多点路径规划指标cuOMT：自适应蒙特卡洛最优传输算法的CUDA
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C
++实现
这项工作是根据许可的。
该存储库包含cuOMT
，这是一个使用自适应蒙特卡洛最优传输（MC-OT）算法的CUDA
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C
++求解器。
请参阅以获取PyTorch实施。
大创意
自适应MC-OT算法旨在通过解决凸优化问题来解决高维最优运输问题。
基本上，在给定源分布和目标分布的情况下，最佳运输问题是找到最佳运输计划，以将源分布上的质量移动到目标分布。
例如，假设源分布由每个面包店制作的面包量组成，目标分布由每个咖啡馆所需要的面包量组成。
面包店和咖啡馆位于不同的地方，将面包从一个地点转移到另一个地点需要支付运输费用。
然后，最佳的运输问题是找到一种将面包从面包店运到咖啡馆的运输计划，从而使总运输成本降至最低。
每当需要找到将分配转换为另一种的“良好”映射（即OT映射）时，就会出现最佳传输问题。
例如，在深度学习领域，生成模型被设计为无限生成与给定数据集中的样本相似的许多样本。
如果我们将数据集的样本作为潜在分布（可能是高维）的iid采样，则通过在已知分布（例如均匀）和该潜在分布之间进行OT映射，首先可以
2022-01-14 01:29:31
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1.单列运算
在Pandas中，DataFrame的一列就是一个Series, 可以通过map来对一列进行操作：
df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2)
其中lambda函数中的x代表当前元素。可以使用另外的函数来代替lambda函数，例如：
define square(x):
return (x ** 2)
df['col2'] = df['col1'].map(square)
2.多列运算
apply()会将待处理的对象拆分成多个片段，然后对各片段调用传入的函数，最后尝试将各片段组合到一起。
要对DataFrame的多个列同时进
2022-01-13 16:37:49
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单片机C语言实例--276-用P0口、P1 口分别显示加法和减法运算结果.zip
2022-01-13 16:02:27
30KB
单片机C语言实例--279-用自增运算控制P0口8位LED流水花样.zip
2022-01-13 16:02:25
30KB