本文介绍在Visual Studio软件中配置C++ 环境下线性代数运算库Armadillo的方法。 ...项目的名称与存储位置大家可以自行设定，但存储路径建议选择在某个盘符下的第一个子文件夹中（即路径不要设置的太深即可）。 ...在弹出的窗口中，首先在“VC++”一栏的“包含目录”中，点击下拉箭头并选择“”。 随后，在弹出的窗口中，点击其尾部的省略号。 ...接下来，我们需要在属性页中的“C/C++”一栏（如下图所示）进行配置；如果此时大家电脑中没有这一栏，可以参考如下的方法。 ...对于属性页中不含“C/C++”一栏的情况，我们首先需要在源文件中随便写一段代码，并点击“本地Windows 调试器”选项运行代码。 随后，再打开属性页，即可看到“C/C++”一栏。
之前刷 LeetCode 题目的时候，偶尔会需要反转二维列表，这里总结了几种 Python 实现。 循环 简单的二维循环，将原始二维列表的每一行的第 N 个元素，放到新的二维列表的第 N 行中。...: return [[row[i] for row in matrix] for i in range(len(matrix[0]))] 使用zip函数 Python 内置函数zip，可以不断迭代多个列表相同索引的元素组成的元组...tuples, where n is the number of iterables passed as positional arguments to zip()....Type: type Subclasses: zip函数的一个常见用法是提取一个无限长度的生成器的前 N 个元素。...如果要进行专业的数值分析和计算的话，可以使用numpy库的matrix.transpose方法来翻转矩阵。
一.引入：查看(容器)文档时常常遇到的场景 我们在https://cplusplus.com/reference/forward_list/forward_list/查看类模板时，常常会看到这些东西，...其实我们在学习函数参数时也知道默认实参，但在类模板中遇到这种往往犯迷糊；我们直接给出结论：allocator是一个仿函数默认模板实参 二.默认模板实参详解(含代码演示) 前置知识： 仿函数...：把一个类用（）重载（类中实现一个operator()），让其能够实现函数的功能 我们可以举一个例子：我们重写 compare，默认使用标准库的 less 函数对象模板 // compare 有一个默认模板实参...T 默认模板实参指出：compare 将使用标准库的 less 函数对象类(即仿函数)，它是使用与 compare一的类型参数实例化的 默认函数实参指出f将是类型E的一个默认初始化的对象 当用户调用这个版本的...compare 时，可以提供自己的比较操作，但这并不是必需的 与函数默认实参一样，对于一个模板参数，只有当它右侧的所有参数都有默认实参时，它才可以有默认实参。
2022-06-11：注意本文件中，graph不是邻接矩阵的含义，而是一个二部图。...在长度为N的邻接矩阵matrix中，所有的点有N个，matrixi表示点i到点j的距离或者权重，而在二部图graph中，所有的点有2*N个，行所对应的点有N个，列所对应的点有N个。...而且认为，行所对应的点之间是没有路径的，列所对应的点之间也是没有路径的！答案2022-06-11：km算法。代码用rust编写。...[]; // dfs过程中，碰过的点！ let mut x: Vec = vec![]; let mut y: Vec = vec!...// lx，所有王子的预期// ly, 所有公主的预期// match，所有公主，之前的分配，之前的爷们！
2023-06-10：给定一个由 n 个节点组成的网络，用 n x n 个邻接矩阵 graph 表示 在节点网络中，只有当 graph[i][j] = 1 时，节点 i 能够直接连接到另一个节点 j。...假设 M(initial) 是在恶意软件停止传播之后，整个网络中感染恶意软件的最终节点数。 我们可以从 initial 中删除一个节点， 并完全移除该节点以及从该节点到任何其他节点的任何连接。...请返回移除后能够使 M(initial) 最小化的节点。 如果有多个节点满足条件，返回索引 最小的节点 。 initial 中每个整数都不同。...3.对于initial中的每个节点，遍历其能够直接连接的节点，如果节点未被感染，则将其在并查集中的祖先标记为initial中的该节点，如果该祖先已被标记为其他initial中的节点，则将其标记为-2。...4.统计在同一个initial的所有节点中，连接的总节点数，找出连接数最多的initial节点。 5.返回最小索引的节点。
2022-06-11：注意本文件中，graph不是邻接矩阵的含义，而是一个二部图。...在长度为N的邻接矩阵matrix中，所有的点有N个，matrix[i][j]表示点i到点j的距离或者权重， 而在二部图graph中，所有的点有2*N个，行所对应的点有N个，列所对应的点有N个。...而且认为，行所对应的点之间是没有路径的，列所对应的点之间也是没有路径的！ 答案2022-06-11： km算法。 代码用rust编写。...[]; // dfs过程中，碰过的点！ let mut x: Vec = vec![]; let mut y: Vec = vec!...// y, 公主碰没碰过 // lx，所有王子的预期 // ly, 所有公主的预期 // match，所有公主，之前的分配，之前的爷们！
2022-10-05：在一个 n x n 的整数矩阵 grid 中，每一个方格的值 gridi 表示位置 (i, j) 的平台高度。当开始下雨时，在时间为 t 时，水池中的水位为 t 。...你可以从一个平台游向四周相邻的任意一个平台，但是前提是此时水位必须同时淹没这两个平台。假定你可以瞬间移动无限距离，也就是默认在方格内部游动是不耗时的。当然，在你游泳的时候你必须待在坐标方格里面。...你从坐标方格的左上平台 (0，0) 出发。返回 你到达坐标方格的右下平台 (n-1, n-1) 所需的最少时间 。...时间复杂度：O(N*2logN)。空间复杂度：O(N**2)。代码用rust编写。...let mut visited: Vec> = repeat(repeat(false).take(m as usize).collect()) .take(n
许多训练算法先计算训练方向d，然后计算使该方向上的损失最小的训练速率η，写作f(n)。下图描述了一维损失函数： ? 点η1和η2定义包含f(n)的最小值η*的间隔。...每一步中，损失会随着神经网络参数的调整而减少。 这样，我们从一些参数向量（通常随机选择）着手训练神经网络。然后，我们会生成一系列参数，使得损失函数在算法的每次迭代中减小损失值。...因为该方法仅存储梯度向量（大小是n），而不存储Hessian矩阵（大小是n2）。 2. 牛顿法（Newton's method） 牛顿法是一种二阶算法，因为它使用了Hessian矩阵。...拟牛顿法（Quasi-Newton method） 牛顿法在计算上是相当昂贵的，因为它需要许多操作来评估Hessian矩阵并计算其逆矩阵。为了解决这个缺点，出现了被称为拟牛顿法或可变矩阵法的替代方法。...这种方法在算法的每次迭代中建立并逼近Hessian逆矩阵，而不是直接计算Hessian矩阵，然后评估其逆矩阵。该近似值仅使用损失函数的一阶导数的信息来计算。
C++随记（四）---动态数组vector 前面两篇博文简单讲了一下C++通过new分配动态内存的问题。...而且就算我是在定义的时候才导入了n，假设我的n此刻等于5，但是我后面完全可以增加，减少元素个数，可以让他长成10个元素，也可以让他缩成2个元素，是不是很方便。...2、二维动态数组 用过MATLAB的同学应该知道，MATLAB对与矩阵操作是非常便捷的，但是C++中并没有矩阵这种概念，于是我们可以自己用二维数组代替矩阵来进行一些简单的操作。...普通数组也有二维数组的形式，但依然需要我定义数组的时候就确定好数组大小，使用起来不方便，而二维的vector容器就能很好的解决这个问题。...上图是我自己的一个程序中用到二维数组时初始化的过程，注意N的值在我初始化二维动态数组之前是已经通过其他算式获得了确定的值了
理解PCA如何对高维度数据进行降维，并探究其在人脸图像处理中的效果。 评估PCA在人脸识别中的性能表现，包括识别准确度、模型泛化能力和计算效率。...这里P是实对称矩阵，可以采用上一篇的方法，先进行Household变换将P变成三对角矩阵，然后使用QR迭代算法求解特征值和特征向量，迭代次数60，误差eps=0.000001，代码： void cstrq...,label+1); return 0; } 重新梳理步骤如下： 将20张高200、宽180的图像存入矩阵T中，大小为36000*20。 计算矩阵T的协方差矩阵L，大小为20*20。...2.4 研究体会 深入理解PCA机制： 通过详细实现PCA算法和人脸识别模型，在C++环境中深入挖掘了PCA在人脸识别中的内在机制。...可视化降维后的人脸图像： 在C++环境中通过可视化降维后的人脸图像，直观地感受到主成分的特征。
二维区域和检索 - 矩阵不可变。本题预处理前缀和的复杂度为 。 搜索所有子矩阵需要枚举「矩形左上角」和「矩形右下角」，复杂度是 。...在 1. 两数之和 中可以暴力枚举两个数，也可以只枚举其中一个数，然后使用数据结构（哈希表）来加速找另一个数（这是一个通用的「降低枚举复杂度」思考方向）。...我们可以进一步将问题缩小，考虑矩阵只有一行（一维）的情况： 这时候问题进一步转化为「在一维数组中，求解和不超过 K 的最大连续子数组之和」。...「上下行」&「右边列」可以直接确定 area[r] 的大小，通过「有序集合」存储我们遍历 r 过程中的所有的 area[r] 从而实现「二分」查找符合 条件的 最小 的 area[l - 1]。...整体复杂度为 空间复杂度： O(m * n) 空间优化 不难发现，我们在原矩阵搜索目标子矩阵的过程是严格的「从上到下」&「从左到右」的。
tpId=13&tqId=11154 参与人数：11920 时间限制：1秒 空间限制：32768K 本题知识点：查找 题目描述 在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序...请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。...输入描述: array： 待查找的二维数组 target：查找的数字 输出描述: 查找到返回true，查找不到返回false 分析： 如果矩阵右上角的值比target大，删除所在的列，列号-1，在剩下的元素中继续找...；如果矩阵右上角的值不大于target，删除所在的行，行号+1，在剩下的元素中继续找，找到相等的元素就退出....由于在线oj给的C++版输入是向量，故不能直接使用C语言风格的二维数组展开为一维的方法。
此时可把vector理解成两个维度都可变的二维数组理解。...vector数组的定义 vector vi[100]; 这样vi[0]到vi[100]中每一个vector都是一个vector容器。...与vector> name；不同的是：这种数组是一维长度为100，另一维长度可变的二维数组。...printf("%d ",*(it + i)); //输出vi[i]，即vi[i]和*(vi.begin()+i)是等价的 //只有vector和string中，才允许使用迭代器加上整数这种写法...，，时间复杂度为O(N) } 常见用途 1 存储数据 （1）vector可以作为数组使用，而且在一些元素个数不确定的场合可以节省空间。
CNN中的卷积层通过若干个kernel来获取输入的特征，每个kernel只通过一个小窗口在整体的输入上滑动，所以不管输入大小怎么变化，对于卷积层来说都是一样的。...比如我们输入的长度是l，RNN单元的输出维度为u，Dense层的单元数为n，那么Dense层中的权重矩阵大小为u×n，跟l是无关的。...RNN单元中的权重也跟l无关，只跟每个time step的输入的维度有关，比如词向量的维度d，RNN单元中的权重矩阵大小是d×u。上面过程可以参考下面的示意图： ?...那同一批数据，要喂给网络，我们必须把它组织成矩阵的形式，那矩阵的每一行/列自然维度需要相同。所以我们必须让同一个batch中的各个样本长度/大小一致。...---- 以上总结了这个深度学习中的“小问题”——“对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？”
常用于编译器或其他工具生成的名字中，通常不使用。 变量名最好不要只存在大小写上的差异。...3.6.3 不可变字符串 相比C/C++可以修改单个字符而言，String类没有提供用于修改字符串的方法。 ...程序清单3-7给出一个非常巧妙的不重复抽签办法。每次只随机产生下标，然后找出该元素后，用最后一个元素覆盖之，然后n–，使得下一次抽签的范围变成0 ~ (n-1)，然后不断迭代这一过程即可。...3.10.6 多维数组 Java中，N维数组的定义和初始化大体与之前的一维数组类似，只不过多了几个维度。 注意： for each 不能直接遍历二维数组中的每一个元素，它是按照一位数组处理的。...C/C++中，多维数组中的所有数据通常也是连续摆放在内存的一片区域中的，而Java中的数组更像是“数组的数组”，例如二维数组a引用的内存中，其实保存的是row个一位数组的引用。
c++ vector 简介 vector 是顺序容器的一种，vector 是可变长的动态数组（可存放任意类型），支持随机访问迭代器。...这样，他们两个用一个内存分配器. ``` ### c++中的allocator类 #### 概述 - 它用于将内存的分配和对象的构造分离开来. 它分配的内存是原始的、未构造的....n个类型为T的对象，p必须是一个先前由allocate返回的指针，且n必须是p创建时所要求的大小，且在调用该函数之前必须销毁在这片内存上创建的对象，这是因为在创建的过程中我们分配的是最原始的内存，所以在释放内存的时候也只能严格释放这片最原始的内存...(p, n) ``` 其中p不能为空，必须指向allocate分配的内存，而且大小参数n也必须与调用allocate分配内存时提供的大小参数相等insert 函数 - 语法： - iterator...vector 容器，即可以认为，v是一个二维数组，一共三行，每行都是一个可变长的一维数组 - 在 Dev C++ 中，上面写法中 int 后面的两个`>`之间需要有空格，否则有的编译器会把它们当作
a #将大序列里的值存… python中的列表(list)类似于c#中的可变数组（arraylist），用于顺序存储结构。...>> x.t.flat #返回x的转置重组后的一维数组下标为3的元素5>>> x.flat = 3 … 回到顶部 数组 在python中是没有数组的，有的是列表，它是一种基本的数据结构类型。...pylistobject 是一个变长对象，所以列表的长度是随着元素多少动态改变的… numpy是python的高级数组处理扩展库，提供了python中没有的数组对象，支持n维数组运算、处理大型矩阵、成熟的广播函数库...在numpy数组索引中，以下问题需要主要： 1）对于单个元素索引，索引从0开始，也就是x是第一个元素，x对应第n个元素，最后一个元素为x,d为该维度的大小。...本文重点：1、了解列表、元组、字节序列、数组等数据结构； 2、了解上述数据结构相对应的迭代、切片、排序、拼接操作； 3、如果想把代码写的pythonic，在保证代码可读性的前提下，代码行数越少越好。
图像几何变换概述 图像几何变换是指用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化的方法。在实际场景拍摄到的一幅图像，如果画面过大或过小，都需要进行缩小或放大。...齐次坐标： 齐次坐标表示是计算机图形学的重要手段之一，它既能够用来明确区分向量和点，同时也更易用于进行几何变换。齐次坐标就是将一个原本是n维的向量用一个n+1维向量来表示。...为了保持一致把矩阵改成 右侧矩阵，这就是齐次变换矩阵。 ? 三. 图像中的几何变换 1....相似变换： 定义：由一个平面/立体图形变换到另一个平面/立体图形，在改变的过程中保持形状不变（大小方向和位置可变），这样的变换叫相似变换；任何相似变换都可以分解为等比例缩放、平移、旋转的组合； 举例：对于缩放来说...投影变换： 定义：变换过程中，直线映射为直线(不一定保证平行度)； 任何二维投影变换都可以用3x3可逆矩阵表示(齐次坐标)；任何三维投影变换都可以用4x4可逆矩阵表示(齐次坐标）。 ?
基本运算 四则运算中，加法和减法在 np 中还是通用的，因为 np 主要操作对象是矩阵，所以乘法除法另说，* 在 np 中指的是对每一个元素进行的乘法（elementwise），矩阵相乘在 np 中用...，也就是一行一行输出，如果要想将 array 中的元素全部输出用 for element in array.flat 进行迭代。...是在原来的 array 上就地修改，并且，为了方便，reshape 可以在确定了其中一个维度的大小后将另一个维度用 -1 表示，让计算机自己去计算，但是用 resize 的话一定要将所有的维度都正确填写...堆叠有水平堆叠 np.hstack 和垂直堆叠 np.vstack，两个函数都接受一个 tuple 参数，tuple 中是要进行合并的两个矩阵，既然要合并的话，两个矩阵在合并方向上的维度大小一定要一致才行...假设 x 是长度为 m 的向量，y 是长度为 n 的向量，则最终生成的矩阵 X 和 Y 的维度都是 n * m（注意不是 m * n） import numpy as np x = np.arange
对于大小不超过 10 的固定大小矩阵的加法，包括n=m和n≠m两种情况，在 1% 的容差范围达到99% 准确率（并且在 0.5% 内超过 98%）。...编码器中有一层，解码器中有 6 层的模型在相同的数据集上实现了 77% 和 87% 的准确率。下图总结了实验结果。 矩阵乘法 维数为m×n的矩阵M与向量 相当于计算V和M之间的m个点积。...每次点积计算包含n个乘法和n − 1 个加法，涉及矩阵中的其中一行和向量中的所有系数。模型必须了解这2n个元素在计算中的位置，以及两个运算（加法和乘法）。...超过5×5矩阵和类似大小的矩形矩阵，训练模型精度与向量乘法相同（在 1% 容差下超过 99%），但需要更深的解码器（4 到 6 层）。 特征值 我们把注意力转向由迭代算法解决的非线性问题。...相比之下，对于5×5矩阵，模型在大约 4000 万个样本中训练到最高准确率，对于8×8矩阵，模型在大约 6000 万个样本中训练到最高准确率。 这个限制通过在可变大小的数据集上训练模型能够克服。
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