《量化》专题

矢量或者说向量，可以通过2~4个分量表示一个向量，比如通过vec3(1,0,0)表示三维空间中一个沿着x轴正方向的三维方向向量，如果你有高中数学的基础，应该对向量有一定的了解，对于三维坐标的相关几何运算也有一定的概念。 关键字 数据类型 vec2 二维向量，具有xy两个分量，分量是浮点数 vec3 三维向量 ，具有xyz三个分量，分量是浮点数 vec4 四维向量 ，具有xyzw四个分量，分量是浮点

要想MATLAB最高速地工作，重要的是在M-文件中把算法向量化。其他程序语言可能用for或DO循环，MATLAB则可用向量或矩阵运算。下例是创立一个算法表。 x = .01; for k = 1:1001 y(k) = log10(x); x = x + .01; end 同样代码地向量化翻译是 x = .01:.01:10; y = log10(x); 对于更复杂的代码，矩阵化选

问题内容： 当我偶然发现名为JSpeed-Javascript优化的项目时，我正在浏览Google Code。 我注意到优化之一是更改为for循环语句。 优化之前 优化后 我知道前后的增量是什么，但是知道如何加快代码速度吗？ 问题答案： 这是我阅读并可以回答你的问题：“前递增（）加一的值，然后返回;相反，收益则增加了一个给它，这 _在理论上_中创建一个临时变量存储的值的结果在执行增量操作之前”。

变量数据类型的作用 程序员写代码时识别用：知道变量中应该存放什么类型的数值 给编译器看的：说明数值在存储时需要的内存空间字节数；说明存储结构 普通变量数据类型转换的本质 将数据的空间大小和数据的存储结构转变后，存入另一个变量空间 数据类型转换会导致数据存储空间大小和存储结构的变化 变量的本质 变量三要素：名称、大小、作用域 既能读又能写的内存对象，称为变量；若一旦初始化后不能修改的对象则称为常量。

本文向大家介绍C++常量详解一(常量指针与常量引用的初始化)，包括了C++常量详解一(常量指针与常量引用的初始化)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1、常量 1.1、常量的初始化： const对象一旦创建后其值就不能再改变，所以const对象必须初始化。这里我们要注意一点，像const int *p和const int &r都并不是const对象。因为const int *p只是表示不能通

校验者: @飓风 @小瑶 @FAME @v 翻译者: @小瑶 @片刻 @那伊抹微笑 有 3 种不同的 API 用于评估模型预测的质量: Estimator score method（估计器得分的方法）: Estimators（估计器）有一个 score（得分） 方法，为其解决的问题提供了默认的 evaluation criterion （评估标准）。 在这个页面上没有相关讨论，但是在每个 esti

问题内容： 我是tensorflow的新手，我无法理解变量和常量的区别，我知道我们将变量用于方程式，将常量用于直接值，但是为什么代码＃1仅工作，为什么代码＃2和＃ 3，请说明在哪种情况下我们必须先运行图形（a），然后运行变量（b），即 在这种情况下，我可以直接执行此命令，即 代码1： 代码2： 代码3： 问题答案： 在TensorFlow中，常量和变量之间的区别在于，当您声明某个常量时，其值以后将

2.1.1 常量与变量 在程序中如何指明要处理的数据？所有编程语言都提供两种指明数据的方式：第一，直接用字面值（literal）表示数据，即从文本字面上即可看出是什么数据，这种数据是不会改 变的常量；第二，将数据存储在一个变量中，以后用该变量来指代数据。 回顾第 1 章中我们所写的第一个程序： >>> print "Hello World!" 其中"Hello World!"就是以字面值的形式指

  - a - addr : rt_i2c_bus_device , rt_i2c_msg ai_addr : addrinfo ai_addrlen : addrinfo ai_canonname : addrinfo ai_family : addrinfo ai_flags : addrinfo ai_next : addrinfo ai_protocol : addrinfo ai_soc

问题内容： 我继承了一些Python代码，这些代码用于创建巨大的表（最多19列，每行5000行）。花了 九秒钟 时间在屏幕上绘制了表格。我注意到每一行都是使用以下代码添加的： 字符串在哪里。 我将其更改为： 我注意到桌子现在出现了 六秒 。 然后我将其更改为： 基于这些Python性能提示（仍为6秒）。 由于调用了大约5000次，因此突出了性能问题。但是为什么会有如此大的差异呢？为什么编译器没有在

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问题内容： 半向量的公式为（Hv）=（Lv + Vv）/ | Lv + Vv |，其中Lv是光向量，Vv是视点向量。 我在Python代码中这样做正确吗？ 问题答案： 这是错误的名称。您所写的是两个向量的简单向量加法，结果是归一化的单位向量。 这是我的处理方式：

本节我们介绍批量归一化（batch normalization）层，它能让较深的神经网络的训练变得更加容易 [1]。在 “实战Kaggle比赛：预测房价” 一节里，我们对输入数据做了标准化处理：处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近：这往往更容易训练出有效的模型。 通常来说，数据标准化预处理对于浅层模型就足够有效了。随着模型训练的进行

问题内容： 我知道在PHP中可能有“变量”变量。例如 是否可以在JavaScript中将变量的名称引用为字符串？怎么做？ 问题答案： 对此没有单一的解决方案（当然，有，但是请不要认真考虑）。可以通过来动态访问 一些 全局变量，但这不适用于函数本地的变量。 不会 成为属性的全局变量是使用和和定义的变量。 几乎总是比使用可变变量更好的解决方案！ 相反，您应该查看数据结构并为您的问题选择正确的结构]。