内建函数，Python内置的函数（build in function），不需要引用其他包，一般成为BIFabs()计算绝对值,abs(-10),接收number，返回一个numbermax()求序列的的最大值（可迭代的），同时也可以比较一些数字min()求序列的最小值（可迭代的），同时也可以比较一些数字len（）求序列的长度，（字典也可以，求index的个数）divmod(x,y)求x,y的商和余
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2023-11-06 13:30:51
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向量内积这个基本上是中学当中数学课本上的概念，两个向量的内积非常简单，我们直接看公式回顾一下：这里X和Y都是n维的向量，两个向量能够计算内积的前提是两个向量的维度一样。从上面公式可以看出来，两个向量的内积就等于两个向量对应各个维度的分量的乘积的和。为了和矩阵乘法以及普通的乘法做区分，我们通常把两个向量的内积写成：\([x, y]=x^Ty\)。这里有一个很重要的性质，对于一个向量而言，我们可以用欧
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2023-09-09 10:05:23
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【内积 外积】inner productouter product运算结果： 内积->标量 外积->矢量物理应用举例： 内积->力做的功 外积->洛伦兹力（运动于电磁场的带电粒子所感受到的作用力：右手的大拇指与v同向，食指与B同向，则中指会指向F的方向。） ->角动量（位置动量和动量的外积；守恒，当
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2017-09-16 14:24:00
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# 如何在Python中实现内积计算
在这篇文章中，我将教你如何在Python中计算向量的内积。内积是线性代数中的一个重要概念，通过这一学习过程，你可以掌握Python编程的基础，有助于你在数据分析、机器学习等领域的进一步学习。
## 流程概述
下面的表格展示了我们实现内积所需的步骤：
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---------
Tensorflow不定长卷积与解卷积 在用CNN处理某些图像或时序输入时，需要考虑输入长度不固定的情况。例如在做场景文字识别时，输入的图像是已经被检测出来的长方形的包含文字的图像，这些 “检测框” 的长度不一。一般有两种做法，第一种从数据下手，将输入 padding 或 resize，所谓 padding 即给定一个固定长度，将短于该长度的样本补零，将长于该长度的样本截断或丢弃，所谓 resi
矩阵积import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])
print(np.vdot(a,b)) # vdot() 矩阵点积
# 矩阵点积计算：对应元素乘积之和，如例结果为：1*5+2*6+3*7+4*8
print(np.inner(a,b))
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2023-10-22 09:05:47
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一、内积1.1、定义内积（inner product）又称数量积（ scalar product）、点积（dot product），是指接受在实数R上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。两个向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的点积定义为： a·b=a1b1+a2b2+……+an*bn。使用矩阵乘法并把（纵列）向量当作n×1 矩阵，点积还可以写为：
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2024-01-09 16:09:17
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向量积的形式和表示一、内积（向量点乘）1.定义2.点乘3.点乘的几何意义4.基本性质二、外积（叉乘、向量积）1.定义2.叉乘公式3.外积的几何意义4.基本性质 今天在学习SVM算法的时候，涉及到了向量的运算，所以我在这里进行了整理。 首先我先对向量进行一下介绍： 向量是由n个实数组成的一个n行1列（n*1）或一个1行n列（1*n）的有序数组；一、内积（向量点乘）1.定义向量的点乘,也叫向量的内
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2023-12-17 16:21:38
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一、列表
1、变量中存的是一个数据（12是数，1.23是数，hello这个词不是数，这三个都是数据）
2、列表里面存的是多个数据，通常单独使用每个数据
3、列表定义和使用
对比：变量名=数据
列表名=[数据1，数据2，...]
取数据/把元素拿出来用或计算或看：列表名[下标]
注意：下标从0开始，只能是整数，最大是元素个数-1
4、列表的运算
列表1+列表2：合并左右两个列表的元素
列表*n：列表
2.4信道2.4.1频分复用、时分复用、统计时分复用（1）复用：（2）频分复用：（3）时分复用：（4）统计时分复用：2.4.2波分复用 （1）利用光的波长来区分光。 （2）120km处增加一个放大器（也就是图中的红色箭头）2.4.3码分复用（1）码分复用含义· 常见的名词是码分多址CDMA。· 各用户使用经过特殊挑选的不同码型，因此不会对彼此造成干扰。· 这种系统发送的信号具有很强的干扰能力，其频
向量内积几何意义与python实现1. 定义与物理意义2. python简单计算向量内积3. 向量夹角求解 1. 定义与物理意义向量的内积也叫向量的数量积、点积。向量数量积的几何意义: 一个向量在另一个向量上的投影。矢量内积是人工智能领域中的神经网络技术的数学基础之一, 此方法还被用于动画渲染。向量夹角大小判别 其计算结果等于u 的模长（大小）、 v 的模长（大小）、 u,v 夹角的余弦。在 u
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2023-07-03 17:17:44
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目录前言向量定义与矩阵的关系向量的乘法运算矩阵定义矩阵乘积运算Python代码区别与联系举例总结重点区别点积与矩阵相乘的联系前言看“花书”的过程中碰到这样一句话两个相同维数的向量x 和y 的点积（dot product）可看作是矩阵乘积x⊤y。明明在讲矩阵相乘，怎么又扯到点积了？还有向量……之前学得懵懵懂懂，为了深度学习，我仔细找资料写下这篇博客，送给与我一样情况的小伙伴。PS:“花书”为图书AI
lamba补充：如图：举例：上例中的reduce用法：内建函数如图，有137的函数、类等等类的单词首字母是大写的查看函数或者类的方法：常用的内建函数：1.返回数字的绝对值查看内置函数方法：所以：2.取列表最大最小值取大小值内建函数方法：比较多个参数：比较数字大小：常用内建函数len() 函数字符串、元组、列表、字典都可以。一下为字典例子：divmod() 内建函数：由说明可以看出，这个函数的作用是
题目传送门 Description 两个 \(d\) 维向量 \(A=[a_1, a_2 ,...,a_d]\) 与 \(B=[b_1 ,b_2 ,...,b_d]\) 的内积为其相对应维度的权值的乘积和，即： \[ (A,B) = \displaystyle \sum_{i=1}^d{a_ib_i ...
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2021-08-09 20:31:00
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# 计算内积在Java中的应用
### 引言
内积（Dot product）是线性代数中的一种重要运算，常用于向量和矩阵的乘法。在计算机科学中，内积的概念也被广泛应用于机器学习、图形学和信号处理等领域。在本文中，我们将介绍如何在Java中使用内积计算，并通过代码示例来演示其实现方法。
### 内积计算原理
内积是两个向量相乘后再相加的结果，公式表示如下：
A · B = Σ(Ai * Bi)
# 如何在 Python 中实现 Tensor 内积
作为一名刚入行的小白，了解如何使用 Python 实现 Tensor 的内积是一个非常重要的技能。Tensor 内积在深度学习和科学计算中扮演着核心角色。本文将带你逐步了解实现 Tensor 内积的流程，并附上详细的代码示例和注释。
## 流程概述
我们将这个过程分为几个简单易懂的步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述
# 学习如何在 Python 中计算内积：新手指南
## 1. 前言
内积（又称点积）是一种在向量空间中非常重要的运算。作为一名开发者，理解内积的计算能够帮助我们更好地处理数据、图形以及机器学习相关的问题。本文将带领你通过简单的步骤学习如何使用 Python 计算内积。
## 2. 整体流程
在学习计算内积之前，我们需要确定几个准备步骤。以下表格展示了我们将要进行的步骤：
| 步骤 |
# Java 向量内积实现指南
向量内积（又称为点积）是线性代数中的基本运算之一。在计算机科学中，内积广泛用于机器学习、图形学、物理计算等领域。本文将引导你一步一步实现 Java 中的向量内积运算，并详细解释每一步所需的代码及其意义。
## 整体流程
为了更好地理解向量内积的实现过程，我们将整个过程分为几个简单的步骤，以下是流程图：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
# Python中的向量内积
向量内积（也称为点积或标量积）是线性代数中的一个重要概念。在计算机科学、物理学和工程领域，内积被广泛用于各种计算，如计算两个向量之间的角度、长度以及在机器学习中的相似度计算。在这篇文章中，我们将深入探讨向量内积的定义、计算方法，以及如何在Python中实现向量内积。
## 向量内积的定义
给定两个向量 \(\mathbf{A} = [a_1, a_2, \ldo
tensorflow的基本结构tensorflow基本知识tf.estimator API的介绍 我们将使用 tf.estimator 来完成机器学习速成课程中的大部分练习。您在练习中所做的一切都可以在较低级别（原始）的 TensorFlow 中完成，但使用 tf.estimator 会大大减少代码行数。 概括而言，以下是在 tf.estimator 中实现的线性回归程序的格式：import te
