torch.inverse

时间: 2023-08-13 14:05:48 浏览: 219
MD

0461-极智开发-解读torch.transpose的用法

torch.inverse 是一个 PyTorch 中的函数，用于计算矩阵的逆。具体来说，该函数接受一个张量作为输入，该张量必须是方阵（即行数等于列数），并且必须是可逆的。如果输入张量是可逆的，则该函数返回逆矩阵，否则会引发异常。逆矩阵是一个矩阵，满足将其与原矩阵相乘得到单位矩阵。逆矩阵在很多数学和工程应用中都有重要作用，例如解线性方程组或计算概率分布。
阅读全文

相关推荐

-

深入解析PyTorch的torch.argmax()函数用法

资源摘要信息:"0459-极智开发-解读torch.argmax()函数" torch.argmax()是PyTorch框架中一个非常重要的函数，通常用于求解张量（tensor）在指定维度上最大值的索引（index）。它是一种非常实用的工具，尤其是在进行...
-

PyTorch比较操作详解：torch.eq与其他比较函数

"本文主要介绍了PyTorch中的比较操作，包括torch.eq、torch.equal、torch.ge和torch.gt等函数的使用方法，这些函数用于在张量之间进行等值比较和大小比较，对于张量数据的处理和计算具有重要作用。" 在PyTorch中，...

翻译一段python代码 import torch class KalmanFilter: def __init__(self, F, H, Q, R, x0, P0): self.F = F self.H = H self.Q = Q self.R = R self.x = x0 self.P = P0 def predict(self): self.x = torch.matmul(self.F, self.x) self.P = torch.matmul(torch.matmul(self.F, self.P), torch.transpose(self.F, 0, 1)) + self.Q def update(self, z): y = z - torch.matmul(self.H, self.x) S = torch.matmul(torch.matmul(self.H, self.P), torch.transpose(self.H, 0, 1)) + self.R K = torch.matmul(torch.matmul(self.P, torch.transpose(self.H, 0, 1)), torch.inverse(S)) self.x = self.x + torch.matmul(K, y) self.P = torch.matmul(torch.eye(self.F.shape[0]) - torch.matmul(K, self.H), self.P)

这段 Python 代码定义了一个卡尔曼滤波器（KalmanFilter）类，包含了初始化函数 __init__，以及预测函数 predict 和更新函数 update。 在 __init__ 函数中，传入了 F、H、Q、R、x0 和 P0 作为参数，分别表示状态...

rotation.matmul(torch.inverse(intrinsics))这是什么意思？

这段代码的含义是将旋转矩阵 rotation 与相机内参矩阵 intrinsics 的逆矩阵相乘，得到相机矩阵。其中，相机内参矩阵描述了相机的内部参数，包括焦距和图像中心点的坐标等信息，而旋转矩阵则表示将3D点从世界坐标...

combined_transformation = rotation.matmul(torch.inverse(intrinsics))是什么意思？

具体来说，它首先通过 torch.inverse(intrinsics) 计算出相机坐标系下的投影矩阵，然后用该投影矩阵左乘相机旋转矩阵 rotation，得到的结果 combined_transformation 就是相机坐标系下的旋转矩阵。

t = torch.inverse(t) RuntimeError: inverse: LAPACK library not found in compilation 什么意思

这个错误提示意味着 PyTorch 在编译时没有使用 LAPACK 库，导致无法执行 torch.inverse() 函数。 要解决这个问题，你需要重新编译 PyTorch 并包含 LAPACK 库。具体的步骤如下： 1. 安装 LAPACK 库。你可以在 ...

rotation.matmul(torch.inverse(intrinsics)).view(B, N, 1, 1, 1, 3, 3).matmul(points)是在干什么？

这行代码主要是将相机坐标系下的3D点转换为图像坐标系下的2D点。具体来说，它将旋转矩阵和相机内参矩阵相乘得到相机矩阵，再将相机矩阵的逆矩阵与旋转矩阵相乘得到外参矩阵，最后将外参矩阵和内参矩阵相乘得到投影...

File "D:\anaconda3\lib\site-packages\face_alignment\utils.py", line 101, in transform t = torch.inverse(t) RuntimeError: inverse: LAPACK library not found in compilation 什么意思

这个错误提示意味着你的程序在调用 PyTorch 中的 torch.inverse() 函数时，没有找到 LAPACK 库。LAPACK 是一个开源的线性代数库，用于解决线性方程组、特征值问题和奇异值问题等。在 PyTorch 中，torch.inverse() ...

def get_geometry(self, intrinsics, extrinsics): """Calculate the (x, y, z) 3D position of the features. """ rotation, translation = extrinsics[..., :3, :3], extrinsics[..., :3, 3] B, N, _ = translation.shape # Add batch, camera dimension, and a dummy dimension at the end points = self.frustum.unsqueeze(0).unsqueeze(0).unsqueeze(-1) # Camera to ego reference frame points = torch.cat((points[:, :, :, :, :, :2] * points[:, :, :, :, :, 2:3], points[:, :, :, :, :, 2:3]), 5) combined_transformation = rotation.matmul(torch.inverse(intrinsics)) points = combined_transformation.view(B, N, 1, 1, 1, 3, 3).matmul(points).squeeze(-1) points += translation.view(B, N, 1, 1, 1, 3) # The 3 dimensions in the ego reference frame are: (forward, sides, height) return points这段代码的意思是什么？

这段代码是一个用于将二维图像特征点映射到三维空间中的函数。它接收相机内参和外参作为输入，并返回每个特征点的三维坐标。 在函数中，首先从外参中提取旋转和平移矩阵。然后将输入的二维特征点扩展成一个四维张量...

net.eval() with torch.no_grad(): x = torch.from_numpy(test_data[-seq_length:].reshape(1, seq_length, -1)).float() y_pred = net(x) y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred.numpy()) print('Predicted price:', y_pred[0][0])

这段代码的作用是使用训练好的神经网络模型net对测试数据进行预测，并将预测结果反归一化得到...- y_pred = scaler.inverse_transform(...)表示将y_pred反归一化，得到实际的预测价格。 - 最后，将预测结果打印输出。

下面的这段python代码，哪里有错误，修改一下：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) # 定义 LSTM 模型 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, ...

def variable_time_collate_fn_activity( batch, args, device=torch.device("cpu"), data_type="train" ): """ Expects a batch of time series data in the form of (record_id, tt, vals, mask, labels) where - record_id is a patient id - tt is a 1-dimensional tensor containing T time values of observations. - vals is a (T, D) tensor containing observed values for D variables. - mask is a (T, D) tensor containing 1 where values were observed and 0 otherwise. - labels is a list of labels for the current patient, if labels are available. Otherwise None. Returns: combined_tt: The union of all time observations. combined_vals: (M, T, D) tensor containing the observed values. combined_mask: (M, T, D) tensor containing 1 where values were observed and 0 otherwise. """ D = batch[0][2].shape[1] N = batch[0][-1].shape[1] # number of labels combined_tt, inverse_indices = torch.unique( torch.cat([ex[1] for ex in batch]), sorted=True, return_inverse=True ) combined_tt = combined_tt.to(device) offset = 0 combined_vals = torch.zeros([len(batch), len(combined_tt), D]).to(device) combined_mask = torch.zeros([len(batch), len(combined_tt), D]).to(device) combined_labels = torch.zeros([len(batch), len(combined_tt), N]).to(device)

这是一个用于处理时间序列数据的函数，输入是一个批次的数据，每个数据包含一个记录 ID、时间戳、观测值、观测掩码和标签（如果有）。输出是一个包含所有时间戳的张量、一个张量包含所有观测值、一个张量包含所有...

上述211行附近的代码如下，请具体指出问题 def build_targets(self, p, targets): # Build targets for compute_loss(), input targets(image,class,x,y,w,h) na, nt = self.na, targets.shape[0] # number of anchors, targets tcls, tbox, indices, anch = [], [], [], [] gain = torch.ones(7, device=targets.device) # normalized to gridspace gain ai = torch.arange(na, device=targets.device).float().view(na, 1).repeat(1, nt) # same as .repeat_interleave(nt) targets = torch.cat((targets.repeat(na, 1, 1), ai[:, :, None]), 2) # append anchor indices g = 0.5 # bias off = torch.tensor([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [-1, 0], [0, -1], # j,k,l,m # [1, 1], [1, -1], [-1, 1], [-1, -1], # jk,jm,lk,lm ], device=targets.device).float() * g # offsets for i in range(self.nl): anchors = self.anchors[i] gain[2:6] = torch.tensor(p[i].shape)[[3, 2, 3, 2]] # xyxy gain # Match targets to anchors t = targets * gain if nt: # Matches r = t[:, :, 4:6] / anchors[:, None] # wh ratio j = torch.max(r, 1. / r).max(2)[0] < self.hyp['anchor_t'] # compare # j = wh_iou(anchors, t[:, 4:6]) > model.hyp['iou_t'] # iou(3,n)=wh_iou(anchors(3,2), gwh(n,2)) t = t[j] # filter # Offsets gxy = t[:, 2:4] # grid xy gxi = gain[[2, 3]] - gxy # inverse j, k = ((gxy % 1. < g) & (gxy > 1.)).T l, m = ((gxi % 1. < g) & (gxi > 1.)).T j = torch.stack((torch.ones_like(j), j, k, l, m)) t = t.repeat((5, 1, 1))[j] offsets = (torch.zeros_like(gxy)[None] + off[:, None])[j] else: t = targets[0] offsets = 0 # Define b, c = t[:, :2].long().T # image, class gxy = t[:, 2:4] # grid xy gwh = t[:, 4:6] # grid wh gij = (gxy - offsets).long() gi, gj = gij.T # grid xy indices # Append a = t[:, 6].long() # anchor indices indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1))) # image, anchor, grid indices tbox.append(torch.cat((gxy - gij, gwh), 1)) # box anch.append(anchors[a]) # anchors tcls.append(c) # class return tcls, tbox, indices, anch

根据你提供的代码，第 211 行出现错误的地方是在 indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1))) 这一行。 问题出现在使用 clamp_() 函数时，尝试将 Float 类型的 gj 和 gi 转换为...

数据训练 torch.manual_seed(101) model = CNNnetwork() 设置损失函数 均方差损失 criterion = nn.MSELoss() 设置优化函数、学习率 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) epochs = 100 # 训练周期 model.train() start_time = time.time() for epoch in range(epochs): for seq, y_train in train_data: # 每次更新参数前都梯度归零和初始化 optimizer.zero_grad() # 注意这里要对样本进行reshape， # 转换成conv1d的input size（batch size, channel, series length） y_pred = model(seq.reshape(1, 1, -1)) loss = criterion(y_pred,y_train) loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch:{epoch+1:2} Loss:{loss.item():10.8f}') print(f'\nDuration:{time.time() - start_time:.0f} seconds') 数据预测 future = 12 选取序列最后12个值进行预测 preds = train_norm[-window_size:].tolist() 设置成eval模式 model.eval() 循环的每一步表示时间序列向后滑动一格 for i in range(future): seq = torch.FloatTensor(preds[-window_size:]) with torch.no_grad(): preds.append(model(seq.reshape(1, 1, -1)).item()) 返归一化还原真实值 true_predictions = scaler.inverse_transform(np.array(preds[window_size:]).reshape(-1,1)) 对比真实值与预测值 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.grid(True) plt.plot(df['S4248SM144NCEN']) x = np.arange('2018-02-01', '2019-02-01', dtype='datetime64[M]').astype('datetime64[D]') plt.plot(x,true_predictions) plt.show()

这段代码完成了对时间序列数据的训练和预测。首先，设置了随机种子并创建了一个CNN网络模型。 然后，定义了均方差损失函数和Adam优化器，并设置了学习率为0.001。 在训练阶段，使用一个循环来遍历训练数据集中的...

torch.unique怎么使用

torch.unique(input, sorted=False, return_inverse=False, dim=None) 是 PyTorch 中的一个函数，它可以返回一个张量中的不同元素，并按照它们在原始张量中出现的顺序进行排序。 参数说明： - input：输入张量...

torch.rfft的参数

torch.rfft函数是PyTorch中用于进行实数输入的快速傅里叶变换（FFT）的函数，其参数如下： - input（Tensor）：输入张量，数据类型为float32或float64。 - signal_ndim（int）：信号的维数，可以是1、2、3或4。 - ...

torch.rfft用法详解

torch.rfft(input, signal_ndim, normalized=False, onesided=True, output=None, inverse=False) 参数： - input（Tensor）：要进行 FFT 的输入张量。可以是实数或复数张量。如果是实数张量，则必须是实数...

torch.unique指定dim没用

unique_values, _ = torch.unique(torch.cat((x,), dim=0), dim=0, return_inverse=True) # 打印去重后的张量 print("去重后的张量：") print(unique_values) 运行以上代码，会输出去重后的张量： 去重后...

cov_inv = torch.linalg.inv(cov)返回nan

解决这个问题的一种方法是使用伪逆（pseudo-inverse）来代替逆矩阵。可以使用 torch.pinverse() 函数来计算伪逆矩阵，例如： cov_inv = torch.pinverse(cov) torch.pinverse() 函数能够处理奇异矩阵，...

最新推荐

recommend-type

Angular实现MarcHayek简历展示应用教程

资源摘要信息:"MarcHayek-CV:我的简历的Angular应用" Angular 应用是一个基于Angular框架开发的前端应用程序。Angular是一个由谷歌（Google）维护和开发的开源前端框架，它使用TypeScript作为主要编程语言，并且是单页面应用程序（SPA）的优秀解决方案。该应用不仅展示了Marc Hayek的个人简历，而且还介绍了如何在本地环境中设置和配置该Angular项目。 知识点详细说明： 1. Angular 应用程序设置： - Angular 应用程序通常依赖于Node.js运行环境，因此首先需要全局安装Node.js包管理器npm。 - 在本案例中，通过npm安装了两个开发工具：bower和gulp。bower是一个前端包管理器，用于管理项目依赖，而gulp则是一个自动化构建工具，用于处理如压缩、编译、单元测试等任务。 2. 本地环境安装步骤： - 安装命令`npm install -g bower`和`npm install --global gulp`用来全局安装这两个工具。 - 使用git命令克隆远程仓库到本地服务器。支持使用SSH方式（`***:marc-hayek/MarcHayek-CV.git`）和HTTPS方式（需要替换为具体用户名，如`git clone ***`）。 3. 配置流程： - 在server文件夹中的config.json文件里，需要添加用户的电子邮件和密码，以便该应用能够通过内置的联系功能发送信息给Marc Hayek。 - 如果想要在本地服务器上运行该应用程序，则需要根据不同的环境配置（开发环境或生产环境）修改config.json文件中的“baseURL”选项。具体而言，开发环境下通常设置为“../build”，生产环境下设置为“../bin”。 4. 使用的技术栈： - JavaScript：虽然没有直接提到，但是由于Angular框架主要是用JavaScript来编写的，因此这是必须理解的核心技术之一。 - TypeScript：Angular使用TypeScript作为开发语言，它是JavaScript的一个超集，添加了静态类型检查等功能。 - Node.js和npm：用于运行JavaScript代码以及管理JavaScript项目的依赖。 - Git：版本控制系统，用于代码的版本管理及协作开发。 5. 关于项目结构： - 该应用的项目文件夹结构可能遵循Angular CLI的典型结构，包含了如下目录：app（存放应用组件）、assets（存放静态资源如图片、样式表等）、environments（存放环境配置文件）、server（存放服务器配置文件如上文的config.json）等。 6. 开发和构建流程： - 开发时，可能会使用Angular CLI来快速生成组件、服务等，并利用热重载等特性进行实时开发。 - 构建应用时，通过gulp等构建工具可以进行代码压缩、ES6转译、单元测试等自动化任务，以确保代码的质量和性能优化。 7. 部署： - 项目最终需要部署到服务器上，配置文件中的“baseURL”选项指明了服务器上的资源基础路径。 8. 关于Git仓库： - 压缩包子文件的名称为MarcHayek-CV-master，表明这是一个使用Git版本控制的仓库，且存在一个名为master的分支，这通常是项目的主分支。 以上知识点围绕Angular应用“MarcHayek-CV:我的简历”的创建、配置、开发、构建及部署流程进行了详细说明，涉及了前端开发中常见的工具、技术及工作流。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）

![深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）](https://d8it4huxumps7.cloudfront.net/uploads/images/65e82a01a4196_dangling_pointer_in_c_2.jpg?d=2000x2000) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 内存溢出的概念及影响 内存溢出，又称
recommend-type

Java中如何对年月日时分秒的日期字符串作如下处理：如何日期分钟介于两个相连的半点之间，就将分钟数调整为前半点

在Java中，你可以使用`java.time`包中的类来处理日期和时间，包括格式化和调整。下面是一个示例，展示了如何根据给定的日期字符串（假设格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"）进行这样的处理： ```java import java.text.SimpleDateFormat; import java.time.LocalDateTime; import java.time.ZoneId; import java.time.ZonedDateTime; public class Main { public static void main(String[] args
recommend-type

Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

资源摘要信息:"Crossbow Spot - Latest News Update-crx插件" 该信息是关于一款特定的Google Chrome浏览器扩展程序，名为"Crossbow Spot - Latest News Update"。此插件的目的是帮助用户第一时间获取最新的Crossbow Spot相关信息，它作为一个RSS阅读器，自动聚合并展示Crossbow Spot的最新新闻内容。 从描述中可以提取以下关键知识点： 1. 功能概述： - 扩展程序能让用户领先一步了解Crossbow Spot的最新消息，提供实时更新。 - 它支持自动更新功能，用户不必手动点击即可刷新获取最新资讯。 - 用户界面设计灵活，具有美观的新闻小部件，使得信息的展现既实用又吸引人。 2. 用户体验： - 桌面通知功能，通过Chrome的新通知中心托盘进行实时推送，确保用户不会错过任何重要新闻。 - 提供一个便捷的方式来保持与Crossbow Spot最新动态的同步。 3. 语言支持： - 该插件目前仅支持英语，但开发者已经计划在未来的版本中添加对其他语言的支持。 4. 技术实现： - 此扩展程序是基于RSS Feed实现的，即从Crossbow Spot的RSS源中提取最新新闻。 - 扩展程序利用了Chrome的通知API，以及RSS Feed处理机制来实现新闻的即时推送和展示。 5. 版权与免责声明： - 所有的新闻内容都是通过RSS Feed聚合而来，扩展程序本身不提供原创内容。 - 用户在使用插件时应遵守相关的版权和隐私政策。 6. 安装与使用： - 用户需要从Chrome网上应用店下载.crx格式的插件文件，即Crossbow_Spot_-_Latest_News_Update.crx。 - 安装后，插件会自动运行，并且用户可以对其进行配置以满足个人偏好。 从以上信息可以看出，该扩展程序为那些对Crossbow Spot感兴趣或需要密切跟进其更新的用户提供了一个便捷的解决方案，通过集成RSS源和Chrome通知机制，使得信息获取变得更加高效和及时。这对于需要实时更新信息的用户而言，具有一定的实用价值。同时，插件的未来发展计划中包括了多语言支持，这将使得更多的用户能够使用并从中受益。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈

![【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈](https://community.cloudera.com/t5/image/serverpage/image-id/31614iEBC942A7C6D4A6A1/image-size/large?v=v2&px=999) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Java内存模型
recommend-type

c 语言return用法

在C语言中，`return`关键字用于结束函数的执行并返回一个值给函数调用者（如果函数声明了返回类型）。它的基本语法如下： ```c return_type function_name(parameters) { // 函数体内的代码 if (条件) { return value; // 可选的，直接返回一个特定值 } else { // 可能的计算后返回 result = some_computation(); return result; } } ``` 当`return`被执行时，控制权会立即从当前函数转移
recommend-type

量子管道网络优化与Python实现

资源摘要信息:"量子管道技术概述" 量子管道技术是量子信息科学领域中的一个重要概念，它涉及到量子态的传输、量子比特之间的相互作用以及量子网络构建等方面。在量子计算和量子通信中，量子管道可以被看作是实现量子信息传输的基础结构。随着量子技术的发展，量子管道技术在未来的量子互联网和量子信息处理系统中将扮演至关重要的角色。 描述中提到的“顶点覆盖问题”是一个经典的图论问题，其目的是找到一组最少数量的节点，使得图中的每条边至少有一个端点在这个节点集合中。这个问题是计算复杂性理论中的NP难题之一，在实际应用中有着广泛的意义。例如，在网络设计、无线传感器部署、城市交通规划等领域，顶点覆盖问题都可以用来寻找最小的监视点集合，以实现对整个系统的有效监控。 描述中提到的管道网络例子是一个具体的应用场景。在这个例子中，管道网络由边线（管线段）和节点（管线段的连接点）组成，目标是在整个网络中找到最小数量的交汇点，以便可以监视到每个管道段。这个问题可以建模为顶点覆盖问题，从而可以通过图论中的算法来解决。 在描述中还提到了如何运行一个名为"pipelines.py"的Python脚本程序。这个程序使用了"networkx"这个Python程序包来创建图形，并利用"D-Wave NetworkX"程序包中的"Ocean"软件工具来求解最小顶点覆盖问题。D-Wave NetworkX是一个开源的Python软件包，它扩展了networkx，使得可以使用量子退火器解决特定问题。量子退火是量子计算中的一个技术，用于寻找问题的最低能量解，相当于在经典计算中的全局最小化问题。 最后，描述中提到的"quantum_pipelines-master"文件夹可能包含了上述提及的代码文件、依赖库以及可能的文档说明等。用户可以通过运行"pipelines.py"脚本，体验量子管道技术在解决顶点覆盖问题中的实际应用。 知识点详细说明： 1. 量子管道技术： 量子管道技术主要研究量子信息如何在不同的量子系统间进行传输和操作。它涉及量子态的调控、量子纠缠的生成和维持、量子通信协议的实现等。 2. 顶点覆盖问题： 顶点覆盖问题是图论中的一个著名问题，它要求找到图中最小的顶点集合，使得图中的每条边至少与这个集合中的一个顶点相连。该问题在理论计算机科学、运筹学和网络设计等多个领域有着广泛的应用。 ***workx程序包： Python的一个第三方库，用于创建、操作和研究复杂网络结构。它提供了丰富的图论操作和算法实现，用于数据结构和网络分析。 4. D-Wave NetworkX程序包： 它是networkx的扩展，针对D-Wave的量子退火器进行了优化，使得使用D-Wave的量子处理器解决特定问题成为可能。 5. 量子退火： 量子退火是一种量子优化算法，它通过模拟量子退火过程来寻找问题的最优解，适用于解决组合优化问题。D-Wave公司生产的是量子退火机，即量子计算机的一种类型。 6. Python编程： Python是一种广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。Python以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。 7. 演示运行和脚本使用： 描述中提到的"pipelines.py"脚本可以用来演示如何在给定的管道网络中找到最小顶点覆盖集。通过运行该脚本，用户可以直观地理解和学习顶点覆盖问题的解决过程。 通过结合量子管道技术、图论、计算机科学以及编程语言的应用，上述描述和标签给出了一种实际问题解决方案的演示，展示了如何在量子计算领域内运用编程工具和量子退火技术来解决实际问题。
recommend-type

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩