本文转自https://baijiahao.baidu.com/s?id=1787300641186091766&wfr=spider&for=pc总结：向量叉乘是诞生了一个新的方向，这个方向垂直于原向量组成的平面。点乘的好处是将高维降低到1维，可以在1个维度上讨论数值问题。如果1是点，那么乘积是线，如果1是线段，那么乘积是面积，如果1是向量

目录1.为什么要升维2代码实现3,总结1.为什么要升维升维的目的是为了去解决欠拟合的问题的，也就是为了提高模型的准确率为目的的，因为当维度不够时，说白了就是对于预测结果考虑的因素少的话，肯定不能准确的计算出模型。在做升维的时候，最常见的手段就是将已知维度进行相乘来构建

文|螳螂观察作者|图霖制造业生产和市场需求稳步回升的大背景下，国内制造企业来到新的竞逐拐点，高质量发展的样本企业将获得更大的突围机遇。作为中国制造代表性企业的美的集团，一直是稳健经营的代表企业。但因受到大环境冲击，业务调整后更聚焦于核心业务。在及时调整发展战略，将经营

作者：褚杏娟上图来源于基于函数计算部署SD实现光影效果前言：Serverless在中国发展这些年，经历了高潮、低谷、现在重新回到大众视野。很多企业都非常感兴趣，部分企业开始大规模应用；也有一些企业对在生产环境真正落地跃跃欲试。同时，在当下AIGC技术浪潮中，Serverless如何与AIGC更好

高维前缀和众所周知，一维前缀和即\(s_i=\sum\limits_{p=1}^ia_p\)，二维前缀和则是通过容斥原理来求：由图，显然可以得到\(s_{i,j}=a_{i,j}+s_{i-1,j}+s_{i,j-1}+s_{i-1,j-1}\)。那么，同理推到三维，可以得到\(s_{i,j,k}=a_{i,j,k}+s_{i-1,j,k}+s_{i,j-1,k}+s_{i,j,k-1}-s_{i-1,j-

题图|DesignedbyFreepik让我们从一道选择题开始今天的话题。什么是神经网络？请选择以下描述正确的一项或多项。A.神经网络是一种数学函数，它接收输入并产生输出。B.神经网络是一种计算图，多维数组流经其中。C.神经网络由层组成，每层都具有「神经元」。D.神经网络是一种通用函数

SamAltman的成功学｜升维指南 （2023.01.29）-斯思的阅读摘要（2023.02.15）来源：微信公众号OneFILWSamAltman:斯坦福大学计算机系辍学，19岁成立位置服务提供商Loopt，被预付借记

1.优化失败的原因​图1训练参数的常见情况​在上一节中，讨论了如何通过梯度下降方法训练深度学习模型。随着参数训练更新次数的增加，可能会遇到两种常见的失败情况：第一种，损失

numpy.stack()这个函数的功能就是堆叠array，就是对矩阵升维。但是比较头疼的就是stack()中的axis的理解。我找到了一篇比较好的博客，直接转载到这里了numpy.stack最通俗

expand_dims(a,axis)，其中a为输入的数组，axis为整型指定要增加的维数位置可以结合shape()来看，shape()返回的是一个tuple，把其看成一个数组并指定下标。如果shape为(1,2)，则