制作一个从0到nxn的矩阵，并将其重塑为对 - 腾讯云开发者社区

它构成了许多与数据科学相关的广泛使用的Python库的基础，比如panda和Matplotlib。在这篇文章中，我将介绍20种常用的对NumPy数组的操作。...第一个参数决定了范围的上限。下界默认为0，但我们也可以指定它。size参数用于指定所需的大小。 ? 我们创建了一个由2到10之间的整数组成的3x2数组。 2. 0到1之间的随机浮点数 ?...我们创建了一个有100个浮点数的数组。 4. 1和0的矩阵一个矩阵可以被认为是一个二维数组。我们可以用 np.zeros和np.ones构造一个0或1的矩阵 ?...我们只需要确定矩阵的维数，就可以进行矩阵的创建。 5. 单位矩阵单位矩阵是一个对角线为1，其他位置为0的方阵(nxn)。可以用Np.eye 或 np.identity来创建。 ? 6....通过将order参数设置为F (类fortran)，可以将其更改为列。 9. 重塑使用reshape函数，它会对数组进行重塑。A的形状是(3,4)大小是12。 ?

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列文伯格算法_最短路径matlab程序

公式表示为： f(n)=g(n)+h(n),其中， f(n) 是从初始状态经由状态n到目标状态的代价估计，g(n) 是在状态空间中从初始状态到状态n的实际代价，h(n) 是从状态n到目标状态的最佳路径的估计代价...（rand函数用于生成在0到1范围内的随机数） field = ones(n,n) + 10*rand(n,n);%生成一个n*n的单位矩阵+0到10范围内的一个随机数（...goalposind ，然后把矩阵中起始点和终止点处的值设为0 （4）生成一个新的nxn矩阵，将起始点设为0，其他位置设为NaN（这个矩阵的作用后续用到时再介绍） costchart...就是矩阵初始NaN无效数据 costchart(startposind) = 0;%在矩阵costchart中将起始点位置处的值设为0 （5）生成一个nxn的元胞数组...n*n的单位矩阵+0到10范围内的一个随机数 field(ind2sub([n n],ceil(n^2.

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Google Earth Engine（GEE）——协方差、特征值、特征向量主成分分析（部分）

的主成分（PC）的变换（又称为Karhunen-Loeve变换）是一种光谱转动所需要的光谱相关的图像数据，并输出非相关数据。PC 变换通过特征分析对输入频带相关矩阵进行对角化来实现这一点。...Returns: Array ee.Reducer.centeredCovariance() 创建一个 reducer，将一些长度相同的一维数组减少到 NxN 形状的协方差矩阵。...Returns: Reducer matrixMultiply(image2)矩阵乘法返回 image1 和 image2 中每个匹配的波段对的矩阵乘法 A*B。...如果 image1 或 image2 只有 1 个波段，则将其用于另一个图像中的所有波段。如果图像具有相同数量的波段，但名称不同，则它们按自然顺序成对使用。...var eigenValues = eigens.slice(1, 0, 1); // 这是一个在行中具有特征向量的 PxP 矩阵。

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给你一个 n 个节点的无向无根树，节点编号从 0 到 n - 1 给你整数 n 和一个长度为

给你一个 n 个节点的无向无根树，节点编号从 0 到 n - 1 给你整数 n 和一个长度为 n - 1 的二维整数数组 edges ，其中 edges[i] = [ai, bi] 表示树中节点 ai...再给你一个长度为 n 的数组 coins ，其中 coins[i] 可能为 0 也可能为 1 ， 1 表示节点 i 处有一个金币。一开始，你需要选择树中任意一个节点出发。...你可以执行下述操作任意次：收集距离当前节点距离为 2 以内的所有金币，或者移动到树中一个相邻节点。你需要收集树中所有的金币，并且回到出发节点，请你返回最少经过的边数。...3.创建队列，并将所有入度为1且节点上金币为0的节点加入队列。 4.使用BFS算法遍历队列，将入度-1并将入度为1且节点上金币为0的相邻节点加入队列。...5.继续遍历队列，将入度-1并记录节点的排名，并将入度为1的相邻节点加入队列。 6.计算满足条件的边数，即排名大于等于2的边。 7.返回计数值作为最少经过的边数。

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图注意网络(GAT)的可视化实现详解

所以这里创建一个以这个公式为标题的空白块，并将其传递给Adj矩阵和节点特征，我将在块中实现上面说的公式。...将结果[25,8]重塑回[5,5,8]，结果可以在Graphbook中验证最终2维中的每个节点特征集是相同的。下一步就是广播邻接矩阵到相同的形状。...我们还想在邻接矩阵中包含一个自循环，这样当对邻居特征求和时，也包括了该节点自己的节点特征。这样就得到了每个节点的邻居特征，其中没有被一条边连接的节点(不是邻居)的特征为零。...对于第0个节点，它包括节点0到3的特征。对于第三个节点，它包括第三和第四个节点。下一步就是重塑为[25,8]，使每个相邻特征都是它自己的行，并将其传递给具有所需隐藏大小的参数化线性层。...从本质上讲，在应用softmax之前，我们将边缘中的节点嵌入连接起来，并通过另一个线性层。然后使用这些注意系数来计算与原始节点特征对应的特征的线性组合。

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2023-11-22：用go语言，给你一个长度为 n 下标从 0 开始的整数数组 nums。它包含 1 到 n 的所有数字，请

2023-11-22：用go语言，给你一个长度为 n 下标从 0 开始的整数数组 nums。它包含 1 到 n 的所有数字，请你返回上升四元组的数目。...2.遍历数组，从第二个元素开始（下标为1）： a.初始化计数器cnt为0。...b.遍历当前元素之前的所有元素（下标小于当前元素的下标），如果当前元素大于前一个元素，则将dp[j]加到ans上，并将cnt加1。...算法2：countQuadruplets2 1.初始化变量：n为数组长度，ans为结果计数器，dp为动态规划数组。 2.遍历数组，从第二个元素开始（下标为1）： a.初始化计数器cnt为0。...总的时间复杂度：两种算法的时间复杂度都是O(n^2)，因为需要两层循环遍历数组。总的额外空间复杂度：两种算法的空间复杂度都是O(n)，因为需要使用一个长度为n的动态规划数组dp。

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2022-11-07：给你一个 n 个节点的有向图，节点编号为 0 到 n - 1 ，其中每个节点至多有一条出边。图用一个大小为 n 下标从 0 开始

2022-11-07：给你一个 n 个节点的有向图，节点编号为 0 到 n - 1 ，其中每个节点至多有一条出边。...图用一个大小为 n 下标从 0 开始的数组 edges 表示，节点 i 到节点 edgesi 之间有一条有向边。如果节点 i 没有出边，那么 edgesi == -1 。...请你返回图中的最长环，如果没有任何环，请返回 -1 。输入：edges = 3,3,4,2,3。输出：3。答案2022-11-07：一个环指的是起点和终点是同一个节点的路径。用强联通分量。...stack_size: 0, cnt: 0, sccn: 0, stack: vec!...self.cnt = 0; self.sccn = 0; self.stack = repeat(0).take(self.n as usize).collect

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贝叶斯决策理论（数学部分）

概率密度函数的在正无穷到负无穷上到积分为1，在某一个区间中的概率用在该区间中的积分来表示。...它叫Variance-Covariance Matrix，也叫Dispersion Matrix，是一个nxn的矩阵，它的逆$\Sigma^{-1}$也是一个nxn的矩阵。...现在我们对中间对单位矩阵做一些泛化，把它改成$\left(\begin{array}{cccc} w_1 & 0 \\ 0 & w_2\\ \end{array}\right)$，则相应的距离公式变为...Determinant 在线性代数里，Determinant是一个可以从方形矩阵中计算出来的值。矩阵的Determinant记做$det(A)\ or \ detA \ or \ |A|$。...Matrix inverse 在线性代数中，如果一个nxn的方阵A存在一个nxn的方阵B使其满足 $$AB=BA=I_n$$ 则称A为可逆矩阵，B是A的逆。

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OpenGL投影矩阵

透视投影在透视投影中,视锥体(观察空间)中的一个3D坐标点会被映射到一个立方体中(NDC);其中 xxx 坐标范围会从 [l,r][l, r][l,r] 映射到 [−1,1][-1, 1][−1,1]...GL_PROJECTION 矩阵的第一条线索.在观察空间中的坐标经过 GL_PROJECTION 矩阵变换之后,得到的裁剪坐标还是一个齐次坐标,需要将坐标的各个分量除以坐标的 www 分量才能将其变换为标准化设备坐标...所以,我们可以将裁减坐标的 www 分量设置为 −ze-z_e−ze,基于此,GL_PROJECTION 矩阵的第四行便可以确定了,应为 (0,0,−1,0)(0, 0, -1, 0)(0,0,−1,0...正交投影为正交投影构建一个 GL_PROJECTION 矩阵比上面说的透视投影要简单多了. ?...所有观察空间的 xex_exe, yey_eye 和 zez_eze 分量都被线性的映射到 NDC 中,我们要做的就是将长方体(观察空间)缩放成一个立方体(NDC),然后将其移动到原点位置.我们马上来算一下

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学界 | 精准防御对抗性攻击，清华大学提出对抗正则化训练方法DeepDefense

基于该解释，他们设计了一种高效的线性扰动，并在进一步研究中将其结合到对抗训练中 [32]，以优化正则化效果。...从理论的角度看，这使得 DNN 模型可以直接从对抗扰动中学习并进一步对其进行防御。具体来说，就是给正确分类的样本分配更大的正则化项值，给错误分类的样本分配更小的正则化项值，来惩罚对抗扰动的范数。...图 1：左上，该类似递归型的网络以重塑的图像 x_k 为输入，并相继地通过利用一个预设计的攻击模块计算每个 r^(i)_k（0≤i<u）。...底部：n 类别分类场景的攻击模块（n≥2），其中 y^hat_k∈R^n 表示 softmax 之前的网络输出，I∈R^nxn 是单位矩阵，I^hat_k∈{0,1}^n 和 I_k∈{0,1}^n 分别表示当前预测标签的...图 3：一张来自 MNIST 测试集并标注为「0」的图像 (x_k)，并基于 DeepFool 生成对抗样本以欺骗不同的模型，包括：(b) 参考模型，(c)-(e)：带有对抗性训练的精调模型、Parseval

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FlashAttention算法详解

这里还有一个专业名词术语是“materialization”（物化/实体化）。它指的是，在上面的标准注意力实现中，已经分配了完整的NxN矩阵(S, P)。...第2步：用全0初始化输出矩阵O。它将作为一个累加器，l也类似它的目的是保存softmax的累积分母——exp分数的总和)。...如果你有一列标量s (N)和一个矩阵a (NxN)如果你做diag(s)* a你基本上是在用这些标量做a行的元素乘法。...我们的伪算法集中在一个单头注意力，假设批处理大小为1。下面我们就开始进行扩展了多头注意力要扩展到batch_size > 1和num_heads > 1实际上并不难。...反向传播对于GPU内存的占用，另外一个大头就是反向传播，通过存储输出O (Nxd)和softmax归一化统计数据(N)，我们可以直接从SRAM中的Q, K和V (Nxd)块中反向计算注意力矩阵S (NxN

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2023-03-28：有一根长度为 n 个单位的木棍，棍上从 0 到 n 标记了若干位置。给你一个整数数组 cuts ，其中 c

2023-03-28：有一根长度为 n 个单位的木棍，棍上从 0 到 n 标记了若干位置。...对棍子进行切割将会把一根木棍分成两根较小的木棍，这两根木棍的长度和就是切割前木棍的长度。返回切棍子的最小总成本。输入：n = 9, cuts = [5,6,1,4,2]。输出：22。...答案2023-03-28：步骤如下： 1.将切割点数组 cuts 排序，并构建新的数组 arr，将 0 和 n 加入其中，得到长度为 m+2 的数组。...2.初始化一个 m+2 行 m+2 列的 DP 数组 dp，dp[i][j] 表示将区间 [i,j] 内的木棍切割成最小块的总成本。初始化值为 -1。...0; } // 如果区间只有一个元素，则成本为该元素的长度 if l == r { return arr[r + 1] - arr[l - 1]; }

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一文带你读懂图像处理工作原理

它可以表示为具有以下约束的2D矩阵：在AijAij中，i表示像素的x坐标，j表示y坐标左上角是坐标（0,0） x，即向右移动时增加，而y，j在向下移动时增加 AijAij的值范围为0到255,0...现在只考虑矩阵的一行。即：像这样的东西 ? 表示为： ? 如果我们在图表上绘制它：它会像 ? ? 记住高值意味着更多的白色，低值意味着更多的黑色，范围从0到255。...这里y是值AijAij，x是矩阵的i（这里y是不同的）那么让我们绘制它的衍生物正如你可以看到，从白色到黑色的图像变化点，衍生物的值突然增加如果我们进一步区分，即双重差异，该怎么办？ ?...第2部分：数学实施（比上面更令人惊讶）如何通过计算机将这种差异应用于图像：一些数学家发现了一种叫做卷积的现象让我先解释一下：考虑一个大的NxN矩阵和一个小的3x3矩阵： ?...这里，如果小矩阵的点积与大矩阵的所有3x3大小的部分完成。点积表示每个元素乘以其各自的元素，例如。 131 *（ - 1），162 * 0,232 * 1等。结果保存在另一个矩阵中。

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图像分割 | Context Prior CPNet | CVPR2020

作者说，在图像分割任务中，每一个图片都有对应的ground truth，但是ground truth中是每一个像素所属于的类别，说模型很难从独立的像素中学习到contextual（上下文）信息，因此需要...Image经过全卷积网络，得到尺寸HxW的特征图； GT下采样到HxW大小，写作，然后对做one hot encoding，这样得到一个HxWxC的张量，其中C为分割的类别数量，对这个张量记做...通过reshape的方法，把的shape变成NxC，其中N=HxW，然后通过计算得到一个NxN的矩阵，这个记做A； A就是我们所要的Ideal Affinity Map。...直观上感觉，上面的其实只考虑了两个像素之间的关系，其实忽视了更多的语义关系。所以还需要另外一部分损失。 ? a表示Idea Affinity Map中的元素，P表示从X得到的NxN的矩阵。...的概率是同类的，第三个像素有0.8的概率是同类的；，刚好就是真阳/样本为真的个数，为召回率；，刚好就是真阳/预测为真的个数，为精准率；这一块讲解的比较粗糙，因为混淆矩阵，PR曲线，召回率精准率应该是大家了解的内容啦

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数据降维_数据降维的目的

数据降维分类 PCA(主成分分析降维) 相关系数降维 PCA 降维(不常用) 实现思路对数据进行标准化计算出数据的相关系数矩阵(是方阵, 维度是nxn, n是特征的数量) 计算出相关系数矩阵的特征值和特征向量...(虽然这里说的是向量, 但是是矩阵, 这个矩阵的每一列都是特征值或者特征向量, 是nxn), 特征值是每一个特征的特征值的集合, 但是在特征向量是每一个特征的特征向量的集合, 前者我们提到的特征值和特征向量是集合...多特征值进行降序排序根据已经得到的特征值计算出贡献率和累计贡献率(主要看累计贡献率, 单单一个贡献率指的是一个主成分保存的原始特征的信息, 累计贡献率是总共保存的原始特征信息) 设置信息阈值T, 一般设置为...% 第二列为当前单个, 每一个, 主成分的贡献率 DS(:, 2) = D(i, 1) / sum(D(:, 1)); % 第三列为到当前主成分的累计贡献率 DS(:, 3) =...如果|r|在[0.5, 0.7]时表示中线性关系如果|r|在[0.2, 0.5]时表示低线性关系如果|r|在[0, 0.2]时表示没有关系 r > 0表示正相关, r < 0表示负关系发布者：全栈程序员栈长

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xmuC语言程序实践week 1 大作业

算法提高矩阵乘方描述　　给定一个矩阵A,一个非负整数b和一个正整数m，求A的b次方除m的余数。　　...其中一个nxn的矩阵除m的余数得到的仍是一个nxn的矩阵，这个矩阵的每一个元素是原矩阵对应位置上的数除m的余数。　　...若b为偶数，则A^b%m=(A^(b/2)%m)^2%m，即先把A乘b/2次方对m求余，然后再平方后对m求余。　　...这种方法速度较快，请使用这种方法计算A^b%m，其中A是一个2x2的矩阵，m不大于10000。输入输入描述: 　　输入第一行包含两个整数b, m，第二行和第三行每行两个整数，为矩阵A。...ans.m[i][j]=1:ans.m[i][j]=0;//单位矩阵*任何矩阵=任何矩阵本身单位矩阵定义：对角线上元素为1，其他为0 } } /* for(int i=

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用Numpy搭建神经网络第二期：梯度下降法的实现

+θnxn，其中wi(i=0，1，2...n）为模型参数，xi（i=0，1，2...n）为每个样本的n个特征值。这个表示可以简化，我们增加一个特征x0=1，这样h(xo，x1，....…xn)=θ0x0+θ1x1+..+θnxn。...算法相关参数初始化：主要是初始化θ0，θ1..，θn，我们比较倾向于将所有的初始化为0，将步长初始化为1。在调优的时候再进行优化。对θi的梯度表达公式如下: ?...用步长（学习率）乘以损失函数的梯度，得到当前位置下降的距离，即： ? 梯度下降法的矩阵方式描述对应上面的线性函数，其矩阵表达式为: ? 损失函数表达式为： ? 其中Y为样本的输出向量。...梯度表达公式为： ? 还是用线性回归的例子来描述具体的算法过程。损失函数对于向量的偏导数计算如下： ? 迭代： ? 两个矩阵求导公式为： ?

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Tensorflow2实现像素归一化与频谱归一化

在ProGAN中进行归一化的目的是限制权重值，以防止其呈指数增长。较大的权重可能会增大信号幅度，并导致生成器与鉴别器之间的恶性竞争。像素归一化将通道尺寸中每个像素位置(H, W)的特征进行归一化。...首先温故下矩阵理论中的特征值和特征向量： A v = λ v Av=\lambda v Av=λv 其中 A A A是一个方阵， v v v是特征向量，而 λ \lambda λ是其特征值。...取而代之的是，它们可以仅通过标量特征值 λ \lambda λ进行缩放。可以有多个特征向量—特征值对。最大特征值的平方根是矩阵的谱范数。...以下是执行频谱归一化的步骤：卷积层中的权重是一个4维张量，因此第一步是将其重塑为2D矩阵，在这里我们保留权重的最后一个维度。重塑后，权重的形状为(H×W, C)。...频谱归一化也可以实现为具有一个变量来保存向量 u u u，而不是从随机值开始。这会将迭代次数减少到1。

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如何让奇异值分解(SVD)变得不“奇异”？

02 对称矩阵的矩阵分解（EVD）如果方阵 A 是对称矩阵，例如：对称矩阵特征分解满足以下公式：那么对其进行特征分解，相应的 Python 代码为：运行输出：特征分解就是把 A...假设矩阵 A 的维度为 mxn，虽然 A 不是方阵，但是下面的矩阵却是方阵，且维度分别为 mxm、nxn。.... , σk 就可以得到矩阵 A 的特征值为：接下来，我们就能够得到奇异值分解的公式：其中，P 称为左奇异矩阵，维度是 mxm，Q 称为右奇异矩阵，维度是 nxn。...首先放上男神的照片：我们对该图片进行奇异值分解，则该图片可写成以下和的形式：上式中，λ1, λ2, ... , λk 是按照从大到小的顺序的。...值得一提的是，奇异值从大到小衰减得特别快，在很多情况下，前 10% 甚至 1% 的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的 99% 以上了。这对于数据压缩来说是个好事。

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菜鸟的数学建模之路（一）：最短路径算法「建议收藏」

（2）二维矩阵M（nxn），距离矩阵，连通的结点间即为距离，不连通的结点间为正无穷，和自己的距离为0；（3）一维矩阵pb（1xn），若第i点已找到最短路径，则pb（i）=1，否则等于0，对于初始结点...结点个数n； % （2）二维矩阵M（nxn），距离矩阵，连通的结点间即为距离，不连通的结点间为正无穷，和自己的距离为0； % （3）一维矩阵pb（1xn），若第i点已找到最短路径，则pb（i）=1，...，则path存放这一条最短路径的前一个结点，通过对每一点的回溯，可以找到最短路径。...，下例矩阵为m % 输出：d:起点到任何点的最短路径的距离集合 % path:存放这一条最短路径的前一个结点的集合，通过回溯可得到最短的具体路径 % % % % % % % % % % %...（往前回溯）'); path 运行结果：从结果来看，v1到v1最短距离：0；v1到v2最短距离：3；v1到v3最短距离：5；… 关于最短距离的回溯（有的博主没有解释，这里给出个人的理解）：

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每个数据科学家都应该知道的20个NumPy操作

列文伯格算法_最短路径matlab程序

Google Earth Engine（GEE）——协方差、特征值、特征向量主成分分析（部分）

给你一个 n 个节点的无向无根树，节点编号从 0 到 n - 1 给你整数 n 和一个长度为

图注意网络(GAT)的可视化实现详解

2023-11-22：用go语言，给你一个长度为 n 下标从 0 开始的整数数组 nums。它包含 1 到 n 的所有数字，请

2022-11-07：给你一个 n 个节点的有向图，节点编号为 0 到 n - 1 ，其中每个节点至多有一条出边。图用一个大小为 n 下标从 0 开始

贝叶斯决策理论（数学部分）

OpenGL投影矩阵

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2023-03-28：有一根长度为 n 个单位的木棍，棍上从 0 到 n 标记了若干位置。给你一个整数数组 cuts ，其中 c

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数据降维_数据降维的目的

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