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  • 2019-01-16 10:57:53

    Synopsys的程序包STD_LOGIC_ARITH、STD_LOGIC_SIGNED和STD_LOGIC_UNSIGNED中已经为许多类型的运算重载了算数运算符合关系运算符,因此只要引用这些程序包,SIGNED、UNSIGNED、STD_LOGIC、STD_LOGIC_VECTOR之间也可以混合运算。
    但执行加法时,同时调用STD_LOGIC_SIGNED和STD_LOGIC_UNSIGNED程序会报错,把STD_LOGIC_SIGNED屏蔽之后又可以了。

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    输入:

    [1.0000, -1.0000, 3.0000]
    

    课本中的标准差计算公式:

    在这里插入图片描述
    按照上述公式计算:
    在这里插入图片描述

    Numpy中的std计算:

    import numpy as np
    
    tm = np.array([1.0000, -1.0000, 3.0000])
    ddd = np.std(tm)
    print(ddd)
    
    1.632993161855452
    

    可以看出Numpy中的计算结果与课本中的公式计算出来的结果是一致的。

    Torch中的std计算:

    tm = torch.tensor([1.0000, -1.0000, 3.0000])
    ddd = torch.std(tm)
    print(ddd)
    
    tensor(2.)
    

    计算出来的结果是2,与Numpy中的计算结果是不相同的。
    查看torch.std的参数:
    在这里插入图片描述
    torch.std默认设置了unbiased=True。此时计算标准差的公式则使用贝塞尔校正 的方法:
    在这里插入图片描述
    可以看出贝塞尔校正的标准差最后除以n - 1。
    在这里插入图片描述
    可以看出确实计算出来的结果是2.
    至于为何使用n-1,这里不做过多介绍,建议参考:贝塞尔校正
    注:设置torch.std中的unbiased=False,则与Numpy中的std的结果相同的。

    总结:

    Numpy中的std计算与课本中的计算方式相同,都是除的是样本数量n。
    Torch中的std计算默认使用的是unbiased=True即贝塞尔校正,除的是样本数量n-1。

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    np.std()函数被用来:计算沿指定轴的标准差。返回数组元素的标准差

    例子:

    import numpy as np
    a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
    print(np.std(a))            # 计算全局标准差 1.118033988749895
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    		<groupId>org.springframework.boot</groupId>
    		<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    		<version>2.3.2.RELEASE</version>
    		<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    	</parent>
    

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    <dependency>
    			<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    			<artifactId>jackson-databind</artifactId>
    			<version>2.9.5</version>
    		</dependency>
    

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    <dependency>
    			<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    			<artifactId>jackson-databind</artifactId>
    			<version>2.10.1</version>
    		</dependency>
    
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