无标题
张量数组与张量Pytorch将Numpy数组的语法金属吸收，作为自己处理张量的基本语法，且运算速度从使用CPU的数组进步到使用GPU的张量 Numpy和Pytorch的基础语法几乎一致，具体表现为 np对应 torch 数组 array对应张量 tensor Numpy的n维数组对应Pytorch的n阶张量，数组与张量之间可以互相转换 数组 arr转为张量 ts；ts = torch.tensor(arr) 张量 ts转为数组 arr；arr = np.array(ts) 从数组到张量Pytorch修正的Numpy函数或方法 位置 Numpy的函数 Pytorch的函数 用法区别 1.1 数据类型 .astype() .type() 无 2.4 随机数组 np.random.random() troch.rand() 无 2.4 随机数组 np.random.randint() torch.randint() 不接纳一维张量 2.4 随机数组 np.random.normal() torch.normal() 不接受一维张量 2.4...
电路与电子技术基础
1.3——电压和电流的参考方向 参考方向——如何判断电压与电流的参考方向相同或相反 下图展示了一个基本的电路图，包含电流方向和正负极标记： 电路图说明： 电流 i 的方向用箭头表示 电阻用锯齿形符号表示 + 和 − 分别表示正极和负极 这是分析电压和电流参考方向的基础电路 备选方案 - 使用Mermaid语法的简化电路图： 1234graph LR A[+] -->|i| B[电阻R] B --> C[-] A -.电压U.- C ASCII艺术版本的电路图： 123456 ──────→ i ──────○ ○+ -│ │└────────────────┘ 期间 欧姆定律 U、I参考方向相同 $\frac{U}{I}=R$ U、I参考方向相反 $$ U=-IR ...
基于深度学习的python速通(三)
基于深度学习的python速通(一)基于深度学习的python速通(三)基于深度学习的python速通(二) Matplotlib数据可视化Matplotlib是Python中最重要的数据可视化库之一，它提供了类似MATLAB的绘图接口，可以创建各种静态、动态和交互式的图表。在深度学习中，Matplotlib常用于可视化训练过程、数据分布、模型结果等。 基础导入与设置导入Matplotlib时，通常使用pyplot模块，并给其一个简短的别名： 123456import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 设置中文字体支持（可选）plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #...
基于深度学习的python速通(二)
基于深度学习的python速通(一)基于深度学习的python速通(三)基于深度学习的python速通(二) 数组基础导入Numpy时，通常给其一个别名，即import numpy as np 数据类型整数型数组与浮点型数组为克服列表的缺点，一个Numpy数组只容纳一种数据类型，以节约内存。方便起见，可将Numpy数组简单分为整数型数组与浮点型数组。 12345678import numpy as np# 创建整数型数组arr1 = np.array([1, 2, 3])# 创建浮点型数组(内含浮点数则为浮点型)arr2 = np.array([1.0, 2.0, 3.0])# 查看数组数据类型print(arr1.dtype) # int32print(arr2.dtype) #...
python程序设计
感知机感知机是神经网络（深度学习）的起源算法，学习感知机的构造是理解神经网络和深度学习的第一步。 感知机是什么？感知机接收多个输入信号，输出一个输出信号。信号只有“流/不流”（1/0）两种取值。 [{"url":"https://lstyimgbed.cn/PicGo/Snipaste_2025-10-07_20-29-15.png","alt":"感知机","title":""}] **$x_1, x_2$**：输入信号 **$y$**：输出信号 **$w_1, w_2$**：权重（$w$ 为 weight 的首字母） **$\theta$**：阈值 神经元计算传送过来的信号的总和，当这个总和超过某个界限值时，才会输出“1”，这也称为“神经元被激活”。这个界限值称为阈值，用符号 $\theta$ 表示。 上述概念可以用数学公式表示： $$ y = \begin{cases} 0 & (w_1x_1 + w_2x_2 \le \theta) \ 1 & (w_1x_1 + w_2x_2 > \theta)...
基于深度学习的python速通(一)
基于深度学习的python速通(一)基于深度学习的python速通(三)基于深度学习的python速通(二) 深度学习相关库 NumPy——为python加上了关键的数组变量类型 Pandas——在Numpy数组的基础上添加了与Excel类似的行列标签 Matplotlib——借鉴Matlab，使Python具备了绘图能力 Scikit-learn——机器学习库，内含分类、回归、聚类、降维等多种算法 Pytorch——Facebook的深度学习框架 变量类型与输出语句Python是动态输入类型的语言，类似Matlab，变量类型动态推断，静态类型的C语言需声明变量类型int a = 1，Python为a = 1 变量类型 变量名由数字、字母、下划线组成，不能以数字开头，不能与内置函数重名 根据变量是否可以充当容器，将变量类型分为基本类型和高级类型。 基本变量类型：字符串、数字、布尔型 高级变量类型：集合、元组、列表、字典变量类型示例123456789101112131415161718192021# 字符串str = 'hello...
娜迦Agent
娜迦Agent挖个坑先，研究一下怎么个事
N天慢通计算机图形学
GAMES101-现代计算机图形学入门-闫令琪 LECTURE-2 线性代数简单总结复习下基础 向量的点乘12345678910if (dot(v1, v2) > 0) { // 向量v1和v2指向同一个方向 // 计算向量v1和v2的夹角 float angle = acos(dot(v1, v2) / (v1.length() * v2.length()));}else { // 向量v1和v2指向相反方向 // 计算向量v1和v2的夹角 float angle = acos(-dot(v1, v2) / (v1.length() * v2.length()));} 向量的叉乘新向量方向的判断右手螺旋定则如a×b=c,四指从a的方向向b的方向握紧，大拇指指向的就是c的方向向量的叉乘满足结合律a×(b×c)=(a×b)×c向量的叉乘满足分配律a×(b+c)=a×b+a×c向量的叉乘满足 distributive...
web前端开发实验记录
选题那自然是模之屋啦，一个3D模型资源网站，主要提供角色模型、场景模型、动作数据分享和文件格式转换服务。 [{"url":"/img/Snipaste_2025-07-02_00-28-38.png","alt":"","title":""}] 首页搭建head配置12<!--引入css文件--><link rel="stylesheet" href="css/style.css"> 导航栏搭建html搭建123456789101112131415161718192021222324252627<header class="navbar"> <div class="nav-container"> <div class="nav-left"> <div class="logo"> <img...
窝点精装修记录
这篇记录并非边搭边写，小学期课很多，时间不够使，以下内容皆为后记 部分预设来自大佬Fomalhaut🥝的站内分享，链接：Fomalhaut🥝，欢迎来访！🍭🍭🍭 主题设置导航栏1234567891011menu: 首页: / || fas fa-home 光锥: /archives/ || fas fa-archive 标签: /tags/ || fas fa-tags 分类: /categories/ || fas fa-folder-open # 清单||fa fa-heartbeat: # 音乐: /music/ || fas fa-music # 照片: /Gallery/ || fas fa-images # 电影: /movies/ || fas fa-video 友链: /link/ || fas fa-link 关于: /about/ || fas...
洛天依2025「无限共鸣·流光协奏」全息巡回演唱会北京场
天依你带我走吧天依😭😭😭😭顺便庆祝图床上线 视频录制补药拿下我😭😭 自录部分 南北 那么近那么美 白石溪 周末看南北 上山岗 歌声绕，歌声绕，踏过天高山水长 群友录制 白石溪 而你美胜山水万筹，尽入一人眸 白石溪 月下花前本来无酒，对看竟忘忧 潮声回响 在幻想中毫无保留 开场 地地地地 开场 道道道道 上山岗 ...
我的第一篇文章
说明此为本博客第三版，前两版在本人不懈努力下成了s山，无法推送至github托管，难以修复，遂放弃。 关于难点图片作为网页中最常见的元素之一，图片的添加是必要的。首先尝试使用原生markdown语法插入图片： 尺寸过大，效果不甚理想。由于md文件会被hexo编译为html，尝试使用<img>标签： 此方法可以通过调整width属性手动控制图片大小，但难以控制排版。阅读butterfly主题文档发现，主题允许使用gallery标签外挂图片： [{"url":"/img/0831miku.00_03_33_58.Still002.jpg","alt":"","title":""},{"url":"/img/addiction.00_00_13_37.Still001.png","alt":"","title":""},{"url":"/img/miku2_1.png","alt":"","title":""},{"url":"/img/haila.png","alt":"","title":""}] ...