pq

　　　　在 机器学习中的矩阵向量求导(一) 求导定义与求导布局 中，我们讨论了向量矩阵求导的9种定义与求导布局的概念。今天我们就讨论下其中的标量对向量求导，标量对矩阵求导, 以及向量对向量求导这三种场景的基本求解思路。 　　　　对于本文中的标量对向量或矩阵求导这两种情况，如前文所说，以分母布局为默认布局。向量对向量求导，以分子布局为默认布局。如遇到其他文章中的求导结果和本文不同，请先确认使用的求导布局是否一样。另外，由于机器学习中向量或矩阵对标量求导的场景很少见，本系列不会单独讨论这两种求导过程。 1. 用定义法求解标量对向量求导 　　　　标量对向量求导，严格来说是实值函数对向量的求导。即定义实值函数$f: R^{n} \to R$,自变量$\mathbf{x}$是n维向量，而输出$y$是标量。对于一个给定的实值函数，如何求解$\frac{\partial y}{\partial \mathbf{x}}$呢？ 　　　　首先我们想到的是基于矩阵求导的定义来做，由于所谓标量对向量的求导，其实就是标量对向量里的每个分量分别求导，最后把求导的结果排列在一起，按一个向量表示而已。那么我们可以将实值函数对向量的每一个分量来求导，最后找到规律，得到求导的结果向量。 　　　　首先我们来看一个简单的例子：$y=\mathbf{a}^T\mathbf{x}$,求解$\frac{\partial

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关于“DAX & M批量格式化工具” 作为Power BI报表开发者，DAX代码的可读性十分重要，几年前SQLBI推出了一个免费web服务： daxformatter ，它允许你粘贴你的DAX代码到输入框，一键助你完成代码的换行与缩进，提升代码可读性，最近，PQ里的M语言也有了类似的服务— Power Query Formatter , 利用这些工具，可以帮你无需手工操作就能完成换行缩进，提升你的报表开发效率。不过，这些工具的美中不足是不能一次性格式化多个公式，即使可以，一个个粘贴公式也是不方便的，因此，我开发了一个小工具—“DAX & M批量格式化工具”，它可以帮你一次性格式化你的PBIX文件内的所有DAX公式，包括所有表的度量值以及计算列。工具截图如下： (注: 同时也可以帮你格式化所有表的M语句, 这里需要说明的是，该格式化工具的原理是通过向daxformatter以及powerqueryformatter网站发送POST请求并返回格式化的结果写入PBIX中的配置文件以完成全部代码格式化，但由于powerqueryformatter网站处于测试状态，接口还存在问题，因此格式化M语句功能暂不可用） 该工具对于那些大型Power BI报表项目的作用十分明显，因为你可能会有上百个DAX度量值以及计算列等等，一个个的格式化将是十分耗时且效率低下的，而通过该工具

　　选自arXiv 　　 作者：Pim de Haan、Taco Cohen、Max Welling 　　 机器之心编译 　　 编辑：小舟、杜伟 　　近日，韦灵思团队的一项研究通过研究图的局部对称性，提出了一种新的算法。该算法在不同的边上使用不同的核，从而使网络在局部与全局的图同构体上是等变的，也更易于表达。 　　通常来说，常规神经消息传递算法在消息排列下是不变的，因此会忘记信息流如何在网络中传递。 　　近日，阿姆斯特丹大学 ML 教授、高通技术副总裁韦灵思（Max Welling）团队 通过研究图的局部对称性，提出了一种通用性更强的算法 。该算法在不同的边上使用不同的核，从而使得网络在局部图和全局图同构上呈现等变化，也因而更易于表达。 　　 　　论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.08349v1 　　具体而言， 研究者使用了初级范畴论，将许多显式等变神经网络形式化为自然图网络（Natural Graph Network, NGN），并表明它们的核正是两个函子（functor）之间的自然转换 。 　　他们还提供了一个自然网络的图实例，该网络使用等变消息网络参数化，在多个基准上实现了良好的性能。 　　接下来我们来看这篇论文的具体内容。 　　 自然图网络 　　在图上构建神经网络有一种完全不同的策略，即使用图卷积神经网络或消息传递网络（Kipf 和

1. 设备驱动加载及系统配置 关于sensor的开发环境、MPP的工作原理、ISP简介等可参考shugenyin的博客——海思Hi3518EV200。 cd ko ./load3516a -a -sensor sc3035 -osmem 64 在load脚本中添加sensor的相关配置，这里使用smartsens的SC3035-M的360万像素CMOS sensor。 insert_sns() { case $SNS_TYPE in sc3035) himm 0x200f0050 0x2; # i2c0_scl himm 0x200f0054 0x2; # i2c0_sda himm 0x2003002c 0xB0007 # sensolsr unreset, clk 27MHz, VI 250MHz ;; *) echo "xxxx Invalid sensor type $SNS_TYPE xxxx" report_error ;; esac } 2. sensor的库文件生成(.so) sensor的库文件需要在Linux服务器中的SDK包中编译得到，将生成的.so文件放到SDK包中的stream软件包中的Hi3516A_Stream_xxx/libs目录下。 sc3035_sensor_ctl.c实现sensor的初始化。 void sensor_init() {

“基础不牢，地动山摇”。 最近，有很多小伙伴和白茶在聊天，也会涉及到一些度量值的编写，经常能遇到说大脑当机的情况。比如说明明自己知道如何去写，但是大脑思维却停止运转，想不起来的情况，话到嘴边却说不出，这种感觉太难受了。 白茶仔细思考了一下原因，还是基础不牢的原因，决定静下心来，从头不定期的梳理圣经。 · 正 · 文 · 来 · 啦 · 白茶是一个萌新，大概在19年7月份开始接触数据这类的概念，并不是一开始就学习PowerBI的。那么PowerBI到底是一个什么样的软件呢？能给我们带来什么呢？ 微软官方对于PowerBI的定义是可视化图表，商业智能，但是很多时候这句话不太好理解，怎么个智能？怎么个可视化？什么样的图表？这些都是我们需要仔细了解的。 PowerBI的前身是EXCEL表格，为什么这么说呢？最开始，在数据没有像现在这样庞大的时候，用的最普遍的就是EXCEL表格，里面有一些基础的运算函数，比如SUM，MIN，MAX，MIN函数等等。后来随着数据的发展，EXCEL在处理大数据显得有些力不从心了，微软在之后推出了Power Query。它的主要使用语言是M函数。 同时，微软还添加了一个功能，透视表功能，也叫Power Pivot，被称为20年来微软最伟大的发明。同时，还有另外的两个兄弟，Power View以及Power Map。PV指的是可视化，PM指的是数据地图。

接口下默认端口队列： [GigabitEthernet3/0/1]disp this include-default port-queue be wfq weight 10 outbound port-queue af1 wfq weight 10 outbound port-queue af2 wfq weight 10 outbound port-queue af3 wfq weight 15 outbound port-queue af4 wfq weight 15 outbound port-queue ef pq outbound port-queue cs6 pq outbound port-queue cs7 pq outbound weight指定端口队列调度的权重，是分配完pq队列的带宽以后，剩余带宽的百分比。当端口发生拥塞之后，可以保障的带宽是weight来确定的。 缺省情况下ef、cs6、cs7为PQ调度，shaping值为接口带宽。 系统处理PQ队列时，按优先级从CS7~EF顺序处理。 接口下默认的端口队列的行为：cs7,cs6,ef默认端口最大带宽保障，当出现pq间拥塞调度时优先保证cs7；剩下的wfq在出现拥塞时，没有被pq占满的情况下，分配剩下的带宽，按照weight分配保障wfq的带宽。 port

https://baike.baidu.com/item/%E5%BD%BC%E5%BE%97%E5%AE%9A%E5%BE%8B/3619757 管理学家 劳伦斯·彼得 （Laurence．J．Peter），1917年生于加拿大的范库弗，1957年获 美国华盛顿州立大学 学士学位，6年后又获得该校 教育哲学 博士学位，他阅历丰富，博学多才，著述颇丰，他的名字还被收入了《美国名人榜》、《美国科学界名人录》和《国际名人传记辞典》等辞书中。 概述 编辑 彼得原理 （The Peter Principle）正是彼得根据千百个有关组织中不能胜任的失败实例的分析而归纳出来的。其具体内容是：“在一个等级制度中，每个 职工 趋向于上升到他所不能胜任的地位”。彼得指出，每一个职工由于在原有职位上工作成绩表现好（胜任），就将被提升到更高一级职位；其后，如果继续胜任则将进一步被提升，直至到达他所不能胜任的职位。由此导出的彼得推论是，“每一个职位最终都将被一个不能胜任其工作的职工所占据。层级组织的工作任务多半是由尚未达到不胜任阶层的员工完成的。”每一个职工最终都将达到彼得高地，在该处他的提升商数（PQ）为零。至于如何加速提升到这个高地，有两种方法。其一，是上面的“拉动”，即依靠裙带关系和熟人等从上面拉；其二，是自我的“推动”，即自我训练和进步等，而前者是被普遍采用的。 彼得认为，由于 彼得原理 的推出

矢量的概念 ： 　　 如果一条线段的端点是有次序之分的，我们把这种线段成为有向线段(directed segment)。如果有向线段p1p2的起点p1在坐标原点，我们可以把它称为矢量(vector)p2。 矢量加减法 ： 　 　 设二维矢量P = ( x1, y1 )，Q = ( x2 , y2 )，则矢量加法定义为： P + Q = ( x1 + x2 , y1 + y2 )，同样的，矢量减法定义为： P - Q = ( x1 - x2 , y1 - y2 )。显然有性质 P + Q = Q + P，P - Q = - ( Q - P )。 　 　 矢量叉积 ： 　 　 计算矢量叉积是与直线和线段相关算法的核心部分。设矢量P = ( x1, y1 )，Q = ( x2, y2 )，则矢量叉积定义为由(0,0)、p1、p2和p1+p2所组成的平行四边形的带符号的面积，即：P × Q = x1*y2 - x2*y1，其结果是一个标量。显然有性质 P × Q = - ( Q × P ) 和 P × ( - Q ) = - ( P × Q )。一般在不加说明的情况下，本文下述算法中所有的点都看作矢量，两点的加减法就是矢量相加减，而点的乘法则看作矢量叉积。 　　 叉积的一个非常重要性质是可以通过它的符号判断两矢量相互之间的顺逆时针关系： 　 　 若 P × Q > 0 ,

在C语言中使用抽象数据类型方法编程包含以下3个步骤。 1．以抽象、通用的方式描述一个类型，包括该类型的操作。 2．设计一个函数接口表示这个新类型。 3．编写具体代码实现这个接口。 前面已经把这种方法应用到简单链表中。现在，把这种方法应用于更复杂的数据类型： 1 定义队列抽象数据类型 队列（queue）是具有两个特殊属性的链表。第一，新项只能添加到链表的末尾。从这方面看，队列与简单链表类似。第二，只能从链表的开头移除项。可以把队列想象成排队买票的人。你从队尾加入队列，买完票后从队首离开。队列是一种“先进先出”（first in , first out，缩写为FIFO）的数据形式，就像排队买票的队伍一样（前提是没有人插队）。接下来，我们建立一个非正式的抽象定义： 2 定义一个接口 接口定义放在queue.h文件中。我们使用C的typedef工具创建两个类型名：Item和Queue。相应结构的具体实现应该是queue.h文件的一部分，但是从概念上来看，应该在实现阶段才设计结构。现在，只是假定已经定义了这些类型，着重考虑函数的原型。 首先，考虑初始化。这涉及改变Queue类型，所以该函数应该以Queue的地址作为参数： void InitializeQueue (Queue * pq); 接下来，确定队列是否为空或已满的函数应返回真或假值。这里，假设C99的stdbool.h头文件可用