一、改变张量的形状改变张量的形状在深度学习的使用过程中会经常遇到，而且针对不同的情况对张量形状尺寸的改变有多种函数和方法可以使用tensor.reshape()方法import torchA = torch.arange(12.0).reshape(3,4)A# tensor([[ 0.,1.,2.,3.],#[ 4.,5.,6.,7.],#[ 8.,9., 10., 11.]])torch.re

1，吞吐量：表示一台计算机在某一时间间隔内能够处理的信息量，即流入、处理和流出系统的信息的速率。主要取决于主存存取周期，双端口存储器可以增加速度。2，响应时间：表示从输入有效到系统产生响应之间的时间度量，也就是完成一个任务的全部时间。3，利用率：在给定的时间间隔内系统被实际使用的时间所占的比率，用百分比表示。4，处理机字长：指处理机运算器中一次能够完成（读出/写入）二进制数运算的位数，如32...

Nc表示cache完成存取总次数，Nm表示主存完成存取总次数，h表示 cache 命中率h = Nc/( Nc + Nm )tc表示命中时的cache访问时间，tm表示未命中时的贮存访问时间，ta表示 cache/主存系统的平均访问时间ta = h×tc + (1-h)×tmr表示主存慢于cache的倍率，r = tm/tc；e表示访问效率。e = tc / ta...

定义：在数学中，如果一个数组的维度超过2，那么我们可以称该数组为张量。但是在PyTorch中，张量属于一种数据结构，它可以是一个标量、一个向量、一个矩阵，甚至是更高维度的数组。因此PyTorch中的张量（Tenser）和Numpy中的数组（ndarray）非常相似，在使用时也会经常将二者相互转化。在深度网络中，基于PyTorch的相关计算和优化都是在Tenser的基础上完成的。一、张量的数据类型在

一、导包import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.metrics import accuracy_score,confusion_matrix,classification_reportimport seaborn as snsimport copyimport timeimpo

一、比较大小torch.allclose()函数，比较两个元素是否接近，比较A和B是否接近的公式为|A-B| <= atol+rtol*|B|import torchA = torch.tensor([10.0])B = torch.tensor([10.1])print(torch.allclose(A,B,rtol=1e-05,atol=1e-08,equal_nan =False))p

一、torch.tensor()函数生成张量：A = torch.tensor([1.0,1.0],[2,2])A#tensor([1.,1.],#[2.,2.])查看张量的一些属性：A.shape() #张量的维度#torch.Size([2,2])A.size() #张量的形状#torch.Size([2,2])A.numel() #张量中元素的数量#4在使用torch.tensor()函数时

一、什么是脱机技术？批处理阶段引入了脱机输入/输出技术（用磁带完成）流程如下：人——> 纸带机——> 外围控制机——>磁带机——>主机——>磁带机——>外围控制机——>纸带机——>人①在外围控制器的控制下，慢速输入设备的数据先被输入到更快速的磁带上，之后主机可以从快速的磁带上读入数据，从而缓解了速度矛盾②引入脱机技术之后，缓解了CPU与慢速...

常考题目：①如何画ER图②如何将ER图转化为关系模式1，ER图 概念：实体关系图 (Entity-Relationship，E-R)，有三个组成部分：实体、属性、联系。用来进行关系型数据库系统的概念设计。实体：用矩形表示，矩形框内写上实体名.属性：用椭圆形表示，并用无向边将其与相应的实体连接起来。联系：用菱形表示，菱形框内写上联系名，并用无向边分别与有关实体连接起来，同时在无向边旁...

以下题目中加粗字体为重点哦~一、查询指定列、全部列1.查询全体学生的学号和姓名SELECT SNO, SNFROM S2.查询全部列SELECT*FROM S二、查询经过计算的值3. 查询全体学生的姓名、出生年份SELECT SN, 2020-AGEFROM S4. 查村全体学生的姓名、出生年份和系名（要求用小写字母表示系名）SELECT SN, 2020-AGE ...