矩阵 几何 本质
矩阵乘法代码
void MatrixChain(int p[], int n, int **m, int **s) { for (int i = 1; i <= n; i++) m[i][i] = 0; // 初始化 for (int r = 2; r <= n; r++) { for (int i = 1; i ......
螺旋矩阵 59
一开始确实没有思路，一堆限制条件有点无从下手。 一圈一圈走，找到边界条件，左闭右开。 循环圈数就是N/2. 然后起始和结束位置也会变化。 奇数圈时要额外判断。 点击查看代码 class Solution { public: vector<vector<int>> generateMatrix(int ......
数学基础(一)-标量、向量、矩阵、张量以及各范数的含义
1.标量、向量、矩阵、张量： ①标量指有大小没有方向的数。 ②向量指既有大小也有方向的一组数。 ③矩阵指二维的一组数，一行是一个对象，一列是一个对象的一个特征【一行一对象，一列一特征】。 ④张量指一个数组分布在多维网格坐标中。 2.向量的范数： ①向量的1范数(L1范数)：向量的各元素绝对值之和。 ......
实现自定义算子：逆矩阵inverse
逆矩阵Cuda不支持，只能手动实现 import torch from torch.linalg import det def cof1(M,index): zs = M[:index[0]-1,:index[1]-1] ys = M[:index[0]-1,index[1]:] zx = M[in ......
机器学习-矩阵
1、名称解释 （1）什么是矩阵的转秩？ 矩阵的转置是指将一个矩阵的行列互换得到的新矩阵。例如，对于一个m×n的矩阵A，其转置记作A^T，得到的新矩阵的维度为n×m。转置矩阵的第i行第j列元素等于原矩阵的第j行第i列元素。 （2）什么是单位阵？ 单位阵（Identity matrix），也称为单位矩阵 ......
Flink的waterMark概念解释 watermark是flink为了处理event time窗口计算提出的一种机制，本质上就是一个时间戳，代表着比这个时间早的事件已经全部进入到相应的窗口，后续不会在有比这个时间小的事件出现，(触发)基于这个前提我们才有可能将event time窗口视为完整并触发窗口的计算。
Flink的waterMark概念解释 watermark是flink为了处理event time窗口计算提出的一种机制，本质上就是一个时间戳，代表着比这个时间早的事件已经全部进入到相应的窗口，后续不会在有比这个时间小的事件出现，(触发)基于这个前提我们才有可能将event time窗口视为完整并触 ......
顺时针旋转矩阵
传统解法 找出整体的规律，并使用一个辅助数组来存储新的矩阵。 从上图中的矩阵旋转来看：原矩阵元素的列数变成新矩阵元素的行数；原矩阵元素的行数是第2行，旋转后元素的列数是从右往左倒数第2列。因此对于原矩阵mat[i][j]，旋转后该值应该在新矩阵ans[j][n-i-1]的位置。 1 2 3 4 5 ......
OpenCL使用local内存优化矩阵乘法例子
本例是俩个768×768的矩阵相乘的例子，代码来自《OpenCL异构并行计算》这本书，有修改。下文代码在VS2017和OpenCV430和OpenCL3的环境下开发和测试的，CPU型号是Intel Core i5-7400，用的是核芯显卡。代码里的kernel1是普通OpenCL代码计算乘法，ker ......
营业日志 —— 矩阵加速
Q：矩阵加速（数列） 已知一个数列 \(a\)，它满足： \[a_x= \begin{cases} 1 & x \in\{1,2,3\}\\ a_{x-1}+a_{x-3} & x \geq 4 \end{cases} \]求 \(a\) 数列的第 \(n\) 项对 \(10^9+7\) 取余的值。 ......
CF1864H Asterism Stream【概率 DP，矩阵优化】
给定一变量，初始为 \(1\)，每次等概率随机进行以下两种操作之一： 令 \(x\) 加一。 令 \(x\) 乘二。 求期望多少次操作之后 \(x\) 会 \(\ge n\)。 \(T\) 组数据，\(T\le 100\)，\(n\le 10^{18}\)。 对着 aw 老师的题解学的，感觉太深刻。 ......
矩阵键盘
矩阵键盘 单片机P1,P2,P3口弱上拉模式：因为当口线输出为1时驱动能力很弱，允许外部装置将其拉低。当引脚输出为低时，它的驱动能力很强， 可吸收相当大的电流。P0口是开漏模式。 原理图 采用按列扫描进行判断 #include <REGX52.H> #include "DelayMs.h" #inc ......
三维模型的几何坐标纠正应用探讨
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
【算法设计与分析】(二)分治_更新中①：二分搜索、计数、选择、最近点对、凸包、多项式乘法、矩阵乘法、主定理&递归树、傅里叶。苏大计科院研一期末复习笔记
写在前面 首先，本人很菜。 其次，本文只也许够应付考试，个人使用。而且其实就是ppt内容只是我自己喜欢这样整理。虽然全力理解内容且认真书写但也可能存在错误，如有发现麻烦指正，谢谢🌹 最后，因为不知道考试怎么考，本人的复习方式是照着目录讲一遍自己的理解+写伪代码（如果来的及会再做一个综合纯享版），再 ......
sortrows函数应用：用于数组矩阵排序
sortrows常用用法： B = sortrows(A) B = sortrows(A,column) 我们先创建一个矩阵： A = 95 45 92 41 13 1 84 95 7 73 89 20 74 52 95 7 73 5 19 44 20 95 7 40 35 60 93 67 76 ......
简单解析几何
简单解析几何 1 直线和圆的方程 1.1 直线的倾斜角和斜率 1.1.1 倾斜角和斜率 1.1.1.1 直线的方向 在平面直角坐标系中，我们规定水平直线的方向向右，其他直线向上的方向为这条直线的方向。因此，这些直线的区别是他们的方向不同。 1.1.1.2 直线的倾斜角 定义 当直线 \(l\) 与 ......
#计算几何#洛谷 1742 最小圆覆盖
题目 给出 N 个点，让你画一个最小的包含所有点的圆。 分析 使用随机增量法，提前将点打乱保证期望是 \(O(n)\) 的 每次对于第 \(i\) 个点，如果它在前 \(i-1\) 个点的最小外接圆内，那么这个圆就是前 \(i\) 个点的最小外接圆。 否则第 \(i\) 个点就在前 \(i\) 个点 ......
随机生成某些稀疏矩阵
1．单位稀疏矩阵 函数 speye 格式 S = speye(m,n) %生成m×n的单位稀疏矩阵 S = speye(n) %生成n×n的单位稀疏矩阵 2．稀疏均匀分布随机矩阵 函数 sprand 格式 R = sprand(S) %生成与S具有相同稀疏结构的均匀分布随机矩阵 R = spra ......
【数学】【计算几何】[POI2005] Dextrogyrate Camel 以及极角排序有关技巧
题目描述 给定平面上 \(n\) 个点，从 \(1\) 号点出发，一开始朝向 \(2\) 号点，每次只能顺时针转 \([0^{\circ},180^{\circ}]\) 后前进到某个点，要求走一条每条边都不交（除了在端点处）路径，最后回到 \(1\) ，求最多能走过多少个不是 \(1\) 的点。 \ ......
三维模型数据的几何坐标变换的点云重建并行计算技术方法分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
MIT18.06Linear Algebra 第20讲 克莱姆法则、逆矩阵、体积
  \)，给定有限域上的一个矩阵，求该矩阵的逆 用途：\(GF(2^m)\)上的四则运算是许多加密算法的数学基础，在密码学中有广泛应用 已知：有限域上的加法和乘法与通常意义上的不同，具体步骤参考博客中的列混合部分 思路一：直接使用numpy库，通过指定或定义元素 ......
Matlab 将矩阵（图像）写入.raw 格式文件
笔者近期在将 bmp 图像格式图像转为 raw 过程中遇到了一些问题，主要是 fwrite 在写入矩阵时的元素顺序问题。要想保证存储后的 raw 图像能够正常的用 ps 打开，需要将元素按正确的顺序存储。 Matlab 中 fwrite 在写入矩阵时是列优先的，也就是先写入第 1 列，再第 2 列， ......
三维模型数据的几何坐标变换的点云重建并行计算技术方法分析
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域名临时重定向与永久重定向最本质的区别
永久重定向（301）：浏览器会缓存永久重定向的DNS解析记录。 域名永久型调整，即域名永远跳转至另外一个新的域名，之前的域名再也不使用，跳转记录可以缓存到客户端浏览器。临时重定向（302）：浏览器不会缓存当前域名的解析记录。 域名临时重定向，告诉浏览器域名不是固定重定向到当前目标域名，后期可能随时会 ......
“深度学习”能非常智能的本质原理是什么
在开始学习”AI深度学习”之前，我们要先搞明白AI深度学习能非常智能的本质原因是什么，只有搞懂了本质，才能作为你学习与掌握 “AI深度学习”的基石，为后续的学习打下坚实的基础。所以搞懂今天这边文章非常的重要，我接下来将用一个例子，来说明”AI深度学习”，能使我们的计算机程序非常智能的本质原因是什么。 ......
Matlab矩阵基本操作（定义，运算）
一、矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则：a、矩阵元素必须在”[ ]”内；b、矩阵的同行元素之间用空格（或”,”）隔开；c、矩阵的行与行之间用”;”（或回车符）隔开；d、矩阵的元素可以是数值、变量、表达式或函数；e、矩阵的尺寸不必预先定义。 二，矩阵的创建：1、直接输入法最简单的建立矩阵的方 ......
【算法】【线性表】矩阵归零
1 题目 给定一个 m x n 的矩阵，如果一个元素为 0 ，则将其所在行和列的所有元素都设为 0 。请使用 原地 算法。 示例 1： 输入：matrix = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]] 输出：[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]] 示例 2： 输入：matrix ......