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Numpy中np.max(即np.amax)的用法
> import numpy as np > help(np.max)
当遇到一个不认识的函数，我们就需要查看一下帮助文档
np.max与np.amax是同名函数
amax(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)
Return the maximum of an array or maximum along an axis.寻找矩阵最大和最小的元素
axis=0 代表行 , axis=1 代表列
若要返回每一列元素的最大值，需要在 axis=1 方向进行比较，则指定 axis=1
若要返回每一行的最大值，在 axis=0 方向进行比较，则指定 axis=0
eg:一个简单的例子
import numpy as np np.random.seed(10) a = np.random.randint(1, 10, [5, 3]) print(a) b = np.amax(a, axis=1) #找一个每行最大的 print(b)
numpy中的np.max 与 np.maximum区别详解
1. 参数
首先比较二者的参数部分：
np.max：(a, axis=None, out=None, keepdims=False)
- 求序列的最值
- 最少接收一个参数
- axis：默认为列向（也即 axis=0），axis = 1 时为行方向的最值；
np.maximum：(X, Y, out=None)
- X 与 Y 逐位比较取其大者；
- 最少接收两个参数
2. 使用上
np.max([-2, -1, 0, 1, 2]) 2 np.maximum([-2, -1, 0, 1, 2], 0) array([0, 0, 0, 1, 2]) # 当然 np.maximum 接受的两个参数，也可以大小一致 # 或者更为准确地说，第二个参数只是一个单独的值时，其实是用到了维度的 broadcast 机制；
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/12/24
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
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