GATHER

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R语言中tidyverse包中gather函数（将数据转换为一列）

001、 library(tidyverse) ## 加载包 dat <- data.frame(a = c(400, 100, 300, 500), ## 测试数据框 b = c("xxx", "mmm", "nnn", "yyy"),

【Python学习】基于 KNN 模型的葡萄酒种类预测

算法原理 K最近邻(KNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的K个训练样本，然后基于这 K个"邻居"的信息来进行预测。 KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的 K 个最相邻的样本中的大多

PG的并行查询生产案例

1.背景: 开发想通过web前端调用sql获取数据展现在内部平台上，发现查询较慢。 2.SQL分析： PG环境 pg_tables=# select version(); version ---

torch.gather与torch.scatter

前言我觉得pytorch最难的两个api之一就是gather和scatter了，但是在项目中又经常出现，OMG… 还是想办法弄懂吧 torch.gather input = torch.randn((2, 3, 4)) tensor([[[ 0.1815, -0.7603, 0.3465, 0.2593], [ 0.5841, 1.2581, 0.1583, -0.7283], [-0.

查询某系统统计信息是否开启，并每周六上午11点进行重要用户统计信息

1.查看用户统计信息是否开启SQL> SELECT OWNER,TABLE_NAME,LAST_ANALYZED FROM DBA_TABLES ORDER BY LAST_ANALYZED;OWNER TABLE_NAME LAST_ANALYZE------------------------------ ------------------------------ ------------SMCS2 SM_UNSENT_SM_LIST

标签平滑Label Smoothing Demo(附pytorch的NLLLoss()，gather())

LabelSmoothing.py import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable # Wangleiofficial # https://github.com/pytorch/pytorch/issues/7455#issuecomment-720100742 class LabelSmoothingLoss(torch.nn.Module)

torch.gather

函数定义 torch.gather(input, dim, index, *, sparse_grad=False, out=None) → Tensor Gathers values along an axis specified by dim. 对于一个3-D的张量，输出按照以下公式被指定为： out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k] # if dim == 0 out[i][j][k] = input[i][

MySQL的删除语句

关系型数据删除数据时需要用delete关键字，最最最关键的是要添加限制条件，否则。。。删除具体的一条数据： delete from gather where name='apple'; 如果不加限制条件的话就变成了全部删除 delete from gather ;

MySQL的插入语句

背景：增删改查，其中“增”就是MySQL的插入语句，关键字是insert into 测试用的表就学MySQL聚集函数时建的表：MySQL的聚集函数插入语句有以下三种写法第一种，插入一条语句，这种写法简单，但是需要插入值的顺序与表定义的列的顺序相对应。不能错位，不太安全。因为插入语句没有值返回，一般

Pytorch中的torch.gather()函数

参数说明以官方说明为例，gather()函数需要三个参数，输入input，维度dim，以及索引index input必须为Tensor类型 dim为int类型，代表从哪个维度进行索引 index为LongTensor类型举例说明 input=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) #作为输入 index1=torch.tensor([[0,1,1],[0,1,1]]) #作

Torch.gather的理解

Torch.gather方法通常运用在分类问题中，最后分类结果为onehot格式时，对于真实标签的提取。官方文档的公式理解有点难度。以下简单做一下思考。代码引用自 Pytorch中的torch.gather函数的含义还是 b = torch.Tensor([[1,2,3], [4,5,6]]) print b index_1 = torch.Long

五、函数_2.普通参数、默认参数、收集参数

函数中参数的类型普通参数默认参数收集参数命名关键字参数关键字收集参数普通参数也叫位置参数或顺序参数，每个形参都必须传递对应的实参使用关键字参数传递普通参数时，不需按顺序传递 def event(a,b,c) : print(a,b,c) event(1,2,3) 1 2 3 默认参数例

torch.gather函数的理解

建议先阅读官方文档，拿笔跟着给出的公式推导一次。 torch.gather官方文档 gather函数的定义为： torch.gather(input, dim, index, *, sparse_grad=False, out=None) → Tensor 不常用的暂时不关注，于是函数常使用的样子如下： torch.gather(input, dim, index) 函数的大致功能，给出inp

大规模人脸分类—allgather操作(1)

pytorch中 all_gather 操作是不进行梯度回传的。在计算图构建中如果需要经过all_gather操作后，仍需要将梯度回传给各个进程中的allgather前的对应变量，则需要重新继承torch.autograd.Function https://pytorch.org/docs/stable/autograd.html 中对torch.autograd.Function进行了介

R语言长宽数据转换函数tidyr包

需要的包tidyr 长数据变宽数据准备长数据 df<-read.xlsx("data.xlsx",sheetIndex=1) View(df) 得到长数据：长转宽函数spread() #spread(data,key,value,fill=NA,convert=FALSE,drop=TRUE,sep=NULL) df<-spread(data=df,key=年份,value=水泥) 得到长数据：宽数据变长数据函数g

神奇的torch.gather()

torch.gather(input, dim, index, *, sparse_grad=False, out=None) → Tensor Gathers values along an axis specified by dim. 例如原本一个tensor a是： a[0][0]a[0][1]a[1][0]a[1][1] index tensor是： jkmn 现在，b=torch.gather(input=a, dim=0, index=index) 因此

深度学习框架中的并行

深度学习框架中的分布式通信算子和并行训练 (1)首先要了解有哪些并行的种类。 (a)数据并行 (b)层内模型并行，这里有Fully Connected模型并行，Group Convolution并行等等。 (c)层间模型并行，这里包括一些流水线并行，，手动checkpoint和GPipe的知识。 (2) 常见的通信算子首先要知道，集合通

ansible setup模块和gather_facts功能

前言关于ansible的setup模块和gather_facts功能的介绍。正文 1. setup模块这个模块是ansible的自带模块，可以收集机器的一些信息。 1.1 用法 ansible host -m setup -a "filter=xxx", 此filter可以筛选关键词。 [root@vm1 ~]# ansible localhost -m setup localhost | SUCCE

boost::mpi模块对 all_gather() 集体的测试

boost::mpi模块对 all_gather 集体的测试实现功能 C++实现代码实现功能 boost::mpi模块对 all_gather() 集体的测试 C++实现代码 #include <algorithm> #include <boost/mpi/collectives/all_gather.hpp> #include <boost/mpi/collectives/all_gatherv.hpp>

Pytorch中torch.gather和torch.scatter函数理解

torch.gather() torch.gather(input, dim, index, *, sparse_grad=False, out=None) → Tensor 参数解释： input (Tensor) – the source tensor dim (int) – the axis along which to index index (LongTensor) – the indices of elements to gather sparse_grad (boo

meterpreter命令总结

前言 Meterpreter是Metasploit框架中的一个扩展模块，作为溢出成功以后的攻击载荷使用，攻击载荷在溢出攻击成功以后给我们返回一个控制通道。Meterpreter功能强大，支持信息收集、提权、注册表操作、哈希利用、截屏录屏等操作，也支持对摄像头、录音设备、键盘鼠标的控制。常用命令

tf.gather,tf.gather_nd,tf.boolean_mask

函数定义链接： tf.gather：https://tensorflow.google.cn/versions/r1.15/api_docs/python/tf/gather tf.gather_nd:https://tensorflow.google.cn/versions/r1.15/api_docs/python/tf/gather_nd tf.boolean_mask:https://tensorflow.google.cn/versions/r1.15/api_docs/python/tf/

TensorFlow学习笔记3(Tensor的索引与切片)

按照顺序采样一共有6种方式进行索引： Basic indexing: [idx][idx][idx] 只能取一个元素 a = tf.ones([1,5,5,3]) a[0][0] a[0][0][0] a[0][0][0][2] Same with Numpy: [idx, idx,...] a = tf.random.normal([4,28,28,3]) a[1].shape a[1,2].shape a[1,2,3].shape a[1,2,3,2].shap

PyTorch踩坑：gather函数

整理自官方文档：https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fpytorch.org%2Fdocs%2Fstable%2Fgenerated%2Ftorch.gather.html%3Fhighlight%3Dgather%23torch.gather 0x01 背景在做强化学习DDQN实（CtrlC）验（CtrlV）的时候遇到了一些不是很理解的函数，这里做一些解

pytorch中利用gather函数取出标签的预测概率的理解

pytorch中利用gather函数取出标签的预测概率的理解背景理解背景在pytorch中神经网络训练输出为one-hot编码，假设y_h为2个样本，在3个类别的情况下的输出： y_h= torch.tensor([[0.1, 0.2, 0.7], [0.2, 0.2, 0.6]]) 放在表格中便于理解：(此处类别从0开始编号) 样本序号类别0