1.矩阵了解 1)矩阵的维度和记法 (先数多少行,再数多少列) 2)矩阵的转置 行变成列,第一行变成第一列...矩阵的转置的转置就是原矩阵            即        3)矩阵和标量的乘法 4)矩阵和矩阵的乘法 例.[2,3]X[3,4] =[2,4] 矩阵的乘法不支持交换律,强调顺序,左乘和右乘是不一样的. NXM阶与SXT阶矩阵相乘,必须满足M和S维度相同,乘法的结果是一个NXT矩阵. 5)单位矩阵 主对角线全部为1,非主对角线都为0,则为单位矩阵. 单位矩阵乘任何矩阵,任何矩阵

谱聚类步骤 第一步:数据准备,生成图的邻接矩阵: 第二步:归一化普拉斯矩阵: 第三步:生成最小的k个特征值和对应的特征向量: 第四步:将特征向量kmeans聚类(少量的特征向量):

前面我们讲了 QR 分解有一些优良的特性,但是 QR 分解仅仅是对矩阵的行进行操作(左乘一个酉矩阵),可以得到列空间.这一小节的 SVD 分解则是将行与列同等看待,既左乘酉矩阵,又右乘酉矩阵,可以得出更有意思的信息.奇异值分解( SVD, Singular Value Decomposition ) 在计算矩阵的伪逆( pseudoinverse ),最小二乘法最优解,矩阵近似,确定矩阵的列向量空间,秩以及线性系统的解集空间都有应用. 1. SVD 的形式 对于一个任意的 m×n 的矩阵 A,S

转自: http://hi.baidu.com/cabtw/item/d2dbd212d4ae3e9398ce337f 图片看不到请去原网站看 Matrix: scale(a,d); 比例变换就是将平面上任意一点的横坐标放大或缩小S11倍,纵坐标放大或缩小S22倍,即 rotate(弧度),弧度 =(角度/ 180)* Math.PI 旋转变换就是将平面上任意一点绕原点旋转θ角,一般规定逆时针方向为正,顺时针方向为负 translate(tx,ty) 平移交换指的是将平面上任意一点沿X方向移动C

题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5667 题意:如题给了一个函数式,给你a,b,c,n,p的值,叫你求f(n)%p的值 思路:先对函数取以a为底的log,令g(n)=log(a)(f(n)),结果就能得到 g(n)=b+c*g(n-1)+g(n-2);(n>3) g(n)=0;(n=1) g(n)=b;(n=2) g(n)  c  1  1  g(n-1) 用矩阵表示出来就是 g(n-1) = 1  0  0    *  g(n-2)  

最近一直在学习实时渲染,不免要接触线性代数.而渲染中,一定会用到矩阵,当我再次去复习我之前看的书时,发现<Unity3D 实战核心技术详解>关于矩阵就有几处错误 ,特标注出来. 书的第一章<3D数学与Unity>,1.3.2讲矩阵缩放.1.3.3讲矩阵的旋转.缩放是一个矩阵,后面旋转针对绕三个不同的轴的旋转矩阵(x.y.z),总共4个矩阵,其中3个是错误的,只有一个绕y轴旋转是正确的.我不确定是印刷问题,还是作者本身对矩阵了解和掌握的就不深入,但出现这样的低级错误实属不该. 我直接

前篇戳:dp入门——由分杆问题认识动态规划 导语 刷过一些算法题,就会十分珍惜“方法论”这种东西.Leetcode上只有题目.讨论和答案,没有方法论.往往答案看起来十分切中要害,但是从看题目到得到思路的那一段,就是绕不过去.楼主有段时间曾把这个过程归结于智商和灵感的结合,直到有天为了搞懂Leetcode上一位老兄的题型总结,花两天时间学习了回溯法,突然有种惊为天人的感觉——原来真正掌握一个算法是应该触类旁通的,而不是将题中一个细节换掉就又成了新题…… 掌握方法论绝对是一种很爽的感觉.看起来好像很

评论: 牛逼的业余书籍爱好者读书思路,指导思想. 2013/9/22         文本矩阵简述 V1.0http://www.douban.com/note/170688812/ 文/vivo  1 矩阵(matrix)是一个从线性代数里借用的概念,用来描述复杂的.可以从不同维度切分的文本系统,每一种拣选.组合原则即是一行,而被此原则选中的所有元素组成一列,组成矩阵的基本单位是一本本主题.风格.范围等一目了然的书籍,也可以是从所有文本里析取的其他抽象元素. 2 之所以论述文本,只因为它是人类

转自:http://zengzhaozheng.blog.51cto.com/8219051/1557054 一.概述 这2个月为公司数据挖掘系统做一些根据用户标签情况对用户的相似度进行评估,其中涉及一些推荐算法知识,在这段时间研究了一遍<推荐算法实践>和<Mahout in action>,在这里主要是根据这两本书的一些思想和自己的一些理解对分布式基于ItemBase的推荐算法进行实现.其中分两部分,第一部分是根据共现矩阵的方式来简单的推算出用户的推荐项,第二部分则是通过传统的相

Training little cats Time Limit: 2000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 11787 Accepted: 2892 Description Facer's pet cat just gave birth to a brood of little cats. Having considered the health of those lovely cats, Facer decides to make the c

这是一个神奇的课题,其实我觉得用一个词来形容这个算法挺合适的:暴力. 是啊,就是循环+暴力.没什么难的... 先来看一道裸题. 那么对于这道题,显然我们的暴力算法就是枚举区间的左右端点,然后通过前缀和统计结果.时间复杂度O(n^2),但是如果我们的数据范围到了100000,那么我们的算法就T了. 于是我们考虑一个性质.如果我们发现一个区间,这个区间的sum<k,那么被这个区间包含的区间都不可能是答案. 所以我们用两个指针(左右端点.)如果目前区间的sum<k,我们就延伸右端点.否则我们就统计答

1)使用本方法计算F*B,其中F是1000*1000的矩阵,B是1000*20000的矩阵,使用三个节点的集群,每个节点一个CPU核(集群装在虚拟机里,宿主机只有4个CPU核),每个节点配置一个map槽,一个reduce槽,完成矩阵运算时间为5mins.2)源码如下: 1 /** 2 * Created with IntelliJ IDEA. 3 * User: hadoop 4 * Date: 16-3-14 5 * Time: 下午3:13 6 * To change this templa

目录 1.坐标空间 1.2 坐标空间的变换 @ 1.坐标空间 我们在以前渲染流水线中就接触了坐标空间的变换.例如,在学习顶点着色器流水线阶段时,我们说过,顶点着色器的最基本功能就是把模型的顶点坐标从模型空间转换到齐次裁剪坐标空间中. 1.2 坐标空间的变换 我们先要为后面的内容做些数学铺垫.在渲染流水线中,我们往往需要把一个点或方向矢量从一个坐标空间转换到另一个坐标空间.这个过程到底是怎么实现的? 我们把问题一般化,我们知道,要想定义一个坐标空间,必须指明其原点的位置和三个坐标轴的方向.而这些数

一.基础知识(1)矩阵乘法 https://blog.csdn.net/weixin_43272781/article/details/82899737 简单的说矩阵就是二维数组,数存在里面,矩阵乘法的规则:A*B=C 其中c[i][j]为A的第i行与B的第j列对应乘积的和,即: 代码: ; int c[N][N]; void multi(int a[][N],int b[][N],int n)//n是矩阵大小,n<N { memset(c,,sizeof c); ;i<=n;i++) ;j&

一.Pytorch安装 安装cuda和cudnn,例如cuda10,cudnn7.5 官网下载torch:https://pytorch.org/ 选择下载相应版本的torch 和torchvision的whl文件 使用pip install whl_dir安装torch,并且同时安装torchvision 二.初步使用pytorch # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Leo.Z' import torch import time # 查看torch版本

OpenCv矩阵操作 有很多函数有mask,代表掩码,如果某位mask是0,那么对应的src的那一位就不计算,mask要和矩阵/ROI/的大小相等 大多数函数支持ROI,如果图像ROI被设置,那么只处理ROI部分 少部分函数支持COI,如果COI设置,只处理感兴趣的通道 矩阵逻辑运算 void cvAnd(const CvArr* src1,const CvArr* src2, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL);// void cvAndS(const Cv

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题第28篇文章,我们来聊聊SVD算法. SVD的英文全称是Singular Value Decomposition,翻译过来是奇异值分解.这其实是一种线性代数算法,用来对矩阵进行拆分.拆分之后可以提取出关键信息,从而降低原数据的规模.因此广泛利用在各个领域当中,例如信号处理.金融领域.统计领域.在机器学习当中也有很多领域用到了这个算法,比如推荐系统.搜索引擎以及数据压缩等等. SVD简介 我们假设原始数据集矩阵D是一个m

一.创建矩阵 Numpy提供了ndarray来进行矩阵的操作,在Numpy中 矩阵继承于NumPy中的二维数组对象,但矩阵区别于数组,不可共用数组的运算规律. 1.mat("第0行:第1行:-..;第n行")/([[第0行],[第1行],-..,[第n行]]) 2.matrix([[第0行],[第1行],-..,[第n行]])/("第0行:第1行:-..;第n行") --matrix(data,copy=Fales) 3.zeros,ones,eye,diag ht

跟紧工作需求学习,于是抽了点时间看了看用于2D3D转换的矩阵内容. 矩阵在3D数学中,可以用来描述两个坐标系间 的关系,通过定义的运算能够把一个坐标系中的向量转换到另一个坐标系中.在线性代数中,矩阵就是以行和列形式组织的,向量是标量的数组,矩阵是向量的数组. 一般来说,方阵能够描述任意线性变换.线性变换保留了直线和平行线,但是原点没有移动.线性变换保留直线的同时,其他的几何性质如长度.角度.面积和体积可能在变换中发生了改变.线性变换可能"拉伸",但不会"弯折".&q

    昨天的问题方案一:寻找hash函数,可行性极低.方案二:载入内存,维护成一个守护进程的服务.难度比较大.方案三:使用前5位来索引,由前3位增至前5位唯一性,理论上是分拆记录扩大100倍,但可以就地利用mysql,最易行.方案四:使用方案三,但增加一个表以减少冗余,但代价新开一个表,并且每次查询都select join两个表. 研究了 求最长公共子串问题,顺便研究了字符串匹配 字符串匹配的Boyer-Moore算法http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/05

转载:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6110269 本文是动态规划算法中,网上写得最好的一个之一.看完很容易理解.需要重点理解的部分,我会加以标红. 本文参考:微软面试100题系列V0.1版第19.56题.算法导论.维基百科. 第一部分.什么是动态规划算法 ok,咱们先来了解下什么是动态规划算法. 动态规划一般也只能应用于有最优子结构的问题.最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解(对有些问题这个要求并不能完全满足,故有时需要引入