03 2022 档案
摘要：https://jingyan.baidu.com/article/d7130635ed629913fcf4757c.html
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摘要：https://blog.csdn.net/ccnt_2012/article/details/81326626
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摘要：from functools import reduce df=reduce(lambda left,right:pd.merge(left,right,on='date'),dfs) ##merge多个dataframe def func(x1,x2): return x1*x2,x1+x2 df
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摘要：在向量分析中, 雅可比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵。其行列式称为雅可比行列式。还有, 在代数几何中, 代数曲线的雅可比量表示雅可比簇：伴随该曲线的一个代数群, 曲线可以嵌入其中. 它们全部都以数学家卡尔·雅可比(Carl Jacob, 1804年10月4日－1851年2月18日)命名。 一
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摘要：转自：http://www.cnblogs.com/emanlee/archive/2011/08/03/2126260.html 二阶偏导数矩阵也就所谓的赫氏矩阵(Hessian matrix). 一元函数就是二阶导，多元函数就是二阶偏导组成的矩阵. 求向量函数最小值时用的，矩阵正定是最小值存在的
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摘要：最近遇到一个问题，发下gpu训练的模型在cpu下不能跑，很难受。结果发现原来是自己使用了DataParallel的问题，我保存的是整个模型。 model=DataParalle(model)torch.save(‘xx.pkl’,model) 然后把模型copy到自己电脑上用cpu跑 model=t
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摘要：Ctrl+Shift+O,打开一个窗口，显示的是函数列表
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摘要：刚接触NLP这块，有两个关于transformer的问题： 1）为什么要有decoder？如果encoder后面直接接全连接不可以吗？ 2）为什么decoder要有mask？为什么要按时间步一个字一个字翻译？这样的话，是不是英语从句翻译成汉语就不可行，比如 He is a person who we
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50915723
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摘要：#step1 先把不要的列删掉 del df['gid'],df['WS_60'],df['WD_60'] #step2 使用前后向填充覆盖NAN df = df.fillna(method='ffill') df = df.fillna(method='bfill')
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摘要：我来表露下个人浅显的理解。半正定与正定矩阵同意用半正定矩阵来事例： 首先半正定矩阵定义为: 其中X 是向量，M 是变换矩阵 我们换一个思路看这个问题，矩阵变换中，代表对向量 X进行变换，我们假设变换后的向量为Y，记做。于是半正定矩阵可以写成： 这个是不是很熟悉呢？ 他是两个向量的内积。 同时我们也有
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摘要：https://www.zhihu.com/question/36301367/answer/156102040?ivk_sa=1024320u 核心在于： 方向导数，梯度方向，梯度三个词是不一样的 方向导数是一个值，一个切平面存在无数方向导数 梯度方向是在无数方向导数中找出值最大的那条切线，其切线
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摘要：https://jingyan.baidu.com/article/6181c3e07a783f542ef153c9.html
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摘要：现有a = [1,2,3,4,5],现需要进行对a进行反转 方法1：list(reversed(a)) reversed(a)返回的是迭代器，所以前面加个list转换为list 方法2：sorted(a,reverse=True) 方法3：a[: :-1] 其中[::-1]代表从后向前取值，每次步进
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摘要：目的其实就是为了控制变量。 比如说你为了提升baseline的性能，给它加了两个模块A,B，加完之后效果果然提高了很多。于是你急急忙忙开始写论文，写到你的贡献，你给了两条：1.模块A，2.模块B。 但是这样写有个问题：尽管AB同时加上去对模型有提升效果，但是你并没有证明A、B两个模块分别都是有意义的
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摘要：对于严格凸函数，eg y=x^2 如果f(x)满足对任意x1 ≠ x2,都有f((x1+x2)/2) < (f(x1)+f(x2))/2.那么f(x)的Jensen不等式只有在各变量都相等时取等(x1=x2=.....xn) 所以如果想既满足x1 ≠ x2，又满足f((x1+x2)/2) = (f(
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摘要：优先级 逗号>分号(用在固定参数)=竖线(用在变量分布) 频率派认为参数是固定值，贝叶斯派认为参数服从一个分布，但这2个式子代表一样的含义就是求条件概率
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摘要：启发式方法（试探法）是一种帮你寻求答案的技术，但它给出的答案是具有偶然性的（subject to chance），因为启发式方法仅仅告诉你该如何去找，而没有告诉你要找什么。它并不告诉你该如何直接从A 点到达B 点，它甚至可能连A点和B点在哪里都不知道。实际上，启发式方法是穿着小丑儿外套的算法：它的结
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_41554005/article/details/100591525 https://zhuanlan.zhihu.com/p/40991784 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6912636.html https:
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摘要：（1）定义 设f是定义域为实数的函数，如果对所有的实数x，f(x)的二阶导数都大于0，那么f是凸函数。 Jensen不等式定义如下： 如果f是凸函数，X是随机变量，那么： 。当且仅当X是常量时，该式取等号。其中，E(X)表示X的数学期望。 注：Jensen不等式应用于凹函数时，不等号方向反向。当且仅
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摘要：sudo git init --bare sample.gitsudo chown -R git:git sample.git git remote rm origin git remote add origin git@172.28.238.5:/home/share/cty/git_repo/p
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