rating_norm,rating_mean=normalizeRatings(rating,record) rating_norm = np.nan_to_num(rating_norm) rating_mean = np.nan_to_num(rating_mean)

时间: 2023-09-16 19:16:01 浏览: 84
RAR

FAST-ICA.rar_Fast ICA_matlab 迭代算法_mean_p norm

这段代码的作用是处理标准化后的评分数据中可能存在的NaN值，将它们替换为0。 首先，它调用之前定义的"normalizeRatings()"函数，获取标准化后的评分数据"rating_norm"和"rating_mean"。 然后，它使用np.nan_to_num()函数将"rating_norm"和"rating_mean"中的NaN值替换为0，得到处理后的标准化评分数据。这里使用np.nan_to_num()函数是为了处理在标准化过程中可能出现的除以0的情况，将结果为NaN的元素替换为0。 最终，它将处理后的标准化评分数据赋值给"rating_norm"和"rating_mean"变量，以便在后续的模型训练过程中使用。
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apg.rar_ Nuclear Norm_APG_APG算法_nuclear norm_proximal

在IT领域，尤其是在机器学习和优化问题中，核范数（Nuclear Norm）是一个非常重要的概念，它在矩阵分析和凸优化中占有显著地位。核范数是矩阵的"秩"的算术平均，可以被看作是矩阵的“L1范数”版本。这个概念在稀疏...
zip

Regularization_Hansen_Toolbox.zip_hansen toolbox_l2norm_regulari

Regularization using MATLAB Toolbox

def normalizeRatings(rating, record): #获取书籍的数量m和用户的数量n m,n = rating.shape #rating_mean-书籍平均分 rating_norm-标准化后的书籍得分 rating_mean = np.zeros((m,1)) rating_norm = np.zeros((m,n)) for i in range(m): idx = record[i,:]!=0 rating_mean[i] = np.mean(rating[i,idx]) rating_norm[i,idx] -= rating_mean[i] return rating_norm, rating_mean

接下来，它使用一个for循环遍历所有书籍，对于每个书籍，它首先使用">0"运算符获取该书籍被评分的用户id，然后使用np.mean()函数计算该书籍的平均评分值，并将其存储在"rating_mean"矩阵中。 最后，它使用"-=...

完善以下代码norm = np.sum(mf_out, axis=2, keepdims=True) '''print(mf_out) print(norm)''' # mf_norm = np.divide(mf_out, norm) my_norm = [] for i in norm: if i == 0: break else: mf_norm = np.divide(mf_out, norm) my_norm.append(mf_norm) #mf_norm = mf_out / norm '''print(mf_norm)''' # Flatten normalized MFs for input to output layer flat = mf_norm.reshape(len(X_batch), -1)

my_norm.append(np.zeros_like(mf_out[i])) else: my_norm.append(mf_norm[i]) flat = np.array(my_norm).reshape(len(X_batch), -1) 上述代码中，我们首先计算了 norm，然后使用 np.where() 函数判断 ...

target_sample_c = logits_c * target_norm source_w_norm = F.normalize(self.classifier_layer.weight) source_w_norm_c = source_w_norm[c] metric_loss_c = torch.mean(F.linear(target_sample_c, source_w_norm_c))

6. torch.mean() 表示计算线性变换结果的均值，即求出目标样本对应类别 c 的度量损失。 这段代码的目的是计算目标样本在特征空间中与源样本对应类别 c 的相似度（通过线性变换），并求出相似度的均值作为度量...

把这段代码从python转换为matlab：“def grey_relation(X, Y, rho=0.5): X_norm = normalize(X) Y_norm = normalize(Y) n = X.shape[0] X_matrix = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(n): X_matrix[i][j]=(np.min([X_norm[i],Y_norm[j]])+rho*np.max([X_norm[i], Y_norm[j]])) / (1+rho) X_avg = np.mean(X_matrix, axis=1) Y_avg = np.mean(X_matrix, axis=0) r_XY = np.mean(X_avg) return r_XY # 示例 A = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) B = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) r_AB = grey_relation(A, B) print(r_AB)”

X_matrix(i,j) = (min([X_norm(i),Y_norm(j)]) + rho*max([X_norm(i), Y_norm(j)])) / (1+rho); end end X_avg = mean(X_matrix,2); Y_avg = mean(X_matrix); r_XY = mean(X_avg); end % 示例 A = [1, 2...

loss_metric = 0.0 target_norm = F.normalize(target) # print('target_norm:',target_norm.size()) target_clf = self.classifier_layer(target,None) # print('target_clf:',target_clf.size()) target_logits = torch.nn.functional.softmax(target_clf, dim=1) # print(target_logits[0]) for c in range(self.num_class): logits_c = target_logits[:, c].reshape((target_logits.shape[0],1)) # (B, 1) # print('logits_c:',logits_c.size()) # print('logits_c:',logits_c[0]) # print('target_norm:',target_norm[0]) target_sample_c = logits_c * target_norm # print('target_sample_C:',target_sample_c[0]) # print('target_sample_c:',target_sample_c.size()) source_w_norm = F.normalize(self.classifier_layer.weight) # print('source_w_norm:',source_w_norm.size()) source_w_norm_c = source_w_norm[c] # print('source_w_norm_c:',source_w_norm_c.size()) metric_loss_c = torch.mean(F.linear(target_sample_c, source_w_norm_c)) # print('metric_loss_c:',metric_loss_c.size()) loss_metric += metric_loss_c metric_loss = 1 - (loss_metric / self.num_class)

10. metric_loss_c = torch.mean(F.linear(target_sample_c, source_w_norm_c))：计算度量损失，通过将 target_sample_c 与 source_w_norm_c 进行线性变换，并取平均值。 11. loss_metric += metric_loss_c...

解释下面代码： def __init__(self, dcnet, checkpoint="checkpoint", optimizer="adam", lr=1e-5, momentum=0.9, weight_decay=0, clip_norm=None, num_spks=2): self.nnet = dcnet logger.info("DCNet:\n{}".format(self.nnet)) self.optimizer = create_optimizer( optimizer, self.nnet.parameters(), lr=lr, momentum=momentum, weight_decay=weight_decay) self.nnet.to(device) self.checkpoint = checkpoint self.num_spks = num_spks self.clip_norm = clip_norm if self.clip_norm: logger.info("Clip gradient by 2-norm {}".format(clip_norm)) if not os.path.exists(checkpoint): os.makedirs(checkpoint)

再将传入的检查点保存路径、num_spks和clip_norm赋值给self.checkpoint、self.num_spks和self.clip_norm。如果clip_norm不为None，则在日志中输出梯度裁剪的范数。最后，如果检查点保存路径不存在，则创建该路径。

def create_laplacian_dict(self): # 拉普拉斯字典 def symmetric_norm_lap(adj): # rowsum = np.array(adj.sum(axis=1)) d_inv_sqrt = np.power(rowsum, -0.5).flatten() d_inv_sqrt[np.isinf(d_inv_sqrt)] = 0 d_mat_inv_sqrt = sp.diags(d_inv_sqrt) norm_adj = d_mat_inv_sqrt.dot(adj).dot(d_mat_inv_sqrt) return norm_adj.tocoo() def random_walk_norm_lap(adj): # 传入邻接矩阵 rowsum = np.array(adj.sum(axis=1)) # 行总和 d_inv = np.power(rowsum, -1.0).flatten() d_inv[np.isinf(d_inv)] = 0 d_mat_inv = sp.diags(d_inv) norm_adj = d_mat_inv.dot(adj) return norm_adj.tocoo() # 归一化的邻接稀疏矩阵 if self.laplacian_type == 'symmetric': # 解释器默认的是random—walk norm_lap_func = symmetric_norm_lap elif self.laplacian_type == 'random-walk': norm_lap_func = random_walk_norm_lap # 拉普拉斯的功能就用这个 else: raise NotImplementedError self.laplacian_dict = {} for r, adj in self.adjacency_dict.items(): self.laplacian_dict[r] = norm_lap_func(adj) A_in = sum(self.laplacian_dict.values()) self.A_in = self.convert_coo2tensor(A_in.tocoo())

如果选择对称归一化，就使用函数symmetric_norm_lap，如果选择随机游走归一化，就使用函数random_walk_norm_lap。然后遍历邻接矩阵字典，对每一个邻接矩阵都进行相应的归一化操作，最后将所有的归一化邻接矩阵相加，...

norm_square = np.abs(a)**2 + np.abs(b)**2 + np.abs(c)**2 + np.abs(d)**2 a /= np.sqrt(norm_square) b /= np.sqrt(norm_square) c /= np.sqrt(norm_square) d /= np.sqrt(norm_square)

首先，norm_square 计算了向量的模长的平方，即 a^2 + b^2 + c^2 + d^2。 然后，对于每个分量，都除以向量的模长的平方的开方，即 a / sqrt(norm_square)，这样可以保证向量的模长为1。 最终，向量 (a, b, c, d)...

paddle2.2.2如何实现torch.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters=model.parameters(), max_norm=5, norm_type=2)

在 PaddlePaddle 中，可以使用 clip_grad_norm_ 函数来实现梯度裁剪。使用方法如下： python import paddle # 定义模型 model = paddle.nn.Sequential( paddle.nn.Linear(10, 10), paddle.nn.ReLU(), ...

class ResNetRGBD(nn.Module): def __init__(self, block, layers, num_classes=1000, zero_init_residual=False, groups=1, width_per_group=64, replace_stride_with_dilation=None, norm_layer=None): super(ResNetRGBD, self).__init__() if norm_layer is None: norm_layer = nn.BatchNorm2d self._norm_layer = norm_layer self.inplanes = 64 self.dilation = 1

- num_classes：输出类别的数量。 - zero_init_residual：是否使用零初始化残差块的权重。 - groups：分组卷积中的组数。 - width_per_group：每个组的通道数。 - replace_stride_with_dilation：是否使用...

完善my_norm = [] for i in norm: if i == 0: break else: mf_norm = np.divide(mf_out, i) my_norm.append(mf_norm)

my_norm.append(0) # 将除数为 0 的元素替换为 0 continue else: mf_norm = np.divide(mf_out, i) my_norm.append(mf_norm) print(my_norm) 上述代码中，我们使用循环遍历列表 norm 中的每个元素，如果...

def normalize_and_convert_to_binary(arr): # 将数组进行归一化 arr = np.array(arr) arr_norm = (arr - np.min(arr)) / (np.max(arr) - np.min(arr)) # 将归一化后的小数乘以255，得到一个范围在0到255的整数 arr_int = (arr_norm * 255).astype(int).tolist() # 将整数转换为8位二进制数 arr_bin = [] for i in range(len(arr_int)): arr_bin.append(format(arr_int[i], '08b')) return arr_bin def denormalize(arr_bin): # 将十进制数除以255，得到范围在0到1之间的小数 arr_dec = np.array([int(binary_num, base=2) for binary_num in arr_bin]) arr_norm = arr_dec / 255.0 # 将范围在0到1之间的小数反归一化 arr_denorm = arr_norm * (np.max(arr_norm) - np.min(arr_norm)) + np.min(arr_norm) return arr_denorm

首先，normalize_and_convert_to_binary函数接收一个数组作为参数，并将该数组进行归一化处理。归一化的目的是将数组的值缩放到特定的范围内，这里是将数组中的值缩放到0-255之间。具体实现是将数组的每个值减去...

t_test_results = [] for i, column in enumerate(data1_norm.columns[:-1]): t, p = stats.ttest_ind(data1_norm[column][data1_norm.group == 1], data1_norm[column][data1_norm.group == 2]) t_test_results.append((column, t, p)) t_test_results = pd.DataFrame(t_test_results, columns=['variable', 't_value', 'p_value']) significant_results = t_test_results[t_test_results.p_value < 0.05]这个是代码，AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'. Did you mean: '_append'?这个是错误显示怎么改正

t, p = stats.ttest_ind(data1_norm[column][data1_norm.group == 1], data1_norm[column][data1_norm.group == 2]) t_test_results.append(pd.DataFrame({'variable': column, 't_value': t, 'p_value': p}, ...

x_norm = F.normalize(x, dim=1, p=p_norm).detach() w_norm = F.normalize(centroid, dim=1, p=p_norm) x_corr = F.conv2d(x_norm, w_norm,) 实现了什么功能

这段代码实现了对输入张量x进行归一...具体地，它使用了PyTorch中的F.normalize()函数对x和centroid在指定维度dim上进行p_norm范数归一化，并使用F.conv2d()函数在归一化后的x上进行卷积操作，从而得到相关结果x_corr。

class Block(nn.Module): # 构建注意力Block模块 def __init__(self, dim, num_heads, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop=0., attn_drop=0., drop_path=0., act_layer=GELU, norm_layer=nn.LayerNorm): super().__init__() self.norm1 = norm_layer(dim) self.attn = Attention(dim, num_heads=num_heads, qkv_bias=qkv_bias, attn_drop=attn_drop, proj_drop=drop) self.norm2 = norm_layer(dim) self.mlp = Mlp(in_features=dim, hidden_features=int(dim * mlp_ratio), act_layer=act_layer, drop=drop) self.drop_path = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity() def forward(self, x): x = x + self.drop_path(self.attn(self.norm1(x))) x = x + self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x))) return x

其中，dim 表示输入张量的维度，num_heads 表示自注意力机制中头的数量，mlp_ratio 表示 MLP 中隐藏层特征数与输入特征数的比例，qkv_bias 表示是否在注意力机制中使用偏置项，drop 表示 dropout 的比例，attn_drop ...

解释一下这段代码function [params, bg_area, fg_area, area_resize_factor] = initializeAllAreas(im, params) % we want a regular frame surrounding the object avg_dim = sum(params.target_sz)/2; % size from which we extract features bg_area = round(params.target_sz + avg_dim); % pick a "safe" region smaller than bbox to avoid mislabeling fg_area = round(params.target_sz - avg_dim * params.inner_padding); % saturate to image size if(bg_area(2)>size(im,2)), bg_area(2)=size(im,2)-1; end if(bg_area(1)>size(im,1)), bg_area(1)=size(im,1)-1; end % make sure the differences are a multiple of 2 (makes things easier later in color histograms) bg_area = bg_area - mod(bg_area - params.target_sz, 2); fg_area = fg_area + mod(bg_area - fg_area, 2); % Compute the rectangle with (or close to) params.fixedArea and % same aspect ratio as the target bbox area_resize_factor = sqrt(params.fixed_area/prod(bg_area)); params.norm_bg_area = round(bg_area * area_resize_factor); % Correlation Filter (HOG) feature space % It smaller that the norm bg area if HOG cell size is > 1 params.cf_response_size = floor(params.norm_bg_area / params.hog_cell_size); % given the norm BG area, which is the corresponding target w and h? norm_target_sz_w = 0.75*params.norm_bg_area(2) - 0.25*params.norm_bg_area(1); norm_target_sz_h = 0.75*params.norm_bg_area(1) - 0.25*params.norm_bg_area(2); % norm_target_sz_w = params.target_sz(2) * params.norm_bg_area(2) / bg_area(2); % norm_target_sz_h = params.target_sz(1) * params.norm_bg_area(1) / bg_area(1); params.norm_target_sz = round([norm_target_sz_h norm_target_sz_w]); % distance (on one side) between target and bg area norm_pad = floor((params.norm_bg_area - params.norm_target_sz) / 2); radius = min(norm_pad); % norm_delta_area is the number of rectangles that are considered. % it is the "sampling space" and the dimension of the final merged resposne % it is squared to not privilege any particular direction params.norm_delta_area = (2*radius+1) * [1, 1]; % Rectangle in which the integral images are computed. % Grid of rectangles ( each of size norm_target_sz) has size norm_delta_area. params.norm_pwp_search_area = params.norm_target_sz + params.norm_delta_area - 1; end

这段代码是一个目标跟踪算法中的初始化函数，主要作用是初始化背景区域、前景区域、目标尺寸等参数。首先根据目标大小计算出平均尺寸，然后用它来扩展背景区域和缩小前景区域。接下来根据图像大小对背景区域进行截断...

self.sim_svd = [] print("Calculating the sim_svd...") tbar = tqdm(total=len(self.word_vector)) for word in self.word_vector: if word[0] in self.vocab and word[1] in self.vocab: idx0 = self.vocab.index(word[0]) idx1 = self.vocab.index(word[1]) vector0 = self.result[idx0] vector1 = self.result[idx1] norm0 = np.linalg.norm(vector0) norm1 = np.linalg.norm(vector1) frac0 = np.dot(vector0, vector1) frac1 = norm0 * norm1 if frac1 != 0: sim = np.around(frac0 / frac1, 1) else: sim = 0 self.sim_svd.append(sim) else: self.sim_svd.append(0) tbar.update(1) tbar.close() # print(self.sim_svd) f = open('sim_svd', 'wb') pickle.dump(self.sim_svd, f) f.close()

这段代码的作用是计算一个词汇表中每对词语的余弦相似度，并将结果保存到一个名为sim_svd的二进制文件中。具体来说，代码首先创建一个名为sim_svd的空列表，然后使用一个循环遍历词向量中的每个词语。...

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Flutter状态管理新秀：sealed_flutter_bloc包整合seal_unions

资源摘要信息:"sealed_flutter_bloc是Flutter社区中一个新兴的状态管理工具，它的核心思想是通过集成sealed_unions库来实现更为严格和可预测的类型管理。在Flutter开发过程中，状态管理一直是一个关键且复杂的部分，sealed_flutter_bloc通过定义不可变的状态类型和清晰的转换逻辑，帮助开发者减少状态管理中的错误和增强代码的可维护性。" 知识点详解： 1. Flutter状态管理 Flutter作为Google开发的一个开源UI框架，主要用来构建跨平台的移动应用。在Flutter应用中，状态管理指的是控制界面如何响应用户操作以及后台数据变化的技术和实践。一个良好的状态管理方案应该能够提高代码的可读性、可维护性和可测试性。 2. sealed flutter bloc sealed flutter bloc是基于bloc（Business Logic Component）状态管理库的一个扩展，通过封装和简化状态管理逻辑，使得状态变化更加可控。Bloc库提供了一种在Flutter中实现反应式状态管理的方法，它依赖于事件（Events）和状态（States）的概念。 3. sealed_unions sealed_unions是一个Dart库，用于创建枚举类型的数据结构。在Flutter的状态管理中，状态（State）可以看作是一个枚举类型，它只有预定义的几个可能的值。通过sealed_unions，开发者可以创建不可变且完整的状态枚举，这有助于在编译时期就能确保所有可能的状态都已被考虑，从而减少运行时错误。 4. Union4Impl和扩展UnionNImpl 在给定的描述中，提到了扩展UnionNImpl，这可能是指sealed_unions库中的一个API。UnionNImpl是一个泛型类，它用于表示一个含有N个类型的状态容器。通过扩展UnionNImpl，开发者可以创建自己的状态类，例如在描述中出现的MyState类。这个类继承自Union4Impl，意味着它可以有四种不同的状态类型。 5. Dart编程语言 Dart是Flutter应用的编程语言，它是一种面向对象的、垃圾回收机制的编程语言。Dart的设计目标是可扩展性，它既适用于快速开发小型应用程序，也能够处理大型复杂项目。在Flutter状态管理中，Dart的强大类型系统是确保类型安全和状态不变性的重要基础。 6. Dart和Flutter的包（Package） Flutter包是Dart社区共享代码的主要方式，它们可以让开发者轻松地将第三方库集成到自己的项目中。sealed_flutter_bloc就是一个Dart/Flutter包，它通过封装了sealed_unions库，提供了一种更高级的状态管理实现方式。开发者可以通过包管理工具来安装、升级和管理项目依赖的Flutter包。 7. 代码示例解析 描述中提供的代码片段是MyState类的实现，它继承自Union4Impl类，并使用Quartet来定义四种可能的状态。MyState类中有两个工厂构造函数，一个用于创建初始状态（initial），另一个用于创建加载状态（loading）。这段代码展示了如何使用sealed flutter bloc来定义一个简单的状态管理结构，并通过构造函数来创建不同的状态实例。 总结来说，sealed_flutter_bloc通过集成sealed_unions提供了一种类型安全且结构清晰的状态管理方案。通过预定义的状态枚举和严格的状态转换规则，它能够帮助开发者构建更加健壮和易于维护的Flutter应用。这种状态管理方式尤其适用于中大型项目，能够有效避免运行时错误，提高代码的可读性和可维护性。