0],a[0,1],a[0,2],a[0,3] 实操:经常需要在

Summary on deep learning framework --- PyTorch  Updated on 2018-07-22 21:25:42  import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="4" 1. install the pytorch version 0.1.11  ## Version 0.1.11 ## python2.7 and cuda 8.0 sudo pip install http://

阅读文档:使用 PyTorch 进行深度学习:60分钟快速入门. 本教程的目标是: 总体上理解 PyTorch 的张量库和神经网络 训练一个小的神经网络来进行图像分类 PyTorch 是个啥? 这是基于 Python 的科学计算包,其目标是: 替换 NumPy,发挥 GPU 的作用 一个提供最大灵活性和速度的深度学习研究平台 起步 PyTorch 中的 Tensor 类似于 NumPy 中的 ndarray(这一点类似于 TensorFlow),只不过张量可以充分利用 GPU 来进行加速计算.

一.numpy简介 numpy官方文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750 numpy是Python的一种开源的数值计算扩展库.这种库可用来存储和处理大型numpy数组,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多(该结构也可以用来表示numpy数组). numpy库有两个作用: 区别于list列表,提供了数组操作.数组运算.以及统计分布和简单的数学模型 计算速度快,甚至要由于python内置的简单运算,使得其成

题意 : 输入n.m.k意思就是给你 m 个模式串,问你构建长度为 n 至少包含 k 个模式串的方案有多少种 分析 : ( 以下题解大多都是在和 POJ 2778 && POJ 1625 && HDU 2243 进行类比,如果没做过的话.......可能看不懂 ) 这道题如果去对比之前做过的 POJ 2778 And HDU 2243 可以发现现在的难点在于如何找出至少包含 k 个模式串的,这里我们给每一个单词编号,对于在DP过程当中选中了这个单词就标记一下,但是问题是如何

目录 1. 引言 2. 维度的理解 3. gather函数 4. index_select函数 5. masked_select函数 6. nonzero函数 1. 引言   最近在刷开源的Pytorch版动手学深度学习,里面谈到几个高级选择函数,如index_select,masked_select,gather等.这些函数大多很容易理解,但是对于gather函数,确实有些难理解,官方文档开始也看得一脸懵,感觉不太直观.下面谈谈我对这几个函数的一些理解. 2. 维度的理解   对于numpy和

JavaScript数组是一种特殊类型的对象. JavaScript数组元素可以为任意类型,最大容纳232-1个元素. JavaScript数组是动态的,有新元素添加时,自动更新length属性. JavaScript数组元素索引可以是不连续的,它们之间可以有空缺. 1.创建数组 调用构造函数Array()创建数组: var a = new Array(); //空数组,等同于数组直接量[] var b = new Array(5); //创建指定长度的数组 var c = new Array(

引用:http://my.eoe.cn/blue_rain/archive/340.html 对于目前的状况来说,移动终端的网络状况没有PC网络状况那么理想.在一个Android应用中,如果需要接收来自服务器的大容量数据,那么就不得不考虑客户的流量问题.本文根据笔者的一个项目实战经验出发,解决大容量数据的交互问题,解决数据大小会根据实际情况动态切换问题(服务器动态选择是否要压缩数据,客户端动态解析数据是否是被压缩的),还有数据交互的编码问题. 解决数据过大的问题,最直观的方法就是压缩数据.服务器

下面为大家介绍一.NET下辅助公共类GZipHelper,该工具类主要作用是对文本.字符.文件等进行压缩与解压.该类主要使用命名空间:System.IO.Compression下的GZipStream类来实现.  此类表示 GZip 数据格式,它使用无损压缩和解压缩文件的行业标准算法.这种格式包括一个检测数据损坏的循环冗余校验值.GZip 数据格式使用的算法与 DeflateStream 类的算法相同,但它可以扩展以使用其他压缩格式.这种格式可以通过不涉及专利使用权的方式轻松实现.gzip 的格

压缩文本.字节或者文件的压缩辅助类-GZipHelper 欢迎收藏 下面为大家介绍一.NET下辅助公共类GZipHelper,该工具类主要作用是对文本.字符.文件等进行压缩与解压.该类主要使用命名空间:System.IO.Compression下的GZipStream类来实现.  此类表示 GZip 数据格式,它使用无损压缩和解压缩文件的行业标准算法.这种格式包括一个检测数据损坏的循环冗余校验值.GZip 数据格式使用的算法与 DeflateStream 类的算法相同,但它可以扩展以使用其他压缩

当访问WebSerivice时,如果数据量很大,传输数据时就会很慢.为了提高速度,我们就会想到对数据进行压缩.首先我们来分析一下. 当在webserice中传输数据时,一般都采用Dataset进行数据传输.执行的过程就是先把Dataset转化为xml进行传输,Dataset转化为xml的格式如下: <DataSetName> <DataTableName> <Column1Name>.......</Column1Name> <Column2Name&

题目描述 阿姆斯特朗回旋加速式阿姆斯特朗炮是一种非常厉害的武器,这种武器可以毁灭自身同行同列两个单位范围内的所有其他单位(其实就是十字型),听起来比红警里面的法国巨炮可是厉害多了.现在,零崎要在地图上布置一片阿姆斯特朗回旋加速式阿姆斯特朗炮,那么在N行M列单位长度大小的地图上,求解阿姆斯特朗回旋加速式阿姆斯特朗炮最大的部署数量和对应部署方案总数. 输入 每组输入一行,为两个整数N,M (N <= 100:M <= 10) 输出 每组一行两个整数, 第一个为阿姆斯特朗回旋加速式阿姆斯特朗炮的个数

MODULE 1 Java的编译和运行----------------------------编译:javac -d bin src\HelloWorld.java -d:指定编译后的class 文件的存放路径 若在此 .java文件的类中,调用了另一个文件的类,则需先编译被调用的类,然后输入 javac -d bin -cp bin src\HelloWorld.java 或者编译所有 .java文件 javac -d bin src\*.java 运行:java -cp bin com.br