给定一个含有 M x N 个元素的矩阵(M 行,N 列),请以对角线遍历的顺序返回这个矩阵中的所有元素,对角线遍历如下图所示。
计算出手指移动的位移,通过matrix矩阵对象,将图片空间矩阵化之后根据手指位移让矩阵移动, 从而达到图片移动的效果
这是《算法图解》第六篇读书笔记,涉及的主要内容为图结构、深度优先搜索和广度优先搜索。 1.图 1.1图的概述 图(graph)是一种基本的数据结构,它由点和边构成。 根据边有无指向性,可将图分为有向图、无向图。这两种图分别表明点与点之间的关系是单向的(有向图)还是过双向的(无向图)。 1.2图的用途 图可用于表示物体之间的关系,以及用于查找两地点之间的最短路径等。 1.3图的存储结构(python实现有向图) 图的存储结结构可分为邻接矩阵和邻接列表。 下文将按下图展示邻接矩阵和邻接表。 先约定三点:
相信小伙伴们在matlab编程中肯定最不愿意遇见的就是“Error”了吧,前几天帮忙一位小伙伴写代码,其中需要使用到一个圆形区域去逐行扫描矩阵,以确定每个矩阵元周围元素的分布情况。
找出“主变量”pivotvariables,主列,即主元所在的列,其他列,称为自由列。(自由列表示可以自由或任意分配数值,列2和列4的数值是任意的,因此x2和x4是任意的,可以自由取)。
前面说过混淆矩阵是我们在处理分类问题时,很重要的指标,那么如何更好的把混淆矩阵给打印出来呢,直接做表或者是前端可视化,小编曾经就尝试过用前端(D5)做出来,然后截图,显得不那么好看。。
输入一个集合的二元关系,判定其是否满足自反性、反自反性、对称性、反对称性、传递性。并求出自反、对称和传递闭包。 大二上学期时的写的代码,C++语言实现。 #include<iostream> #include<string> using namespace std; class Relation//构造函数 { private: int R[11][2];//存储关系R int R1[11][2], R2[11][2], R3[11][2];//分别存储自反,对称,传递闭包 int m,n;//分别
机器人的位姿描述与坐标变换是进行工业机器人运动学和动力学分析的基础。本节简要介绍上述内容,明确位姿描述和坐标变换的关系,用到的基本数学知识就是——矩阵。
在前面的FPS游戏实现GDI透视中,我们通过三角函数,并配合坐标计算出了敌人的位置,该方法时比较笨的一种方式,但却很通用,基本上,只要是FPS类游戏,稍微修改一下代码中的基地址,就可以通用,本次我们将研究通过查找相机矩阵获得自身位置,上一篇文章中我已经讲解了关于各种坐标的找法。
我们定义一个包含向量中元素索引的集合,然后将集合写在脚标处,表示索引向量中的元素。比如,指定 x_1、x_3、x_6 ,我们定义集合S={1,3,6} ,然后写作 x_S 。
指数运算np.exp() np.exp(x)会创建一个新的对象, np.exp(x,x)会将结果赋给x不会创建新的对象 exp = np.array([3.0, 5.0]) # 会将指数运算e^3.0, e^5.0 的结果赋给exp, exp = np.array([3.0, 5.0]) print 'exp', id(exp) exp1 = np.exp(exp) print 'exp1', id(exp1),exp1 np.exp(exp, exp) print 'exp', id(exp),
两手拉开图片变大,两手合拢图片缩小,根据两手的移动距离来判断图片放大和缩小的倍数,两手的移动距离计算方法如下:
在大概了解了R语言和在自己电脑上安装了Rstudio之后,相信大家对学习使用R语言迫不及待了。接下来,我们会推出一系列的推文来帮助大家由浅入深的学习R语言,保证每一个同学在这系列推文结束的时候都能成为R语言编程的大牛。
在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型,本章会将其组装起来,构成特殊的数据结构,即向量、矩阵与列表。这些数据结构在社交网络分析中极其重要,本质上对图的分析,就是对邻接矩阵的分析,而矩阵又是由若干个向量构成,因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。
此题目是根据 CSDN 博客粥粥同学发布的内容进行收集整理,记录了本人的解题过程和一些想法。仅供大家参考,如有错误,欢迎大家指出!
不同计算机、不同程序对字符编码的识别都不一,容易因为不同国家、电脑系统、语言等因素,引起文件交换过程中出现编码不对的乱码现象。
该文介绍了JPEG图片压缩算法的基本原理、过程、以及GPU并行化考量。
【磐创AI导读】:本文为SVM多核学习方法简介的续篇。想要学习更多的机器学习知识,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。SVM多核学习方法简介
微信公众号 关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 在卷积神经网络(CNN)前向传播算法(干货 | 深度学习之卷积神经网络(CNN)的前向传播算法详解)中对CNN的前向传播算法做了总结,基于CNN前向传播算法的基础,下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前,建议先研究DNN的反向传播算法:深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP)(深度学习之DNN与反向传播算法) DNN反向传播 首先回顾DNN的反向传播算
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。 可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(系统的locale 设置),允许数字,字母,“.”,“_”
这一节话不多说,这一期直接进入主题,开始介绍R中的数据结构。这是学习R语言强大的统计分析功能的基础。R中自带了大量的数据集供大家在学习中联系。在开始介绍数据结构之前,先简单介绍以下如何查看及使用这些数据集,之后在介绍数据结构时,也会大量使用到这些数据集。
之后,填写完项目信息后,选择Content Technology为SceneKit,当然也可以选择SpriteKit,不过在3D空间中就不是那么立体了。 开发语言选择Swift,Swift天然亲和ARKit,很多网上的Demo都是用Swift写的,这样也方便移植和借鉴。
R是现今最受欢迎的数据分析和可视化平台之一。它是自由的开源软件,并同时提供Windows、Mac OS X和Linux系统的版本。在接下来的时间,我将把掌握、精通这个软件所需的技能学习过程以系列文章的形式发表,记录我的学习过程,供大家参考,一起有效地使用它分析自己的数据。工欲善其事必先利其器,学习R语言数据分析,第一步自然是R安转。R可以在CRAN上免费下载,安装过程可以参考我前面的视频教程
题意:在一个w * h的图上。t个时刻,然后知道一些信息,每一个时刻没有小偷的矩阵位置,问哪些时刻能够唯一确定小偷位置。和确定小偷是否已经逃走,假设没逃走。可是也没有时刻能够能够确定小偷位置,就是不知到
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式,不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构,包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用,我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。
for i in range(len(X)): # 迭代输出行,矩阵当中,是由三个列表所呈现的。
Diabates是名义变量,Status是顺序变量,二者都是分类变量,R中称为因子
个人理解,向量是有方向的,由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说,向量的所有元素必须属于同种模式(mode),或数据类型(见1.2),比如数值型,字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素,在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
数据框(和矩阵)有2个维度(行和列),要想从中提取部分特定的数据,就需要指定“坐标”。和向量一样,使用方括号,但是需要两个索引。在方括号内,首先是行号,然后是列号(二者用逗号分隔)。以metadata数据框为例,如下所示是前六个样本:
上一节我们学习了朴素贝叶斯的原理,并且手动推导了计算方法,今天我们通过两个真实案例,来看看如何在工作中应用朴素贝叶斯。
拿到一个新数据后,除了检查[1:4,1:4]外,也许还需要看看最后几列,另外还需要观察列名称的规律。
我们今天继续麻省理工的线性代数,昨天有同学给我留言问我,为什么不选最新版的视频,要选05版的。这里简单解释一下,主要有这么几个原因。
这篇文章翻译自http://jalammar.github.io/illustrated-gpt2/。多图详细解释当今最为强大的人工智能 GPT-2(截至 2019 年 8 月 12 日)。
1.l[2] 返回的是列表 l 的第二个元素(注意,是一个长度为 1 的列表),而不是该元素所包含的对象。如果你想取出该元素所包含的对象,需要再加上一个 [[ ]]。
3 年的硕士生涯一转眼就过去了,和社交网络也打了很长时间交道。最近突然想给自己挖个坑,想给这 3 年写个总结,画上一个句号。回想当时学习 R 语言时也是非常戏剧性的,开始科研生活时到处发邮件要源代码,发完最后一封本以为又是无功而返,很意外的收到了秒回的邮件,邮件中附上了由 R 语言编写的实验代码。当时过于开心,因为终于有热心的作者回复了,以至于没有仔细考虑,想都没想对着满是警告的代码开始了 R 语言学习之旅。之后的几天陆陆续续的收到了其他作者的回复,实验代码多是使用 Python 构建的,好吧只能咬咬牙继续了。当时的学习苦于资料太少,唯一的参考只有那份 R 语言实验代码,因此萌生了写一份站在社交网络分析角度的 R 语言教程。《社交网络分析的 R 基础》中所介绍的内容都是最新的技术,Visual Studio Code 在半年之前甚至无法调试 R 语言,代码规范遵循 Google's R Style Guide。该系列博客一共包含六篇文章,具体的目录如下:
在 MATLAB中,根据元素在数组中的位置(索引)访问数组元素的方法主要有三种:按位置索引、线性索引和逻辑索引。
逻辑向量(若想要把true和false写全,输入逻辑字符时就必须全部大写”TRUE”,”FALSE”):
每当我们移动到网格的边界之外时,我们会继续在网格之外行走(但稍后可能会返回到网格边界)。
arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]
这两款工具的使用方法截然不同。使用Excel时,可以通过鼠标点击完成大部分工作,你可以访问界面内不同位置的各种工具。因此Excel非常便于使用(熟能生巧),但是用Excel处理数据非常费时,而且如果接
请注意,本文编写于 398 天前,最后修改于 378 天前,其中某些信息可能已经过时。
今天跟大家分享excel数据分析工具库系列三——回归分析! 主要内容有: 相关系数 协方差矩阵 回归 相关系数: 原数据区域是我用randbetween函数生成的随机数: 打开数据分析——相关系数,在
2、掌握字符串的输入和输出,会使用切片的方式访问字符串中的值,掌握常见的字符串的内建函数。
摘要: 在图像分析中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)在时间和内存方面优于全连接网络(Full Connected, FC)。这是为什么呢?卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢?卷积神经网络是如何从全连接网络中派生出来的呢?卷积神经网络这个术语又是从哪里而来?这些问题在本文中一一为大家解答。
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。可以在R环境下使用的命名字符集依赖于R所运行的系统和国家(系统的locale 设置)、允许数字、字母、“.”和“_”
我从事数据分析工作已经有十年之久。最初是出于工作需要,我的经理给我一堆数据,我需要处理这些数据。当时我一直使用的工具是 Excel,因为这是我熟练掌握的一款工具。三年前,我开始接触到 R,一开始因为功
对于螺旋矩阵之类的题目有很多变形,但是除了边界条件不同外,都是两层循环的左右边界向外扩展或者向内收敛的问题,因此一般只要控制好循环左右上下边界的增减,问题便解决了
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