GPU tensor不能直接转为numpy数组,必须先转到CPU tensor

torch.cat()用于将多个张量在某维拼接

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# C为A和B在0维拼接的张量
C=torch.cat((A,B),0)


A=torch.ones(2,3)
# A = [[ 1., 1., 1.],[ 1., 1., 1.]]

B=2*torch.ones(4,3)
# B = [[ 2., 2., 2.],[ 2., 2., 2.],[ 2., 2., 2.],[ 2., 2., 2.]]

C=torch.cat((A,B),0)
# C = [[ 1., 1., 1.],[ 1., 1., 1.],[ 2., 2., 2.],[ 2., 2., 2.],[ 2., 2., 2.],[ 2., 2., 2.]]

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目录

一、项目概述

二、数据爬取及处理

三、构建知识图谱

四、应用开发:智能问答

五、Django+Echarts实现可视化

六、总结

一、项目概述

本文搭建知识图谱使用技术有:

  • 爬虫技术
  • Neo4j图数据库
  • Django框架
  • Echarts可视化库
  • Lac词法分析工具

整体结构

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目录

程序设计要求

初期思路

抽象化进行设计

模拟场景

后续延伸

程序设计要求

  • 1.仿真场景:划定区域或基于真实地图
  • 2.仿真要求:
    • 1)传播过程的模拟(可视化或数字指标变化);
    • 2)通过恰当指标说明不同场景下各类防疫措施的成效;
    • 3)给出整体防疫建议。
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