<a href="https://i.stack.imgur.com/hCPSw.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/hCPSw.png" alt="enter image

这是一个寻找矩阵范数的程序。我正在使用代码块编写代码。该代码中用于填充矩阵的第一个for循环不

<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>def define_module(self): ndf, nef = self.df_dim, self.ef_dim self.encode_img = nn.Se

我有一个数据矩阵，它是一些点的坐标和5个簇的坐标 <pre><code>data = [randi(100,100,1),randi(100,100,1)]; x_Clust

我在使用<code>qnorm(psn())</code>时遇到数字问题。问题出在数字上。 首先，由于<code>psn(9)</code>不是<cod

Tensorflow Loss 由于 Lp-Norm 作为自定义层使用以下代码得到 Nan： <pre><code>class CLayerPowerDensity(Layer): def

我有下面显示的这段代码，它应该手动计算随机生成的向量的范数。但是，我一直将输出打印到终端为 0

我正在尝试使用 jupyter notebook 运行在单独的 python 文件上定义的以下函数 <pre><code>def f(x): return 2 * n

我想计算给定值 x 和二维数组 arr 的每个单元格之间的 L2 范数（当前大小为 1000 x 100。我目前的方法：</p

在 Cynthia Dwork 写的题为“差分隐私的算法基础”的书中，它说 因此，如果 x={1,2,3} 那么 L1 范数应该是 6