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    Mathematica实用技巧--压缩与解压缩 Wolfram语言进阶

    Mathematica实用技巧–压缩与解压缩

    这里给出一种方便mathematica中代码和符合传播的方法,压缩和解压缩。这样可以方便mathematica的代码和内容在网络上传播和接受方的使用。
    03月20日 340 views 发表评论
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    Mathematica查看函数源代码 Wolfram语言进阶

    Mathematica查看函数源代码

    这里会介绍在mathematica中查看部分函数的源代码,这里的源代码是指mathematica的代码,不是c/c++的源代码。当然大部分的函数的源代码是保护的,也就无法查看了。
    03月19日 1,053 views 发表评论
    阅读全文
    Mathematica优化AppendTo--Reap&Sow Wolfram语言进阶

    Mathematica优化AppendTo–Reap&Sow

    这一篇会叙述一下mathematica中Reap和Sow两个函数的使用方法。也是给出一种方便快速往列表里增加值的方法。
    03月16日 478 views 发表评论
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    Mathematica中的模式 Wolfram语言进阶

    Mathematica中的模式

    这一篇文章算是mathematica中模式匹配的进一步说明,会更加详细的介绍一下mathematica中各种符号的意思,以及在模式匹配中的应用。
    03月15日 566 views 发表评论
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    Mathematica分母有理化 Wolfram语言与数学

    Mathematica分母有理化

    这一篇文章会介绍一下mathematica中的分母有理话。在某种情况下,我们会不能使用FullSimplify来进行化简,于是我们就要使用到这里的化简的方法了。
    03月13日 910 views 1
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    找出一图形的最小外接矩形 Wolfram语言进阶

    找出一图形的最小外接矩形

    这一篇文章是我第一次做大创的时候,需要找出一个图片中的汉字来做的。找到这个汉字的最小外接矩形,把汉字扣出,然后方便后续的操作。这个在mathematica中的实现是很方便的,我就把...
    03月08日 810 views 发表评论
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    使用Mathematica发送邮件 Wolfram语言进阶

    使用Mathematica发送邮件

    这一篇文章讲一下如何使用Mathematica来发送邮件吧。其实使用mathematica发送邮件是很简单的,只需要使用他提供的函数SendMail即可。
    03月03日 243 views 发表评论
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    Mathematica函数的参数设定|回环数例子 Wolfram语言进阶

    Mathematica函数的参数设定|回环数例子

    这篇文章介绍一下在mathematica中,自定义函数的时候参数类型的问题,这里讲的是一种人为的规定,一种约定的习惯。
    02月26日 383 views 发表评论
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    Mathematica实现模拟退火法 Wolfram语言进阶

    Mathematica实现模拟退火法

    这一篇文章,我们将会讲一下在mathematica中实现模拟退火法的方式。但是,这一篇不是为了说明模拟退火法是如何实现的,而是为了说明如何编写和使用mathematica的函数包。
    01月02日 547 views 发表评论
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    Mathematica中关于机器学习数据获得 Wolfram语言进阶

    Mathematica中关于机器学习数据获得

    这一篇文章介绍如何获取mathematica里自带的数据集,利用这些数据集我们可以进行机器学习,大数据等的学习。
    12月05日 566 views 发表评论
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    • 老学生 老学生 好的
    • 某人 某人 flattern没有用,可以去掉,我试了
    • 老学生 老学生 我跑你的jupyter notebook版本,python=3.8.3,pytorch=1.7.1,win10 LTSC 1089,依然出错: Epoch:0900, MSE:0.025476430 ============ --------------------------------------------------------------------------- RuntimeError Traceback (most recent call last) in 23 # backward 24 loss = loss + criterion(output, j) ---> 25 loss.backward() 26 # optimize 27 optimizer.step() C:\Anaconda\envs\torch\lib\site-packages\torch\tensor.py in backward(self, gradient, retain_graph, create_graph) 219 retain_graph=retain_graph, 220 create_graph=create_graph) --> 221 torch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph) 222 223 def register_hook(self, hook): C:\Anaconda\envs\torch\lib\site-packages\torch\autograd\__init__.py in backward(tensors, grad_tensors, retain_graph, create_graph, grad_variables) 128 retain_graph = create_graph 129 --> 130 Variable._execution_engine.run_backward( 131 tensors, grad_tensors_, retain_graph, create_graph, 132 allow_unreachable=True) # allow_unreachable flag RuntimeError: bad allocation
    • 老学生 老学生 好的,我试试
    • 老学生 老学生 刚刚在调试状态运行了程序,结果如下: \anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:445: UserWarning: Using a target size (torch.Size([])) that is different to the input size (torch.Size([1, 1])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) 程序运行到 Epoch:0510, MSE:0.021993393 ============ 代码在'loss.backward()' 处引发异常: bad allocation Message=bad allocation Source=F:\MsVsPython\Pytorch\一个初级例子代码\GRUtest\Prj\TrySimplGru\TrySimplGru.py StackTrace: File "F:\MsVsPython\Pytorch\一个初级例子代码\GRUtest\Prj\TrySimplGru\TrySimplGru.py", line 236, in loss.backward() 是不是那个警告有隐含的错误?我是初学者,不很懂,还请指点!

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