package matrix import ( "math" "github.com/astaxie/beego" ) type Matrix4 struct { Elements [16]float64 `json:"elements"` } type SQ struct { //矩阵结构 M,N int //m是列数,n是行数 Data [][]float64 } //矩阵定义 func (this*SQ)Set(m int,n int,da

程序功能:实现两个矩阵相乘的C语言程序,并将其输出 代码如下: #include "stdafx.h" #include "windows.h" void Multi(int * left, int * right, int * result, int f1, int f2, int s1, int s2); int main() { int i, j; ][] = { {,,}, {,,}, {,,}, {,,}}; ][] = { { ,, }, { ,, },

/*编程求两个矩阵相乘的结果.输入第一行是整数m,n,表示第一个矩阵式m行n列的:然后是一个m * n的矩阵.再下一行的输入时整数p,q,表示下一个矩阵p行,q列的(n=p);然后就是一个p行q列的矩阵.要求输出两个矩阵相乘的结果矩阵(1<m.n.p.q<=8).P82页2014年10月3日21:32:23*/#include <iostream>using namespace std;const int size = 10;void init(int *, int *, int

题意:给出矩阵相乘的表达式,让你计算需要的相乘次数,如果不能相乘,则输出error. 思路: 参考的网站连接:http://blog.csdn.net/wangjian8006/article/details/8905295 刚开始想到用栈的,但不知道怎么下手.后来网上查了一下,其实可以用结构体定义一个矩阵的类型,建立关于该结构体的栈,这样操作起来就方便多了. 遇到'(',无视继续:遇到字母,压入栈顶:遇到')',将栈顶前两个矩阵压出,并加上其相乘次数,再将所得的矩阵压入栈顶: 这里解释这么做的

偶尔在算法课本上面看到矩阵相乘的算法,联想到自己曾经在蓝桥杯系统上曾经做过一道矩阵相乘的题目,当时用的是普通的矩阵相乘的方法,效率极低,勉强通过编译.所以决定研究一下Strassen矩阵相乘算法,由于本人比较懒,所以就从网上找了一些相关的资料供大家参考: 下面内容均转自 https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1 请尊重版权,支持原创. 题目描述 请编程实现矩阵乘法,并考虑当矩阵规模较大时的优化方法. 思路分析 根据wikipedia上的介绍:两个矩阵的

Opencv中Mat矩阵相乘——点乘.dot.mul运算详解 2016年09月02日 00:00:36 -牧野- 阅读数:59593 标签: Opencv矩阵相乘点乘dotmul 更多 个人分类: OpenCV 所属专栏: OpenCV从入门到转行   版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52404580 Mat矩阵点乘——A*B Opencv重载了运算符“*”,姑且称之为Mat矩阵“点乘”,其中

如何用电子表格计算两个矩阵相乘 https://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7c9039cde452d3854.html   工具/原料 Microsoft Excel 2003 MMULT函数 方法/步骤 1 打开Excel,将需要相乘的两个矩阵数据全部写在Excel中,比如A1:C2区域写第一个矩阵,E1:F3区域写第二个矩阵: 2 然后,在任间单元格插入公式=MMULT(A1:C2,E1:F3),回车确定: 3 我们知道,一个m×n的矩阵a(m,n)左

//矩阵的基本操作:矩阵相加,矩阵相乘,矩阵转置 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define M 2 #define N 3 #define P 4 int main() { //函数声明 void JuZhenXiangJia(); void JuZhenXiangCheng(); void JuZhenZhuanZhi(); JuZhenZhuanZhi(); JuZhenXiangJia(); JuZhenXiangCheng()

前文 在<利用Hadoop实现超大矩阵相乘之我见(一)>中我们所介绍的方法有着“计算过程中文件占用存储空间大”这个缺陷,本文中我们着重解决这个问题. 矩阵相乘计算思想 传统的矩阵相乘方法为行.列相乘的方式,即利用左矩阵的一行乘以右矩阵的一列.不过该方法针对稀疏矩阵相乘,会造成过多的无效计算,降低计算效率.为了解决这个问题,本发明采用列.行相乘计算方式,即利用左矩阵的一列中的元素与右矩阵对应行中的所有元素依次相乘,该方法有效避免了稀疏矩阵相乘过程中产生的无效计算.具体计算过程示意图如图1所示.

前记 最近,公司一位挺优秀的总务离职,欢送宴上,她对我说“你是一位挺优秀的程序员”,刚说完,立马道歉说“对不起,我说你是程序员是不是侮辱你了?”我挺诧异,程序员现在是很低端,很被人瞧不起的工作吗?或许现在连卖盗版光盘的,修电脑的都称自己为搞IT的,普通人可能已经分不清搞IT的到底是做什么的了.其实我想说,程序员也分很多种的,有些只能写if-then-else,有些只能依葫芦画瓢,但真正的程序员我想肯定是某个领域的专家,或许他是一位数学家,或许他是一位物理学家,再或许他是计算机某个细分领域的专家,

矩阵相乘能够查看百度百科的解释http://baike.baidu.com/view/2455255.htm?fr=aladdin 有a和b两个矩阵 a:                1   2   3 4   5   0 7   8   9 10  11  12 b:              10  15 0     2 11   9 c = a*b 1:将矩阵存到HDFS中: 矩阵a: 行 列 值 hdfs存储 1 1 1 1,1,1 1 2 2 1,2,2 1 3 3 1,3,3 2

目录 im2col实现 优缺点分析 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN im2col实现 如何将卷积运算转为矩阵相乘?直接看下面这张图,以下图片来自论文High Performance Convolutional Neural Networks for Document Processing: 上图为3D卷积的传统计算方式与矩阵乘法计算方式的对比,传统卷积运算是将卷积核以滑动窗口的方式在输入图上滑动,当前窗口内对应元素相乘然后求和得到结果,一个窗口一个结果.相

算法原理 map阶段 在map阶段,需要做的是进行数据准备.把来自矩阵A的元素aij,标识成p条<key, value>的形式,key="i,k",(其中k=1,2,...,p),value="a:j,aij":把来自矩阵B的元素bij,标识成m条<key, value>形式,key="k,j"(其中k=1,2,...,m),value="b:i,bij". 经过处理,用于计算cij需要的a.b就转变为

1.写一个工具类用来生成 map reduce 实验 所需 input 文件 下面两个是原始文件 matrix1.txt 1 2 -2 0 3 3 4 -3 -2 0 2 3 5 3 -1 2 -4 2 0 2 matrix2.txt 0 3 -1 2 -3 1 3 5 -2 -1 0 1 4 -1 2 -2 2 -1 1 2 package com.ghc.hadoop; import java.io.*; public class Utils { public static void mai

参考张老师的mapreduce 矩阵相乘. 转载请注明:来自chybot的学习笔记http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=4541939 下面是我用python版本的mapreduce 矩阵相乘. 矩阵相乘的思路详见张老师的博客,对于两个矩阵m1和m2,mapreduce的计算过程如下: 这里面最主要的地方是key的构成,map输出的key是相乘后的矩阵的下标,比如c[i][j] = sum(A[i][:]*B[:][j]). 注意:该实现知识矩阵相

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

OpenGL中的矩阵相乘 1, 在OpenGL中所有的视图变换,模型变换 都是4×4矩阵,每个后续的glMultiMatrix*(N),或者变换函数,glTranslate* (),glRotate*(),等都是把一个新的4×4矩阵与当前的矩阵M相乘,不同的是:变换函数glTranslate*(),glRotate* ()等会根据函数参数构造一个4×4矩阵,也设为N 两种情况产生相同的结果:M×N.注意这里的顺序,后续的矩阵是右乘当前矩阵. 2,因为在opengl中坐标表示形式是:[x,y,z]

一.单个mapreduce的实现 转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_62186b460101ai1x.html 王斌_ICTIR老师的<大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理>,下面是对第二章提到的的单轮计算矩阵乘法进行的学习实现过程. 矩阵的乘法只有在第一个矩阵的列数(column)和第二个矩阵的行数(row)相同时才有定义.一般单指矩阵乘积时,指的便是一般矩阵乘积.若A为i×r矩阵,B为r×j矩阵,则他们的乘积AB(有时记做A · B)会是一个i×j矩阵

比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能 对于机器学习的很多问题来说,计算的瓶颈往往在于大规模以及频繁的矩阵运算,主要在于以下两方面: (Dense/Sparse) Matrix – Vector product (Dense/Sparse) Matrix – Dense Matrix product 如何使机器学习算法运行更高效摆在我们面前,很多人都会在代码中直接采用一个比较成熟的矩阵运算数学库,面对繁多的数学库,选择一个合适的库往往会令人头疼,这既跟你的运算环境有关

1 问题描述 1.1实验题目 设M1和M2是两个n×n的矩阵,设计算法计算M1×M2 的乘积. 1.2实验目的 (1)提高应用蛮力法设计算法的技能: (2)深刻理解并掌握分治法的设计思想: (3)理解这样一个观点:用蛮力法设计的算法,一般来说,经过适度的努力后,都可以对其进行改进,以提高算法的效率. 1.3实验要求 (1)设计并实现用BF(Brute-Force,即蛮力法)方法求解矩阵相乘问题的算法: (2)设计并实现用DAC(Divide-And-Conquer,即分治法)方法求解矩阵相乘问题

Program:多线程矩阵相乘算法的设计 Description:利用多线程实现矩阵相乘,因为各个线程的运算互不影响, 所以不用使用锁,代码如下: thread.OperateMatrix类,实现矩阵运算 1 /* 2 * Description:定义矩阵操作类 3 * 4 * Written By :Cai 5 * 6 * Date Written:2017-10-25 7 * 8 * */ 9 10 package thread; 11 12 public class OperateMatr