线性

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 ......

我草，终于开始学线性规划对偶了。 抄袭一下 dxm 论文。 定义 首先线性规划是这样一个东西： \[\max : c^{T}x \\ s.t. \\ Ax\le b \\ x\ge 0 \]令 \(x\) 是 \(1\times n\) 向量，\(A\) 是 \(m\times n\) 矩阵。则上述 ......

怎么线性规划对偶？ 我：写出约束，转为标准型，转置矩阵，对换目标与约束，整理。 zhy：直接给每一个变量设一个变元乘上去整理一下就可以了。 于是在网上查了一下资料，发现了这篇讲稿，感觉这个方式快捷多了啊，于是记了一下。 如果你看过算法导论之类的一些东西（有点记不清是不是这本书了），你发现上面讲解线性 ......

1 题目 An n-bit gray code sequence is a sequence of 2n integers where: Every integer is in the inclusive range [0, 2n - 1], The first integer is 0, An i ......

在 cnblogs 中阅读。 【少图预警！】【需要结合其他文章食用！】 ？声明？ 这里不对线性代数相关概念和异或线性基做最基本的概述。 上网搜大概可以搜到三篇高质的讲解线性基的博客： 线性基小记 - command_block 的博客 - 洛谷博客 (luogu.com.cn) 线性基学习笔记 - ......

%判断一个矩阵是否可以对角化并求解其对角化矩阵% 定义矩阵 A A = [4,2,-2;2,1,-1;-2,-1,1]; % 定义矩阵 A % A = [4, -2; 1, 1]; % 计算特征向量和特征值 [V, D] = eig(A); % 判断是否存在足够数量的线性无关特征向量 if rank ......

目录1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 经常被用于分类问题的降维技术，相比于PCA，LDA可以作为一种有监督的降维算法，降维的时候用到了y的真实值，有监督的降维。 在PCA中，算法 ......

目录1. 引入2. 几何的角度理解SVD3. 空间的角度理解4 如何求解SVD5. SVD的应用 1. 引入 奇异值分解，singular value deconposition是6种矩阵分解方式中，综合性最强应用最广泛的分解技术，是PCA（主成分分析）的基础 六种矩阵分解技术： 只有矩阵为方阵(m ......

线性：指多元变量的每一元变量都是1次方(可以将高于1次方的元，以新一元变量代换，求解再做开方运算) 将应用问题转化为 多个多元线性方程，并成一组； 由多元线性方程组 抽出 增广矩阵，并以“消元法”的策略，步步判断求解； 对 增广矩阵 的 多个 “方程” 应用“行消元法” 化简 成 阶梯矩阵；判断有无 ......

目录1. 概念2. 性质3. 相似矩阵4. 矩阵的行列式与迹5. 特征值与特征向量分解矩阵 1. 概念 特征值与特征向量的英文是 eigenvalue 和 eigenvector， 这个前缀 eigen- 起源于德语，意思是 proper(这里应该是专属的意思）、characteristic（特征的 ......

什么是栈和队列 栈（stack），是一种"后进先出"（Last In First Out,LIFO)的线性表，其限制是只允许在表的一端进行插入和删除运算。比如往桌子上放盘子，往上放盘子（压栈）后，只能从最上面（栈顶）取盘子（弹栈）。 队列（queue），是一种"先进先出" (First in Fir ......

1 题目 假设你正在爬楼梯，需要n步你才能到达顶部。但每次你只能爬一步或者两步，爬到顶部的方法有多少种？ 样例 1： 输入： n = 3 输出： 3 解释：共3种 1, 1, 1 1, 2 2, 1 样例 2： 输入： n = 1 输出： 1 解释：只有一种方案 2 解答 错误的想法： class ......

暂时咕咕咕了某些内容。 1. 矩阵 1.1 记号与约定 记一个 \(n\times m\) 的矩阵 \(A\) 行号集合为 \(\{1,2,\ldots,n\}\)，列号集合为 \(\{1,2,\ldots,m\}\)，有时会根据上下文省略下标中的 \(A\)。 将矩阵 \(A\) 第 \(i\) ......

1 题目 You are given a large integer represented as an integer array digits, where each digits[i] is the ith digit of the integer. The digits are ordere ......

第一章 向量空间 向量空间 这个先鸽一会儿。 线性方程组 这个先鸽一会儿。 线性相关与基底 这个先鸽一会儿。 第二章 线性变换与矩阵 线性变换 这个先鸽一会儿。 坐标表示 这个先鸽一会儿。 可逆与同型 这个先鸽一会儿。 对偶空间 这个先鸽一会儿。 第三章 基本行列变换与线性方程组 这个先鸽一会儿。 ......

前言 来自清华大学的研究者提出了一种新的注意力范式——代理注意力 (Agent Attention)。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 ......

Python中可以使用多种库进行拟合方程，其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库，而SciPy则提供了大量的科学计算函数，包括拟合算法。之前已经分享过一元一/二次方程的拟合，有兴趣的可以查看：Python拟合一元方程。今天给大家分享下如何使用Python拟合多元... ......

1 题目 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]] 输出： ......

效果 1) 因为这边只用到圆，所以直接拿掉了Shape类，将半径放到了刚体类上，碰撞检测就直接用刚体位置+半径来判断就可以。 2) 碰撞的开始到结束，用CollisionPair来记录相关状态及信息。 3) 没有涉及到角运动，所有涉及的公式都是线性运动物理公式。 public class MyRig ......

本来要先讲数组的，介于之前已经总结过可变数组vector了，故不再开一个专题去介绍用法和原理。但是要提一嘴： 数组作为数据结构可以高效地存储和查询给定索引（下标）的数据，其时间复杂度均为O（1），因为这个性质，数组可以用来模拟其他很多数据结构，但是如果要将整个数组进行移位操作，例如在中间插入和删除数 ......

说明 AP5102是一款电路简洁的三路线性 LED 恒流驱动器，适用于 5-46V 电压范围的 LED 恒流 照明领域。 芯片 PWM 端口支持高辉调光，能够响应 60ns 超小脉宽的 PWM 调光信号。芯片采用我司算 法，为客户提供解决方案，限度发挥灯具 优势，以实现景观舞台灯高辉的调光效果，65 ......

1 题目 Given n non-negative integers representing an elevation map where the width of each bar is 1, compute how much water it can trap after raining. I ......

说明 AP510X 是一系列电路简洁的单路线性LED恒流芯片，适用于3-60V电压范围的LED恒流调光领域。AP510X采用我司算法，可以实现高精度的恒流效果，输出电流恒流精度≤±3％，电源供电工作范围为3-40V，可以轻松满足锂电池以及市场上面中低压的应用需求。PWM调光支持高辉应用，可以支持20 ......

Python中可以使用多种库进行拟合方程，其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库，而SciPy则提供了大量的科学计算函数，包括拟合算法。 ......

Ransac算法，也称为随机抽样一致性算法，是一种迭代方法，用于从一组包含噪声或异常值的数据中估计数学模型。Ransac算法特别适用于线性回归问题，因为它能够处理包含异常值的数据集，并能够估计出最佳的线性模型。 ......

线性回归是一种用于连续型分布预测的机器学习算法。其基本思想是通过拟合一个线性函数来最小化样本数据和预测函数之间的误差。 1. 概述 常见的线性回归模型就是：\(f(x) = w_0+w_1x_1+w_2x_2+...+w_nx_n\)这样的一个函数。其中 \((w_1,w_2,...w_n)\)是模 ......

1 题目 请你判断一个 9 x 9 的数独是否有效。只需要 根据以下规则 ，验证已经填入的数字是否有效即可。 数字 1-9 在每一行只能出现一次。 数字 1-9 在每一列只能出现一次。 数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。（请参考示例图） 注意： 一个有效的数独（部分已被 ......

高斯消元原理 高斯消元用来解如下形式的方程组： \[\begin{cases} a_{1, 1} x_1 + a_{1, 2} x_2 + \cdots + a_{1, n} x_n = b_1 \\ a_{2, 1} x_1 + a_{2, 2} x_2 + \cdots + a_{2, n} x ......

线性运动相关公式（Linear Motion） 加速度(acceleration): a = (v1-v0) / t，单位：m/s2，方向：力作用方向或速度变化方向 瞬时速度(velocity)：v1 = v0 + a * t，单位：m/s，方向：力作用方向或运动方向 位移：x = v0 * t + ......

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。 ......