一、基本运算：加减乘除 1、乘法 1.1 a * b：element-wise 对应元素相乘 a * b：要求两个矩阵维度完全一致，即两个矩阵对应元素相乘，输出的维度也和原矩阵维度相同 1.2 torch.mul(a, b)：element-wise 对应元素相乘 torch.mul(a, b)：是矩阵a和b对应位相乘，a和b的维度必须相等，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(1,

张量的乘法是pytorch等神经网络开发框架中最常见、最基本的操作之一。 1，torch.mul 对应位置的元素相乘。mul即表示张量中对应位置元素的相乘，也是最容易理解的乘法。 import torcha = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])res = torch.mul(a, b)pr

一，寄存器及标志 AH&AL=AX(accumulator)：累加寄存器BH&BL=BX(base)：基址寄存器CH&CL=CX(count)：计数寄存器DH&DL=DX(data)：数据寄存器SP(Stack Pointer)：堆栈指针寄存器BP(Base Pointer)：基址指针寄存器SI(Source Index)：源变址寄存器DI(Destination Index)：目的变址寄存器

/ /Computes world space light directioninline float3 WorldSpaceLightDir( in float4 v ){ float3 worldPos = mul(_Object2World, v).xyz; ...... 按照数学逻辑应该是v乘以_Object2World进行矩阵变换，但是mul里却是反过来的，为什么呢？ 因为不

yolo模型中神经节点Mul与Sigmoid 和 Conv、Concat、Add、Resize、Reshape、Transpose、Split 在YOLO（You Only Look Once）模型中，具体作用和用途的解释：

动态库与静态库的生成与使用： 库文件实际上就是封装了一大堆已经编译完成的代码文件，通过链接这个库进而获取到相应函数实现。 库的生成： 编写函数： 我们的目标是要将add/sub/mul/div函数打包成动态、静态库，并使用，首先我们先编写这四个函数，分别命名为child1.c、child2.c、child3.c以及child4.c，函数具体如下：  然后编写相应的.h文件，完成后

Tensorflow中废弃的API及替代 tf.mul  , tf.sub  ,  tf.neg 已经废弃  分别可用tf.multiply ,  tf.subtract ,  tf.negative替代

软件来源微信公众号【学术点滴】 无论是工作还是学习，图谱绘制一直伴随着我们，如何简单、快速的绘制各种高端图谱成为困扰我们的一大难题 基于此，开发一款高端图谱软件Mul-charts，能够直接将你的数据转化为各大平台识别的数据，然后直接一键作图 【1】Mul-charts软件功能： (1)桑基图一键绘制 (2)主题河流图一键绘制 (3)中国地图一键绘制 (4)世界地图一键绘制 (5)

desc mysql表的时候我们会发现key列有时候会有pri uni mul标识，下面说一下三者的区别 pri：最严格key，不为null且不允许重复 uni：次严格，可以为null但不允许重复 mul，不严格，可以为null也可以重复

1. 矩阵与标量 矩阵（张量）每一个元素与标量进行操作。 import torcha = torch.tensor([1,2])print(a+1)>>> tensor([2, 3]) 2. 哈达玛积（Mul） 两个相同尺寸的张量相乘，然后对应元素的相乘就是这个哈达玛积。 a = torch.tensor([1,2])b = torch.tensor([2,3])print(a