生 化 小 课 医学生：生理生化 必有一挂 生科/生技：生化书是我见过最厚的教材 没有之一 每周一堂 生化小课 —— 期末/考研 逢考必过—— 氨基酸具有共同的结构特征 所有20...它们在侧链或R基团上彼此不同，其结构、大小和电荷各不相同，并影响氨基酸在水中的溶解度。除了这20种氨基酸之外，还有很多不太常见的氨基酸。...由于α-碳原子周围成键轨道的四面体排列，四个不同的基团可以占据两个独特的空间排列，因此氨基酸具有两种可能的立体异构体。...对于所有手性化合物，具有与L-甘油醛构型相关的立体异构体被称为L，与D -甘油醛构型相关的立体异构体被称为D。...另一种指定手性中心周围构型的系统是RS系统，它用于有机化学的系统命名法，更精确地描述了具有多个手性中心的分子的构型(第17页)。
作为一只数学基础一般般的程序猿，有时候连怎么求逆矩阵都不记得，之前在wikiHow上看了一篇不错的讲解如何求3×3矩阵的逆矩阵的文章，特转载过来供大家查询以及自己备忘。...行列式的值通常显示为逆矩阵的分母值，如果行列式的值为零，说明矩阵不可逆。 什么？行列式怎么算也不记得了？我特意翻出了当年的数学课件。 好的，下面是第二步求出转置矩阵。...矩阵的转置体现在沿对角线作镜面反转，也就是将元素 (i,j) 与元素 (j,i) 互换。 第三步，求出每个2X2小矩阵的行列式的值。...第五步，由前面所求出的伴随矩阵除以第一步求出的行列式的值，从而得到逆矩阵。 注意，这个方法也可以应用于含变量或未知量的矩阵中，比如代数矩阵 M 和它的逆矩阵 M^-1 。...I 是单位阵，其对角线上的元素都为1，其余元素全为0。否则，你可能在某一步出了错。
如何在不损害区分能力的情况下提高可解释性？ 如何学习具有功能可解释结构的网络？ 今天我们先说说第一条：如何使用语义图形模型来表示CNN？ 学习CNN的解释性图 假设CNN是预训练的用于目标分类。...CNN的卷积过滤器记忆了多少类型的视觉模式呢？ 特征图中激活的分布 哪些模式被共同激活来描述一个部分？ 中间是不同卷积层的特征图，这些过滤器在某些区域被共同激活，以表示马的头部。...该图形具有多层 → CNN的多个conv层 每个节点 → 一个目标的模式 过滤器可以编码多个模式(节点) → 从滤波器的特征映射中分离出一个混合模式 每个边缘 → 共激活关系和两个模式之间的空间关系 输入...学习节点连接，学习节点间的空间关系。 挖掘多个聚类：一个具有多个父节点的节点V，它在不同的图像之间保持一定的空间关系。...检索到的节点不与标记部分重叠，而是表示所有图像中常见的形状。 构造与或图的语义层次结构 输入：1)解释图，2)每个语义部分输出很少(1-3)注释；输出：AOG作为语义部分定位的可解释模型。
By 张旭 CaesarChang 合作 : root121toor@gmail.com 关注我 带你看更多好的技术知识和面试题 给你一个正方形矩阵 mat，请你返回矩阵对角线元素的和...请你返回在矩阵主对角线上的元素和副对角线上且不在主对角线上元素的和。...题解: 只需要注意[i][i ] 然后另一个对角线上慢的[i][n-i-1] 求和 class Solution { public int diagonalSum(int[]
矩阵对角线元素的和) https://leetcode-cn.com/problems/matrix-diagonal-sum/ 题目描述 给你一个正方形矩阵 mat，请你返回矩阵对角线元素的和。...请你返回在矩阵主对角线上的元素和副对角线上且不在主对角线上元素的和。 ...示例 1： 输入：mat = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]] 输出：25 解释：对角线的和为：1 + 5 + 9 + 3 +
非零n维列向量x称为矩阵A的属于（对应于）特征值m的特征向量或本征向量，简称A的特征向量或A的本征向量。 Ax=mx，等价于求m，使得 (mE-A)x=0，其中E是单位矩阵，0为零矩阵。...如果n阶矩阵A的全部特征值为m1 m2 … mn，则 |A|=m1*m2*…*mn 同时矩阵A的迹是特征值之和： tr（A）=m1+m2+m3+…+mn[1] 如果n阶矩阵A...满足矩阵多项式 方程g(A)=0, 则矩阵A的特征值m一定满足条件g(m)=0;特征值m可以通过 解方程g(m)=0求得。...特征向量的引入是为了选取一组很好的基。空间中因为有了矩阵，才有了坐标的优劣。对角化的过程，实质上就是找特征向量的过程。...如果一个矩阵在复数域不能对角化，我们还有办法把它化成比较优美的形式——Jordan标准型。高等代数理论已经证明：一个方阵在复数域一定可以化成Jordan标准型。
线性变换与矩阵的特征向量特征值 2.数学上的意义 3.在物理上的意义 4.信息处理上的意义 5.哲学上的意义
生 化 小 课 医学生：生理生化 必有一挂 生科/生技：生化书是我见过最厚的教材 没有之一 每周一堂 生化小课 —— 期末/考研 逢考必过—— 常见的二级结构具有特征性的二面角 α螺旋和β构象是多种蛋白质中主要的重复二级结构...，尽管在某些特殊蛋白质中还存在其他重复结构（例如胶原蛋白，见图 4-12）每一种二级结构都可以通过与每个残基相关的二面角φ和ψ来完整描述。...Ramachandran引入的，是将特定蛋白质结构中观察到的所有φ和ψ角可视化的有用工具，通常用于测试三维蛋白质结构的质量。...在Ramachandran图中，定义α螺旋和β构象的二面角落在空间允许结构的相对有限的范围内(图4-8a)。...已知蛋白质结构的φ和ψ的大部分值落在预期的区域，如预测的那样，α螺旋和β构象值附近浓度较高(图4-8b)。唯一经常在这些区域之外的构象中发现的氨基酸残基是甘氨酸。
1.矩阵特征值和特征向量定义 A为n阶矩阵，若数λ和n维非0列向量x满足Ax=λx，那么数λ称为A的特征值，x称为A的对应于特征值λ的特征向量。...式Ax=λx也可写成( A-λE)x=0，并且|λE-A|叫做A 的特征多项式。...当特征多项式等于0的时候，称为A的特征方程，特征方程是一个齐次线性方程组，求解特征值的过程其实就是求解特征方程的解。 计算：A的特征值和特征向量。...计算行列式得 化简得： 得到特征值： 化简得： 令 得到特征矩阵： 同理，当 得： ， 令 得到特征矩阵： 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！...01 — 求矩阵特征值的例子 矩阵的特征值为：2，0.4，分别对应的特征向量如上所述。
二、具体实现 1、计算矩阵A对应的行列式的值 引入一个定理： 行列式的值等于它的任一行(列)的各元素与其对应的代数余子式 乘积之和。...记 则 叫做元 的代数余子式。 根据上面这些我们就可以写出 计算矩阵对应的行列式的值的算法了。...2、计算获取矩阵A的伴随阵并求逆矩阵 伴随阵的定义: 行列式|A|的各个元素的代数余子式 所构成的如下矩阵 分别计算矩阵A中每个元素的代数余子式...，并除以|A|,即可获得矩阵A的逆矩阵....很明显，只要将这里的 矩阵 b 替换成 与A同型的单位矩阵E，则该线性方程组的解x就是 矩阵A的逆矩阵了。
一维数组的地址计算 设每个元素的大小是size，首元素的地址是a[1]，则 a[i] = a[1] + (i-1)*size 若首元素的地址是a[0] 则a[i] = a[0] + i*size...二维数组的地址计算 (m*n的矩阵) 行优先 设每个元素的大小是size，首元素的地址是a[1][1]，则a[i][j]?...二维数组通常用来存储矩阵，特殊矩阵分为两类： （1）元素分布没有规律的矩阵，按照规律对用的公式实现压缩。 （2）无规律，但非零元素很少的稀疏矩阵，只存储非零元素实现压缩。...一、三角矩阵 包括上三角矩阵，下三角矩阵和对称矩阵 (1)若i<j时，ai,j=0，则称此矩阵为下三角矩阵。 (2)若i>j时，ai,j=0，则称此矩阵为上三角矩阵。...(3)若矩阵中的所有元素满足ai,j=aj,i，则称此矩阵为对称矩阵。 下三角 上三角 二、三对角矩阵 带状矩阵的压缩方法：将非零元素按照行优先存入一维数组。
今天和大家聊一个非常重要，在机器学习领域也广泛使用的一个概念——矩阵的特征值与特征向量。...如果能够找到的话，我们就称λ是矩阵A的特征值，非零向量x是矩阵A的特征向量。 几何意义 光从上面的式子其实我们很难看出来什么，但是我们可以结合矩阵变换的几何意义，就会明朗很多。...这是一个以λ为未知数的一元n次方程组，n次方程组在复数集内一共有n个解。我们观察上式，可以发现λ只出现在正对角线上，显然，A的特征值就是方程组的解。...，第二个返回值是矩阵的特征向量，我们看下结果： ?...总结 关于矩阵的特征值和特征向量的介绍到这里就结束了，对于算法工程师而言，相比于具体怎么计算特征向量以及特征值。
1.tf.matrix_diag(dia)：输入参数是dia，如果输入时一个向量，那就生成二维的对角矩阵，以此类推2.tf.matrix_inverse(A)：输入如果是一个矩阵，就是得到逆矩阵，依次类推...，只是输入的A中的元素需要是浮点数，比如tf.float32等格式，如果是整形，就会出错哈。...例如：矩阵(二维张量)import tensorflow as tf; A = [1, 2, 3]B = tf.matrix_diag(A)print B.eval(session=tf.Session
在本文中，我尝试描述一个块的结构。我会用比特币区块链来解释块。这些概念会有一些共通之处。 块的结构 块（Block）是一个容器的数据结构。在比特币的世界里，一个区块平均包含500多个交易。...块标题 标题包含有关块的元数据。有3种不同的元数据集： 前面的块散列。请大家记住，在区块链中，每个区块都从前一个区块继承，因为我们使用前一个块的的哈希来创建新区块的哈希。...它是一个用来总结块中事务的数据结构。我们随后再详细讨论。 块标识符 要识别一个块，你会得到一个加密散列，一个数字签名。这是通过SHA256算法对块头进行两次HASH后创建的。...每个块使用前面块的哈希来构造它自己的哈希。块散列是唯一的标识符，你不会找到相同标识符的哈希块。 另一个标识特定块的方法是块高度。这是指示区块链中块的位置。我们样例的块是在500312的位置。...一些块可以用fork的情况下是可以有类似的位置的，例如Bitcoin Cash。 梅克尔树 Merkle Trees 块中的事务包含在称为Merkle树或二叉树哈希树的结构中。
循环矩阵具有多对角结构，每个对角线上的元素具有相同的值。它可以通过将向量w的移位(模n)叠加在一起来生成[3]；因此，用C(W)来表示，指的是由向量w形成的循环矩阵。...为了弄清真相，回想一下线性代数中的一个事实： 交换矩阵是可以联合对角化的。 换句话说，满足AB=BA的两个矩阵将具有相同的特征向量（但可能是不同的特征值）[9]。...在下一篇文章中，我将展示如何定义图形上的卷积，以便生成图形深度学习体系结构的关键架构块。 [1]Dominquez-Torres，卷积的历史和起源提供了一个迷人卷积操作发展历史。...[9]更准确地说，联合对角化意味着两个交换矩阵具有相同的特征空间，就像在一般情况下，特征值可以具有非平凡的多重性一样。由于在这里讨论的所有的特征值都很简单，所以可以讨论一个共同的特征基。...[10]然而，由于S是不对称的，所以它没有实特征值（对称实矩阵有实特征值）。S的特征值恰好是一个复根。 [11]当称矩阵C被傅里叶变换“对角化”时，意思是矩阵Φ*CΦ是对角化的。
对于纹理变化缓慢的图像，其灰度共生矩阵对角线上的数值较大；而对于纹理变化较快的图像，其灰度共生矩阵对角线上的数值较小，对角线两侧的值较大。...由于灰度共生矩阵的数据量较大，一般不直接作为区分纹理的特征，而是基于它构建的一些统计量作为纹理分类特征。...附加理解2： 共生矩阵用两个位置的像素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特征，也反映具有同样亮度或者接近亮度的像素之间的位置分布特性，是有关图像亮度变化的二阶统计特征。...灰度直方图是对图像上单个像素具有某个灰度进行统计的结果， 而灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两像素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。...,灰度共生阵 // features,灰度共生矩阵计算的特征值,主要包含了能量、熵、对比度、逆差分矩 // 函数功能: 根据灰度共生矩阵计算的特征值 //========================
，之前我们说具有相同特征值得矩阵都是相似的，现在则需要将他们分为两类，在这里 ?...仅其自己为一个类别（特征值存在重复，特征向量不独立，于是矩阵无法对角化，因此这类矩阵中的对角矩阵为孤零零的一个群体，自己与自己相似）, 其他的相似矩阵为另一类 ?...这里的第二类相似矩阵就称为若尔当形。 并且还可以将若尔当形再进行划分为若尔当块，每一个若尔当块对应一个特征向量（若尔当块的数量也就对应于特征向量的数量），即 ?...因为仅仅通过特征值相同，特征向量个数相同来判断两个矩阵为相似矩阵是不正确的，根据若尔当定义 ，每个矩阵都相似于一个若尔当矩阵 ，若尔当矩阵的形式为由若尔当块构成，若尔当块的数量与特征向量的数量相等。...看如下两个矩阵 ? 他们的特征值都为 0 , 并且矩阵的秩都为 2 ，也就是说特征向量的个数也是相同的，都为 2 。但是从若尔当的角度去看，它们是不相似的，因为他们的若尔当块是不同的。 ?
前言 我们的数据可视化课程已经上线啦！！目前课程的主要方向是 科研、统计、地理相关的学术性图形绘制方法，后续也会增加商务插图、机器学等、数据分析等方面的课程。课程免费新增，这点绝对良心！...「corrmorant」-对角矩阵系列图表的正确打开方式~~ 之前介绍过R语言绘制对角矩阵系列统计图表的文章不是?！这种图一行代码就搞定了，超简单...。...今天继续给大家推荐一个个人感觉更好用的对角矩阵图表绘制工具-「corrmorant」。...corrmorant包介绍 corrmorant 对 ggplot2 进行了扩展，为相关性对角矩阵的绘图提供了一个自动化框架，这些相关矩阵可以通过常规的 ggplot2 语法轻松修改。...此外，它还为基于相关矩阵的探索性数据分析提供了大量可视化工具。
前言 前面写了一篇关于单应性矩阵的相关文章，结尾说到基于特征的图像拼接跟对象检测中单应性矩阵应用场景。得到很多人留言反馈，让我继续写，于是就有这篇文章。...主要是应用特征提取模块的AKAZE图像特征点与描述子提取，当然你也可以选择ORB、SIFT、SURF等特征提取方法。...这个其中单应性矩阵发现是很重要的一步，如果不知道这个是什么请看这里： OpenCV单应性矩阵发现参数估算方法详解 基本流程 1.加载输入图像 2.创建AKAZE特征提取器 3.提取关键点跟描述子特征...4.描述子匹配并提取匹配较好的关键点 5.单应性矩阵图像对齐 6.创建融合遮罩层，准备开始融合 7.图像透视变换与融合操作 8.输出拼接之后的全景图 关键代码 在具体代码实现步骤之前，先说一下软件版本...特别注意的是顺序很重要。单应性矩阵发现代码可以看之前文章即可，这里不再赘述。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
