【输入形式】 一行，供24个整数。以先行后列顺序输入第一个矩阵，而后输入第二个矩阵。
clc;clearall;closeall;t0=[11];a=[12;34]t=t0;t(1,:)=t0’\an=10;fori=2:nt(i,:)=t(i-1,:)’\a;endt
2、在进行矩阵之间的运算时，假设a，b表示两个矩阵，a*b表示矩阵a与矩阵b进行矩阵相乘，a.*b表示矩阵a中的元素与矩阵b中的元素按位置依次相乘，得到的结果作为新矩阵相同位置的元素。
最近在学习列表，在这里卡住了很久，主要是课后习题太多，而且难度也不小。像我看的这本《Python语言程序设计》--梁勇著，列表和多维列表两章课后习题就有93道之多。我的天！但是题目出的非常棒，许多题目都具有相似性。这倒不是说这些题目类似，而是它们都会用到某一个特定的函数，或者会用到某一个特定的算法。这里我要整理一下常见的列表操作和容易犯错的地方。
判断条件，1位true，0是flesh，成立时true，不成立flesh，not取反
笔者主力机是MBAM1芯片（8+256），某个下午巩固循环突然思考到个问题，小循环很快就能run出来，中循环还勉勉强强，稍微上点强度就运行的很慢。虽然是CPU占用100%，8颗核心好像是偷着懒跑的，但是丢给我那台4核心8线程黑苹果，是跑满的，说明ARM在多线程的时候，有点东西
这段代码是一个简单的PCA（主成分分析）算法实现，用于对图像数据进行降维处理。下面是对代码进行逐行分析：
大家周末好，本节将以制作九九乘法表为例，来巩固循环结构和判断结构的嵌套应用。下面先演示下最后的效果。
循环是程序流程控制的三大剑客之一，没有循环可以说好多功能都不能实现。MATLAB作为一种特殊的编程语言，其在循环的优化上并不是特别出色，但在矩阵化运算（也称矢量化运算）上具有较其他编程语言不可比拟的优势。
今天我们将要通过6个应用案例的设计编程，来领略python带给我们的惊喜，并以此巩固我们第一阶段的学习成果。
矩阵相信大家都知道，是线性代数中的知识，就是一系列数集。顾名思义，数字组成的矩形，例如：
当Yann LeCun发表了他关于开发一种新型神经网络架构——卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)——的研究成果时，他的工作基本上没有引起注意。在2012年的ImageNet计算机视觉大赛上，来自多伦多大学的一组研究人员花了14年的时间将CNN引入公众视野。当他们从数千个类别的中对数百万张图片进行分类时，只产生了15.8%的错误。快进到现在，当前最先进的卷积神经网络实现的精度超过人类水平的性能。
"Never, never, never, never give up." -----Winston Leonard Spencer Churchill
“Linear Algebra review(optional)——Matrix-vector multiplication”
众所周知，Python的for循环本质上要比C慢很多。 而且深度学习和机器学习算法严重依赖通过for循环执行的矩阵运算。
开始使用Octave Octave是一个开源的科学计算以及数值分析的工具，在一定程度上，它与MATLAB语法兼容。 那位要问了：为什么不直接用MATLAB呢？因为MATLAB贵啊！ 数值计算 计算数值很简单，只需要输入需要的表达式就可以了： >> 5 + 5 ans = 10 >> 5 / 2 ans = 2.5000 或者调用一些函数： >> 2^2 ans = 4 >> sqrt (4) ans = 2 敲入变量名即可查看变量的值。首先创建两个变量： >> v = 1 + 3; >> x = v
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍梯度下降法的向量化，并引入对使用梯度下降法非常重要的数据归一化。
这篇文章的目的是详细的解释Flash Attention，为什么要解释FlashAttention呢？因为FlashAttention 是一种重新排序注意力计算的算法，它无需任何近似即可加速注意力计算并减少内存占用。所以作为目前LLM的模型加速它是一个非常好的解决方案，本文介绍经典的V1版本，最新的V2做了其他优化我们这里暂时不介绍。因为V1版的FlashAttention号称可以提速5-10倍，所以我们来研究一下它到底是怎么实现的。
C:\xxxx\Python36;C:\xxxx\Python36\Scripts;
因为在本题中我们要通过循环来不断试错，最终找寻到最大公约数，也就是除数，所以设该除数的变量名为c，那么这个c就一定要不为0，因此for循环中第一个表达式就应该是
广播 for循环计算 a = np.array([1,2,3,4]) b = np.array([10,20,30,40]) c = a * b 输出[ 10 40 90 160] 切片 取值[0,0]，[1,1]，[2,0] import numpy as np x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) y = x[[0,1,2], [0,1,0]] print (y) start: end:step 切片范围，end默认-1 [1,2]
当 m 是自然数时，表示不超过 m 且与 m 有相同奇偶性的所有正整数的乘积。如：
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原文：OverIQ Tutorials 协议：CC BY-NC-SA 4.0 阶段：机翻（1） 人最大的痛苦就是说一些自己都不相信的话。——燕京学堂鹿会 在线阅读 在线阅读（Gitee） ApacheCN 学习资源 目录 C 编程教程 C 语言基础 C 编程导论 安装 Code::Blocks 创建和运行第一个 C 程序 C 程序的基本要素 关键字和标识符 C 语言中的数据类型 C 语言中的常量 C 语言中的变量 输入和输出 C 语言的输入和输出 使用 C 语言格式化输入和输出 C 语言中的表
最近开始学习R语言，把学习笔记和小伙伴们分享一下吧，欢迎一起交流 R 起源： R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实
阅读完前两篇文章后，相信读者应该能够将一些简单的CPU代码修改成GPU并行代码，但是对计算密集型任务，仅仅使用前文的方法还是远远不够的，GPU的并行计算能力未能充分利用。本文将主要介绍一些常用性能优化的进阶技术，这部分对编程技能和硬件知识都有更高的要求，建议读者先阅读本系列的前两篇文章，甚至阅读英伟达官方的编程手册，熟悉CUDA编程的底层知识。当然，将这些优化技巧应用之后，程序将获得更大的加速比，这对于需要跑数小时甚至数天的程序来说，收益非常之大。
可以发现在while循环中依然存在循环的三个必须条件，但是由于风格的问题使得三个部分很可能偏离较远，这样查找修改就不够集中和方便。所以，for循环的风格更胜一筹,for循环使用的频率也最高。
Course1：神经网络和深度学习，包括： ---- [1] Week1：深度学习概述 [2] Week2：神经网络基础 [3] Week3：浅层神经网络 [4] Week4：深层神经网络 [
1、MATLAB中图象数据的读取 A、 imread imread函数用于读入各种图象文件，其一般的用法为 [X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’) 其中，X，MAP分别为读出的图象数据和颜色表数据，fmt为图象的格式，filename为读取的图象文件（可
机器学习: 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说，就是计算机从数据中学习规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。
首先来共勉一句话：Use the utility in the API is recommended in the project. But if you use it in an interview, you will definitely fail .来自老表!
【AI100 导读】欢迎阅读《数学不好，也可以学好人工智能》系列的第六篇文章。如果你错过了之前的五部分，一定记得把它们找出来看一下！这篇文章作者会帮你学习数学符号，打下坚实的基础，将所有符号与现实结合
i变量为ars数组的下标 初始值为0 是ars数组的第一个元素 j变量为result数组的下标 初始值result数组长度为4 是result数组的最后一个元素 i变量的更新方式是自增 j变量的更新方式是自减
机器学习 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说，就是计算机从数据中学习规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。 深度学习概念 深度学习指的是训练神经网络，有时候规模很大。 线性回归 回归函数，例如在最简单的房价预测中，我们有几套房屋的面积以及最后的价格，根据这些数据来预测另外的面积的房屋的价格，根据回归预测，在以房屋面积为输入x，输出为价格的坐标轴上，做一条直线最符合这几个点的函数，将它作为根据面积预测价格的根据，这条线就是
对于非向量化,我们要求得z的值,必须用到for循环,但是当数据量非常庞大的时候,for循环所用的时间会比较多,这个时候可以使用向量运算来提高速度
Numpy是用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。
本专栏是自己学Java的旅途，纯手敲的代码，自己跟着黑马课程学习的，并加入一些自己的理解，对代码和笔记 进行适当修改。希望能对大家能有所帮助，同时也是请大家对我进行监督，对我写的代码进行建议，互相学习。
JavaScript中语句主要分为三类：顺序，分支，循环。 1.顺序语句： 按照循序依次执行，最普通常见的语句，这里不多赘述。 其结构如下 2.分支语句： 根据条件判断，不同的结果执行不同的语句。 其
一句话：im2col是将一个[C,H,W]矩阵变成一个[H,W]矩阵的一个方法，其原理是利用了行列式进行等价转换。
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最近在 LeetCode 的讨论区发现好多同学在求助，因为他们遇到了一些真题，不知道如何处理。
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下python列表相关的典型案例。
我将包括本文中讨论的每个矩阵操作的含义、背景描述和代码示例。本文末尾的“关键要点”一节将提供一些更具体矩阵操作的简要总结。所以，一定要阅读这部分内容。
解题思路：程序中用的数整型数组，运行结果是正确的。如果用的是实型数组，只须将程序第4行的int改为double即可，要求输入数据时可输入单精度或双精度的数，求3*3对角线元素之和，就是求每一行对应行数的那一个数字之和。
为啥呢，因为深度学习中的数据量往往巨大，用for循环去跑的话效率会非常低下，相比之下，矩阵运算就会快得多。而python的矩阵“传播机制（broadcasting）”和专门用于矩阵计算的numpy包更是给了我们使用矩阵运算的理由。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。前一小节实现了简单线性回归，但是性能比较低。本小节主要介绍使用向量化的方式提升性能。
下面给大家介绍以下元组的相关知识： ·元组可以看成是一个不可更改的list 1.元组的创建 # 创建空元祖 t = () print(type(t)) # 创建只有一个值的元组 # 观察可知元组中如果纯数字的话，类型是int，加个逗号就好了 t1 = (1) t2 = (1,) print(type(t1)) print(type(t2)) t = 1,# 也要有逗号 print(type(t)) print(t) # 创建多个值的元组类型1 t = (1,2,3,4,5) print(type(
马尔可夫链是一个能够用数学方法就能解释自然变化的一般规律模型，它是由著名的俄国数学家马尔科夫在1910年左右提出的。马尔科夫过程已经是现在概率论中随机过程理论的一个重要方面。经过了一百年左右的发展，马尔可夫过程已经渗透到各个领域并发挥了重要的作用，如在我们熟知的经济、通信领域，除此之外在地质灾害、医疗卫生事业、生物学等自然科学领域也发挥了非常重要的作用。
自从我用Python编写第一行代码以来，就被它的简单性、出色的可读性和特别流行的一行代码所吸引。
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