如何强制python在没有排列的情况下执行LU分解 - 腾讯云开发者社区

♣ 题目部分在Oracle中，如何在不执行SQL的情况下获取执行计划？ ♣ 答案部分 1、“EXPLAIN PLAN FOR SQL”不实际执行SQL语句，生成的计划未必是真实执行的计划。...但是，必须要有PLAN_TABLE表，可以执行脚本“@?/rdbms/admin/utlxplan.sql”来创建。...2、SQL*Plus的AUTOTRACE功能，命令：SET AUTOTRACE TRACEONLY EXPLAIN。...除SET AUTOTRACE TRACEONLY EXPLAIN外其它的AUTOTRACE方式均实际执行SQL。...但是，如果该命令后执行的是DML语句，那么该DML语句是确实被Oracle实际执行过的。本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典》，作者：李华荣。

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学习Python与Excel：使用xlwt在没有Excel的情况下编写电子表格

标签：Python与Excel，xlwt 有时候，不需要调用Excel来处理电子表格数据。例如，使用xlwt。...首先，使用pip命令在终端安装xlwt： pip install xlwt 下面是一个示例。...LABS 原始数据被搅和在一起，账号和类别没有分开，有些数据甚至没有账号。...图1 要创建这样的输出，代码脚本执行以下操作： 1.分隔帐号和名称 2.分配一个99999的帐号，并将未编号帐号的单元格颜色设置为红色 3.将帐户名转换为正确的大写名称 4.删除帐户名中的任何多余空格...5.将账号和姓名写入电子表格中的两列 6.根据最宽数据的宽度设置每个电子表格列的列宽格式代码如下： import sys import re from xlwt import Workbook, easyxf

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【黄啊码】MySQL入门—17、在没有备份的情况下，如何恢复数据库数据？

我是黄啊码，MySQL的入门篇已经讲到第16个课程了，今天我们继续讲讲大白篇系列——科技与狠活之恢复数据库在没做数据库备份，没有开启使用 Binlog 的情况下，尽可能地找回数据。...如果.ibd 文件损坏了，数据如何找回如果我们之前没有做过全量备份，也没有开启 Binlog，那么我们还可以通过.ibd 文件进行数据恢复，采用独立表空间的方式可以很方便地对数据库进行迁移和分析。...下面我们就来看下没有做过备份，也没有开启 Binlog 的情况下，如果.ibd 文件发生了损坏，如何通过数据库自身的机制来进行数据恢复。...在模拟损坏.ibd 文件之前，我们需要先关闭掉 MySQL 服务，然后用编辑器打开 t1.ibd，类似下图所示：文件是有二进制编码的，看不懂没有关系，我们只需要破坏其中的一些内容即可，比如我在 t1....我刚才讲过这里使用 MyISAM 存储引擎是因为在innodb_force_recovery=1的情况下，无法对 innodb 数据表进行写数据。

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【DB笔试面试849】在Oracle中，在没有配置ORACLE_HOME环境变量的情况下，如何获取ORACLE_HOME目录？

♣ 问题在Oracle中，在没有配置ORACLE_HOME环境变量的情况下，如何快速获取数据库软件的ORACLE_HOME目录？...product/11.2.0/dbhome_1 [oracle@edsir4p1-PROD2 ~]$ sqlplus -v SQL*Plus: Release 11.2.0.1.0 Production 若没有配置...，则可以通过pmap命令来查看ORACLE_HOME的路径，pmap提供了进程的内存映射，用于显示一个或多个进程的内存状态。...资料：https://mp.weixin.qq.com/s/Iwsy-zkzwgs8nYkcMz29ag ● 本文作者：小麦苗，只专注于数据库的技术，更注重技术的运用 ● 作者博客地址：http://...blog.itpub.net/26736162/abstract/1/ ● 本系列题目来源于作者的学习笔记，部分整理自网络，若有侵权或不当之处还请谅解 ● 版权所有，欢迎分享本文，转载请保留出处

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Python实现所有算法-矩阵的LU分解

前面的文章里面写了一些常见的数值算法，但是却没有写LU分解，哎呦不得了哦！主要的应用是：用来解线性方程、求反矩阵或计算行列式。...当时要是开窍，也不至于此啧，忘了，我是写矩阵分解的。无解 LU分解在本质上是高斯消元法的一种表达形式在应用上面，算法就用来解方程组。...自己看图，以及下三角的对角元素都是1 矩阵是方阵（LU分解主要是针对方阵）；矩阵是可逆的，也就是该矩阵是满秩矩阵，每一行都是独立向量；消元过程中没有0主元出现，也就是消元过程中不能出现行交换的初等变换...上面就是满足LU分解矩阵的特点。 LU分解有这些特点：（1）LU分解与右端向量无关。先分解，后回代，分解的运算次数正比于n^3，回代求解正比于n^2。...至于为什么这么贵，里面说是有这些屌屌的技术也有眼动技术的存在这个我觉得很有趣，如何配眼镜的过程不过我的度数都涨了50，妈的，成年人都这样了。。。

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矩阵分析（十三）矩阵分解

如何在给定矩阵A的情况下，求出矩阵B,C呢？...QR分解的内容请看矩阵分析（十一）请用QR分解的方法解方程组Ax=b，实际上A可逆的情况下，x=A^{-1}b，但是由于直接求A^{-1}过于复杂或者当A不可逆时，我们可以利用QR分解，将其转换为求...分解 LU分解（LU Decomposition）是矩阵分解的一种，可以将一个矩阵分解为一个单位下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积，以四阶矩阵为例 L = \begin{bmatrix}1&0&0&0\\...分解都存在 LU分解定理：设A\in \mathbb{C}_n^{n\times n}，A有唯一的LU分解\Leftrightarrow A的各阶顺序主子式\Delta k \neq 0,\ k=1,2...,n k阶顺序主子式指的是矩阵左上角k\times k个元素组成的行列式将矩阵A分解为L和U之后，解方程组Ax=b就变得简单了，因为A=LU，所以(LU)x=b\Rightarrow L(Ux)=b\

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PYTHON替代MATLAB在线性代数学习中的应用(使用Python辅助MIT 18.06 Linear Algebra学习)

不然在章节、内容方面会碰到很多困惑。版本选择 PYTHON版本的选择现在已经没有什么困惑了，PYTHON2停止了支持，PYTHON3现在是必选项。...这对用户来说，是非常方便的。矩阵的LU分解课程第四讲重点讲解了矩阵的LU分解。...由这一步开始，逐步求解靠后的主元，再回代至方程，以求解更多的未知数主元。重复这个步骤，直到完成所有未知数的求解。 NumPy中，并没有提供矩阵的LU分解功能。...QR分解计算起来更麻烦，在课程中并没有介绍，不过还是老话，计算机最不怕的就是清晰的计算。 QR分解的大意是，任何一个列满轶的矩阵A,都可以分解为一个标准正交向量Q和一个上三角矩阵R的乘积形式。...嗯，为了验证课程中的公式，故意搞复杂了点。这样的计算其实完全没有必要，对角化矩阵实际就是矩阵特征值排列在对角线所组成的矩阵。

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灰太狼的数据世界（四）

里面有说过主要是用来除去重复元素同样的，这个方法适用numpy 也适用于sm这样的一个对象（类似于python里面的set） import numpy as np import scipy.misc...fr=aladdin 我们有各种方法进行求解例如： LU分解 QR分解 SVD分解 Cholesky分解先来了解一下LU分解~ 将LU分解转化成Scipy代码 SciPy里的 scipy.linalg.lu...函数可以基本实现对Ax=b的LU分解但scipy.linalg.lu函数的返回值有三个p'、l'、u' 所以矩阵分解变为(P'L')U' = A from scipy.linalg import lu...分解求方程组的解分解过后的方程如下：对应的结果也就是A 之后我们求p、l、u 然后用pl和b求y 用u和y求x的值 from scipy.linalg import lu,solve import...机器学习深度学习计算机视觉等领域都有很多涉及需明白基础不牢靠学习机器学习也就是浮于表面这一期关于scipy使用的内容就到这里了（主要是讲的如何去使用scipy，但是具体的数学理论没有特别去讲

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LinearAlgebra_1

by row by columnrow by factor 矩阵的逆存在性与解释矩阵逆的求解 A的LU分解回顾主题特殊矩阵的逆矩阵初等变换矩阵E的乘积 A的LU分解 LU分解的复杂度置换矩阵...=U 进行A的LU分解，也就是 A=E−1U=LU A = E^{-1}U=LU 用LU分解的好处主要是变换不会产生冲突，L不需要计算（E需要计算每个小E的乘积），直接带入系数就可以了。...LU分解的复杂度考虑整个的A=LU的分解过程，其实质也就是矩阵A消元的过程，下面仅计算A得到U的过程，也就是消元过程的复杂度，得到了消元过程L也自动求出来啦。...，选择A的LU分解，也就是A=LU=LDUA=LU=LDU。...置换矩阵前面讨论的A的LU分解，没有考虑行交换的情况，如果考虑行交换的话，可以写作下面的，P代表了行交换的步骤（P1*P2还在P的群里面），L代表了行的线性组合，系数可以直接得到，U代表消元后的上三角矩阵

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Meltdown漏洞和KPTI补丁如何影响机器学习性能?

我使用了Python 3.6版本(以及来自pip的额外软件包)的Anaconda来执行测试。...当PTI启用时，SVD、LU分解和QR分解的性能都受到了巨大的影响，QR分解从190GFLOPS降到110GFLOPS，下降了37%。...这可能有助于解释PCA(严重依赖于SVD)和线性回归(严重依赖于QR分解)的性能下降。这些基准是使用英特尔自己的ibench包完成的——使用了Anaconda，而不是英特尔的python发行版。...XGBoost的结果很有趣。在大多数情况下，当使用低数量的线程时，XGBoost在PTI上的性能会下降，无论使用的是慢的精确的方法还是快速直方图方法。...这并不是如何让XGBoost在大量内核上执行的完美表达(因为在12个逻辑内核上运行了40个线程)，但是它给出了一个提示:当CPU同时处理许多事情时，PTI会产生更大的影响。

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【最大降40%】CPU漏洞补丁对机器学习和深度学习性能影响实测

那么它对机器学习任务的影响如何呢？...我使用了Python 3.6（以及来自pip的额外软件包）的Anaconda来执行测试。...当PTI启用时，SVD，LU分解和QR分解都会大幅度影响性能，QR分解从190GFLOPS降低到110GFLOPS，降低了37％。...大多数情况下，使用较少的线程数时，无论使用慢的Exact方法还是快的直方图方法，PTI对XGBoost的性能影响都可以忽略不计。...这并不是XGBoost如何在大量内核上执行的一个完美展示（因为这是在12个逻辑内核上运行了40个线程），但是它表明PTI对CPU同时处理很多线程时的影响更大。

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C++ 矩阵运算库 Eigen

当前（2023.1）最高 release 版本： 3.4.0 Eigen 采用源码的方式提供给用户使用，在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用。...Eigen 的定位是矩阵运算，已经被 OpenCV 官方支持，在 C++ 中二者经常协同工作，就像Python 中的 Numpy 和 OpenCV 库的关系一样官网链接：https://eigen.tuxfamily.org...master 分支，代码一直在更新，但没有发布稳定的版本，建议切换到 3.4.0 的当前最高版本，而且经过我测试 3.4.0 在一些任务上效率也更高 git checkout 3.4.0 源码准备完毕了...Geometry #include 包含旋转，平移，缩放，2维和3维的各种变换 LU #includeLU> 包含求逆，行列式，LU分解 Cholesky...> 包含QR分解 Sparse #include 包含稀疏矩阵的存储和运算 Dense `#include` 包含了Core/Geometry/LU

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调用MKL函数库

●include告诉编译器，我们使用到的这些函数是什么，需要多少个参数，每个参数是什么类型，返回什么值。它的作用就像 Interface 接口一样。它没有函数内部如何实现的说明，只有接口！...●lib 链接器在链接成最终可执行文件时，需要把 lib 中的函数库一起链接。它是函数内部的实现，是函数的实际作用体，也是可执行代码。...下面结合矩阵LU分解来说明具体操作使用sgetrf函数对矩阵进行LU分解，函数的命名规则是这样的，s代表single也就是单精度，ge代表一般矩阵，f代表factorization。...输入参数为以下： m ：代表输入矩阵a的行数 n ：代表输入矩阵a的列数 a ：代表输入矩阵 lda ：就是矩阵a的第一个维度，一般是m 输出参数为： a ：上三角部分为经过LU分解后的矩阵U，下三角部分...执行标示符，成功是0,其他为失败标识，具体查看mkl帮助。 ★在源代码添加use lapack95语句。 ? ★★在项目属性里按如下配置即可 ? ? 输出结果为： ? 代码点击这里下载 ?

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NumPy 1.26 中文官方指南（三）

Q,R = linalg.qr(a) QR 分解 [L,U,P]=lu(a)，其中 a==P'*L*U P,L,U = linalg.lu(a)，其中 a == P@L@U 带有部分主元选取的 LU 分解...,U = linalg.lu(a)，其中 a == P@L@U 带部分主元的 LU 分解（注意：P（MATLAB）==传置（P（NumPy））） conjgrad cg 共轭梯度解算器 fft(a) np.fft.fft...[Q,R]=qr(a,0) Q,R = linalg.qr(a) QR 分解 [L,U,P]=lu(a)，其中a==P'*L*U P,L,U = linalg.lu(a)，其中a == P@L@U 具有部分主元的...在不转换的情况下操作外部对象 NumPy API 定义的第二组方法允许我们将执行从 NumPy 函数延迟到另一个数组库。考虑以下函数。...在不转换的情况下操作外部对象 NumPy API 定义的第二组方法允许我们将一个 NumPy 函数的执行延迟到另一个数组库。考虑以下函数。

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【干货】用于机器学习的线性代数速查表

NumPy，Python的数值计算库，它提供了许多线性代数函数。对机器学习从业人员用处很大。在这篇文章中，你将看到对于机器学习从业者非常有用的处理矢量和矩阵的关键函数。...在更广泛的计算中经常使用不同类型的矩阵作为元素。...from numpy.linalgimport det B= det(A) 矩阵的秩 from numpy.linalgimport matrix_rank r= matrix_rank(A) 6.矩阵分解...矩阵分解（matrix factorization或Matrix factorization）将矩阵分解为其组成部分，以使其他运算更简单，更稳定。...LU分解 from scipy.linalgimport lu P, L, U= lu(A) QR分解 from numpy.linalgimport qr Q, R= qr(A,'complete')

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高精度数学计算的瑞士军刀，mpmath库详解与应用示例

写在前言 hello，大家好，我是一点，专注于Python编程，如果你也对感Python感兴趣，欢迎关注交流。做为一个一只脚已经踏进35岁大关的程序员，对于职场，几乎向上无望，已经没有太多的期待了。...目前希望可以在自媒体创作领域持续输出，聊编程、聊Python、聊AI、聊副业、聊人生，聊关于程序员的方方面面。...mpmath的设计理念是让复杂的数学计算变得简单，即使是没有深厚数值分析背景的用户也能快速上手。安装mpmath 在开始使用mpmath之前，你需要先安装这个库。...下面我们对一个矩阵进行了LU分解并计算了它的特征值。...from mpmath import matrix, lu, eig # 创建矩阵 A = matrix([[2, 1], [1, 2]]) # 进行LU分解 P, L, U = lu(A) #

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Numpy库的简单用法（3）

1、使用数组进行面向数组编程（续）（3）布尔值数组的方法根据布尔值数组的特点，True会被强制为1，False会被强制为0，因此可以计算布尔值数组中True的个数；并且对布尔值数组有两个有用的方法...异或集，在x或y中，但不属于x, y交集的元素 2、线性代数线性代数，比如矩阵的乘法、分解、行列式等方阵数学，是所有数组类库的重要组成部分。...numpy.random中的部分函数列表函数描述 seed 向随机数生成器传递随机种子 shuffle 随机排列一个序列 rand 从均匀分布中抽取样本 randint 从给定的由低到高范围抽取随机整数...seed随机种子的说明：随机种子的设定是为了在每一次执行程序能够得到相同的结果。如下面所示： 4、numpy示例：随机漫步从0开始，设定步进值为0和1的概率相等。...利用python实现一个1000步的随机漫步：

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学通信的施耐俺——水浒新传「上篇」

友情提醒，在没有备份的情况下，切忌进行灾难演练，说不好会让数据血本无归。 ? ?...原意：（master-slave）一个基于分而治之思想设计模式，将一个任务（原始任务）分解为若干个语义等同的子任务，并由专门的工作者线程来并行执行这些任务，原始任务的结果是通过整合各个子任务的处理结果形成的...原意：压力测试是给软件不断加压，强制其在极限的情况下运行，观察它可以运行到何种程度，从而发现性能缺陷，是通过搭建与实际环境相似的测试环境，通过测试程序在同一时间内或某一段时间内，向系统发送预期数量的交易请求...、测试系统在不同压力情况下的效率状况，以及系统可以承受的压力情况。...预知后事如何各位看官明日请早

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机器学习数学基础--线性代数

是一个对角矩阵，每一个对角线元素就是一个特征值，里面的特征值是由大到小排列的，这些特征值所对应的特征向量就是描述这个矩阵变化方向（从主要的变化到次要的变化排列）。...也就是说矩阵A的信息可以由其特征值和特征向量表示。对于矩阵为高维的情况下，那么这个矩阵就是高维空间下的一个线性变换。...奇异值分解特征值分解是一个提取矩阵特征很不错的方法，但是它只是对方阵而言的，在现实的世界中，我们看到的大部分矩阵都不是方阵，比如说有N个学生，每个学生有M科成绩，这样形成的一个N * M的矩阵就不可能是方阵...LU分解给定矩阵A，将A表示成下三角矩阵L和上三角矩阵U的乘积，称为LU分解。转置矩阵对于矩阵A，将其行列互换得到的矩阵，称为A的转置矩阵，记为 ? 。...对角矩阵表示的映射是沿着坐标轴伸缩，其中对角元素就是各坐标轴伸缩的倍率。 04 张量（tensor）在某些情况下，我们会讨论坐标超过两维的数组。

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精通 NumPy 数值分析：6~10

在整个章节中，我们旨在提供使用其他库的示例，在本章中，我们应退后一步，看看可以与 NumPy 一起用于项目的周围库。本章将介绍其他 Python 库如何对 NumPy 进行补充。...根据您执行计算的方式，计算速度会有所不同。您可能没有意识到某些计算涉及现有数组的隐式副本，这会减慢计算速度。...LU 分解与 Cholesky 分解类似，LU 分解将矩阵（M）分解为下（L）和上（U）三角矩阵。这也有助于我们简化计算密集型代数。...现在，我们或多或少有了一个想法，即如何挑战如何在计算机上执行这些任务。基准函数列表已完成，在上一章中您看到了将点积添加到矩阵分解中的信息。...正如您已经指出的那样，您没有在 Python 脚本中更改任何代码行，而仅通过将 NumPy 库与不同的加速器链接起来，便获得了巨大的性能提升。

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