线性代数 向量 代数 线性

线性表 目录线性表线性表介绍线性表的链式存储及其实现链表的应用 线性表介绍 线性表：数据元素的有序集合，除第一个和最后一个外，所有元素都有唯一前驱和唯一后继，即一对一 线性表是逻辑结构 线性表的实现通常有两种，顺序存储和链式存储，顺序存储就是我们常用的数组、向量等，把数据存放在一片连续的地址空间，物 ......

目录多元线性回归模型（multiple regression model）损失/代价函数（cost function）——均方误差（mean squared error）批量梯度下降算法（batch gradient descent algorithm）特征工程（feature engineerin ......

支持向量机也是一种既可以处理分类问题，也可以处理回归问题的算法。关于支持向量机在回归问题上的应用，请参考：TODO 支持向量机分类广泛应用于图像识别、文本分类、生物信息学（例如基因分类）、手写数字识别等领域。 1. 算法概述 支持向量机的主要思想是找到一个超平面，将不同类别的样本最大化地分隔开。超平 ......

1 题目 给定一个已排序的链表的头 head ， 删除原始链表中所有重复数字的节点，只留下不同的数字 。返回 已排序的链表 。 示例 1： 输入：head = [1,2,3,3,4,4,5] 输出：[1,2,5] 示例 2： 输入：head = [1,1,1,2,3] 输出：[2,3] 提示： 链表 ......

1 题目 给定一个已排序的链表的头 head ， 删除所有重复的元素，使每个元素只出现一次 。返回 已排序的链表 。 示例 1： 输入：head = [1,1,2] 输出：[1,2] 示例 2： 输入：head = [1,1,2,3,3] 输出：[1,2,3] 提示： 链表中节点数目在范围 [0, ......

前言 最近注意到了NumSharp，想学习一下，最好的学习方式就是去实践，因此从github上找了一个用python实现的简单线性回归代码，然后基于NumSharp用C#进行了改写。 NumSharp简介 NumSharp（NumPy for C#）是一个在C#中实现的多维数组操作库，它的设计受到了 ......

本文基于NumSharp用C#改写了一个用python实现的简单线性回归，通过这次实践，可以加深对线性回归原理的理解，也可以练习使用NumSharp。 ......

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。 ......

1 题目 给你一个链表的头节点 head 和一个特定值 x ，请你对链表进行分隔，使得所有 小于 x 的节点都出现在 大于或等于 x 的节点之前。 你应当 保留 两个分区中每个节点的初始相对位置。 示例 1： 输入：head = [1,4,3,2,5,2], x = 3 输出：[1,2,2,4,3, ......

目录行列式（数值）逆序数行列式的性质行列式计算的根本行列式转置行列式行（列）变换null行列式某行列成比例行列式公因子k可提行列式倍加D不变某行列全0值0行列式某行列可拆补充|AB|=|A|+|B|四阶以上行列式计算变换为上下三角主对角线相乘按行列展开(余子式与代数余子式)异乘变零以及速算方法范德蒙 ......

点乘 公式1： 公式2： 几何意义：v1在v2上的投影长度*v2的长度 叉乘 公式1： 公式2： 注意：2维不像3维，叉乘公式能直接得到向量结果；2维下是将大小和方向分开算了，即：大小*Vector3.down或Vector3.up 几何意义：两向量构成的平行四边形的面积 叉乘转点乘 注意：方括号是 ......

一、作用找到一种非线性的控制组合代替传统的PID控制器的线性组合，获得更有效的误差反馈控制率，只需将误差信号换成关于误差的非线性函数如fst函数（fhan函数）和fal函数等，可实现“小误差大增益，大误差小增益”的效果。 二、理论分析有了跟踪微分器TD之后，我们就可以利用误差e1=v1-x1和误差微 ......

一、期末考试成绩班级前十名的同学 褚乐一(91)、陈天乐(91)、文俊(90)、林加耀(90)、覃昊东(89)、高宇飞(88)、周家宏(85)、邓海斌(85)、陈康(85)、牛博彬(85) 二、总评成绩计算方法 平时成绩根据交作业的次数决定。本学期提交作业共13次，10次100分，少1次扣10分。 ......

更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 随着LLM技术应用及落地，数据库需要提高向量分析以及AI支持能力，向量数据库及向量检索等能力“异军突起”，迎来业界持续不断关注。简单来说，向量检索技术以及向量数据库能为 LLM 提供外置的记忆单元，通过提供与问题及 ......

七、(10分) 设 $A$ 为 $n\,(n>1)$ 阶非异阵, $B$ 是 $A$ 的逆阵. 任取 $r$ 个指标 $1\leq i_1<i_2<\cdots<i_r\leq n$, 剩余的指标记为 $1\leq i_{r+1}<\cdots<i_n\leq n$. 证明:$$|A|\cdot B ......

1 题目 给你单链表的头指针 head 和两个整数 left 和 right ，其中 left <= right 。请你反转从位置 left 到位置 right 的链表节点，返回 反转后的链表 。 示例 1： 输入：head = [1,2,3,4,5], left = 2, right = 4 输出 ......

1 题目 给你单链表的头节点 head ，请你反转链表，并返回反转后的链表。 示例 1： 输入：head = [1,2,3,4,5] 输出：[5,4,3,2,1] 示例 2： 示例 3： 输入：head = [] 输出：[] 提示： 链表中节点的数目范围是 [0, 5000] -5000 <= No ......

线性表的两种存储结构： 1.顺序存储（线性表若采用链式存储结构时，内存中可用存储单元的地址连续或不连续都可以） 2.链式存储（线性表若采用顺序存储结构时，必须占用一片连续的存储单元） 线性表的顺序存储结构 顺序存储结构在存、读数据时，不管是哪个位置，时间复杂度都是O(1)；而插入或删除时，时间复杂度 ......

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......

八、(10分) 设 $V$ 是数域 $\mathbb{K}$ 上的 $n$ 维线性空间, $\varphi,\psi$ 是 $V$ 上的线性变换, 满足 $\varphi\psi=\psi\varphi$. 证明: 存在正整数 $m$, 使得 $$\mathrm{Im}(\varphi^m+\psi ......

本文将介绍两种编码方式，一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据；另一种将待匹配数据构造成key-value的形式，key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述，value是对应的待匹配数据，将query和key进行编码，lstm从过query查询到key之后，就可以获取对应的value ......

1 题目 给定两个用链表表示的整数，每个节点包含一个数位。 这些数位是反向存放的，也就是个位排在链表首部。 编写函数对这两个整数求和，并用链表形式返回结果。 示例： 输入：(7 -> 1 -> 6) + (5 -> 9 -> 2)，即617 + 295 输出：2 -> 1 -> 9，即912 进阶： ......

1 题目 给你一个整数数组 nums ，除某个元素仅出现 一次 外，其余每个元素都恰出现 三次 。请你找出并返回那个只出现了一次的元素。 你必须设计并实现线性时间复杂度的算法且使用常数级空间来解决此问题。 示例 1： 输入：nums = [2,2,3,2] 输出：3 示例 2： 输入：nums = ......

目录线性回归模型（linear regression model）损失/代价函数（cost function）梯度下降算法（gradient descent algorithm）参数（parameter）和超参数（hyperparameter） 线性回归模型（linear regression mo ......

1 题目 给你一个整数数组 nums，其中恰好有两个元素只出现一次，其余所有元素均出现两次。 找出只出现一次的那两个元素。你可以按 任意顺序 返回答案。 你必须设计并实现线性时间复杂度的算法且仅使用常量额外空间来解决此问题。 有关位运算的知识：https://leetcode.cn/circle/d ......

1 题目 给你一个 非空 整数数组 nums ，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。 你必须设计并实现线性时间复杂度的算法来解决此问题，且该算法只使用常量额外空间。 示例 1 ： 输入：nums = [2,2,1] 输出：1 示例 2 ： 输入：nums ......

选 c 选 d 插入和删除如果事先知道前驱节点就是O(1) 说明while(p->next) p=p->next的功能，说明 - CSDN文库 ......

一、降维 1、求和 对一个n维数组进行求和，如果指定沿哪一个轴来通过求和降低维度。如下是降低0维： A = torch.arange(20, dtype=torch.float32).reshape(5,4) print(A) print(A.sum(axis=0)) /* tensor([[ 0. ......

ll n,q,fac[N],mu[N]; vector<ll> prime; mu[1]=1; for(ll i=2;i<=n;i++){ if(fac[i]==0)fac[i]=i,prime.push_back(i),mu[i]=-1; for(ll j=0;j<prime.size();j++ ......

算法学习 题单传送门 求最长上升序列（线性dp模板） Description 设有由 \(n\) 个不相同的整数组成的数列，记为:\(b_1\)、\(b_2\)、\(……\)、\(b_n\) 且 \(b_i<>b_j (i<>j)\)，若存在\(i_1<i_2<i_3< … < i_e\) 且有 \ ......