Coding the Matrix: Linear Algebra through Computer Science Applications 本周的作业较少,只有一个编程任务hw2.作业比较简单,如果大学学习过矩阵代数的话,基本上没有什么问题,不过要注意的一点是基2的Span的求法. 基2空间上,在所有基向量中取任意个数个,叠加组合就得到了Span.但是如何取任意个呢?下面给出几种方法. 一种方法是对于任意可能的个数,利用Python中的排列组合module生成对应于此个数的所有排列,即得到S…

这一周的作业,刚压线写完.Problem3 没有写,不想证明了.从Problem 9 开始一直到最后难度都挺大的,我是在论坛上看过了别人的讨论才写出来的,挣扎了很久. Problem 9在给定的基上分解向量,里面调用了hw4的一些函数,通过solve函数获得矩阵方程的解 Problem 10判断矩阵是不是可逆的,注意判断矩阵是不是square的 Problem 11和Problem 12 都是求逆,也是解方程,只是函数的参数需要参考一下源码 发现一个有趣的事情,Coding the Matrix…

Coding the Matrix: Linear Algebra through Computer Science Applications 这是一门用python实现矩阵运算的课,第一次作业就感觉对python的提高很大,用到了各种数据类型. 代码如下: ## Task 1 minutes_in_week = 60*24*7 ## Task 2 remainder_without_mod = 2304811-2304811//47*47 ## Task 3 divisible_by_3 =…

1. 线性组合 概念很简单: 当然,这里向量前面的系数都是标量. 2. Span 向量v1,v2,.... ,vn的所有线性组合构成的集合,称为v1,v2,... ,vn的张成(span).向量v1,v2,...vn的张成记为Span{v1,v2,... ,vn}. 回顾上一次课里面的电脑登陆认证的过程,假设黑客知道使用 GF(2) 加密,截获到一组电脑的问题 alpha 以及用户的回答 beta: 那么即使黑客不知道密码, alpha 所组成的 span 里面的所有问题都可以通过线性组合来得到…

1. 非常好的 Python 教程 <深入 Python 3.0> 以及 IBM 开发社区的博客探索 Python. 2. 子集: s 是 S 的子集 >>>S = {2, 3, 4, 5, 6, 7} >>>s = {x for x in S if x%2==0} # 偶数子集 >>>s set([2, 4, 6]) 3. 映射:Ceasar 加密 >>> import string >>> table…

1. 矩阵与映射 矩阵和映射包含两方面的关系: 简单:已知矩阵 M, 从向量 x 映射到 M * x. (注:矩阵与行向量的点乘) 稍微复杂:已知映射 x ->M * x, 求矩阵 M. 第一种情况直接运算就可以得到映射,就不详细写了,着重写第二种情况. 首先,假设 x 为 n 维行向量, M*x 为 m 维列向量,可以知道 M 是 m × n 大小的矩阵.在点乘里面,M 的列向量是基向量, x 向量的每个分量是线性组合的系数,M 矩阵可以写成: 怎么求出 v1, v2, ..., vn 向量呢…

1. list 画点 >>> from plotting import plot >>> L = [[2, 2], [3, 2], [1.75, 1], [2, 1], [2.25, 1], [2.5, 1], [2.75, 1], [3, 1], [3.25, 1]] >>> plot(L) 2. 缩放 alpha × vec = [alpha × elem for elem in vec] >>> def scalar_vecto…

这个Lab的内容光是说明就有7页之巨,我反复看了很久才看懂一点点,Lab主要完成的是从不同坐标系表示之间变换的方法. 原始的图片,从Camera basis的表示转换成WhiteBoard basis的表示 里面的Problem 3是难点,Problem 4我没有完成,因为还缺少之前的代码,暂时不写. 注意Problem 3中的vector h不能通过print(h)来获得,因为print会对浮点数进行四舍五入,导致答案错误. #from image_mat_util import * from…

Introduction (1)IVPR问题: 根据一张图片从视频中识别出行人的方法称为 image to video person re-id(IVPR) 应用: ① 通过嫌犯照片,从视频中识别出嫌犯: ② 通过照片,寻找走失人口. (2)图片-视频行人匹配问题的描述: (3)IVPR的难点: ① 图像.视频的特征不同:视频包含视觉外貌特征(visual appearance features)和时空特征(spatial-temporal features),而图片只包含视觉外貌特征: ② I…

UIUC的Jia-Bin Huang同学收集了很多计算机视觉方面的代码,链接如下: https://netfiles.uiuc.edu/jbhuang1/www/resources/vision/index.html   这些代码很实用,可以让我们站在巨人的肩膀上~~   Topic Resources References Feature Extraction SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] PCA-SIFT [2] [Projec…