自动微分技术（称为“automatic differentiation, autodiff”）是介于符号微分和数值微分的一种技术，它是在计算效率和计算精度之间的一种折衷。自动微分不受任何离散化算法误差的约束，它充分利用了微分的链式法则和其他关于导数的性质来准确地计算它们。我们可以选择定义一种新的数据类型来存储[u,u′]和[v,v′]这类数对。我们可以在这些数对上定义一种代数运算，这些代数运算编码了一些经典的操作。
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言中做科学计算的基础库。重在于数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础，多用于在大型、多维数组上执行的数值运算。 开发环境 anaconda 集成
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 开发环境 anaconda 集成环境：集成好了数据分析和机器学习中所需要的全部环境 安装目录不可以有中文和特殊符号 jupyter anaconda提供的一个基于浏览器的可视化开发工具 为什么学习pandas numpy已
一、 简单循环算法 代码如下： const numbers = [5, 6, 2, 3, 7]; let max = -Infinity; for (let i = 0; i < numbers.length; i++) { if (numbers[i] > max) max = numbers[i
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 开发环境 anaconda 集成环境：集成好了数据分析和机器学习中所需要的全部环境 安装目录不可以有中文和特殊符号 jupyter anaconda提供的一个基于浏览器的可视化开发工具 import numpy as np
字符串转数字的用途和场景很多，其中主要包括以下几个方面： 1. 数据清洗：在进行数据处理时，经常会遇到一些数据类型不匹配的问题，比如某些列中的字符串类型被误认为是数字类型，此时需要将这些字符串类型转换为数字类型，才能进行后续的数值计算或统计分析。 2. 数据整理：有时候输入的原始数据可能存在格式问题
https://developer.aliyun.com/article/886170?spm=a2c6h.24874632.expert-profile.255.7c46cfe9h5DxWK 1.背景 在一些巡检脚本中有时通常需要把一个文件中的数值进行相加得出综合，由于是文件中的所有数值，因此不能
编写两个函数，将罗马数字与整数值进行转换。每个函数将测试多个罗马数字值。 现代罗马数字是通过从最左边的数字开始分别表示每个数字，并跳过任何值为零的数字来书写的。在罗马数字1990中，表示为：1000=M，900=CM，90=XC；从而产生MCMXC。2008被写成2000=MM，8=VIII；或MM
顺序逻辑的梳理 线条 竖直排列 图形结合
`numpy`作为一个强大的数值计算库，提供了对多维数组的很多便捷操作。 承接上一篇数组的创建，本篇主要介绍一些数组的基本操作。 # 1. 子数组 首先介绍获取子数组的方法，提取已有数据的一部分来参与计算是比较常用的功能。 对于一维数组，提取子数组：`arr[start:stop:step]` 1.
`numpy` 数组通常是用于数值计算的多维数组，而排序功能可以快速、准确地对数据进行排序，从而得到更加清晰、易于分析的结果。 在数据分析和处理过程中，常常需要对数据进行排序，以便更好地理解和发现其中的规律和趋势。 排序会应用在很多场景中，比如： 1. 数据分类：将数据按照一定的特征进行分类，可以通
柱状图，是一种使用矩形条，对不同类别进行数值比较的统计图表。在柱状图上，分类变量的每个实体都被表示为一个矩形（通俗讲即为“柱子”），而数值则决定了柱子的高度。 1. 主要元素 柱状图是一种用长方形柱子表示数据的图表。它包含三个主要元素： 横轴（x轴）：表示数据的类别或时间。 纵轴（y轴）：表示数据的
在`numpy`中，数组可以看作是一系列数值的有序集合，可以通过下标访问其中的元素。处理数组的过程中，经常需要用到数组过滤功能。 过滤功能可以在处理数据时非常有用，因为它可以使数据更加干净和可读性更强。例如，在进行数据分析时，通常需要去除异常值，过滤掉不必要的元素可以使数据更加易于分析和处理。 `n
目前为止，介绍的`numpy`数组基本都是关于数值的，其实，`numpy`本身就是一个用于数值计算的基础库。 不过，除了数值计算之外，`numpy`也能够支持**结构化数组**。 # 1. 关联不同类型数据 `numpy`的数组为了提高计算性能，要求数组的数据类型要一致。但是现实情况下，我们经常遇到
摘要：该方法的主要思想是使用数值较大的排在前面的梯度进行反向传播，可以认为是一种在线难例挖掘方法，该方法使模型讲注意力放在较难学习的样本上，以此让模型产生更好的效果。 本文分享自华为云社区《ATK Loss论文复现与代码实战》，作者：李长安。 损失是一种非常通用的聚合损失，其可以和很多现有的定义在单
鼠标+键盘 Shift + 拖动： 水平、竖直移动不偏移 Shift + 拖拽形形状：等比例缩小、放大 Shift + 旋转： 每次旋转15度 Ctrl + 鼠标滚轮： 快速放大缩小 Ctrl + 鼠标移动： 移动复制 Ctrl + D: 快速复制 复制元素（空间+距离） Ctrl + M: 新建幻
面积图，或称区域图，是一种随有序变量的变化，反映数值变化的统计图表。 面积图也可用于多个系列数据的比较。这时，面积图的外观看上去类似层叠的山脉，在错落有致的外形下表达数据的总量和趋势。面积图不仅可以清晰地反映出数据的趋势变化，也能够强调不同类别的数据间的差距对比。 面积图的特点在于，折线与自变量坐标
折线图是一种用于可视化数据变化趋势的图表，它可以用于表示任何数值随着时间或类别的变化。 折线图由折线段和折线交点组成，折线段表示数值随时间或类别的变化趋势，折线交点表示数据的转折点。 折线图的方向表示数据的变化方向，即正变化还是负变化，折线的斜率表示数据的变化程度。 1. 主要元素 折线图主要由以下
# 概述 NumPy是一个开源的科学计算库，它提供了高效的数值计算和数组操作功能，主要包括： * 多维数组的创建、操作和索引。 * 数组的切片、拼接和转置。 * 数组的乘法、除法、求导、积分、对数等基本运算。 * 数组的逐元素操作、求平均值、中位数、众数等统计量。 * 数组作为列表、元组等数据类型进
到目前为止，我们已经使用过的所有复合数据，最终都是从数值出发构造起来的（比如我们在上一篇博客所介绍的链表和树就基于数来进行层次化构造）。在这一节里，我们要扩充所用语言的表达能力，引进将任意符号作为数据的功能。本节内容包括符号求导、如何设计集合的表示和Huffman编码树。
