c*****e
发帖数: 3226 | 1 我也感觉如此，感觉ML 主要还是侧重 data scientist, 数据分析。 除非你去写个
tensor flow, 大部分的人没这个机会，programmer 数据分析又拼不过 data
scientist, 还是写 JavaScript 或者 cloud backend 才能发挥自己的优势。当然如
果了解 ML, 程序员就更好了，不会被 data scientist 忽悠多玄乎。 |
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g****t
发帖数: 31659 | 3 有本书叫做absolute calculus
我想tensor计算的规则是那个作者发明的
也跟Einstein作为一个数学系统的用户
在当时的一些建议有关
欲练神功的不妨一看
多年前
我看他便宜
买了本一直没读过第2章以外的东西 |
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g****t
发帖数: 31659 | 4 我觉得可以看下几何学家如何处理Running index的命名和操作的。
计算机专家可能叫某种数据结构。
几何学家说不定叫moving frame， tensor什么的。
另外还有很多费解的名词都是这本书发明的。
Covariance contravariance之类的
当时在世纪转折出了好几种有意思的方案处理高维几何对象的表示和操作方法。
: 这个知识在本专业无用啊。
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l*******m
发帖数: 1096 | 5 Tensorflow 的tensor就是个数据结构，没啥数学意义。真正的计算都是matrix |
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x****u
发帖数: 44466 | 6 我说的是符号主义
现在写CNN，tensor也是符号，你要是抬杠，英文字母也是。
你要是放弃了符号主义，用图像用符号都是一样的
格证 |
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v*******e
发帖数: 11604 | 8 我从没试图过去了解tensor是什么。也不知道是什么。这个词我也不认得，只是见到过
几次，不知道什么意思，在我眼里它的意思就是“一个东西”。
虽然我不了解它，但是我觉得这个东西和AI没啥关系。 |
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C*****5
发帖数: 8812 | 9 今天有空瞎扯几句，版上的大神们不要见笑。其实今天很多人所谓的ML入门，其实是DL
入门，或者叫神经网络入门。我觉得可以分三步。
第一，把Goodfellow等著的deep learning书Part I and Park II都看懂，包括第一章数
学基础都查漏补缺完成，基本的理论基础就具备了。看不懂的youtube，Coursera，
udacity找资源帮助理解。
第二，自己实现几个简单的神经网络，我个人建议是用numpy手撕一个MLP，一个
vanilla的CNN和一个vanilla的RNN，重点是了解matrix(或者叫tensor)在层之间怎么流
动，forward（比如convolution），backward（尤其是RNN的backpropagation
through time）怎么实现。这些都不难，但是需要一些耐心。虽然耗时间，但是对彻底
摸清神经网络的工作细节很有帮助。所有的三个网络都可以用mnist数据集。
第三，学习一两个主流的libraries。个人推荐先学pytorch，后学tensorflow。因为这
两个是DL libraries的两种风格，imperat... 阅读全帖 |
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n*w
发帖数: 3393 | 10 有两个表，很多记录实际上是一个东西。当列里的值可能不同，比如某行缺两个值。数
值值可能有少量出入。text字段写的有点不同，等等。
有没有可能用tensor flow 来做。也想借机会学习。
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举个例子说明下细节。
两个数据分别从不同公司获得，假如说是房子信息。其中大约有80%的行有房主的身份
证号码，这些可以准确地找到两个表的对应记录。
剩下没身份证号的，举个例，
面积：一个表给的数字精确到十，一个精确到个位。810， 813
地址：一个给到街道或building，无号码，一个给到公寓号，但街道简写了。
建筑年代：一个给"80s"，一个给"1987".
房主毕业信息: 一个给"北京电影学院90级3班"，一个是"北电 1990-3".
等等，
人看到可以把这两个对应起来。 |
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n*w
发帖数: 3393 | 11 具体来说用哪个library来做比较合适？步骤？
tensor flow可以吗？
：有数据就可以用ML做，不一定要DL。
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d******c
发帖数: 2407 | 13 你到底是干什么的，不懂不要装懂
CUDA是N的，这是最基本的常识好不好？
alphago 用的多半是tensor flow
提供了python接口不代表内部是用python实现的，能提供python接口就能提供R接口，
这只是个调用方式 |
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x****u
发帖数: 44466 | 17 静态计算图的问题是，tensor必须先编译再用，函数必须被backend支持，要搞些脑洞
函数就很麻烦 |
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w*****r
发帖数: 197 | 21 我觉得是cudnn现在还没真正对tensor core做优化 |
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x**********i
发帖数: 658 | 22 跟Python的tensor flow有啥不同？
：深度学习全面娱乐化，大众化的前夜。
： |
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n*w
发帖数: 41 | 23 ／ 、
／ 、
－－－－－－－
｜－＝－－－－
｜
｜
｜
｜－－－－－－
｜
｜
｜
｜－－－－－－
就是tensor E
找了半天，没有找到 |
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e*******o
发帖数: 4654 | 24 昨夜无眠，为了一个学生。
五年前，他在清华大学数学系四年级。他可以保送直接攻读博士学位，参加了我们
所的入学考试后，研究室建议我考虑他。面谈后，我同意了。
事情开始得非常顺利，他请我担任他大学毕业论文的导师，我给了他一个解矩阵半
张量积方程的小题目。讨论了几次之后，他就做下去了。他很快进入角色，做了一些小
的结果。他的毕业论文，我修改过。后来他告诉我，得了“优”。我也比较满意，觉得
他赢在了起跑线上。
硕博连读的第一年，他在研究生院上课，接触不多。第二年回所，我很快发现了他
的优点。从素质上说，他数学基本功扎实，和他讨论数学问题是一种享受。一些需要细
想或计算的问题，交给他就好了。少则数小时，多则一、两天，一定会给你一个“Yes
”或“No”的解答。
他在科研上的敏感性也很难得。例如在讨论布尔网络可控性时，他首先发现了控制
传递矩阵的特性，我们一起，很快导致了一个很简洁的能控性公式。这个公式不久后被
两个以色列人重新发现。碰巧我是他们文章的审稿人，我告诉他们：一模一样的公式我
们已经发表了。这是一个比较深刻的结果，后续引用也很多。没有他，这就不是... 阅读全帖 |
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t*********o
发帖数: 78 | 25 昨夜无眠，为了一个学生。
五年前，他在清华大学数学系四年级。他可以保送直接攻读博士学位，参加了我们
所的入学考试后，研究室建议我考虑他。面谈后，我同意了。
事情开始得非常顺利，他请我担任他大学毕业论文的导师，我给了他一个解矩阵半
张量积方程的小题目。讨论了几次之后，他就做下去了。他很快进入角色，做了一些小
的结果。他的毕业论文，我修改过。后来他告诉我，得了“优”。我也比较满意，觉得
他赢在了起跑线上。
硕博连读的第一年，他在研究生院上课，接触不多。第二年回所，我很快发现了他
的优点。从素质上说，他数学基本功扎实，和他讨论数学问题是一种享受。一些需要细
想或计算的问题，交给他就好了。少则数小时，多则一、两天，一定会给你一个“Yes
”或“No”的解答。
他在科研上的敏感性也很难得。例如在讨论布尔网络可控性时，他首先发现了控制
传递矩阵的特性，我们一起，很快导致了一个很简洁的能控性公式。这个公式不久后被
两个以色列人重新发现。碰巧我是他们文章的审稿人，我告诉他们：一模一样的公式我
们已经发表了。这是一个比较深刻的结果，后续引用也很多。没有他，这就不是我们的
... 阅读全帖 |
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发帖数: 1 | 26 那tensor flow是个啥档次，能上nature吗？ |
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b*******r
发帖数: 62 | 27 Thanks for your reply.
Here is what your concluson was about:
(1) Number of cells depend on how large your field is
After discussion, your conclusion was changed to
(2) Number of cells depend on how many wells a field has
After my last night's hints, you begin to consider
(3) Gridding type and permeabilty tensor.
Here is the 4th hint to you
One homogeneous reservoir and one heterogeneous reservoir, which one has
more wells for a fixed volume? What physics play a role? (OTTHERWORDS: what
is the |
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h*******o
发帖数: 1114 | 28 麻烦问问用过下面这个的，Bruker Hyperion 3000 Infrared Microscope attached to
a Bruker Tensor 27 FTIR spectrometer,用了很多液氮了，还是不行，是不是不能开
着程序加液氮降温啊？
肿么办？
谢谢！ |
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c****w
发帖数: 565 | 30 Thanks for reply. I'm confused a little by whether (2) is equivalent to (3) |
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C***r
发帖数: 40 | 31 (2) is equivalent to (3) |
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s*********e
发帖数: 97 | 32 seems like a simple question:
Here is a solid element in Lagrange Coordinate System(CS).
I know now the stress and strain of it in local CS(element CS):
SIGMA[xx],
SIGMA[yy],
SIGMA[zz],
SIGMA[xy],
SIGMA[yz],
SIGMA[xz],
...
also geometry and points' coordinates, etc.
How could i build up the transform matrix to know global stress and strain,
Still more parameters required?
any fortran or C++ rountine for example?I am confussed of the tensor
transforming, would like to be concerte.
BTW: This probl |
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w**d
发帖数: 2334 | 33 No idea why bilinear is better than linear.
Long time ago, by using an unusual strategy,
we obtained a O(h^2) rectangular element
with 12 degree of freedom. The error is a little bigger than that from
bi-quadratic basis. But the order is the same.
I know nothing about superconvergence.
The high convergence rate might be due to some special property of
the conformation tensor or even your mesh.
BTW, i applied for the postdoc position at Rice. Not sure if i can get it. |
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t*****e
发帖数: 4 | 34 rt
or tell me the reference
thanks! |
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n*s
发帖数: 752 | 35 first of all, it's not sth. can be explain all in a sudden
an example is about multiple electron spins, or taking the obital and spin
angular momentum together for 1 electron
in that case, a rotation can be written into tensor product form
D(total) = D(obital) \otimes D(spin)
or
D(2 electron) = D(1st) \otimes D(2nd)
in general, all matrix entries of D are not 0, which is not good for realistic
calculation. it is then found if we go to the irriducible representation, D
can be written into block-d |
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s**b
发帖数: 169 | 36 把 freq变成矩阵，然后 tensor A,
if you don't care how to deal with S. |
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s**b
发帖数: 169 | 37 sorry, it is A tensor f, where f is in row form; |
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s*********i
发帖数: 107 | 38 【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: evelynlin (插完师妹，一夜没睡), 信区: Military
标 题: zz学生拒绝当千老，流泪流了一夜
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Nov 13 16:50:50 2012, 美东)
昨夜无眠，为了一个学生。
五年前，他在清华大学数学系四年级。他可以保送直接攻读博士学位，参加了我们
所的入学考试后，研究室建议我考虑他。面谈后，我同意了。
事情开始得非常顺利，他请我担任他大学毕业论文的导师，我给了他一个解矩阵半
张量积方程的小题目。讨论了几次之后，他就做下去了。他很快进入角色，做了一些小
的结果。他的毕业论文，我修改过。后来他告诉我，得了“优”。我也比较满意，觉得
他赢在了起跑线上。
硕博连读的第一年，他在研究生院上课，接触不多。第二年回所，我很快发现了他
的优点。从素质上说，他数学基本功扎实，和他讨论数学问题是一种享受。一些需要细
想或计算的问题，交给他就好了。少则数小时，多则一、两天，一定会给你一个“Yes
”或“No”的解答。
他在科研上的敏感性也很难得。例如在讨论... 阅读全帖 |
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o****l
发帖数: 21 | 40 If you choose the principle axes as your cartesian coordination axes or
you only consider the principle stresses, there are only fxx, fyy, and fzz,
3 non-zero stresses. In strength of materials, people use the matrix form of
stress tensor for general conditions. It's very easy to use rotation matrix
to translate the general stress matrix to a diagonal matrix to get the 3
principle stresses. Mathematicall, it's very convinent and you do not need
to use the formula which relate the general stres |
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t***u
发帖数: 20182 | 41 Weissenberg effect
什么是non-zero first normal stree difference?我的想法是不是就象飞天转轮一下
给甩起来了？
From wiki：
The Weissenberg effect is a common phenomenon that occurs when a spinning
rod is placed into a solution of liquid polymer. Instead of being thrown
outward, entanglements cause the polymer chains to be drawn towards the rod.
It is named after Karl Weissenberg.
Technically, it is due to a non-zero first normal stress difference. The
strain tensor of the motion of turning the rod produces a non-zero
diffe |
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w**d
发帖数: 2334 | 42 It is a tough question if you want minimum number of points for given
accuracy. It is usually called cubiture(?).
A easiest way is to use the tensor product of one dimentional Gauss-Quadrature
points. |
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j***y
发帖数: 2074 | 43 我们在国内的时候就学过这门课。看过图书馆的一些张量书，感觉都不得要领。
后来到新加坡后，在国立大学的图书馆中发现一本英文书：
<> by Ivar S. Solkolnikoff
由浅入深，非常好。我认为这是我看过的最好的一本张量分析的书。
虽然你想要中文版，可我还是忍不住推荐这本，这本书第一版1951年，第二版1964年，涉
及的内容有矢量介绍，由矢量到张量，张量定义及其基本代数运算，张量的微分分析，张
量在几何上的运用，张量在力学上的应用。每个部分讲得都很棒！
学校的图书馆应该有。 |
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t*****e
发帖数: 4 | 44 taylor series for tensor?
how to do it? |
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t*****e
发帖数: 4 | 45 rt
or tell me the reference.
Thanks! |
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x*****d
发帖数: 427 | 46 every component is a function on R^n, nothing is new. |
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x*****d
发帖数: 427 | 47 Hom(V,W)和 V^*\otimes W 有个很简单的线性同构，自己想一想就能
构造出来 |
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x*****d
发帖数: 427 | 48 还有个问题，(s,t)型张量一般指同一个向量空间的张量积里面的元素
V^*\otimes V 里面的元素才叫 (1,1) 型张量 |
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h*******e
发帖数: 1968 | 49 其实很简单，
就是柱坐标系和直角坐标系的变换。
@代表theta
矢量 的分量
x=r cos @
y=-r sin @
z=z
张量呢？
比如三维的stress tensor,
Trr, T@@ 与 Txx, Txy...Tyy 之间的变换关系。
应该有书上有结论或者变换矩阵，请帮忙找一下。 |
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b**g
发帖数: 335 | 50
tensor product
but it also depends on context |
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