<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>张量 on 标准答案</title><link>https://www.xin800.com/tags/%E5%BC%A0%E9%87%8F/</link><description>Recent content in 张量 on 标准答案</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.xin800.com/tags/%E5%BC%A0%E9%87%8F/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>1、什么是张量</title><link>https://www.xin800.com/post/what-is-tensor/</link><pubDate>Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.xin800.com/post/what-is-tensor/</guid><description>不要被数学吓到：张量就是装数据的多维盒子，AI模型的统一数据容器。 - 0维张量 = 单个数字：85，一个数值，比如某一天销量 - 1维张量 = 一维数组（向量）：[12,45,33]，好比一张表格的一行，3个SKU的销量 - 2维张量 = 矩阵：表格，行=样本，列=特征。比如100条历史销售记录，</description></item></channel></rss>