在Python编程中用于科学计算，Numpy是一个Python库/模块Numpy模块提供一个ndarray对象，我们可以用这个对象来对任意维度的数组执行操作。ndarray代表N维数组，其中N是任意数字。这意味着Numpy数组可以是任意维度的数组。1.强大的N维数组对象Array； 2.成熟的函数库； 3.实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。&n
## 如何配置Hadoop的SNN（Secondary NameNode）
在Hadoop集群中，Secondary NameNode（SNN）是一个重要的组件，它的作用是帮助主NameNode（Primary NameNode）减轻负担。SNN定期合并文件系统的编辑日志和元数据，从而优化主NameNode的性能。接下来，我将带你了解如何配置Hadoop的SNN，整个流程将以表格形式展示，随后详
fsimage：命名空间镜像文件,不及时更新,存储多个NameNode信息。（一个文件一个NameNode）把文件和目录的元数据信息持久化地存储到fsimage文件中，每次启动时从中将元数据加载到内存中构建目录结构树，之后的操作记录在edits log中edits log：
原创
2021-09-01 15:58:35
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我们在网上搜东西时，搜索引擎总是会把相关性高的内容显示在前面，相关性低的内容显示在后面。那么，搜索引擎是如何计算关键字和内容的相关性呢？这里介绍2种重要的权重度量方法：TF-IDF和BM25。 在进入理论探讨之前，我们先举个例子。假如，我们想找和“Lucence”相关的文章。可以想一下，那些内容里只出现过一次“Lucence”的文章，有可能是在讲某种技术，顺便提到了
介绍NumPy模块是Python的一种开源的数值计算扩展，是一个用python实现的科学计算包，主要包括：nddary:具有矢量算术运算和复杂广播能力的多维数组ufunc: 对整组数据快速运算的标准数学函数随机生成函数，傅里叶变换，线性代数操作nddary—Numpy的核心数据结构与标准Python库类是有差别的，array.array只处理一维数组，提供的功能也很少。numpy.array可处以
In [227]:import numpy as npIn [ ]:# NumPy是Python中科学计算的基础软件包。
# 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API，
# 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计
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2023-09-14 21:15:31
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什么是 NumPy?NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。NumPy包的核心是 ndarray 对象。它封装了python原生的同数据类型的 n 维数组，为了保证其性能优良，其
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2023-07-11 09:27:55
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记录一个同门给的SNN demo，仅供自己参考1 SNN和ANN代码的差别SNN和ANN的深度学习demo还是差一些的，主要有下面几个：输入差一个时间维度T，比如：在cv中，ANN的输入是：[B, C, W, H]，SNN的输入是：[B, T, C, W, H]
ANN求梯度时可以直接用backward()，SNN由于不可导，需要手写反向传播
SNN中涉及神经元的选择问题（比如LIF, IF,
谁用 NumPy 手推了一大波 ML 模型？通过项目的代码目录，我们能发现，作者基本上把主流模型都实现了一遍，这个工作量简直惊为天人。作者 David Bourgin 是一位大神，于 2018 年获得加州大学伯克利分校计算认知科学博士学位，随后在普林斯顿大学从事博士后研究。尽管毕业不久，David 在顶级期刊与计算机会议上都发表了一些优秀论文。在 ICML 2019 中，其关于认知模型先验的研究就
“强基固本，行稳致远”，科学研究离不开理论基础，人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑，为了紧扣时代脉搏，我们推出“强基固本”专栏，讲解AI领域的基础知识，为你的科研学习提供助力，夯实理论基础，提升原始创新能力，敬请关注。作者：初识CV地址：https://www.zhihu.com/people/AI_team-WSF本文大部分内容来自：脉冲神经网络的五脏六腑，做一下笔记
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2021-04-09 15:19:43
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In [227]:
import numpy as np
In [ ]:
# NumPy是Python中科学计算的基础软件包。
# 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API，
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2023-10-10 08:40:13
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主要讨论脉冲神经网络的拓扑结构、信息的脉冲序列编码方法、脉冲神经网络的学习算法和进化方法等。
一、脉冲神经网络的拓扑结构
同传统的人工神经网络一样，脉冲神经网络同样分为三种拓扑结构。它们分别是前馈型脉冲神经网络（feed-forward spiking neural network）、递归型脉冲神经网络（recurrent spiking neural network）和混合型脉冲神经网络（
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2019-06-18 08:37:15
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Dy01 IPython与Numpy一. 为什么使用python进行数据分析python大量的库为数据分析和处理提供了完整的工具集比起R和Matlab等其他主要用于数据分析的编程语言，Python更全能Python不仅提供数据处理平台，而且还有其他语言和专业应用所没有的应用。 可以用作脚本 可以操作数据库 可以开发web应用Python库一直在增加，算法的实现采用更具创新性的方法Python能和很
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2023-12-14 20:12:32
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作者 | Faisal Shahbaz让我们来看看一些强大的卷积神经网络，这些网络实现的深度学习为今天的计算机视觉的成就奠定了基础。 LeNet-5 — LeCun et alLeNet-5，一个7层的卷积神经网络，被很多银行用于识别支票上的手写数字。基于梯度的学习应用于文档识别 LeNet-5 — Architecture手写数字被
官方说明Sentry是一种用于在Hadoop集群中控制和管理访问权限的工具。因此，CDH的Sentry指的是Cloudera Distribution for Hadoop中集成的Sentry组件，用于管理Hadoop集群中的访问控制和权限管理。作用Sentry是一个用于管理Hadoop集群中的访问权限的工具，其使用入门流程步骤如下：安装Sentry：安装Sentry并将其配置为Hadoop集群的
clc;clear all;close all;% 初始参数I = 10;sigma = 0.04;beta = 5;gam
原创
2022-10-10 15:54:30
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本文主要讲解的聚类算法有：k均值算法、均值漂移算法、凝聚层次算法、DBSCAN密度聚类算法，还介绍了聚类算法性能指标——轮廓系数。 聚类（cluster）与分类（class）不同，分类是有监督学习模型，聚类属于无监督学习模型。聚类讲究使用一些算法把样本划分为n个群落。一般情况下，这种算法都需要计算欧几里得距离。 $$P(x_1) - Q(x_2): |x_1-x_2| = \sqrt{(x_1
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2024-02-29 21:56:34
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作者：Schrauwen, Benjamin , D. Verstraeten , and J. V. Campenhout . 期刊：European Symposium on Esann DBLP, 2007. 作者们来自 比利时（Belgium） 的 根特大学（Ghent University）背景人工神经网络、贝叶斯图模型、核方法在非时域的问题上表现出色，但用它们对动态系统建模还是有一定
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2023-10-26 17:47:13
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1.如何定义聚类？你能列举几种聚类算法吗？在机器学习中，聚类是将相似的实例组合在一起的无监督任务。 相似性的概念取决于你手头的任务：例如，在某些情况下，两个附近的实例将被认为是相似的，而在另一些情况下，只要它们属于同一密度组，则相似的实例可能相距甚远。流行的聚类算法包括K-Means、 DBSCAN、聚集聚类、BIRCH、均值平移、亲和度传播和光谱聚类。2.聚类算法的主要应用有哪些？聚类算法的主要
1、日常管理过程1.1、元数据备份如果namenode的永久性元数据丢失或损坏，则整个文件系统无法使用。因此，元数据备份非常关键。可以在系统中分别保存若于份不同时间的备份（例如，1小时前、1天前、1周前或1个月前），以保护元数据。方法一是直接保存这些元数据文件的复本；方法二是整合到namenode上正在使用的文件中。 最直接的元数据备份方法是使用dfsadmin命令下载namenode最新的fsi
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2023-09-27 18:44:06
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