深度学习程序原理基本

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了深度学习程序原理基本。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

import numpy as np
import math
import random
import time

start = time.time()
for i in range(10):
    list_1 = list(range(1,10000))
    for j in range(len(list_1)):
        list_1[j] = math.sin(list_1[j])
print("使用纯Python用时{}s".format(time.time()-start))

start = time.time()
for i in range(10):
    list_1 = np.array(np.arange(1,10000))
    list_1 = np.sin(list_1)
print("使用Numpy用时{}s".format(time.time()-start))

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-414111.html

到了这里,关于深度学习程序原理基本的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【入门向】光流法(optical flow)基本原理+深度学习中的应用【FlowNet】【RAFT】

    光流(optical flow)是空间运动物体在成像平面上的 像素运动的瞬时速度 。 通常将一个描述点的瞬时速度的二维矢量 u ⃗ = ( u , v ) vec u = (u,v) u = ( u , v ) 称为光流矢量。 空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场(optical flow field)。 光流场是很多光流的集合; 构建光流场

    2023年04月10日
    浏览(38)
  • 深度学习疆界:探索基本原理与算法,揭秘应用力量,展望未来发展与智能交互的新纪元

    目录 什么是深度学习 深度学习的基本原理和算法 深度学习的应用实例 深度学习的挑战和未来发展方向 挑战 未来发展方向 深度学习与机器学习的关系 深度学习与人类的智能交互 深度学习是 一种基于神经网络的机器学习方法,旨在模仿人类大脑分析和学习数据的方式 。 深

    2024年02月20日
    浏览(38)
  • 第二章:AI大模型的基本原理2.2 深度学习基础2.2.3 循环神经网络

    循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)是一种特殊的神经网络结构,它可以处理序列数据,如自然语言、时间序列预测等。RNN的核心特点是包含反馈连接,使得网络具有内存功能,可以在处理序列数据时保留以前的信息。这一特性使得RNN成为处理自然语言和时间序列数据的

    2024年01月16日
    浏览(35)
  • Python numpy中random函数的使用

    np.random:随机数的生成 np.random.random() np.random.random(size) np.random.random([m,n])或np.random.random((m,n)) np.random.rand(m,n) 与np.random.random((m,n))作用一样,但是参数形式不同。 np.random.randint(a,b,size) np.random.uniform(a,b,size) np.random.normal():均值为0,标准差为1【无参默认值】 np.random.normal(a,b) n

    2023年04月08日
    浏览(29)
  • NumPy的np.random.rand()用法

    np.random.rand() 是NumPy库中的函数,用于生成在[0, 1)区间内均匀分布的随机数,可以接受多个整数参数,用于指定生成数组的形状。 生成一个随机标量: 生成一个一维随机数组: 生成一个二维随机数组: 生成一个多维随机数组: 在其他区间生成随机数,例如,在[a, b)区间生成

    2024年02月05日
    浏览(65)
  • numpy中的np.random.rand、np.random.randn、np.random.randint、np.random.uniform等用法

    随机数生成方法 1、np.random.rand(d0, d1, …, dn) np.random.rand(d0, d1, …, dn):生成一个指定形状的[0, 1)之间 均匀分布 的随机数数组。参数d0, d1, …, dn指定了生成的随机数数组的维度。 2、np.random.randn(d0, d1, …, dn) np.random.randn(d0, d1, …, dn):生成一个指定形状的**标准正态分布(**平均

    2024年02月09日
    浏览(40)
  • Python Numpy random.normal() 正态(高斯)分布

    正态分布是最重要的分布之一。 在德国数学家卡尔·弗里德里希·高斯之后,它也被称为高斯分布。 它适合许多事件的概率分布,例如。 智商得分,心跳等 使用 random.normal() 方法获取正态数据分布。 它具有三个参数: loc -(平均)钟声峰值所在的位置。 scale -(标准偏差)图

    2024年02月16日
    浏览(34)
  • 详述numpy中的np.random.rand()、np.random.randn()、np.random.randint()、np.random.uniform()函数的用法

         目录  (一)np.random.rand()  (二)np.random.randn()  (三)np.random.randint(low,high,size,dtype)  (四)np.random.uniform(low,high,size)         引言:在机器学习还有深度学习中,经常会用到这几个函数,为了便于以后熟练使用,现在对这几个函数进行总结。        

    2023年04月08日
    浏览(35)
  • numpy抽样函数 np.random.choice用法详解

    顾名思义,抽样函数,定义如下: 参数说明: a :待抽样的样本(一维数组或整数) size: 输出大小,默认返回单个元素 replace : 抽样后的元素是否可重复,默认是 p: 每个样本点被抽样的概率,默认均匀抽样 举例如下: 从[1,2,3,4,5]中随机抽三个元素,可重复,概率分别为[0.1,

    2024年02月15日
    浏览(38)
  • 深度学习基本功3:NMS(Non-Maximum Suppression,非极大值抑制)算法原理及实现

    大多数目标检测算法(稠密预测)在得到最终的预测结果时,特征图的每个位置都会输出多个检测结果,整个特征图上会出很多个重叠的框。例如要检测一辆车,可能会有多个bbox都把这辆车给框了出来,因此需要从这些bbox中选出框得最好的,删除掉其它的。要定义框得好与

    2024年02月06日
    浏览(39)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包