小编Ami*_*mir的帖子

所以我的数字程序有问题,我很好奇它是否是精度问题(即舍入错误).有没有一种快速的方法可以将程序中的所有浮点数组更改为float128数组,而无需通过我的代码并dtype='float128'在整个地方键入内容.我的数组都是float64,但我从未明确写过dtype='float64',所以我希望有一种方法可以改变这种默认行为.

我只是在看Python常见问题,因为它在另一个问题中提到过.我之前从未真正详细地看过它,但我遇到了这个问题:"异常有多快？":

try/except块非常有效.实际上捕获异常是昂贵的.在2.0之前的Python版本中,通常使用这个习惯用法:

try:
    value = mydict[key]
except KeyError:
    mydict[key] = getvalue(key)
    value = mydict[key]

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我对"捕获异常是昂贵的"部分感到有些惊讶.这是指那些except实际将异常保存在变量中的情况,或者通常是所有excepts(包括上例中的那个)的情况？

我一直认为使用这样的习语会非常pythonic,特别是在Python中"请求宽恕比获得权限更容易".关于SO的许多答案通常都遵循这个想法.

捕获异常的性能真的那么糟糕吗？在这种情况下,是否应该遵循LBYL("在你跳跃之前看")？

(请注意,我并没有直接讨论FAQ中的示例;还有许多其他示例,您只需注意异常而不是之前检查类型.)

TensorFlow构建了一种存储数据的好方法.例如,这用于在示例中存储MNIST数据:

>>> mnist
<tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data.read_data_sets.<locals>.DataSets object at 0x10f930630>

假设有一个输入和输出numpy数组.

>>> x = np.random.normal(0,1, (100, 10))
>>> y = np.random.randint(0, 2, 100)

如何在tf数据集中转换它们？

我想使用像这样的功能 next_batch

我正在使用lib glm(http://glm.g-truc.net/)进行测试四元数,但我遇到了问题; 当我将欧拉角转换为四元数然后立即将四元数转换为欧拉角时,我的结果与我的初始欧拉角完全不同.这是正常的吗？可能是因为轮换不是交际？

代码测试:

#include <glm\quaternion.hpp>
#include <math.h>

#define PI M_PI
#define RADTODEG(x) ( (x) * 180.0 / PI )
#define DEGTORAD(x) ( (x) * PI / 180.0 )

int         main( void )
{
    float RotX = 90.f;
    float RotY = 180.f;
    float RotZ = -270.f;

    if ( RotX || RotY || RotZ )
    {
        std::cout << "Init: x= " << RotX << ", y= " << RotY << ", z= " << RotZ << "\n";
        glm::quat key_quat(glm::detail::tvec3<float>(DEGTORAD( …

我已经阅读了一些关于非iid数据的论文.基于维基百科,我知道iid(独立和相同的分布式)数据是什么,但我仍然对非iid感到困惑.我做了一些研究,但找不到明确的定义和例子.有人可以帮我吗？

我正在编写一些基本的神经网络方法 - 特别是激活函数 - 并且已经达到了我对数学的垃圾知识的极限.我理解各自的范围(-1/1)(0/1)等,但不同的描述和实现让我感到困惑.

特别是sigmoid,logistic,bipolar sigmoid,tanh等.

sigmoid是否只是描述函数的形状而不管范围如何？如果是这样,那么tanh是一个'sigmoid函数'吗？

我在论文中看到'双极sigmoid'与'tanh'进行了比较,但是我已经看到两个函数在不同的库中实现了相同的代码:

((2 /(1 + Exp(-2*n))) - 1).它们完全一样吗？

同样,我看到使用相同的代码实现了逻辑和sigmoid激活:

(1 /(1 + Exp(-1*n))).这些也相同吗？

最后,它在实践中是否有重要意义？我在wiki上看到了一个非常相似的sigmoid函数的图 - 可以使用其中任何一个吗？有些看起来可能比其他人计算速度快得多.

反正是有使用整流直线运动单元(RELU)作为隐藏层的,而不是激活功能tanh()或sigmoid()在Theano？隐藏层的实现如下,据我在互联网上搜索,ReLU没有在Theano中实现.

class HiddenLayer(object):
  def __init__(self, rng, input, n_in, n_out, W=None, b=None, activation=T.tanh):
    pass

我有一个字符列表列表.例如:

l <- list(list("A"),list("B"),list("C","D"))

因此,您可以看到一些元素是长度> 1的列表.

我想将此列表列表转换为字符向量,但我希望长度> 1的列表在字符向量中显示为单个元素.

该unlist功能并没有做到这一点,而是:

> unlist(l)
[1] "A" "B" "C" "D"

还有什么比:

sapply(l,function(x) paste(unlist(x),collapse=""))

为了得到我想要的结果:

"A"  "B"  "CD"

我可以使用multiprocessing.Processstart 方法运行后台函数fork。出于某种原因，我需要这个子进程在运行时启动一个新环境。因此，我将 start 方法设置为spawnviamultiprocessing.set_start_method('spawn')并通过运行作业job.start()，出现以下错误：

Can't pickle <class 'module'>: attribute lookup module on builtins failed

但是，我不会在我调用的函数中使用pickle。我可能做错了什么？在spawn模式下运行进程时，是否有我应该遵循的一般经验法则？

仅供参考：我在一台装有 Ubuntu 16.04 的机器上

使用CUDA,我想用非线性最小二乘求解器求解一个方程组.这些方法在一本优秀的小册子中讨论,可以在这里下载.

我的问题中的雅可比矩阵是稀疏的,下三角形.是否有可以使用这些方法的CUDA库,或者我是否必须自己从小册子中编写这些方法？

高斯 - 牛顿非线性最小二乘求解器,Levenberg-Marquardt或Powell的方法求解器是否可用于CUDA库(免费或非免费)？