我将尽量不用我的解释使事情变得太复杂,但我对如何最好地用从另一个包中获得的现有相关值填充没有重复值的三角相关矩阵感到困惑。这涉及到从文本文件列表中提取特定值。这就是我到目前为止所做的:
# read in list of file names (they are named '1_1', '1_2' .. so on until '47_48' with no repeat values generated)
filenames <- read_table('/home/filenames.txt', col_names =
关于计算机视觉的另一个问题。
摄像机矩阵(也称为投影矩阵)通过以下关系将3D点X (例如在现实世界中)映射到图像点x (例如在照片中):
l **x** = P **X**
P描述了相机的一些外部和内部特性(它的方向、位置和投影特性)。当我们引用投影性质时,我们使用一个校准矩阵K。同样,R表示相机的旋转和它的平移,因此我们可以将P写为:
P = K [ R | t ]
R= t表示矩阵R和t的级联。
R is a matrix 3 X 3
t is a vector 3 X 1
K is a matrix 3 X 3
[R | t ] is a matrix 3 X 4
As a cons
我正在读弗兰克的露娜DirectX10的书,当我试图理解第一个演示的时候,我发现了一些不太清楚的东西,至少对我来说是这样。在updateScene方法中,当我按A、S、W或D时,角度mTheta和mPhi会发生变化,但在那之后,有三行代码我不知道它们到底是做什么的:
// Convert Spherical to Cartesian coordinates: mPhi measured from +y
// and mTheta measured counterclockwise from -z.
float x = 5.0f*sinf(mPhi)*sinf(mTheta);
float z
我有一个不对称的矩阵,基本上我想比较对角反对的元素如下:
如果对角反对的元素在符号上相等但相反,则保留元素的绝对值,而对角反对的值为零。
如果不是这样的话,那么这两个元素中的一个就是0(但我们不知道是哪一个),所以取两者的绝对值。
完成后,转置矩阵的下三角形并将其添加到上三角形。
我提出了以下python循环:
for i in range(0, number_files):
for j in range(0, len(Identifier)):
for k in range(0,len(Identifier)):
if Matr
我对使用Jama处理矩阵是个新手。我的问题是,当我使用det()方法(与LUDecomposition类相关)时,它会给出"Matrix must be square"。好的,我的矩阵是三角形的,但是对于LUDecomposition,它应该是方阵。我的代码如下所示
public double findDeterminant(Matrix mtrx) {
LUDecomposition dec = new LUDecomposition(mtrx);
det = dec.det();
return det;
}
针对一些大型稀疏矩阵,在Matlab中实现了LU分解算法来求解线性系统。当我得到L,U矩阵时,我用后向替换和前向替换算法求解三角线性系统:
%x = U\y;
for i = n : -1 : 1
x(i,:) = (y(i,:)-U(i,:)*x)/U(i,i);
end
但我发现这个代码是瓶颈。虽然我可以用A\b来得到解,但是我想知道如何在Matlab中实现一个有效的算法来解决这个问题,例如,我可以编写矩阵积来模拟下面的不需要循环的动作吗?
(我有一些参考书和论文,但所有的代码都不是在Matlab中,仅供C++或C代码使用)
我有一个非常大的csv文件(大约9100万行,所以for循环在R中花费了太长的时间)关键字之间的相似性(大约50,000个唯一关键字),当我读入data.frame时,它看起来像这样:
> df
kwd1 kwd2 similarity
a b 1
b a 1
c a 2
a c 2
这是一个稀疏列表,我可以使用sparseMatrix()将其转换为稀疏矩阵:
> myMatrix
a b c
a . 1 2
b 1 . .
c 2 . .
但是,现在我想把它转换成dist对象。我尝试了as.dist(myMatrix),但得到的错
使用关联矩阵生成所有可能的图的有效解决方案是什么?这些问题等价于生成所有可能的二元三角矩阵。我的第一个想法是在迭代工具中使用python。例如,生成所有可能的4x4矩阵。
for b in itertools.combinations_with_replacement((0,1), n-3):
b_1=[i for i in b]
for c in itertools.combinations_with_replacement((0,1), n-2):
c_1=[i for i in c]
for d in itertools.combinati