array.map！从非0的索引开始 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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为何数组索引从0开始？

一些编程语言的索引从1开始。比如在Fortran中，声明数组integer :: array(5)会创建一个包含5个元素的数组。要访问第一个位置的元素，则索引为1，即array(1)。...而在python或者C++语言，第一个元素的索引则为0。不管用什么语言编写程序，最终都要转化成CPU能实际执行的机器码。...在机器级别，数组索引通过偏移量来处理:一个寄存器(CPU内部特殊的内存)数组地址(数组第一个元素的地址)，而另一个寄存器则包含偏移量，即到目标元素的距离。...第一个元素的偏移量和C++一样是0，使用Fortran这样的语言，必须先将基于1的索引转换成基于0的索引，再乘以每个元素的地址大小获得索引为i的元素地址：元素i的地址...= 基本地址+((i-1)*每个元素地址大小) 而C++这样基于0的索引的语言则可以稍微提高一下效率：元素i的地址 = 基本地址+(i*每个元素地址大小) 表面上看起来是节省了一些

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数组未必一定需从0开始，谈一下非0开始的数组

谈到数组时，当被问及数组是从什么数开始时，估计大部分程序员都会直接说出数组当然是从0开始的。这个回答当然没有错，现在我们就来了解一下C#中的下限非0的数组。 ...在创建数组时，除了有数组元素，数组对象占据的内存块还包含一个类型对象指针，一个同步索引块和一个额外的成员。...接下来我们具体来了解一下“下限非零数组”的相关知识：下限非零数组由于在性能上没有做更好的优化，因此在一般的使用中会较少，如果不计较性能损失或者需要跨语言移植，可以考虑使用非零数组。...“下限非零数组”的概念就不做介绍，正如其名称所见。 ...，应该对非零基数组的创建有一个大致了解，接下来具体看一下Ensures（）方法的底层代码： public static void Ensures(bool condition) {

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0 | 从0开始学PyTorch

最近在家待着没有什么事情，买了本PyTorch开始学习，自己动手写写代码。就是下面这本，2022年2月才第一版，很新，确实是本很不错的书，不过这里面的中文翻译真的是有点让人头大。...安装好了环境，我们就开始跑测试的例子了。...，我们就可以输出类别和对应的置信度了 percentage = torch.nn.functional.softmax(out, dim=1)[0] * 100 labels[index[0]], percentage...[index[0]].item() 这一句输出结果就比较靠谱了，可以看到最高的是金毛犬到这里还不够，我们只看到了第一高的结果，还想看看第二高的结果是不是跟第一高差不多，所以这里再对结果排一下序，然后输出...，不过可以看出来从第二个开始置信度有了大幅度的下降，所以金毛胜出。

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从0开始做系统

前面已经写了如何做接口，那是方便调用的。现在写个如何做后台系统，是方便操作的。 Django自带的后台管理是Django明显特色之一，可以让我们快速便捷管理数据。...后台管理可以在各个app的admin.py文件中进行控制。假如有个小白，想做个后台系统，如何做，他可以直接用Django的admin来弄。...，定义的表 ?...在app中的models中定义好字段。...登陆进去，见到的页面是这样子的。 ? 新插入一条数据： ?

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搜索引擎原理解析：从0开始实现一个搜索引擎

，从数据结构来看：哈希表的复杂度为 O(1) ，因此可以通过key快速低成本的命中，这种简单的通过一个名字来定位到具体内容的方式就是正排索引的概念。...表示法为 O(1) ，可以很快速的检索到想要的结果，所以倒排索引顾名思义，就是从文章内容 (value) 搜索 key 的索引方式，同样的，文章 2 的倒排索引结构为: { "政采云": 2,...3.分词器世界上有各种语言，每种语言的语义、语法各不相同，分词器的意义就在于可以从各种语言中提取字词，而通过倒排索引中讲述的内容我们可以知道这些字词对应的就是倒排索引的查询条件。...帮助我们把一大段文本分割成一个个的字词的工具就叫做分词器。分词器主要用在两个方面：创建索引的时候从整篇文档中提取字词来创建索引，搜索的时候把用户的搜索条件分词去命中索引。...本文只是尝试以一个简单的原理阐述开始最终实现一个搜索引擎来了解搜索引擎基本原理、工作流程、运行机制。

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从0开始混沌工程（ChaosToolkit）

从0开始混沌工程（ChaosToolkit） Start Chaos Engineering by ChaosToolkit Chaos Engineering 意为混沌工程，是检验一个复杂系统韧性的一种技术...，请求从网关进入，经过网关分发到服务器上，并返回给调用方。.../conf/gateway.json') -> None: """ 从配置文件中加载配置 :param file_path:配置文件的路径，默认是 '....') # 获得每个服务对应端口列表 port_file = port_files[0] # 检查是否有可用的服务实例 if get_available_service...$ chaos run experiment.json 复制代码启动目标系统：运行结果：从运行结果中我们可以很明显地发现，出现了 [2021-12-06 17:31:50 CRITICAL]

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.NET AI如何从0开始？

你是否在思考如何利用AI为您公司的产品增加智能方向的业务扩展？或者你是否有思考过怎么去利用AI减少部分工作量？...如果你有类似于上面的问题，想要学习AI，并且您是一名.NET开发工程师，或您是一名弃暗投明的Java转.NET AI方向的工程师，那么你可以从这一篇开始，使用.NET semantic-kernel进行从...0开始的入门基础教程，并且在网站免费访问，当然如果您没有AI，那么也可以在 http://api.token-ai.cn/网站注册，然后网站提供了hunyuan-lite永久免费的模型供您消息使用，下面...，我们将要从控制台开始我们的入门教程。...总结本文主要为.NET开发者提供了如何从零开始使用.NET的semantic-kernel进行AI开发的教程。

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2 | 从0开始学PyTorch

torch.double) # points_short = points_64.to(torch.short) points_64 * points_short outs:tensor([0...., 0., 0., 0., 0.], dtype=torch.float64) 把张量存储到GPU PyTorch提供了设备的概念，方便在不同的运算单元上转移我们的tensor数据以及运算。...= points.to(device='cuda') points_gpu = points.to(device='cuda:0') 数据建立在GPU上之后，运算也都是在GPU上进行的，在需要的时候我们可以指定把数据传回...= points.cuda() points_gpu = points.cuda(0) points_cpu = points_gpu.cpu() 与NumPy的交互前面多次提到了NumPy，...像前面提到的zeros，ones，还有从numpy中读取from_numpy()等索引、切片、连接、转换张量运算，这里面涉及的API比较多，比如tensor的加减乘除，归约，比较，频谱变换等等随机采样

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从 0 开始做后台测试

作者：赵燕团队：腾讯移动品质中心TMQ 从用户反馈说起 “我备份的照片怎么不见了”； “出现服务器错误-1001”； “下载的照片无法显示”。...用户反馈，测试过程中经常遇到各种与后台相关的非必现问题，对于一个重后台功能的产品，包括很多业务逻辑和用户的数据都与后台强相关，若只是通过客户端来测试后台功能的话，在遇到上述问题时，分析和重现问题对于测试人员来说非常困难...除此以外，在日常的测试中，后台相关的测试还面临以下几类问题： 1、后台测试的充分性和完整性的保证； 2、不与客户端直接交互的功能，无法通过客户端的用例来直接覆盖到所有功能点； 3、面对一些偶现问题，无法定位问题...该服务中的接口都是与客户端直接交互的。可以通过模拟客户端的请求来测试业务处理模块中的接口。...未来测试计划本篇文章介绍的是在项目中如何从0开始做后台测试，主要侧重的是项目后台架构的分析，测试后台接口功能，能解决后台功能测试的问题。

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neovim 从0开始配置优化

简介 neovim是从vim的一个分支fork出来的，从性能等方面来讲都比vim强很多，所以从vim转到neovim了。...从0开始配置初始化插件管理器 init.lua为neovim的默认配置，一般在~/.config/nvim下面。...将 lazypath 设置为运行时路径 -- rtp（runtime path） -- nvim进行路径搜索的时候，除已有的路径，还会从prepend的路径中查找 -- 否则，下面 require(...background_colour = "Normal", max_width = math.floor(vim.api.nvim_win_get_width(0).../ 2), max_height = math.floor(vim.api.nvim_win_get_height(0) / 4), -- minimum_width

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从 0 开始学游戏开发

2020-01-06.png 游戏行业一直是公认的“吸金”行业。对于热爱游戏的人，能够开发出一款自己的游戏，绝对是一件很酷很有格调的事。游戏行业的高回报，也吸引着越来越多的人跃跃欲试。...那么，如果想成为一名专业的游戏开发工程师，究竟该如何入门呢？...脚本语言简单易懂的 C/C++ 代码讲解如何嵌入脚本语言，阐述脚本语言在游戏开发中的应用，以及如何使用脚本语言编写更多的周边工具。...热点剖析解析热门的 HTML5 游戏和移动端游戏的技术及威力，并带你编写一款 HTML5 游戏，教你选择移动端游戏引擎，最后谈一谈独立游戏开发者的未来发展。...跟着我，可以从最简单的 2D 小游戏开始，到炫酷的 AR 多人对战游戏。参考：从0开始学游戏开发-你的游戏开发入门第一课明天介绍一些游戏开发的基础知识。

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从0开始的Python学习011模块

模块基本上就是一个包含了所有你定义的函数和变量的文件。为了在其他程序中重用模块，模块的文件名必须以.py为扩展名。模块可以从其他程序输入以便利用它的功能。这也是我们使用Python标准库的方法。...如果找到了这个文件，这个模块的主块中的语句将被运行，然后这个模块将能够被你使用。注意，初始化过程仅在我们第一次输入模块的时候进行。另外，“sys”是“system”的缩写。...sys模块中的argv变量通过使用点号指明——sys.argv——这种方法的一个优势是这个名称不会与任何在你的程序中使用的argv变量冲突。另外，它也清晰地表明了这个名称是sys模块的一部分。...当你为dir()提供一个模块名的时候，它返回模块定义的名称列表。...概括 ---- 模块的用处在于它能为你在别的程序中重用它提供的服务和功能。Python附带的标准库就是这样一组模块的例子。我们已经学习了如何使用这些模块以及如何创造我们自己的模块。

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从0开始的Python学习009参数

在函数定义的时候给参数赋值使用（参数，参数=值......），从而给形参指定默认值。注意默认参数的值是一个不可变的参数（也就是说默认参数是一个确定的值）。...#默认参数值 #对于参数我们希望参数值是可选的智能的，如果使用者没有提供参数值的时候，程序会使用默认的参数。...重要只有在形参表末尾的那些参数可以有默认参数值，即你不能在声明函数形参的时候，先声明有默认值的形参而后声明没有默认值的形参。这是因为赋给形参的值是根据位置而赋值的。...例如，def func(a, b=5)是有效的，但是def func(a=5, b)是无效的关键参数 ---- 对于多参数的函数，我只想指定某个或某几个参数的值，这时就可以使用命名给参数赋值，这样被复制的参数时关键参数...我们是使用关键字（参数名）而不是参数的位置来给函数指定实参。优势 1.不用担心参数的顺序，使使用函数变得简单。 2.假设其他的参数都有默认值，我们可以只给我们想要的参数赋值。

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从0开始训练自己的LLM（3）

前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）是神经网络中最基础的结构，数据从输入层出发，经过隐藏层的处理，最终到达输出层，整个过程没有反馈循环。...然后正则化，对模型输出的最终特征进行归一化处理，通过调整输入分布（均值为0，方差为1）加速收敛，提升模型训练稳定性。...tokenizer.encode(start_context) print("encoded:", encoded) encoded_tensor = torch.tensor(encoded).unsqueeze(0)...context_size=GPT_CONFIG_124M["context_length"] ) print("Output:", out) print("Output length:", len(out[0]...)) decoded_text = tokenizer.decode(out.squeeze(0).tolist()) print(decoded_text) 输出如下： encoded: [15496

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1 | 从0开始学PyTorch

所谓的生成对抗网络可以理解成有两个人，一个是古董鉴定大师，一个赝品伪造大师，当然最开始他俩都比较弱，但是在训练网络的过程中，实现的逻辑就是赝品伪造大师造出来赝品给鉴定大师看，鉴定大师判断这是不是赝品，然后把结果告诉伪造大师...conv_block += [nn.ReflectionPad2d(1)] conv_block += [nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size=3, padding=0,...def __init__(self, input_nc=3, output_nc=3, ngf=64, n_blocks=9): # assert(n_blocks >= 0)...model += [nn.ReflectionPad2d(3)] model += [nn.Conv2d(ngf, output_nc, kernel_size=7, padding=0)...'resnet18', pretrained=True) 写了这段代码，就可以直接从线上库里获得训练好的模型

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从0开始训练自己的LLM（5）

准备完模型和训练数据后，我们可以开始计算损失函数，并开始训练。...因为一个事件发生的概率取值范围在0到1之间，所以log(p(X))的范围是负无穷到0。加上负号之后，p(x)越小，I(x)越大。即事件发生的概率越小，它带有的信息量也就越大。...我们上面的公式定义的是信息量，但是这里有一个问题，我们定义的只是事件X的一种结果的信息量。对于一个事件来说，它可能的结果可能不止一种。...信息熵的定义： H(X)=∑p(x)I(x) =-∑p(x)log(p(x)) 其中，p(x)表示事件X发生的概率。如果我们把一个事件看成是一个样本的话，那么表示的就是一组样本的信息熵。...这个损失函数被称作是交叉熵，也就是我们的损失函数。有了理论基础后，我们开始技术实现。

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从0开始的Python学习016异常

我在控制台写了一段无效的代码，将print()的括号去掉，在执行这条语句的时候，系统提示语法错误，无效的语句（我百度翻译的）。这就是错误处理器所作的工作。再换一种方式写错误： ?...我们通常把容易产生异常的语句放置在try块中，把做异常处理的语句放在except块中。...你需要指明错误/异常的名称和伴随异常触发的异常对象。这个异常应该是Error和Exception类的子类。这就用到了继承的思想，使用__init__方法初始一些方法和参数。...while True: # our usual file-reading idiom line = f.readline() if len(line) == 0:...这里使用了time的sleep函数，里面的参数是它的运行间隔。 ? 这样我们就有时间去使用CTRL+c使程序发生异常。这时候我们发现finally块中的语句还是运行的，文件正常关闭了。

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从0开始的Python学习003序列

从含义可以看出和数学的开区间，闭区间正好相反。所以这个地方容易记错。 ?...a3 = [1,[2,3]] #空序列 a4 = [] print(a3,type(a3)) print(a4) 序列元素的引用这点和数组有点像了，我们可以通过下标（从0开始）去获取元素。...) print(a3[1]) #元素的变更 a2[0] = 9 print(a2) #如果是tuple进行修改的时候会报错 a1[0] = 9 print (a1) 其他引用方式范围引用...：基本样式[下限:上限:步长] print(a1[:5]) # 从开始到下标4 （下标5的元素不包括在内） print(a1[2:]) # 从下标2到最后...print(a1[0:5:2]) # 从下标0到下标4 (下标5不包括在内)，每隔2取一个元素（下标为0，2，4的元素） print(a1[2:0:-1]) # 从下标

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从0开始训练自己的LLM（6）

训练完后的模型如何给业务用呢？需要把模型的参数保存下来，给业务用，下次加载出来就可以了。...同时前面定义的模型是输出最匹配的结果，但是每次输出结果都一样太死板，用过大模型的都知道，我们需要制定一个temperure参数，介于0到1之间，越接近0，结果越准确。越接近1，返回的结果越发散。...因此我们可以根据实际业务需要调整这个参数，来适应不同的业务场景需求。我们的模型如何添加这个参数呢？本文介绍下具体的方法和实现。...训练完模型后，我们使用训练好的模型来进行一次文本推理 inference_device = torch.device("cpu") model.to(inference_device) model.eval...我们的输出函数，目前每次都是选择唯一的评分最高的输出，这样的话，输出不够灵活，每次结论都一样，因此我们可以通过tempeture参数来控制随机输出评分最高的topk之一

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商城项目-从0开始品牌的查询

7.从0开始品牌的查询商品分类完成以后，自然轮到了品牌功能了。先看看我们要实现的效果： ? 接下来，我们从0开始，实现下从前端到后端的完整开发。...7.1.设计前端页面为了方便看到效果，我们新建一个MyBrand.vue（注意先停掉服务器），从0开始搭建。 ?...属性中，并且做了非空判断 letter 7.1.3.2.编写数据模型接下来编写要用到的数据： data () { return { totalBrands: 0,...我们编写一个函数来完成赋值，提高复用性： methods: { getDataFromServer(){ // 从服务端加载数据的函数 // 伪造演示数据...接下来，我们完善请求参数： methods: { getDataFromServer() { // 从服务端加载数据的函数 this.loading = true;

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