线性代数 向量 代数 线性

「线性DP」垃圾陷阱

本题为3月21日23上半学期集训每日一题中A题的题解 题面 题目描述 卡门――农夫约翰极其珍视的一条Holsteins奶牛――已经落了到“垃圾井”中。“垃圾井”是农夫们扔垃圾的地方,它的深度为D( $2\leq D\leq 100$)英尺。 卡门想把垃圾堆起来,等到堆得与井同样高时,她就能逃出井外了 ......
线性 陷阱 垃圾

线性回归的梯度下降

线性回归的梯度下降 问题陈述: 让我们使用与之前相同的两个数据点 - 1000平方英尺的房子以300,000美元的价格出售,而2000平方英尺的房屋以500,000美元的价格出售。 import math, copy import numpy as np import matplotlib.pypl ......
梯度 线性

三十分钟理解:线性插值,双线性插值Bilinear Interpolation算法

https://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/65660665 ......

数据库原理--关系代数

关系代数 概述 关系代数是研究数据库的一个重要工具,是一种抽象的查询语言,其运算的对象、结果均为关系。实际上关系的运算既包括关系运算,也包括集合运算,从细节入手还包括比较和逻辑运算。 原始运算 如同任何代数,一些运算是原始的,而可以通过原始运算来定义的另一些运算是导出的。 并(Union) 并操作( ......
代数 原理 数据库 数据

非线性优化问题基本形式概述

非线性优化问题以及在视觉SLAM中的应用 1.0 最小二乘基础概念 定义 $\quad$ 找到一个 n 维的变量 $\mathbf{x}^{*} \in \mathbb{R}^{n}$ , 使得损失函数 $F(\mathbf{x})$ 取局部最小值: $$ F(\mathbf{x})=\frac{1 ......
非线性 形式 问题

【数据结构与算法学习】线性表(顺序表、单链表、双向链表、循环链表)

实现语言:C++ 1. 线性表相关概念 线性表(Linear List) 是由n(n≥0)个具有相同特性(数据类型)的数据元素(结点)a1,a2,...,ai-1,ai,ai+1,...,an组成的有限序列。 其中,a1为线性起点(起始结点),an为线性终点(终端结点)。对于每一个数据元素ai,我们 ......
数据结构 线性 双向 算法 顺序

线性表的顺序存储C++代码

​ 我学习顺序表时找不到相关的代码,以及我不清楚写一个线性表需要的知识,当我写出来可以使用的线性表我就把这些内容贴了出来。 前置知识点:结构体,常量指针,new和delete 顺序表的特点: 需要一片连续的存储空间 逻辑上相连的数据的存储位置也是相邻的。 所以如果我们想要创建一个顺序表我们需要做两件 ......
线性 顺序 代码

【NLP 系列】Bert 词向量的空间分布

我们知道Bert 预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果,但在语义相似度任务上,表现相较于 Word2Vec、Glove 等并没有明显的提升。 ......
向量 空间 Bert NLP

视觉SLAM基础-李群和李代数

李群和李代数 引言 ​ 为什么会有李群和李代数的引出。在通常的 SLAM 中,我们估计的无非就是在极短的时间内物体的一个相对位姿运动,然后进行累加,即可得到物体的当前位置,即 SLAM 中的定位问题,但是往往该运动在较短的时间内其变化量是极小的。 ​ 通常其运动变化我们可以使用旋转加平移进行表示,即 ......
代数 视觉 基础 SLAM

多特征线性回归

多特征线性回归 在单特征线性回归模型中,我们通过一个特征对目标变量进行预测,例如通过房子的大小来预测房价。但实际现实生活中,影响房价的因素往往不止面积一个,例如还有房间数、楼层、位置等等,所以我们需要用到多特征的模型来对房价进行预测。 一、规定符号 xj:第j个特征 n:特征的数量 x(i):第i个 ......
线性

动态规划 线性DP

动态规划程序设计是对解最优化问题的一种途径、一种方法,而不是一种特殊算法。不像前面所述的那些搜索或数值计算那样,具有一个标准的数学表达式和明确清晰的解题方法。动态规划程序设计往往是针对一种最优化问题,由于各种问题的性质不同,确定最优解的条件也互不相同,因而动态规划的设计方法对不同的问题,有各具特色的 ......
线性 动态

线性方程组的直接解法——Gauss消去法

考虑线性方程组 $$\mathrm{A}x=\mathrm{b}$$ 其中,$\mathrm{A}=(a_{ij}){n\times n}$,$\mathrm{b}=[b_1,b_2,\cdots,b_n]^{\mathrm{T}}$。在线性代数的课程中,我们已经学习过Gauss消元法,具体操作是将 ......
消去法 方程组 解法 线性 方程

从近世代数的角度理解补码

介绍 模数加法形成了一种数学结构,成为阿贝尔群(Abelian group),这是以丹麦数学家阿贝尔的名字命名的。 前置知识 定义1. 设$a,b\in Z$,如果存在$q\in Z$使得$a=qb$,则称$b$整除$a$,记为$b|a$。 定义2. 设$a,b\in Z$,$b>0$,$a=qb+ ......
补码 代数 角度

【机器学习】李宏毅——线性降维

降维,可以用下面这张图来很简单的描述,就是将不同的、复杂的多种树都抽象成最简单的树的描述,也就是我们不关心这棵树长什么样子有什么特别的特征,我们只需要降维,知道它是一棵树即可。 维度下降实际上就是找到一个function,使得输入x得到输出z,而输出z的维度要比输入x的维度小。具体有几种方面,下面就 ......
线性 机器

动态规划篇——线性DP

动态规划篇——线性DP 本次我们介绍动态规划篇的线性DP,我们会从下面几个角度来介绍: 数字三角形 最长上升子序列I 最长上升子序列II 最长公共子序列 最短编辑距离 数字三角形 我们首先介绍一下题目: /*题目概述*/ 给定一个如下图所示的数字三角形,从顶部出发,在每一结点可以选择移动至其左下方的 ......
线性 动态

线性时间选择(含平均O(n)和最坏O(n)算法)

#前言 本篇文章我将介绍 期望为线性时间 的选择算法和 最坏情况为线性时间 的选择算法,即分别为 平均情况下时间复杂度为O(n) 和 最坏情况下时间复杂度为O(n) 的线性时间选择。以下包含了我自己的全部思考和学习过程,参考书籍为 算法导论(第三版)。😊 (本文作者: Amαdeus,未经允许不得 ......
线性 算法 时间
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