摘要：
Jupyter Notebook 有两种键盘输入模式。编辑模式，可以往单元中键入代码或文本；这时的单元框线是绿色的。命令模式，键盘输入运行程序命令；这时的单元框线是灰色。 命令模式 (按键 Esc 开启)快捷键： Enter : 转入编辑模式 Shift-Enter : 运行本单元，选中下个单元 C 阅读全文
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static函数与普通函数的区别： 用static修饰的函数，本限定在本源码文件中，不能被本源码文件以外的代码文件调用。而普通的函数，默认是extern的，也就是说，可以被其它代码文件调用该函数。在函数的返回类型前加上关键字static，函数就被定义成为静态函数。普通 函数的定义和声明默认情况下是e 阅读全文
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C++11多线程中引用传递参数时，不能直接写变量，因为这实际上进行的是值传递，尽管你在定义函数时使用了&来希望是引用传递。 通常，线程中引用传递有两种方法： std::ref(s); std::move(s); // 不建议，因为运行后，该对象S会在后面就无法使用了 注意：线程在创建时，既可以传递函 阅读全文
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原文链接 当函数要接受元组或者字典参数时，它分别使用和*前缀。 在变量前加*，则多余的函数参数会作为一个元组存在args中，如： 1 def person(name,age,**kw): #前两个是必须有的参数，kw为可选可变参数 2 print('name',name,'age',age,'oth 阅读全文
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原文链接 参考链接 列表元素支持用索引访问，正向索引从0开始 colors=["red","blue","green"] colors[0] =="red" colors[1]=="blue" 同时，也可以使用负向索引(python中有序序列都支持负向索引) colors[-1]=="green" 阅读全文
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原文链接 1. 字面理解：torch.cat是将两个张量（tensor）拼接在一起，cat是concatenate的意思，即拼接，联系在一起。2. 例子理解 >>> import torch >>> A=torch.ones(2,3) #2x3的张量（矩阵） >>> A tensor([[ 1., 阅读全文
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未完待续。。。 阅读全文
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原文链接 一、常见的MSE、MAE损失函数 1.1 均方误差、平方损失均方误差（MSE）是回归损失函数中最常用的误差，它是预测值与目标值之间差值的平方和，其公式如下所示： 下图是均方根误差值的曲线分布，其中最小值为预测值为目标值的位置。 优点：各点都连续光滑，方便求导，具有较为稳定的解缺点：不是特别 阅读全文
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原文链接 一、余弦距离 简单来说，余弦相似度，就是计算两个向量间的夹角的余弦值。余弦距离就是用1减去这个获得的余弦相似度。余弦距离取值范围由上面的余弦距离可以知道，余弦距离的取值范围为[0,2] ,这就满足了非负性的性质。 二、欧式距离 欧式距离之前提过了，就是常用的距离计算公式： 三、两者之间的关 阅读全文
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参考链接1 参考链接2 相同之处： 都可以用来重新调整 tensor 的形状。 不同之处： view 函数只能用于 contiguous 后的 tensor 上，也就是只能用于内存中连续存储的 tensor。如果对 tensor 调用过 transpose, permute 等操作的话会使该 ten 阅读全文
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1、说明： reshape()和numpy.reshape()函数的作用是，重塑的数组的shape。 2、注意：（参考链接1：Python中reshape函数参数-1的意思?） python默认是按行取元素。 参数-1，表示模糊reshape的意思。 比如：reshape（-1,3），固定3列 多少 阅读全文