矩阵的子矩阵 注意矩阵的下标是从 0开始的到n-1和m-1 获取某一列的子矩阵： /** * 矩阵的子矩阵函数 * * @param args *...参数a是个浮点型（double）的二维数组，n是去掉的列号 * @return 返回值是一个浮点型二维数组（矩阵去掉第n列后的矩阵） */ public static double[][] zjz...： /** * 矩阵的子矩阵函数 * * @param args * 参数a是个浮点型（double）的二维数组，place是去掉的行号 * @return...double）的二维数组，m是要去掉的行号，n是去掉的列号 * @return 返回值是一个浮点型二维数组（矩阵去掉第m行和n列后的矩阵） */ public static double[][...----- 3.0 2.0 4.0 矩阵的子矩阵 -------------------------------- 1.0 3.0 矩阵的子矩阵 -------------------------
乘数矩阵：也可以叫矩阵的乘数 就是说这个乘数是表示缩放这个矩阵 Xn[] /** * 矩阵乘数的函数 * * @param args * 参数a是个浮点型...; for (int i = 0; i < hang; i++) { result[i] = a[i] * b; } return result; } 行向量乘以列向量： 他们的结果作为向量乘法结果矩阵的某一个元素...： /** * 矩阵相乘的函数 * * @param args * 参数a，b是两个浮点型（double）的二维数组 * @return 返回值是一个浮点型二维数组...k++) { sum += a[i][k] * b[k][j]; } result[i][j] = sum; } } return result; } 二维矩阵和一维矩阵的相乘...-------------------------------- 23.0 16.010.0 矩阵相乘有个麻烦的事就是可能会遇到参数类型的影响，需要重载多次，各位还是自己写把，我这里把参数类型都写为
计算矩阵的除法，其实就是将被除的矩阵先转化为它的逆矩阵，它的逆矩阵相当于被除的矩阵分之一， 那么矩阵的除法就相当于前面的矩阵和后面的矩阵的逆矩阵相乘的乘积。...百度经验：http://jingyan.baidu.com/article/d45ad14897fece69542b8077.html 接下来就是代码的实现过程： /** * 矩阵除法的函数...* * @param args * 参数a，b是两个浮点型（double）的二维数组， * @return 返回值是一个浮点型二维数组（矩阵a除以b的结果） */...multi（double[][],double[][])和矩阵的求逆inv(double[][])请参考前面的代码 测试矩阵： a------------------------------- 1.0...： /** * 矩阵除数的函数 * * @param args * 参数a，是个浮点型（double）的二维数组，b是浮点数 * @return 返回值是一个浮点型二维数组
先举个例子把： 从百度知道直接copy的： 高斯消去法，解二元一次方程组。...】 cx+dy=nL【2】 当其系数行列式不等于0时有唯一解，即就是放ad-bc不等于0是有唯一解 且x=mld-nlb/ad-bc y=nla-mlb/ad-bc 对于二阶，我们要得到的就是...ad-bc的值， 对于三阶及以上，我们需要得到的是主对角线上的乘积 那么我们的思路就是先将矩阵变成 上三角矩阵最好了 public static double det(double[][]...，对实现过程就非常的清楚了： -------------------------------- 1.0 2.0 3.0 0.0 -3.0 -6.0 7.0 8.0 9.0 -----------...0，也就是对于矩阵 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 所对应的三元方程组是没有唯一解的
首先要明确一点：非方阵不能求逆 也就是 n == m需要去判断的，a.length == a[0].length 为了更好的看清代码，我们先看下数学过程： /** * 矩阵求逆 *...* @param args * 参数a是个浮点型（double）的二维数组， * @return 返回值是一个浮点型二维数组（矩阵a的逆矩阵） */ public...; y < n * 2; y++) { result[x][y - n] = matrix1[x][y]; } } return result; } 现在我们先来跟踪代码输出的四个主...for循环的结果分别是什么： -------------------------------- 1.0 2.00.0 0.0 3.0 4.00.0 0.0 --------------------...编代码就非常的清楚了 接下来我们再看看：过程处理是怎么样的一个过程： -------------------------------- 1.02.01.00.0 0.0-2.0-3.01.0 --
作者：Zhihuai Chen,Yinan Li,Xiaoming Sun,Pei Yuan,Jialin Zhang 摘要：非负矩阵分解（NMF）要求将（入口）非负矩阵分解为两个较小尺寸的非负矩阵的乘积...，这一点已被证明是难以处理的。...这种假设使NMF易于处理并广泛用于文本分析和图像处理，但对于大规模数据集仍然不切实际。 在本文的启发下，基于去量化技术的最新发展，我们提出了一种新的可分离NMF问题的经典算法。...我们的新算法在秩中的多项式时间和输入矩阵的大小中以对数运行，这在低秩设置中实现指数加速。
一、推荐算法概述 对于推荐系统(Recommend System, RS)，从广义上的理解为：为用户(User)推荐相关的商品(Items)。...常用的推荐算法主要有： 基于内容的推荐(Content-Based Recommendation) 协同过滤的推荐(Collaborative Filtering Recommendation) 基于关联规则的推荐...在推荐系统中有一类问题是对未打分的商品进行评分的预测。 二、基于矩阵分解的推荐算法 2.1、矩阵分解的一般形式 矩阵分解是指将一个矩阵分解成两个或者多个矩阵的乘积。...对于上述的用户-商品矩阵(评分矩阵)，记为Rm×nR_{m\times n}。...2.2、利用矩阵分解进行预测 在上述的矩阵分解的过程中，将原始的评分矩阵Rm×nR_{m\times n}分解成两个矩阵Pm×kP_{m\times k}和Qk×nQ_{k\times n}的乘积： Rm
一、推荐算法概述 对于推荐系统(Recommend System, RS)，从广义上的理解为：为用户(User)推荐相关的商品(Items)。...常用的推荐算法主要有： 基于内容的推荐(Content-Based Recommendation) 协同过滤的推荐(Collaborative Filtering Recommendation) 基于关联规则的推荐...image.png 二、基于矩阵分解的推荐算法 2.1、矩阵分解的一般形式 image.png 2.2、利用矩阵分解进行预测 image.png 2.2.1、损失函数 image.png 2.2.2、损失函数的求解...image.png 2.2.3、加入正则项的损失函数即求解方法 image.png 2.2.4、预测 image.png 2.3、程序实现 对于上述的评分矩阵，通过矩阵分解的方法对其未打分项进行预测，...mat(ones((10,5))) ''' result = p * q #print p #print q print result 其中，利用梯度下降法进行矩阵分解的过程中的收敛曲线如下所示
print(turn(arrA)) 2.矩阵相加，A，B矩阵均需要为一个N*M的矩阵，即相加矩阵的行和列必须相等 def matrix_add(arrA,arrB): if not arrA...，A,B矩阵需要满足条件为A为m*n的矩阵，B为n*p的矩阵，结果C为m*p的矩阵 C11 = A11*B11+A12*B21+.......因此，因为C是一个m*p的矩阵 arrA的第一个index= i arrA的第二个index= k arrB的第一个index= k arrB的第二个index= j A = [[1,3,5],[7,9,11...稀疏矩阵：一个矩阵的大部分元素为0,则是稀疏矩阵 三项式：非零项用（i，j，item-value）来表示，假定一个稀疏矩阵有n个非零项，则可以用一个A(0:N,1:3)的二维数组来存储这些非零项 A...(0,1)存储稀疏矩阵的行数 A(0,2)存储稀疏矩阵的列数 A(0,3)存储稀疏矩阵的非零项 每个非零项用（i,j,item-value）来表示 def Sparse_Transfer2_Trinomial
在使用新私有化部署的书签导航应用一个月之后，我们来聊聊书签导航工具，以及介绍如何使用 Docker 在几分钟之内部署属于你自己的书签导航应用。...写在前面 我目前使用的书签导航工具的界面是这样的（马赛克掉了一部分链接内容）： [我当前使用的书签导航工具界面] 作为一个使用了十多年 Chrome 的用户，Chrome 书签管理器一直是我的主要的书签管理工具...但是 Chrome 的书签栏面积十分有限，随着折腾的东西越来越多，导致导航栏基本放不了多少东西，许多书签常常需要在书签二级目录甚至三级目录中查找，非常麻烦。...在明确了上面的问题，以及我到底想要什么之后，我制作了 Flare，一个轻量的、适合私有化部署，个人使用的导航工具。...至于书签内容的离线管理，我将在后续文章中介绍另外一个工具，先按下不表。 最后 写到这里，两款书签导航软件的使用就介绍完啦。
，所以打算把以前涉及到的矩阵方法都给写出来， <span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color...所以这里我就把<em>矩阵</em>中涉及<em>的</em>各种方法单独<em>的</em>列出来，一个文章只介绍那一种方法，好了，废话不多说，开始吧! 在<em>矩阵</em><em>的</em>乘法中，有一种<em>矩阵</em>起着特殊<em>的</em>作用，如同数<em>的</em>乘法中<em>的</em>1,我们称这种<em>矩阵</em>为单位<em>矩阵</em>．...对于单位<em>矩阵</em>，有AE=EA=A A[4][4]:如下所示 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 单位<em>矩阵</em><em>的</em>生成方法...： /** * 生成单位阵 * * @param args * 参数a是一个整型<em>的</em>数，是要输出单位阵<em>的</em>行列数，我们知道单位<em>矩阵</em>是一个方阵，所以只需要参数a即可...单位<em>矩阵</em>很重要<em>的</em>啊。 单位<em>矩阵</em>无平移 缩放 旋转 以后在哪里用到了我就再在这里标注。
学过线性代数的都知道矩阵的乘法，矩阵乘法条件第为一个矩阵的行数等与第二个矩阵的列数，乘法为第一个矩阵的第一行乘以第二个矩阵的第一列的对应元素的和作为结果矩阵的第一行第一列的元素。...（详解参见线性代数） 于是我们可以写出矩阵惩乘法的代码 struct JZ{ int m[maxn][maxn]; }; JZ muti(JZ a,JZ b) { JZ temp;...我们参考快速幂，将数字的乘法换成矩阵的乘法，可以得出矩阵快速幂的代码； #include using namespace std; const int MOD=1e8+5;...我们定义一个矩阵A |0 1| |1 1| 定义F(0)=0,F(1)=1。 构成矩阵F矩阵|0 1| A矩阵的N次幂，乘以F矩阵的第一项就是第N个斐波那契数列。...证明： F矩阵乘以A矩阵代表将右侧元素给左侧，右侧元素等于右侧加左侧。矩阵的乘法满足结合律，所以FXX*……N……X = F (XXX……*X） 所以定义不同的F矩阵可以得到不同的斐波那契数列。
问题描述 小明最近在为线性代数而头疼，线性代数确实很抽象（也很无聊），可惜他的老师正在讲这矩阵乘法这一段内容。 当然，小明上课打瞌睡也没问题，但线性代数的习题可是很可怕的。 ...现在给你一个ai行aj列的矩阵和一个bi行bj列的矩阵， 要你求出他们相乘的积（当然也是矩阵）。 ...(输入数据保证aj=bi,不需要判断) 输入格式 输入文件共有ai+bi+2行，并且输入的所有数为整数（long long范围内）。 ...第1行：ai 和 aj 第2~ai+2行：矩阵a的所有元素 第ai+3行：bi 和 bj 第ai+3~ai+bi+3行：矩阵b的所有元素 输出格式 输出矩阵a和矩阵b...的积（矩阵c) （ai行bj列） 样例输入 2 2 12 23 45 56 2 2 78 89 45 56 样例输出 1971 2356 6030 7141
问题描述 输入两个矩阵，分别是m*s，s*n大小。输出两个矩阵相乘的结果。 输入格式 第一行，空格隔开的三个正整数m,s,n（均不超过200）。 ...接下来m行，每行s个空格隔开的整数，表示矩阵A（i，j）。 接下来s行，每行n个空格隔开的整数，表示矩阵B（i，j）。...输出格式 m行，每行n个空格隔开的整数，输出相乘後的矩阵C（i，j）的值。...样例输入 2 3 2 1 0 -1 1 1 -3 0 3 1 2 3 1 样例输出 -3 2 -8 2 提示 矩阵C应该是m行n列，其中C(i,j)等于矩阵A第i...行行向量与矩阵B第j列列向量的内积。
> * * 0-0 0-1 0-2 0-3 * 1-0 1-1 1-2 * 2-0 2-1 * 3-0 */ 题目要求是输出 如上 的数字矩阵
其实这个内容是对列向量或者行向量进行排序，实质是进行一维数组的排序 说白了就是维度处理： 用冒泡法对一维数组的排序： // 冒泡法对数组中的元素从小到大排序 /** * 冒泡法对数组中的元素从小到大排序...,并记录排序后元素在数组中的位置 /** * 冒泡法对数组中的元素从大到小排序 * * @param args * 参数b浮点型（double）的一维数组...* @return 返回值a是一个浮点型（double）的二维数组，期中第一记录新的排序，第二列记录原位置 */ public static double[][] MaxToMin1(double...- 5.0 6.0 9.0 8.0 一维数组排序 -------------------------------- 9.0 8.0 6.0 5.0 2.0 3.0 1.0 0.0 然后需要去排矩阵的话...，只需对行或者列向量进行排序，然后根据每行A[i]的值比较大小再交换的位置即可 MATLAB里面有专门的方法，不过我没有学习过这个软件。
网络结构 SSH算法的网络结构如Figure2所示： ? Figure2 SSH算法的网络结构 SSH算法是在VGG的基础上进行了改进，创新点主要有两个，即「尺度不变性和引入更多的上下文信息」。...在Figure2中，「尺度不变性」是通过不同尺度的检测层来完成的，和SSD，YOLOV3等目标检测算法类似。...另外，在引入OHEM算法时也是针对不同尺度的检测模块分别进行的。 4. 实验结果 下面的Table1展示了不同的人脸检测算法在Wider FACE数据集上的效果对比。...HR算法的输入为图像金字塔，可以看到不使用图像金字塔的SSH算法效果都超过了相同特征提取网络的HR算法。...总结 这篇文章介绍了一下用于人脸检测的SSH算法，它提出的上下文模块和损失函数的分组传递还是比较有意思的，论文的精度也说明这几个创新点是有用的。
为了节省存储空间，可以设计算法，对这类特殊矩阵进行压缩存储，让多个相同的非零数据只分配一个存储空间；对零数据不分配空间。 本文将聊聊如何压缩这类特殊矩阵，以及压缩后如何保证矩阵的常规操作不受影响。...矩阵的内置操作有很多，本文选择矩阵的转置操作来对比压缩前和压缩后的算法差异性。 什么是矩阵转置？ 如有 m行n列的A 矩阵，所谓转置，指把A变成 n行m列的 B矩阵。...; //转置后矩阵 int bArray[5][4]; //转置算法 for(int row=0; row<4; row++) { for(int col=0; col<5; col++) {...bArray[col][row]=aArray[row][col]; } } 基于原生矩阵上的转置算法，其时间复杂度为 O(m*n) ，即O(n2)。...当稀疏矩阵中的元素个数为n*m时，则上述的时间复杂度会变成 O（m*n2）。 3.3 找出存储位置 上述算法适合于当稀疏因子较小时，当矩阵中的非零数据较多时，时间复杂度会较高。
各位小伙伴们大家好,这几天我在群里看见了一位小伙伴提出了关于BP神经网络的反向传播算法的梯度维度的问题,我对这个问题也很有兴趣,所以希望通过这篇文章来去和大家探讨下这方面的知识....在我们学习神经网络的时候,我们为了不断地迭代更新目标函数,我们总是不断地往复更新迭代神经网络中的各个参数和权值,而在实际过程中我们一般都是使用的矩阵向量化的方式去计算量化,但是如果我们能够了解这个矩阵求导的过程的话...,我们对于反向传播算法中的梯度问题应该就能够很好的理解....(很多有疑惑的伙伴应该是看过CS231n吧,我记得没有读懂他的那个反向传播算法梯度的代码). ?...那么这时候我们可以得到&y/&x的矩阵维度是M*D,那么这时候我们回头看一看前边的条件,W的矩阵维度是D*M,那么&y/&x的矩阵维度岂不是W矩阵的转置?其实就是这样.
矩阵求逆在3D程序中很常见，主要应用于求Billboard矩阵。...按照定义的计算方法乘法运算，严重影响了性能。在需要大量Billboard矩阵运算时，矩阵求逆的优化能极大提高性能。这里要介绍的矩阵求逆算法称为全选主元高斯-约旦法。...高斯-约旦法（全选主元）求逆的步骤如下： 首先，对于 k 从 0 到 n – 1 作如下几步： 从第 k 行、第 k 列开始的右下角子阵中选取绝对值最大的元素，并记住次元素所在的行号和列号，在通过行交换和列交换将它交换到主元素位置上...= k 最后，根据在全选主元过程中所记录的行、列交换的信息进行恢复，恢复的原则如下：在全选主元过程中，先交换的行（列）后进行恢复；原来的行（列）交换用列（行）交换来恢复。...原算法(经过高度优化) 新算法 加法次数 103 61 39 乘法次数 170 116 69 需要额外空间 16 * sizeof(float) 34 * sizeof(float) 25 * sizeof
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