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多维数组最新视觉报道_多维数组是向量的推广(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

多维数组

用NumPy手写30个机器学习模型 𐟔 NumPy是Python科学计算库中的佼佼者，以其高效的多维数组计算和丰富的数学函数而闻名。它为机器学习模型提供了坚实的计算基础，是现代深度学习框架的核心。 𐟔 尽管现在直接用NumPy编写模型的情况较少，但这种方法仍然是理解底层架构和深度学习原理的宝贵途径。最近，一位普林斯顿大学的博士后公开了他的NumPy实现的所有主流机器学习模型，并提供了相关论文和效果测试。 𐟔 这个项目涵盖了约30个主要的机器学习模型，以及15个数据预处理和计算的小工具，代码量超过6000行。每个模型的代码量都在500行以上，其中神经网络层的代码接近4000行。这是目前用NumPy手写机器学习模型的最高境界。 𐟔 项目的作者David Bourgin在顶级期刊和会议上发表过多篇高质量论文，是机器学习领域的大牛。他表示自己通过阅读许多资料，以更易读的方式实现了这些模型。所有模型只依赖NumPy，可以很方便地运行。 𐟔 这个项目包含了众多经典的机器学习和深度学习模型。它们使用纯NumPy实现，代码直观易读，可以快速理解背后的思想。即使存在一些bug，也欢迎大家提交修正，共同完善。总的来说，这个项目对理解机器学习模型原理非常有价值。

神经网络图神器！ML Visuals 如果你正在为绘制神经网络结构图而烦恼，那么ML Visuals绝对是你的救星！这是一款专为神经网络结构图设计PPT模板，内置了超过100个自定义图形，适用于各种场合，包括学术报告、教学演示和项目汇报。 𐟔 模板内容：ML Visuals提供了丰富的图形组件，包括表示过程、操作或转换的圆角矩形，表示神经元或任意操作的小圆圈，表示向量的一排小方块以及表示多维数组的网格等。此外，还提供了卷积操作示意图、Transformer架构图等架构部分的模板，以及DropOut、归一化等机器学习基本概念的可视化表示。 𐟖Œ️ 使用指南：ML Visuals本质上是一个PPT模板，可以直接编辑使用。你可以根据自己的需求，轻松制作出专业、高质量的PPT演示文稿。使用ML Visuals，你可以轻松绘制出清晰、专业的神经网络结构图，无论是学术会议、教学演示还是项目汇报，都能让你脱颖而出。快来试试吧！

Python必备10大库和框架如果你正在寻找让你的Python编程更加高效和便捷的工具，那么你绝对不能错过以下这些库和框架。它们将帮助你无论是在数据分析、机器学习还是深度学习方面都能游刃有余。让我们一起来看看这些强大的Python库吧！ NumPy 𐟓Š NumPy是科学计算的基础库，提供了高性能的多维数组和矩阵操作功能。无论你是需要进行数值计算、线性代数还是随机数生成，NumPy都能轻松应对。 Pandas 𐟓ˆ Pandas是数据分析和处理的利器，它提供了强大的数据结构，如DataFrame，以及各种数据操作工具。无论是数据清洗、转换还是分析，Pandas都能让你事半功倍。 Matplotlib 𐟖𜯸 Matplotlib是一个绘图库，可用于创建各种类型的静态、交互式和动态图表。它使你能够可视化数据、分析趋势，并将复杂的数据呈现出易于理解的图形。 Requests 𐟌 Requests是一个简洁而强大的HTTP库，用于发送各种类型的HTTP请求。如果你需要从网络获取数据、与API交互或进行网络爬虫，Requests是一个绝佳选择。 Flask 𐟍… Flask是一个微型的Web框架，适用于构建简单而高效的Web应用。它的设计理念是简单易用，同时又具备足够的灵活性，让你能够快速搭建起自己的Web应用。 SQLAlchemy 𐟚€ SQLAlchemy是一个SQL工具包和对象关系映射（ORM）库，可用于在Python应用中与数据库交互。它提供了高级的数据库抽象层，使得数据库操作变得更加简便。 Scikit-Learn 𐟎cikit-Learn是一个用于机器学习的库，提供了各种常见的机器学习算法、工具和函数。无论是分类、回归还是聚类，Scikit-Learn都能帮助你构建高质量的机器学习模型。 TensorFlow 𐟧 TensorFlow是一个流行的开源深度学习框架，可用于构建神经网络和其他机器学习模型。它提供了高效的数值计算和自动微分，使得训练复杂模型变得更加容易。 PyTest 𐟔 PyTest是一个简单而强大的测试框架，用于编写和运行单元测试、集成测试和功能测试。编写良好的测试可以确保你的代码在各种情况下都能正常工作。这些库和框架不仅能帮助你提高编程效率，还能让你在各个领域都能游刃有余。赶快试试吧！

线性代数在数据挖掘中的关键应用 𐟓š 这本更新的手册深入浅出地介绍了线性代数在数据挖掘和机器学习中的应用。从基础知识到高级主题，如谱理论、奇异值、矩阵、张量和多维数组的分解技术，本书涵盖了广泛的线性代数背景。 𐟔 书中详细讲解了线性代数的几种应用，包括k-means聚类、双坐标图、最小二乘逼近、降维技术以及张量和多维数组的应用。对于模式识别、图像分析、人工智能、机器学习和数据库领域的专业人员、学者、研究者和研究生来说，这本书是一本宝贵的参考文献。 𐟒ᠧ𚿦€礻㦕𐥜覕𐦍–掘和模式识别中的作用日益凸显。无论是直接应用还是通过图论和优化中的线性代数应用，基于线性代数的算法既简洁又高效。它们基于一个包含基本思想和技巧的公共数学原理，易于实现，特别适合并行和分布式计算来解决大规模挑战性问题。 𐟌 本书不仅提供了线性代数的数学背景，还展示了其在数据挖掘和模式识别中的一系列应用。每一章都支持少量的例行练习，此外还有600多个练习和补充材料，许多都有完成的解决方案和MATLAB应用。 𐟓ˆ 线性代数及其应用领域在不断发展，本书只是对终身学习的一个简单介绍。数学背景对于理解当前的数据挖掘和模式识别研究至关重要。因此，这本书旨在提供这种背景，并展示一系列的应用，吸引读者研究其数学基础。 𐟓š 本书的第二版将纠正现有的文本，进行大量的重写，并引入新的主要话题：张量、外代数和多维数组。预期的读者是从事数据挖掘和模式识别工作的研究生和研究者。每一章的主要部分都支持很少的例行练习，而且还有600多个练习和补充材料。

Python数据分析必备5大工具库嘿，大家好！今天我想和你们分享一些Python数据分析的必备工具库。掌握这些工具库，你就像拿到了屠龙刀，可以轻松应对各种数据分析任务。准备好了吗？让我们开始吧！ NumPy：科学计算的基础 𐟧銩斥…ˆ，NumPy是Python科学计算的核心库。它提供了真正的多维数组功能，以及快速处理数据的函数。NumPy专为严格的数字处理而设计，很多大型金融公司和核心科学计算组织都在使用它。 Pandas：数据分析的瑞士军刀 𐟔ꊐandas是基于NumPy的工具，专为数据分析任务设计。最初它是为了金融数据分析而开发的。学会Pandas，你可以轻松处理各种数据文件和数据库，甚至成百上千的Excel文件也只需几行代码。 SciPy：科学计算的扩展 𐟌 SciPy是另一个基于NumPy的库，它扩展了NumPy的功能。SciPy的主要数据结构是多维数组，提供了一些解决线性代数、概率论和积分计算等任务的工具。 Matplotlib：数据可视化的利器 𐟓Š Matplotlib是一个2D绘图库，可以生成各种格式的硬拷贝和交互式图表。无论是直方图、功率谱、条形图还是散点图，只需几行代码就能生成高质量的图表。 IPython：交互式计算的命令行 𐟖寸 IPython是一个为多种编程语言设计的交互式计算命令shell，最初是为Python开发的。它提供了增强的内省、富媒体、附加shell语法、选项卡完成和丰富的历史记录功能。 requests：HTTP请求的好帮手 𐟌 最后一个推荐的工具是requests库，它可以帮助你轻松实现HTTP请求。如果你的工作涉及模拟HTTP请求，requests是你必须要掌握的Python库之一。这些工具库的学习资料在网上很容易找到，如果你有其他问题也可以留言讨论。希望大家都能轻松玩转Python数据分析！

考研调剂上岸中国计量大学经验分享 ❤️我的本科学校是四川师范大学，专业是软件工程。一志愿报考的是西南交通大学，计算机与人工智能学院的电子信息专业。暑假7月份的时候，我才正式开始准备考研。结果一志愿没进复试线，最后调剂上岸了中国计量大学。 𐟒™专业课的备考经历 𐟌ˆ数据结构的复习：我大概在九月份开始听强哥的数据结构课。强哥讲课特别有趣，每节课都不长，基本上一个知识点分成一个视频，这样学起来特别有成就感。内容也很全面，我们学校要考的广义表的内容都讲到了。强哥的应试技巧也很实用，比如他会总结一些公式，像多维数组那一部分很多需要计算的，带进公式一套就能解决；还有一些口诀，比如排序算法的“稳稳的幸福，鸡毛插龟壳（基冒插归）”，我到现在都还记得，考试的时候遇到这种题就能秒杀。强哥的选择题习题册是按知识点汇总了考研真题，看完视频做对应的题就够了；应用题习题册和西交的应用题题型类似，我基本做完了；西交只有两道手写代码题，一道结构体，一道递归，我直接做的真题，做几套就能发现套路，这部分不难。 𐟌ˆC语言的复习：西交的C语言考得挺细的，还是需要好好复习。听本校的人说《新编C语言习题与解析》这本书里面出现过考题，我就买了做了一遍。题太多了也不知道到底有没有做到原题，不过当复习C语言的教材完全够了。专业课做真题很重要，要先了解学校考试的范围再开始有针对性的复习。建议复习之前先总结一下真题的题型和考点，大概心中有数再开始复习。西交的考题类型比较固定，真题的参考意义比较大。希望这些经验能对大家有所帮助！

𐟧mPy：Python的科学计算利器 𐟔 NumPy，全称Numerical Python，不仅是Python的一个软件包，更是科学计算和数据分析的得力助手。𐟒ꊊ𐟓Š 它提供了名为ndarray的多维数组对象，轻松创建、操作和分析大规模数据。𐟓ˆ 𐟧— 论线性代数、傅里叶变换还是统计分析，NumPy都提供高效解决方案，简化数学运算。𐟒ኊ𐟤– 在机器学习领域，NumPy也是基石。高级机器学习库如TensorFlow和PyTorch都基于它。𐟚€ 𐟌Ÿ 总的来说，NumPy是连接Python与数据科学、机器学习领域的桥梁，推动了Python在这些领域的应用和发展。✨

江苏职教高考计算机科目考纲详解 𐟌Ÿ 江苏职教高考-计算机科目组 𐟌Ÿ 𐟓š 文化统考：语数英（总分400分）语文：150分数学：150分英语：100分 𐟓˜ 文化统考：专业理论（总分300分） C语言：60分（20%）电子技术基础：90分（30%）计算机原理：45分（15%）计算机网络技术：60分（20%）计算机组装与维护：45分（15%） 𐟒𜠤𘓤𘚦Š€能（总分300分）汉字录入：50分；考核时间10分钟图文编排：40分电子表格（Excel）：40分图象处理（Photoshop CS5）：40分网页设计与制作（Dreamweaver CS5）：50分 C语言程序设计：80分掌握C语言的数据类型、常量和变量的概念，变量的命名规则，变量的类型说明，运算符和运算规则，表达式的概念以及求值。熟练掌握顺序结构程序设计、选择结构程序设计、循环结构程序设计的方法。熟练掌握数组定义的方法，引用数组元素的方法，一维数组和多维数组的定义及使用。掌握函数的定义和使用，全局变量与局部变量的概念、定义和使用。掌握字符串和字符数组的使用。掌握文件的定义和使用。掌握程序设计中的几种常用算法的基本思想（常用算法为：排序，查找，穷举。排序主要为插入排序法，选择排序法，冒泡排序法。查找主要为顺序查找和对半查找）。

Numpy：数据分析的超级助手 𐟚€ 大家好！今天我要和你们聊聊一个在数据分析和科学计算领域非常强大的工具——Numpy！𐟓ˆ 𐟔堎umpy 是什么？简单来说，Numpy 是 Python 中一个用于科学计算的基础库。它提供了高性能的多维数组对象（ndarray）以及一系列操作这些数组的函数。换句话说，它让我们能够更高效地处理数字数据，特别是多维数据，比如矩阵运算等。 𐟚€ 为什么要使用 Numpy？速度快：Numpy 的数组操作是基于 C 语言实现的，相比于 Python 的原生列表，在进行大规模数据计算时，速度有显著提升。方便的数组操作：可以轻松地进行数组的创建、索引、切片、变形等操作，非常适合处理矩阵、向量等数学对象。支持广播：允许不同形状的数组之间进行计算，这使得代码更加简洁和高效。 𐟓Œ 本文将介绍 Numpy 库中几个基本操作，如 hstack（水平合并）、vstack（垂直合并）以及 vsplit（按行拆分），并通过实际代码示例让你快速理解掌握。通过这些操作，你在数据处理、分析及机器学习等方面将更加得心应手！𐟒ꀀ

Python机器学习：从零到实战今天整理了一份Python机器学习的笔记，参考了《Python机器学习基础教程》这本书。先来做个准备工作，了解一下机器学习的基本概念，然后安装一些必要的库。 𐟓š 机器学习的本质机器学习就是从数据中提取知识的过程。它涉及统计学、人工智能和计算机科学多个领域。 𐟔 机器学习的应用生活应用：个性化推荐、人脸识别等。科学研究：研究恒星、寻找遥远行星、发现新粒子、分析DNA序列等。 𐟒ᠦœ𚥙襭椹的优势相比人为制定决策，机器学习能自动化决策过程，更具普适性。 𐟓ˆ 机器学习算法监督学习算法无监督学习算法 𐟓Š 数据的重要性数据可以想象成表格，每一行是样本，每一列是特征。 𐟛 ️ 必备工具 Scikit-learn：包含多种机器学习算法。 Jupyter Notebook：可以在浏览器中运行代码的交互环境。 NumPy：处理多维数组。 SciPy：处理稀缺矩阵。 Matplotlib：可视化内容。 Pandas：处理和分析数据。之后还会继续更新自学进度和笔记，想学的朋友可以一起加入哦！如果你是Python小白，推荐《Python编程：从入门到实践》这本书，电商专业的学生学起来也没有压力。