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MATLAB-数组

，当它的元素加入逐行，逐列或对角线幻方是一个正方形。...函数目的length矢量长度或最大阵列尺寸ndims数组维数 numel数组元素的数目size数组维度 iscolumn确定输入是否是列向量isempty确定数组是否为空ismatrix确定输入是否为矩阵...isrow确定输入是否为行向量 isscalar确定输入是否为标量 isvector确定输入是否为矢量 blkdiag从输入参数构造块对角矩阵circshift循环移位ctranspose复数共轭转置...diag矩阵的对角矩阵和对角线flipdim沿指定维度翻转数组fliplr从左到右翻转矩阵flipud将矩阵向下翻转ipermuten-维阵列的反置换维数 permute重新排列 N 维数组的维数 repmat...复制和平铺数组reshape重塑数组 rot90旋转矩阵90度shiftdim移位维度 issorted确定集合元素是否按排序顺序排列sort按升序或降序对数组元素进行排序 sortrows按升序对行排序

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matlab 数据预处理及常用操作

img_out = repmat(img,[10000 1]);%生成一个1万行的img矩阵 img=zeros(1,1024); %zeros生成为0的矩阵，其中1024为列数， matlab...中若想列出所有列的内容，就直接用：（冒号）即可 tic+toc；%计算程序消耗的时间 dir： 　　列出文件夹内文件的内容，只要列出的文件夹中有一个子文件夹，则其实代表了有至少有3...random: 　　该函数和常见的rand,randi,randn不同，random可以产生各种不同的分布，其不同分布由参赛name决定，比如二项分布，泊松分布，指数分布等，其一般的调用形式为：...Y = random(name,A,B,C,[m,n,…]) 　　circshift: 　　该函数是将矩阵循环平移的函数，比如说B = circshift(A,shiftsize)是将矩阵A按照...shiftsize的方式左右平移，一般hiftsize为一个多维的向量，第一个元素表示上下方向移动（更准确的说是在第一个维度上移动，这里只是考虑是2维矩阵的情况，后面的类似），如果为正表示向下移，第二个元素表示左右方向移动

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解锁TOAST的秘密：如何优化PostgreSQL的大型列存储以最佳性能和可扩展性

解锁TOAST的秘密：如何优化PostgreSQL的大型列存储以最佳性能和可扩展性 PostgreSQL是一个很棒的数据库，但如果要存储图像、视频、音频文件或其他大型数据对象时，需要TOAST以获得最佳性能...因此他们会增加存储数据所需的磁盘空间量。如果表包含许多大型数据对象，这可能出现问题。...要解决这个问题，请考虑将数据存储到TOAST表前压缩数据，或者使用针对处理大型数据对象（例如文件系统或对象存储）而优化的存储解决方案。...要解决这个问题，请在数据库负载较小期间尝试运行vacuum进程，或考虑使用针对处理大数据对象而优化的存储解决方案。...4)有限的数据类型 仅当定义表表有仅oid、bytea或其他TOASTable存储类的数据类型列时才会创建TOAST表。varchar等数据类型可能存储的数据也很大，但不能使用TOAST表。

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matlab 循环矩阵_matlab循环输出数组

MATLAB 的矩阵求值的循环语句?...那么我要把对A1，A matlab,怎样将每次循环中生成的值存在一个矩阵里?要简单的方法. 你每次循环生成的值是什么形式——标量,向量,矩阵,或是不定?...标量的情况最简单,如果是向量和矩阵,就要考虑你打算用什么样的形式存储了.通常采用两种方法(以标量为例)：1、把新的结果存在下标为end+1的 matlab随机上三角矩阵生成问题 上三角矩阵最后一行最多只有...不过有个笔误,a改成A或用circshift循环移位函数也可以A=[1:10];n=length(A);N=zeros(n);forj=1:nN(j,:)=circshift(A,[0, matlab中的矩阵循环问题...(i,:)=randperm(8);forj=1:8ifA(i,j) matlab生成稀疏矩阵.急 稀疏矩阵是指很少非零元素的矩阵,这样的矩阵就成为稀疏矩阵,这种特性提供了矩阵存储空间和计算时间的优点.

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如何使用 Julia 语言实现「同态加密+机器学习」？

最近，「区块链」、「联邦学习」等概念受到了空前的关注。而在这些概念背后，少不了一项技术的影子——「同态加密」。...Numbers」提出）是一种同态加密方案，可以对以下基本操作进行同态评估： 长度为 n 的复数向量的对应元素相加 长度为 n 的复数向量的对应元素相乘 向量中元素的旋转（通过循环移位实现） 向量元素的复共轭...矩阵乘法 接下来看看矩阵乘法是如何实现的。我们利用这样的事实——可以旋转向量中的元素，来重排序乘法索引。特别是，要考虑向量中矩阵元素的行优先排序。...然后，如果以行大小的倍数移动向量，就可以得到列旋转的效果，这可以提供充足的原语来实现矩阵乘法（至少是方阵）。...优化代码 至此，我们设法将所有内容整合在一起，而且也确实奏效了。

2.6K30

数字图像处理Matlab函数全汇总

文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。...（DIPUM） 两个串间的相似性度量 X2majoraxis（DIPUM） 以区域的主轴排列坐标x 图像压缩 Compare（DIPUM） 计算和显示两个矩阵间的误差 Entropy（DIPUM） 计算矩阵的熵的一阶估计...Col2im 将矩阵列重排为块 Colfilt 按列邻域操作 Im2col 将图像块重排为列 Nlfilter 执行一般的滑动邻域操作 形态学操作（亮度和二值图像） Conndef 默认连通性 Imbothat...Getheight 得到strel的高度 Getneighbors 得到strel邻域的偏移位置和高度 Getnhood 得到strel邻域 Getsequence 得到分解的strel序列 Isflat...值 Xyz2double 将XYZ彩色值转换为double类 Xyz2uint16 将XYZ彩色值转换为uint16类 数组操作 Circshift 循环地移位数组 Dftuv（DIPUM） 计算网格数组

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AES 加密算法小结

AES 的加密过程着实要比 DES 难了许多，单单从数学方面就已经可以感觉到了。比如 AES 中涉及到了乘法逆元的计算、多项式的计算、矩阵的计算等。...其实用这个过程把 GF(2^8) 有限域中的值计算一遍，就得到了第一种查表方法中的那张表。 扩散层分为两步，分别是行移位和列混合（或者也成为列混淆）。...行移位，按照将 S 盒变换后的状态字进行移位，这步相对简单，只要知道矩阵每行进行循环移位的位数即可。...列混合，与一个固定的 4 * 4 的矩阵相乘，这里又是计算一个线性代数的东西，掌握方法就能计算了。 子密钥生成，子密钥的生成这个步骤还需要抽空进一步熟悉一下。...子密钥的产生，除了第一个子密钥外，其余的密钥都是进行计算得到的，其中的计算涉及到 S 盒、移位、与每轮的轮系数进行模二加等。

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乱序+移位加密24位bmp格式图片 scala实现

加密时对明文长方阵先按第θ^(1)列读出字符(自第 1 行读至第t+1 行，t+1行如果是空格则不读) 然后以行顺序填入一个空的矩阵该矩阵和明文矩阵一样大小， 再按第θ^(2)列读出字符......明文矩阵：   春种一粒粟秋收万颗子   四海无闲田农夫犹饿死   锄禾日当午汗滴禾下土   谁知盘中餐粒粒皆辛苦 根据逆变换首先读取θ^(1)列，就是明文第2列，按行顺序填入空矩阵：    种海禾知...然后读取θ^(2)列，就是明文第5列，按行顺序填入空矩阵：    种海禾知粟田午餐 然后读取θ^(3)列，就是明文第7列，按行顺序填入空矩阵：    种海禾知粟田午餐收夫    滴粒 按照以上步骤。...加密后：    种海禾知粟田午餐收夫    滴粒子死土苦春四锄谁    颗饿下辛粒闲当中一无    日盘万犹禾皆秋农汗粒 解密时，由于是整除的情况明文矩阵每一列的行数相等都是4，所以每次按行读取密文矩阵...4个元素，然后按照密钥即逆变换放到相应的明文矩阵的列， 比如θ^(1) = 2，所以将“种海禾知”放到明文的第2列，θ^(2) = 5， 将“粟田午餐”放到明文的第5列， 如此类推根据密钥就可以解出明文

1.6K20

AES加密算法的详细介绍【面试+工作】

二、行移位 1.行移位操作 行移位是一个简单的左循环移位操作。当密钥长度为128比特时，状态矩阵的第0行左移0字节，第1行左移1字节，第2行左移2字节，第3行左移3字节，如下图所示： ?...2.行移位的逆变换 行移位的逆变换是将状态矩阵中的每一行执行相反的移位操作，例如AES-128中，状态矩阵的第0行右移0字节，第1行右移1字节，第2行右移2字节，第3行右移3字节。...三、列混合 1.列混合操作 列混合变换是通过矩阵相乘来实现的，经行移位后的状态矩阵与固定的矩阵相乘，得到混淆后的状态矩阵，如下图的公式所示： ?...其它列的计算就不列举了，列混合后生成的新状态矩阵如下： ? 2.列混合逆运算 逆向列混合变换可由下图的矩阵乘法定义： ? 可以验证，逆变换矩阵同正变换矩阵的乘积恰好为单位矩阵。...3.行移位的实现 行移位的时候，首先把状态矩阵中第2，3，4行复制出来，然后对它们行进左移相应的位数，然后再复制回去状态矩阵array中。 ? ?

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把CNN里的乘法全部去掉会怎样？华为提出移动端部署神经网络新方法

选自arXiv 作者：Mostafa Elhoushi 等 机器之心编译 参与：魔王、杜伟 前不久，北大、华为诺亚等合著的一篇论文，探讨了不用乘法用加法能不能做深度学习。...因此，对于移动/IoT 推断应用而言，模型优化、模型规模缩小、加速推断和降低能耗是重要的研究领域。...这带来了更小的模型占用、更少的工作记忆（和缓存）、在支持平台上的更快计算，以及更低的能耗。 此外，一些优化技术用二值 XNOR 运算来替代乘法。...本论文提出该移位线性算子，在其前向传播中用按位移位和取反替代了矩阵乘法。其前向传播可定义为： ? 其中 N 是取反矩阵，S 是移位值矩阵，· 表示这两个矩阵的对应元素乘法。...LeCun 等 [1999] 将卷积的反向传播表示为： ? 类似地，本研究提出的卷积移位（即 ConvShift）算子的前向传播可表示为： ?

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把CNN里的乘法全部去掉会怎样？华为提出移动端部署神经网络新方法

选自arXiv 作者：Mostafa Elhoushi 等 机器之心编译 参与：魔王、杜伟 前不久，机器之心报道过北大、华为诺亚等合著的一篇论文，探讨了不用乘法用加法能不能做深度学习。...因此，对于移动/IoT 推断应用而言，模型优化、模型规模缩小、加速推断和降低能耗是重要的研究领域。...这带来了更小的模型占用、更少的工作记忆（和缓存）、在支持平台上的更快计算，以及更低的能耗。 此外，一些优化技术用二值 XNOR 运算来替代乘法。...本论文提出该移位线性算子，在其前向传播中用按位移位和取反替代了矩阵乘法。其前向传播可定义为： ? 其中 N 是取反矩阵，S 是移位值矩阵，· 表示这两个矩阵的对应元素乘法。...LeCun 等 [1999] 将卷积的反向传播表示为： ? 类似地，本研究提出的卷积移位（即 ConvShift）算子的前向传播可表示为： ?

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独家 | 由第一原理导出卷积

右移位算子的转置是左移位算子。显然，左移后右移（或反之）不起任何作用，这意味着S是正交矩阵： ?...循环矩阵满足交换率，它足以表明移位的交换性（在[5]中引理3.1）： 当且仅当矩阵对移位满足交换率时，称矩阵是循环的。...其次，可以将卷积定义为移位等变线性运算：为了使移位符合交换率，矩阵必须具有循环结构。这正是我们所期望的，从平移对称[7]的第一原理中导出卷积。...它们是移位算子的特征向量；我将它们表示为矩阵Φ的列。注意特征向量是复杂的，所以在转置Φ时需要采取复共轭。和Φ*进行的乘法（从左）称为傅里叶变换，并通过Φ实现傅里叶逆变换。 ?...[6]有些人经常混淆不变性（在拉丁语中的意思是“不变”)和等变性(“以同样的方式改变”），许多信号处理书籍提到我在这里讨论的属性为“移位不变性”。如果f(S x)=SF(X)，则函数是移位等变量。

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基于边缘端的体态识别实例

背景介绍 近年来，国内一直大力发展数字经济，从共享单车到新能源汽车，其主要推动力在于硬件性能的不断提升，软件系统的不断优化，带动了物联网行业不断的向前发展。...、污染物浓度预测、机械设备寿命预测、地基变形规律预测以及股票的涨跌预测等。...传统的时间序列预测主要基于统计学方法，通过数学模型描述数据背后的耦合关系，主要包含：指数平滑法、移动平均（MA）、 自回归（AR）等。...然而很多实际场景中很难建立准确的数学模型（ECG生理信号等），因此，近些年为了解决该问题，发展出RNN以及LSTM等机器学习算法，具体原理如下所示：图片 LSTM内部主要包含三个门（遗忘门、...：{h_t} = {o_t}*\tanh ({C_t}) 附1：AR模型：当前值是前 p 时刻序列的线性组合，核心本质属于线性拟合，通过求解矩阵方程组获取拟合拟合参数； 附2：LSTM

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带你详细了解AES算法《附带java、vue实现》

单向加密包括MD5、SHA等摘要算法，它们是不可逆的。双向加密包括对称加密和非对称加密。双向加密是可逆的，存在密文的密钥。对称加密是指加密和解密使用相同的密钥，包括AES加密、DES加密等。...非对称加密是指加密和解密使用不同的密钥，包括RSA加密等。...AES加密算法涉及4种操作： 字节替代（SubBytes）、行移位（ShiftRows）、列混淆（MixColumns）和轮密钥加（AddRoundKey）。...SubBytes（字节替代） — 通过非线性的替换函数，用查找表的方式把每个字节替换成对应的字节。ShiftRows（行移位） — 将矩阵中的每个横列进行循环式移位。...MixColumns （列混淆）— 为了充分混合矩阵中各个直行的操作。这个步骤使用线性转换来混合每列的四个字节。

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基于FPGA的AES256光纤加密设计

在算法中有多轮的重复的变换称为轮变换，轮变换有三种类型，分别为初始轮、重复轮和最终轮.每一轮中又包括：字节代换、行移位、列混合和子密钥加几个步骤，而最终轮没有列混合这一步骤。...字节代换是通过字节代换表(S)盒)对数据矩阵进行非线性代换，行移位是以字节为单位对数据矩阵进行有序的循环移位，列混合是将列混合矩阵与数据矩阵进行一种矩阵乘法运算，子密钥加是将数据矩阵与子密钥矩阵进行按位的异或运算...相应的在解密的过程中，也可以用置换表的方式完成逆字节的替换。这种优化方法可以减少逻辑资源的消耗，也提高了运算速度。...2.2列混淆 完成字节替换和行位移后进行列混淆，列混淆就是通过输入矩阵的列重新加权再组合形成新的输出矩阵。在这个计算过程中，加法运算等价于异或运算，乘法可以进行优化。...在解密的过程也是一样，通过查找表的方法优化乘法。这样仅用一个查找表的资源完成了多次组合逻辑运算，极大的减少了逻辑资源的消耗。

1.4K20

OpenCV+TensorFlow 人工智能图像处理 (2)

newX = 原图x*(原图像的行/目标图像的行) newY = 原图y*(原图像的列/目标图像的列) 比如目标图像的第一列的第一个点，来源于原图像的第一列的二个点（1* (10/5) =...= img.shape height, width = imgInfo[0], imgInfo[1] # 进行矩阵的移位 matShift = np.float32([[1, 0, 100], [0,...1, 200]]) # 2*3 dst = cv2.warpAffine(img, matShift, (height, width)) # 矩阵映射，原图， 移位矩阵， 图片的高度和宽度 cv2.imshow..., [200]] 分别对应A和B矩阵，原图像为C[x, y] A * C + B = [[1x+0y], [0x+1y]] + [[100], [200]] # 算法原理实现图片移位 import..., 1: 描述原矩阵的三点， 2： 目标矩阵的三点 dst = cv2.warpAffine(img, matAffine, (width, height)) cv2.imshow('image', dst

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拆解FPGA芯片，带你深入了解其原理

比特流被送入从芯片中心（粉红色）向下运行的移位寄存器中。将 71 位加载到移位寄存器中后，列选择电路（蓝色）将选择特定的内存列，并并行加载到此列中。...然后，将接下来的 71 位加载到移位寄存器中，左侧的下一列将成为所选列。此过程将重复 FPGA 的所有 160 列，将整个比特流加载到芯片中。使用移位寄存器可避免大量内存寻址电路。...晶体管的两侧是可以通过该晶体管连接的两个开关矩阵引脚。因此，每个开关矩阵具有20个相关联的控制位。 每个图块两个矩阵，即每个图块产生40个控制位。...结论 XC2064使用各种高度优化的电路来实现其逻辑块和路由。该电路需要紧凑的布局，以适合芯片。...完 后续会持续更新，带来Vivado、 ISE、Quartus II 、candence等安装相关设计教程，学习资源、项目资源、好文推荐等，希望大侠持续关注。

1.1K30

python的高级数组之稀疏矩阵

CSR使用了三个数组，分别为数值、行偏移（表示某一行的第一个元素在数值里面的起始偏移位置，在行偏移的最后补上矩阵总的元素个数）、列号。...Len(indice)==len(data)==nnz 备注：列索引表示数值所在的列号，从0开始。 数组data：包含矩阵中的非零元素，以行优先的形式保存。...)  #行偏移（表示某一行的第一个元素在数值里面的起始偏移位置，在行偏移的最后补上矩阵总的元素个数） 在Python中使用： import numpy as np from scipy.sparse import...2:3]=[3]… (2) 稀疏列矩阵CSC（Compressed Sparse Column）,用于CSC格式的类型为：csc_matrix  按列对矩阵进行压缩的。...、isspmatrix_csc、isspmatrix_csr等方法检查稀疏矩阵的类型。

2.9K10

学界 | 小改进，大飞跃：深度学习中的最小牛顿求解器

Henriques等 机器之心编译 参与：Huiyuan Zhuo、思源 牛顿法等利用二阶梯度信息的方法在深度学习中很少有应用，我们更喜欢直接使用一阶梯度信息求解最优参数。...1 引言 随机梯度下降（SGD）和反向传播 [9] 是现今深度网络训练的算法核心。深度学习的成功证明了这种组合的有效性，它已经成功地运用在各种具有大型数据集和极深网络的不同任务中。...在本文中，我们提出了一种新的算法，它可以克服这些困难并使得二阶优化适用于深度学习。我们特别展示了如何去避免存储黑塞矩阵或其逆矩阵的任何估计值。...在一系列实际设置下，包括大型数据集（ImageNet）、是否使用批量归一化和过度参数化的模型（ResNet），我们的方法似乎表现十分良好。 ?...括号内的数字表示带有额外 Dropout 正则化（比例 0.3）的验证误差。前 3 列在是在 CIFAR - 10 上训练的，第 4 列是在 ImageNet - 100 上训练的。 ?

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