ndarray-basic-operations-introduction-to-deep-learning-frameworks

801.5KB 2024-10-31

NDArray基本操作对NDArray的基本数学运算是元素粒度的：

# 创建两个全为1的NDArray
a = mx.nd.ones((2,3))
b = mx.nd.ones((2,3))

# 元素级加法
c = a + b

# 元素级减法
d = -c

# 元素级幂和正弦运算，然后转置
e = mx.nd.sin(c**2).T

# 元素级最大值
f = mx.nd.maximum(a, c)
f.asnumpy()

Deep Learning Trends and Fundamentals

深度学习历史趋势一、深度学习历史趋势神经网络的众多名称和命运变迁：早期发展：20世纪50年代末至60年代初，神经网络研究开始兴起，受到广泛关注。第一次寒冬：1970年代，由于理论和技术上的限制，神经网络研究进入低谷期。反向传播算法的引入：1980年代中期，反向传播算法的提出极大地推动了神经网络的研究和发展。第二次寒冬：1990年代中期，尽管有了突破性的进展，但由于计算资源和数据量的限制，神经网络再次遭遇挫折。深度学习的复兴：21世纪初至今，随着GPU技术的发展、大数据时代的到来以及算法的不断创新，深度学习迎来了爆发式的增长。与日俱增的数据量：互联网时代：随着互联网的普及，数据生成的速度大大加快。社交媒体：社交媒体平台成为海量数据的重要来源之一。物联网：各种传感器设备不断收集环境数据，进一步丰富了数据资源。大数据技术：Hadoop等大数据处理框架为存储和处理大规模数据提供了技术支持。与日俱增的模型规模：参数数量增加：随着模型复杂度的提升，模型中的参数数量也在不断增加。深层架构：从最初的几层到现在的上百层甚至更多，神经网络的层数不断增加。并行计算：GPU等硬件技术的进步使得大型模型的训练成为可能。与日俱增的精度、复杂度和对现实世界的冲击：精度提升：随着模型的改进，识别和预测的准确率不断提高。应用场景扩展：从图像识别到自然语言处理，再到推荐系统等领域，深度学习的应用范围越来越广泛。社会经济影响：人工智能技术的发展对各行各业产生了深远的影响，促进了产业升级和社会变革。二、应用数学与机器学习基础线性代数：标量、向量、矩阵和张量：介绍了这些基本概念及其在深度学习中的应用。矩阵和向量相乘：讲解了如何进行矩阵和向量之间的乘法操作。单位矩阵和逆矩阵：单位矩阵是重要的特殊矩阵，逆矩阵对于解决线性方程组等问题至关重要。线性相关和生成子空间：线性相关的概念有助于理解数据的空间表示。范数：范数可以用来衡量向量或矩阵的大小和特性。

算法与数据结构 0 2024-10-31

Database Basic Operations Guide

数据库的基本操作创建数据库在进行任何数据库的操作之前，首先需要创建数据库。创建数据库的基本语法结构如下所示： CREATE DATABASE 数据库名 ON ( NAME = '数据文件逻辑名称', FILENAME = '数据文件物理路径', SIZE = 初始大小, MAXSIZE = 最大大小, FILEGROWTH = 增长量) LOG ON ( NAME = '日志文件逻辑名称', FILENAME = '日志文件物理路径', SIZE = 初始大小, MAXSIZE = 最大大小, FILEGROWTH = 增长量); 例如，在SQL Server 2014中创建名为XSGL的数据库： CREATE DATABASE XSGL ON ( NAME = 'XSGL_DATA', FILENAME = 'F:XSGL_DATA', SIZE = 5MB, MAXSIZE = 50MB, FILEGROWTH = 10% ) LOG ON ( NAME = 'XSGL_LOG', FILENAME = 'F:XSGL_LOG', SIZE = 2MB, MAXSIZE = 5MB, FILEGROWTH = 1MB ); 若需添加辅助数据文件，可在ON关键字后继续添加新的数据文件定义，并通过逗号分隔。修改数据库对已创建的数据库进行修改可以通过ALTER DATABASE语句来实现。可以添加、移除或修改数据库文件，包括数据文件和日志文件。常见的修改操作如下： ALTER DATABASE 数据库名 MODIFY FILE ( NAME = '文件逻辑名称', SIZE = 新大小); 例如，将XSGL数据库中的XSGL_DATA文件大小修改为10MB： ALTER DATABASE XSGL MODIFY FILE ( NAME = 'XSGL_DATA', SIZE = 10MB ); 删除数据库使用DROP DATABASE语句。需要注意的是，删除数据库前应确保没有任何用户正在使用该数据库，否则将导致操作失败。 DROP DATABASE 数据库名;

SQLServer 0 2024-11-01

Database Basic Operations in Chapter 3

在IT领域，数据库是至关重要的组成部分，用于存储和管理数据。本章主要聚焦于数据库的基础操作，涵盖了创建、删除数据库以及探讨不同的存储引擎。以下是详细的知识点解析： 1. 创建数据库: 创建数据库是初始化数据库管理系统的过程，为数据提供存储空间。在MySQL中，创建数据库的SQL语句是 CREATE DATABASE database_name; 这里的 database_name 是你想要创建的数据库的名称。创建数据库后，系统会在磁盘上分配特定区域用于存储数据。 2. 删除数据库: 删除数据库会永久性地从磁盘上移除数据库及其所有数据，因此需谨慎操作。MySQL中，删除数据库的命令是 DROP DATABASE database_name; 执行此命令后，所有与该数据库相关的表和数据都将被删除。 3. 数据库存储引擎: 存储引擎决定了如何存储、检索和管理数据库中的数据。MySQL提供了多种存储引擎，每种都有其独特特点和适用场景。 - InnoDB: 作为事务安全的首选引擎，InnoDB支持ACID特性，适用于需要事务处理的场景。 - MyISAM: 适合读取密集型应用，具有较快的插入和查询速度。 - MEMORY: 将所有数据存储在内存中，适用于临时表或对实时性要求高的应用。 - 其他存储引擎：如Merge、Archive等，各有特定用途。 4. 存储引擎的选择: 选择合适的存储引擎取决于具体应用的需求。理解每个引擎的功能和限制是做出明智决策的关键。 5. 综合案例: 本章通过一个综合案例，将理论知识与实践相结合，帮助读者理解和掌握创建、查看和删除数据库的实际操作，同时复习了各种存储引擎的使用。

MySQL 0 2024-11-03

Matrix Operations in MATLAB A Basic Tutorial

矩阵运算 A = [1 2 3 ; 4 5 6 ; 7 8 9]; B = [1 2 3 ; 4 5 6]; C = [1 0 1 ; 0 2 3 ; 4 5 0];A + C = A + CBA = B * AdetA = det(A)traceA = trace(A)BT = B'invA = inv(A)rankA = rank(A)[EigenVectors, EigenValues] = eig(A)

Matlab 0 2024-11-06