前提: 求任意的一个m×n矩阵的鞍点——鞍点是指该位置上的元素在该行上为最大.在该列上为最小, 矩阵中可能没有鞍点,但最多只有一个鞍点. m.n(<=m<=.<=n<=)及矩阵元素从键盘输入(只考虑int型和每行.每列中没有并列最大/最小的情况). 算法实现: #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #defi

矩阵的鞍点就是指它在本行中的值最大,在本列中的值最小. 求解思路: 求出每行的最大值MaxRow以及每列的最小值MinColumn 保存行最大值的位置和列最小值的位置 如果行最大值得位置和列最小值的相等则输出此鞍点(如果没有鞍点则输出无) 代码如下: #include <iostream> #include<Cmath> using namespace std; int main(){ int n,m; cin>>n>>m; ]={}; //保存行最大值的行

1235: 计算矩阵的鞍点 题目   输出二维数组中行上为最大,列上为最小的元素(称为鞍点)及其位置(行列下标).如果不存在任何鞍点,请输出"404 not found"(不带引号).更多内容点击标题. 分析   没什么好分析的,只要看懂下面这几组数据就明白了. 输入 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 3 1 3 输出 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 2 2 3 1 2 3 2 2 代码 /** * time 1248ms * @author PengHao * @ver

称号:考虑到用户层面.打印出指定的矩阵,例如,一个给定的用户10,例如,下面的输出应被视为在图: 程序如下所示: #include <stdio.h> #include <malloc.h> int main() { int dimension; int *p; int startx, starty, endx, endy; int i, j, value = 0; printf("Please input dimension:"); scanf("%

x=:; y=[]; :length(x) % y=[y;x(i)];%把每一个x都放到Y里,成为一列 y=[y,x(i)];%把每一个x都放到Y里,成为一行 end

mask_all = np.zeros((256, 256), dtype='uint8')  单通道 mask_all_enlarge = np.zeros((256, 256, 3), dtype='uint8'  三通道 #为三通道图像赋值,这里我用的是循环,因该还有更简单的方式 img_base = np.zeros((256, 256, 3), np.uint8)     for i in range(256):        for j in range(256):         

function count = andian(a) v = max(a,[],2); count = 0; for i=1:length(v) [r2,c2] = find(a==v(i)); mi = min(a(:,c2)); if(v(i) == mi) count = v(i); end end end clc; clear; a = [1:4;5:8;9:12;13:16] disp('求出的按点如下:'); andian = andian(a)

如何创建一个物体.着色.加入纹理,给它们一些细节的表现,但因为它们都还是静态的物体,仍是不够有趣.我们可以尝试着在每一帧改变物体的顶点并且重配置缓冲区从而使它们移动,但这太繁琐了,而且会消耗很多的处理时间.我们现在有一个更好的解决方案,使用(多个)矩阵(Matrix)对象可以更好的变换(Transform)一个物体. 向量 向量最基本的定义就是一个方向.或者更正式的说,向量有一个方向(Direction)和大小(Magnitude,也叫做强度或长度).你可以把向量想像成一个藏宝图上的指示:"向左

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

转自 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51629242 斯坦福大学CS224d基础1:线性代数知识 作者:Zico Kolter (补充: Chuong Do) 时间:2016年6月 翻译:@MOLLY(mollyecla@gmail.com) @OWEN(owenj1989@126.com) 校正:@寒小阳(hanxiaoyang.ml@gmail.com) @龙心尘(johnnygong.ml@gmail.com)  出处:

题目来源: https://leetcode.com/problems/set-matrix-zeroes/ 题意分析: 输入一个m×n矩阵,如果出现有0,那么将对应的行和列都变成0. 题目思路: 简单的一个想法是记录行列哪些出现过0,那么将其对应到的行列转成0. 代码(Python): class Solution(object): def setZeroes(self, matrix): """ :type matrix: List[List[int]] :rtype:

写给迷茫的自己~~ 从家里来学校一周多了,没做几个题,也没学习新的算法,就这样迷茫地无所事事.有时我就在想我是不是真的喜欢算法?曾经自己定下的竞赛目标要置之不理吗? 我高中毕业于一个普通高中,在上大学前从来不知道电脑还能用来写程序,那时就知道和同学一起通宵玩游戏.来到我们学校,我在c语言老师的指导下接触了我们学校的oj,我写的第一个程序是A+B,各种错误当时快要绝望,照着书上敲都会错-.. 随着不断地学习,我知道了如何利用c语言去解决一些简单的问题.我开始疯狂地刷学校oj的题,由于系统刚创建,题

这是悦乐书的第312次更新,第333篇原创 01 看题和准备 今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第181题(顺位题号是766).如果从左上角到右下角的每个对角线具有相同的元素,则矩阵是Toeplitz.现在给定一个M×N矩阵,当且仅当矩阵是Toeplitz时返回True.例如: 输入:矩阵= [[1,2,3,4],[5,1,2,3],[9,5,1,2]] 输出:true 说明:在上面的网格中,对角线是:"[9]","[5,5]","[1,1

I. Linear Algebra 1. 基础概念回顾 scalar: 标量 vector: 矢量,an array of numbers. matrix: 矩阵, 2-D array of numbers. tensor: 张量, 更高维的一组数据集合. identity Matricx:单位矩阵 inverse Matrix:逆矩阵,也称非奇异函数.当矩阵A的行列式\(|A|≠0\)时,则存在\(A^{-1}\). 2. Span 3. Norm \(L^p\) norm 定义如右: \(|

协同过滤(Collaborative Filtering,CF)算法是一种常用的推荐算法,它的思想就是找出相似的用户或产品,向用户推荐相似的物品,或者把物品推荐给相似的用户.怎样评价用户对商品的偏好?可以有很多方法,如用户对商品的打分.购买.页面停留时间.保存.转发等等.得到了用户对商品的偏好,就可以给用户推荐商品.有两种方法:用户A喜欢物品1,商品2和物品1很相似,于是把物品2推荐给用户A:或者用户A和用户B很类似,B喜欢商品2,就将商品2推荐给用户A.所以协同过滤分为两类:基于用户的协同过滤

162-矩阵归零 给定一个m×n矩阵,如果一个元素是0,则将其所在行和列全部元素变成0. 需要在原矩阵上完成操作. 样例 给出一个矩阵 [ [1, 2], [0, 3] ] 返回 [ [0, 2], [0, 0] ] 挑战 你是否使用了额外的空间? 一个直接的解决方案是使用 O(MN) 的额外空间,但这并不是一个好的方案. 一个简单的改进方案是使用 O(M + N) 的额外空间,但这仍然不是最好的解决方案. 你能想出一个常数空间的解决方案吗? 标签 Cracking The Coding Int

终于考上人工智能的研究僧啦,不知道机器学习和深度学习有啥区别,感觉一切都是深度学习 挖槽,听说学长已经调了10个月的参数准备发有2000亿参数的T9开天霹雳模型,我要调参发T10准备拿个Best Paper 现在搞传统机器学习相关的研究论文确实占比不太高,有的人吐槽深度学习就是个系统工程而已,没有数学含金量.   但是无可否认的是深度学习是在太好用啦,极大地简化了传统机器学习的整体算法分析和学习流程,更重要的是在一些通用的领域任务刷新了传统机器学习算法达不到的精度和准确率.   深度学习这几年特

0x00 前言 首先要说明的是,本文的标题事实上来自于知乎上的一个同名问题:为什么directX里表示三维坐标要建一个4*4的矩阵? - 编程 .因此,正如Milo Yip大神所说的这个标题事实上是存在问题的:矩阵是用于表示变换而不是坐标的.再了解了矩阵的作用之后,我们就要继续思考为什么变换要使用一个4×4的矩阵而不是3×3的矩阵呢?是不是多此一举呢?下面我们就来聊聊这个话题. 0x01 怎么平移一个三维空间中的点? 我们应该怎么平移一个三维空间中的点呢?答案很简单,我们只需要对这个点的坐标中的

转自evol128  特此表示感谢 http://evol128.is-programmer.com/posts/35453.html 问题的出处:http://stackoverflow.com/questions/11413855/why-is-transposing-a-matrix-of-512x512-much-slower-than-transposing-a-matrix-of 事情的起因是这样的,先看下面这段代码: #define SAMPLES 1000 #define MAT

/** 题目:Lost in WHU 链接:https://oj.ejq.me/problem/26 题意:一个无向图,求从1出发到达n最多经过T条边的方法数,边可以重复经过,到达n之后不可以再离开. 思路:一个邻接矩阵(01矩阵)自身的T次方那么,a[i][j]的结果表示i到j经过T条边的方法数.(通过矩阵相乘理解 c.m[i][j] = (c.m[i][j]+a.m[i][k]*b.m[k][j]%mod)%mod; 表示i到j,通过i先到k,然后k到j:) 那么求a[1][n]的T步就是T