矩陣數(shù)據(jù)提取SEARCH AGGREGATION
回答:ls 得到文件列表。然后循環(huán)讀取文件。用head截取第零行到指定行之間的文本。最后用tail讀取最后一行。代碼如下：#!/bin/bashfiles=$(ls)for i in $files; dohead -n20 $i | tail -n1done如果希望將結(jié)果輸出到某個(gè)文件的話，還可以這樣改#!/bin/bashfiles=$(ls)for i in $files; dores=$(head...
曹金海
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回答:前幾年我做過(guò)一個(gè)鋼廠眾多監(jiān)測(cè)設(shè)備的數(shù)據(jù)釆集系統(tǒng)，用戶(hù)界面是瀏覽器。數(shù)據(jù)庫(kù)是postgresql,后臺(tái)中間件是python寫(xiě)。因?yàn)獒娂瘮?shù)據(jù)是海量的，所以所有數(shù)據(jù)通過(guò)多線程或multiprocessing,數(shù)據(jù)在存入數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，也傳遞給一個(gè)python字典，里面存放最新的數(shù)據(jù)。遠(yuǎn)程網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)刷新時(shí)，通過(guò)CGI和socket,對(duì)于authorized的session ID,就可以直接從后臺(tái)內(nèi)存里的這個(gè)字典獲...
jonh_felix
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問(wèn)題描述:現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫(kù)有幾萬(wàn)條數(shù)據(jù)，如何刪除重復(fù)數(shù)據(jù)只留下一條就行， 比如，有十條一樣的數(shù)據(jù)，要?jiǎng)h除掉其他九條記錄，只留下一條就行
李濤
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問(wèn)題描述:關(guān)于mysql數(shù)據(jù)庫(kù)怎么導(dǎo)入數(shù)據(jù)這個(gè)問(wèn)題，大家能幫我解決一下嗎？
魏明
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問(wèn)題描述:關(guān)于數(shù)據(jù)庫(kù)怎么創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)這個(gè)問(wèn)題，大家能幫我解決一下嗎？
李義
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...對(duì)于數(shù)組中某幾列某幾列的索引應(yīng)該如何完成。將下面的矩陣看成是一個(gè)3x3的數(shù)組，那么如果我怎么才能得到這個(gè)矩陣的某個(gè)子矩陣呢？ $$ egin{matrix} 1 & 2 & 3 4 & 5 & 6 7 & 8 & 9 end{matrix} ag{1} $$ 首先我們先回顧一下NumPy中...
...？ 卷積核： 圖片處理領(lǐng)域最常用的就是卷積核，所謂的矩陣的卷積，就是如下圖顯示的那樣，當(dāng)計(jì)算紅色框中的數(shù)值的時(shí)候，分別先提取周?chē)G框中8個(gè)數(shù)字，然后與施加的那個(gè)矩陣中對(duì)應(yīng)位置相乘，然后把各個(gè)乘積加在一起，...
...？ 卷積核： 圖片處理領(lǐng)域最常用的就是卷積核，所謂的矩陣的卷積，就是如下圖顯示的那樣，當(dāng)計(jì)算紅色框中的數(shù)值的時(shí)候，分別先提取周?chē)G框中8個(gè)數(shù)字，然后與施加的那個(gè)矩陣中對(duì)應(yīng)位置相乘，然后把各個(gè)乘積加在一起，...
...？ 卷積核： 圖片處理領(lǐng)域最常用的就是卷積核，所謂的矩陣的卷積，就是如下圖顯示的那樣，當(dāng)計(jì)算紅色框中的數(shù)值的時(shí)候，分別先提取周?chē)G框中8個(gè)數(shù)字，然后與施加的那個(gè)矩陣中對(duì)應(yīng)位置相乘，然后把各個(gè)乘積加在一起，...
...相等；局部極小的效能退化；（2）針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，隨機(jī)矩陣/spin glass理論被提出[Choromanska, Henaff, Mathieu, Ben Arous, LeCun AI-stats 2015]基于ReLU 的深度網(wǎng)絡(luò)：目標(biāo)函數(shù)是分段多項(xiàng)式深度學(xué)習(xí)缺少論證能量最小化論證（結(jié)構(gòu)化預(yù)測(cè)：structur...
...直觀地理解每個(gè)操作。一張圖片就是一個(gè)由像素值組成的矩陣實(shí)質(zhì)上，每張圖片都可以表示為由像素值組成的矩陣。圖4: 每張圖片就是一個(gè)像素矩陣通道（channel）是一個(gè)傳統(tǒng)術(shù)語(yǔ)，指圖像的一個(gè)特定成分。標(biāo)準(zhǔn)數(shù)碼相機(jī)拍攝的...
...共有F ? F ? D1 ? K 個(gè)權(quán)重和K 個(gè)偏置值 $$$$ 卷積操作的矩陣實(shí)現(xiàn) 實(shí)際應(yīng)用中，我們很少像上圖一樣在高維數(shù)組中迭代點(diǎn)積，因?yàn)檫@樣正向反向傳播都不好做，我們喜歡的還是慣用的矩陣操作。好消息是這是可行的，卷積運(yùn)算...
...共有F ? F ? D1 ? K 個(gè)權(quán)重和K 個(gè)偏置值 $$$$ 卷積操作的矩陣實(shí)現(xiàn) 實(shí)際應(yīng)用中，我們很少像上圖一樣在高維數(shù)組中迭代點(diǎn)積，因?yàn)檫@樣正向反向傳播都不好做，我們喜歡的還是慣用的矩陣操作。好消息是這是可行的，卷積運(yùn)算...
...模型、單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、雙線性模型、神經(jīng)張量模型、矩陣分解模型、翻譯模型等。詳細(xì)可參見(jiàn)清華大學(xué)劉知遠(yuǎn)的知識(shí)表示學(xué)習(xí)研究進(jìn)展。相關(guān)實(shí)現(xiàn)也可參見(jiàn) [39]。1）距離模型距離模型在文獻(xiàn)[41] 提出了知識(shí)庫(kù)中實(shí)體以及關(guān)系...
...看看它是怎么做到的。積分圖是一種能夠描述全局信息的矩陣表示方法。積分圖的構(gòu)造方式是位置（i,j）處的值ii(i,j)是原圖像(i,j)左上角方向所有像素的和：積分圖構(gòu)建算法：1）用s(i,j)表示行方向的累加和，初始化s(i,-1)=0;2）用...
...后的特征張量尺寸: -1 x 14 x 12 x 64 全連接第一層權(quán)重矩陣: 10752 x 512 全連接第二層權(quán)重矩陣: 512 x 128 輸出層與全連接隱藏層之間: 128 x 2 輔助函數(shù) # 權(quán)重初始化(卷積核初始化) # tf.truncated_normal()不同于tf.random_norma...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
wing324
