矩阵 概率asterism stream

public class Stream { public static void main(String[] args) { List<String> list1 = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd"); List<String> list2 = Arrays ......

void inv(mat &x){ int n = 2, is[2], js[2]; memset(is, 0, sizeof(is)); memset(js, 0, sizeof(js)); for (int k = 0; k < n; k++) { for (int i = k, j; i < ......

目录1. SVM概率化输出2. 合页损失 1. SVM概率化输出 标准的SVM进行预测 输出的结果是： 是无法输出0-1之间的 正样本 发生的概率值 sigmoid-fitting 方法： 将标准 SVM 的输出结果进行后处理，转换成后验概率 A,B 为待拟合的参数， f 为样本 x 的无阈值输出。 ......

矩阵置零 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： 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：ma ......

概率dp f[x]表示能走到x号城市的概率, f[1] = 1 考虑从x号城市出发到y号城市的高速公路, 通过x号城市走到y号城市的概率有多大? f[y] += f[x] / d[x], d[x]表示从x号城市出发的高速公路一共有多少条; 能走到y号城市的概率 \[f[y] = \sum_{x\in ......

快速幂,快速乘,矩阵乘 快速幂 计算\(a^n(n\geqslant0)\),一般会对答案取个模 例如计算\(5^{11}\),考虑11二进制\((1011)_2\)有\(5^{11} = 5^8*5^2*5^1\) 将n的二进制中为1的位置对应的a的\(2^k\)次幂相乘就能得到最终结果 可以用\ ......

一、Stream 1、概述 2、Stream流使用过程 示例图： 3、 Stream流的常见生成方式 示例： package itbianma01; import java.util.*; import java.util.stream.Stream; public class Demo { pub ......

直接上代码 using System; using System.Drawing; using System.IO; using System.Windows.Forms; using System.Windows.Media.Imaging; namespace CommonUtils { /// ......

判断数据格式为PDF或非 getViewImg(row.row.id).then((res) => { if(row.row.fileExtension == 'pdf') { let newBlob = new window.Blob([res.data], { type: 'applicatio ......

首先来看一下什么是欧拉角（Euler angles）？构件在三维空间中的有限转动，可依次用三个相对转角表示，即进动角、章动角和自旋角，这三个转角统称为欧拉角。——引自百度百科莱昂哈德·欧拉用欧拉角来描述刚体在三维欧几里得空间的取向。对于任何一个参考系，一个刚体的取向，是依照顺序，从这参考系，做三个欧 ......

题目描述 思路：二维矩阵坐标变换 + 二分查找 二维矩阵坐标变换： 只要知道二维数组的的行数m和列数n，二维数组的坐标 (i, j) 可以映射成一维的index = i * n + j；反过来也可以通过一维index反解出二维坐标 i = index / n，j = index % n。(n是列数) ......

总结： 一维列向量的 坐标变换是 左乘变换矩阵； 一维行向量的 坐标系基元变换 是 右乘变换矩阵； 坐标变换 坐标变换定义：把一个向量(或一个点)从一个高维(或3D)坐标系，转换到另一个高维(或3D)坐标系去。 举个栗子：东北天坐标系上的点A坐标为 (1, 2, 3)，通过坐标变换到北西天坐标系，点 ......

ICEE-Keyboard-键盘工作原理： 周期性扫描电路感应点矩阵： 电路感应点矩阵有总共X行与总共Y列的电路感应{电容式，电阻式，开关式}点， 例如总共12行, 总共12列; 则总共有144个键位点; 电路感应点矩阵的每一行或每一列都有一条电路线直连MCU的一个GPIO；例如总共12行, 总共1 ......

搜索二维矩阵 II编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target 。该矩阵具有以下特性： 每行的元素从左到右升序排列。每列的元素从上到下升序排列。 示例 1： 输入：matrix = [[1,4,7,11,15],[2,5,8,12,19],[3,6,9,16 ......

48. 旋转图像 给定一个 n × n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像。请你将图像顺时针旋转 90 度。 你必须在 原地 旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要 使用另一个矩阵来旋转图像。 示例 1： 输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] ......

混淆矩阵 当我们已经获取到一个分类模型的预测值，可以通过不同指标来进行评估。 往往衡量二分类模型是基于以下的混淆矩阵概念： True Positive：真实值为正、预测值为正（真阳性） False Positive：真实值为负、预测值为正（假阳性） False Negative：真实值为正、预测值为 ......

root@tc-doris-fe-1:~# vim data.csv root@tc-doris-fe-1:~# curl --location-trusted -u root -T ./data.csv -H "label:label_example" -H "column_separator:, ......

link 题解没一个说为什么能用最小割的...（当然可能是只有我不知道） 设交换后行、列数相同的第 \(x\) 行和第 \(y\) 列（\(x,y\) 为原始位置），发现它们的交点现在位于 \((i,i)\)，原来位于 \((x,y)\)。因为无论怎么交换位置，原来的交点仍是交点。 所以可以得出一个 ......

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期望概率DP 例题A题解 首先，对于随机变量 \(X\) 如果设随机变量 \(Y\) 的取值集合是 \(I(Y)\)，那么有全期望公式 \[E(X)=\sum_{y\in I(Y)}E(X|Y=y)\times P(Y=y) \]其中，\(E(X|Y=y)\) 表示在 \(Y=y\) 的条件下 \( ......

export function downloadFile(url, data) { axios({ method: 'post', url: Vue.prototype.myUrl + url, headers: { 'x-auth-token': window.localStorage.getIt ......

 ![image.png](https://pic-1301573324.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/20... ......

最近看了下一些招聘条件，有感而发，写一篇短的随笔。 企业招聘只要985/211，甚至只要985的情况也不少见了，那么双非院校里面有没有很好的学生呢？ 毫无疑问，是肯定有的，这就是一个概率的问题，重点高中（省一级示范、省二级示范）和普通高中（普高层次类高中）一本率、本科率存在很大差异。 普高的一本率基 ......

前言 蒟蒻刚刚开始学矩阵，有些东西可能理解得不是特别好。 矩阵的定义 在 \(c\)++ 中，矩阵其实就是一个 \(n*m\)，可以做运算的二维数组。也是运算的中的一种基本单位。 特殊的矩阵 在矩阵的运算过程中，可能会用到一些特殊的矩阵的名称，以下是比较常见的一些特殊矩阵： 同型矩阵：两个矩阵，行数 ......

GitHub All-in-one OpenAI Demo 一、依赖 <dependency> <groupId>org.asynchttpclient</groupId> <artifactId>async-http-client</artifactId> <version>2.12.3</ver ......

GitHub All-in-one OpenAI Demo 一、依赖 <dependency> <groupId>org.asynchttpclient</groupId> <artifactId>async-http-client</artifactId> <version>2.12.3</ver ......

 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2702872/202312/2702... ......

1. 行阶梯型 1.1 形式 若有0行，都在下方 从行上看，从左边起，出现连续的0的个数自上而下，严格单调增加 1.2 方法 \[\left[ \begin{matrix} 1&-1&2&1&0 \\ 2&-2&4&2&0 \\ 3&0&6&-1&1 \\ 0&3&0&0&1 \end{matrix ......

前面自己学过一些流的概念，比如IO流，用于读写本地的数据。 stream流主要是用于对集合/数组进行操作 idea现在已经很好的支持Stream流操作，在debug的时候可以很好的看到详细内容 下面以一个我的简单demo为例 1.distinct进行去重 2.filter去重之后的过滤//是一个中间 ......

向量范数是很常见的，在很多教科书里都能见到。矩阵范数是对向量范数的一种推广。下面转载一篇讲解矩阵范数的文章，里面有对弗罗贝尼乌斯范数的定义，比较适合扫盲。原文如下： 矩阵范数（matrix norm）是数学上向量范数对矩阵的一个自然推广。 矩阵范数的特性 以下 K 代表实数或复数域。现在考虑 空间， ......