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Eigen 高维矩阵运算

Eigen 官方代码仅支持二维矩阵，但其他贡献值提供了高维矩阵处理类 Tensor。...Tensor 类 Matrix 和 Array 表示二维矩阵，对于任意维度的矩阵可以使用 Tensor 类（当前最高支持 250 维）注意：这部分代码是用户提供的，没有获得 Eigen 官方支持，不在官方文档支持的代码包里...> a(2, 3); a.setValues({{0.0f, 1.0f, 2.0f}, {3.0f, 4.0f, 5.0f}}); 随机初始化 setRandom() a.setRandom(); 索引数据...Tensor 对象是可以获取上述属性的，但是 Operation 就不一定了比较好的办法是用 TensorRef 指向Tensor 对象，以在没有计算时获取其属性。...常用操作矩阵运算操作语法示例生成和当前矩阵一样大的常数矩阵 constant(const Scalar& val) a.constant(2.0f); 生成和当前矩阵一样大的随机数矩阵 random

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PostgreSQL入门和高维向量索引

值 all 表明该记录匹配所有数据库; 值 sameuser表示如果被请求的数据库和请求的用户同名，则匹配; 值samegroup 表示请求的用户必须是一个与数据库同名的组中的成员; 值 replication...---- 主机地址(address) 指定匹配的客户端的地址，它可以是一个主机名，一个IP地址范围，或者下面提到的这些选项。一个IP地址范围是一个标准的点分十进制表示的 IP地址/掩码值。...如果指定的是主机名(既不是IP地址也不是上面提到的选项)，这个主机名将会和发起连接请求的客户端的IP地址的反向名称解析结果(即通过客户端的IP解析其主机名，比如使用反向DNS查找)进行比对，如果存在匹配...还有，在pg_hba.conf文件中使用主机名的时候，你最好能保证主机名的解析比较快，一个好的建议就是建立一个本地的域名解析缓存(比如nscd)。...peer 获取客户端的操作系统的用户名并判断他是否匹配请求的数据库名，这只适用于本地连接。 ldap 使用LDAP服务进行验证。 radius 使用RADIUS服务进行验证。

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高维向量压缩方法IVFPQ :通过创建索引加速矢量搜索

向量相似性搜索需要大量的内存资源来实现高效搜索，特别是在处理密集的向量数据集时。而压缩的主要作用是压缩高维向量来优化内存存储。...在数据检索中，通常使用很高维度的特征向量来描述数据。乘积量化通过将这些高维向量分解成较小的子向量，并对每个子向量进行独立的量化，从而减少了存储和计算的复杂性。这有助于加快检索速度。...乘积量化是如何工作的?它可分为以下几个步骤: 1、将一个大的、高维的向量分成大小相等的块，创建子向量。 2、为每个子向量确定最近的质心，将其称为再现或重建值。...这种差异是由于所有压缩算法在压缩和重构过程中固有的损失造成的，也就是量化的损失这是不可避免的。 IVFPQ的搜索流程建立索引：在建立索引阶段，首先将数据库中的每个数据提取出高维度的特征向量。...然后使用乘积量化将这些高维度的特征向量映射到低维度的码本中。最后在低维度的码本上构建倒排索引，为每个码本对应的数据建立一个倒排列表。

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高维数据的展示

高维数据的可视化最主要目标就是数据降维降维方法分线性降维和非线性降维两大类，其中线性降维包括主成分分析PCA，多为尺度分析MDS，非矩阵分解NMF等；非线性方法包括等距特征映射和局部线性嵌套，tSNE...主成分分析PCA 主成分分析法采用一个线性变换将数据变换到一个新的坐标系统，使得任何数据点投影到第一个坐标轴的方差最大，在第二个坐标的方差第二大，以此类推。...因此，主成分分析可以减少数据的维数，并保持对方差贡献最大的特征，相当于保留低阶主成分，忽略高阶主成分。

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三维变换矩阵的理解

上面的操作其实可以用矩阵运算来简单的表示，但是用矩阵表示变换的时候会有一个问题：用一个矩阵可以同时表示点的缩放、旋转，但是没办法表示平移了。...+y,Tz+z,1) 4.综合变换矩阵综合上边的三个矩阵，可以得到最终的变换矩阵： M=S*R*T Sxcos(Rx)cos(Rz) Sxcos(Rx)sin(Rz) -Sx*sin(Ry) 0 Sy...、缩放、平移操作，所影响的矩阵中的位置就一目了然了 4.1左右手系转换假如我们得到了一个右手坐标系下的变换矩阵，需要把它转换为左手坐标系下的变换矩阵，那么可以将其绕一个平面翻转，假设选择绕xoy平面翻转...正弦和余弦函数的曲线：将这些变化代入上面得到的最终版变换矩阵，可以得到 m02 = -m02; m12 = - m12; m20 = -m20; m21 = -m21; Tz = -Tz 将变换矩阵中这些位置的值都乘以...-1，即可得到绕xoy平面翻转之后的左手系变化矩阵。

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jquery 获取或设置radio单选框选中值的方法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...jquery 获取或设置radio单选框选中值的代码 1、获取选中值，三种方法都可以： 2、设置第一个Radio为选中值： 3、设置最后一个Radio为选中值： 4、根据索引值设置任意一个radio为选中值...： 5、根据Value值设置Radio为选中值 6、删除Value值为rd2的Radio 7、删除第几个Radio 8、遍历Radio 1、获取选中值，三种方法都可以： $('input:radio:checked...radio为选中值： $('input:radio').eq(索引值).attr('checked', 'true');索引值=0,1,2.......).remove();索引值=0,1,2....

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c求逆矩阵的代码_二维矩阵求逆

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...int flag = 1; if ((i + j) & 1) flag = -1; bansui[j][i] = f(yuzi,n-1)*flag; } } printf("伴随矩阵为...{ for (int j = 0; j < n; j++) { printf("%d ", bansui[i][j]); } printf("\n"); } printf("原矩阵对应的行列式的值为...：\n"); printf("%d", f(juzhen, n)); } int main() { printf("请输入矩阵阶数\n"); scanf("%d", &n); for (int

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python中的numpy模块

],[6,7,8,9,10]])#创建多维对象以其类推获取矩阵行数列数（二维情况）习惯了采用matlab进行数模的编程，要对矩阵进行遍历时，一般先获取矩阵的行数和列数。...要获取narray对象的各维的长度，可以通过narray对象的shape属性import numpy as npa = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])print...x,axis=0)) # 沿第一维方向取中值# 结果[ 2.5 3.5 4.5]print(np.median(x,axis=1)) # 沿第二维方向取中值# 结果[ 2. 5.]求和矩阵求和的函数是sum...高维数组对于高维数组，transpose需要用到一个由轴编号组成的元组，才能进行转置。这里，着实好好理解了一下。开始的时候怎么都想不明白。因为他跟矩阵转置理解起来不太一样。...我是这样的理解的，比如说三维的数组，那就对维度进行编号，也就是0,1,2。这样说可能比较抽象。这里的0,1,2可以理解为对shape返回元组的索引。

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三维梁单元的转换矩阵

那么一个在局部坐标系中定义的向量与它相应的整体坐标系下的向量的转换矩阵为 \mathbf T_2 =\begin{bmatrix} l_x& l_y& l_z \\ m_x& m_y& m_z...\\ n_x& n_y& n_z\\ \end{bmatrix} \quad (1) 由于空间梁单元的每个结点都有6个位移，可组成两个三维的向量，因此它的结点位移共有4个三维的向量，转换矩阵相应地为...现在来推导梁单元转换矩阵 T 的转换公式。...\ m_y & = n_zl_x - l_zn_x \\ n_y & = l_zm_x - l_xm_z \\ \end{split} \quad (10) 综上，得到局部坐标系和整体坐标系之间位移的转换矩阵为...g_3-n_x(l_xg_1+m_xg_2+n_xg_3)}{s}& \frac{l_xg_2-m_xg_1}{s} \\ \end{bmatrix} \quad (11) 因此，在计算空间梁单元的转换矩阵时

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图片RGB三维矩阵的表示

一个图片有三个通道RGB，每个通道就是一层数据以一个图片为例子，从图片数据，再由数据到图片转化过程，理解数据与图形以及表示的关系兔子 from PIL import Image #打开图片 im...= Image.open('tuzi.jpg') #导入像素 pix = im.load() #获取宽度 width = im.size[0] print '图片宽%s'%width #获取高度 height...= im.size[1] print '图片高%s'%height # tuzi保存每个像素点值 tuzi = [] for x in range(height): for y in range...tuzi+=[r,g,b] 我们将tuzi,reshape成图片的样子 tuziArr = np.array(tuzi).reshape([height,width,3]) from matplotlib.font_manager

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一维数组&二维数组&对称矩阵&三角矩阵&三对角矩阵地址的计算

一维数组的地址计算设每个元素的大小是size，首元素的地址是a[1]，则 a[i] = a[1] + (i-1)*size 若首元素的地址是a[0] 则a[i] = a[0] + i*size...二维数组的地址计算 (m*n的矩阵) 行优先设每个元素的大小是size，首元素的地址是a[1][1]，则a[i][j]?...二维数组通常用来存储矩阵，特殊矩阵分为两类：（1）元素分布没有规律的矩阵，按照规律对用的公式实现压缩。（2）无规律，但非零元素很少的稀疏矩阵，只存储非零元素实现压缩。...(3)若矩阵中的所有元素满足ai,j=aj,i，则称此矩阵为对称矩阵。下三角上三角二、三对角矩阵带状矩阵的压缩方法：将非零元素按照行优先存入一维数组。...（1）确定一维数组的存储空间大小：2+(n-2)*3+2 = 3n-2 （2）确定非零元素在一维数组中的地址 loc(i,j) = loc(1,1) + 前i-1行非零元素个数+第i行中ai,j前非零元素的个数

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JAVA 获取图片的宽和高

当你需要处理图片时，如进行压缩图片时就需要首先得到原图片的宽和高，然后再按比例进行图片压缩，那如何得到图片的宽和高呢？...上代码： /** * 获取图片宽度和高度 * @param * @return 返回图片的宽度 */ public static int[] getImgWidthHeight...result[0] =src.getWidth(null); // 得到源图片宽 result[1] =src.getHeight(null);// 得到源图片高...ef.printStackTrace(); } System.gc(); return result; } 如此变获得原图的宽和高了

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【左神算法课】二维矩阵的子矩阵最大累加和

题目描述：思路描述（请结合后面的程序配套理解）：代码： 1 /* 2 本程序说明： 3 4 给定一个矩阵matrix,其中有正有负有0，返回子矩阵的最大累加和 5 例如矩阵matrix...为： 6 -90 48 78 7 64 -40 64 8 -81 -7 66 9 其中最大累加和的子矩阵为 10 48 78 11 -40 64 12 -7 66 13 14 */ 15 #include

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二维数组与稀疏矩阵的互转

sum=2 原始二维数组转换的稀疏矩阵为: 11 11 2 1 2 1 2 3 2 稀疏矩阵转二维数组的结果为: 0 0 0 0 0 0 0...获取需要生成稀疏矩阵的行的总数:非0数据的总数 int sum = 0; for (int i = 0; i < 11; i++) { for (...初始化稀疏矩阵的第一行: 原始二维数组的行列非0数据的个数 sparseArr[0][0] = 11; // 行 sparseArr[0][1] = 11; //...输出稀疏矩阵 System.out.println("原始二维数组转换的稀疏矩阵为:"); // 遍历数组 for (int i = 0; i < sparseArr.length...][0]; //获取行标 int c = sparseArr[i][1]; //获取列表 arr2[r][c] = sparseArr[i][2]; //

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Activity中获取View的宽高

有些时候我们需要获取到View的宽高信息。在onCreate和onResume中尝试view.getWidth()或是view.getHeiht()时，我们会发现获取到的是0。...获取宽高正确的方法有哪些呢？...方法1 - 在Activity的onWindowFocusChanged获取宽高 @Override public void onWindowFocusChanged(boolean hasFocus)...view的宽高。...从log的时间上可以看出，在view加载完毕后，执行的Runnable。应用 - 动态调整ImageView的宽高获取到view的宽高后，我们可以动态地调整ImageView的高度。

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实现两个N*N矩阵的乘法，矩阵由一维数组表示

实现两个N*N矩阵的乘法，矩阵由一维数组表示。...：只有在一个矩阵的行数与另一个矩阵的列数相同时，才能做两个矩阵的乘法。...如何得到矩阵的转置：矩阵的转置也是一个矩阵，原始矩阵中的行转变为转置矩阵的列。...例如，有下述一个3×3矩阵： 1 2 3 6 7 8 4 5 9 那么它的转置矩阵为： 1 6 4 2 7 5 3 8 9 让我们从程序员的角度仔细地考察一下这一现象。...假设原始数组为M，转置矩阵为MT。那么M[1][0]＝6，在转置矩阵中我们发现MT [0][1]＝6。因此，我们能够得到程序化的结论：转置一个矩阵实际上就是对换下标变量。

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实现两个N*N矩阵的乘法，矩阵由一维数组表示

实现两个N*N矩阵的乘法，矩阵由一维数组表示。...：只有在一个矩阵的行数与另一个矩阵的列数相同时，才能做两个矩阵的乘法。...如何得到矩阵的转置：矩阵的转置也是一个矩阵，原始矩阵中的行转变为转置矩阵的列。...例如，有下述一个3×3矩阵： 1 2 3 6 7 8 4 5 9 那么它的转置矩阵为： 1 6 4 2 7 5 3 8 9 让我们从程序员的角度仔细地考察一下这一现象。...假设原始数组为M，转置矩阵为MT。那么M[1][0]＝6，在转置矩阵中我们发现MT [0][1]＝6。因此，我们能够得到程序化的结论：转置一个矩阵实际上就是对换下标变量。

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实现两个N*N矩阵的乘法，矩阵由一维数组表示

实现两个N*N矩阵的乘法，矩阵由一维数组表示。...：只有在一个矩阵的行数与另一个矩阵的列数相同时，才能做两个矩阵的乘法。...如何得到矩阵的转置：矩阵的转置也是一个矩阵，原始矩阵中的行转变为转置矩阵的列。...例如，有下述一个3×3矩阵： 1 2 3 6 7 8 4 5 9 那么它的转置矩阵为： 1 6 4 2 7 5 3 8 9 让我们从程序员的角度仔细地考察一下这一现象。...假设原始数组为M，转置矩阵为MT。那么M[1][0]＝6，在转置矩阵中我们发现MT [0][1]＝6。因此，我们能够得到程序化的结论：转置一个矩阵实际上就是对换下标变量。

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Python-Numpy数组计算

，与列表的区别是：数组对象内的元素类型必须相同数组大小不可修改 3、常用属性： T 数组的转置（对高维数组而言）dtype 数组元素的数据类型size 数组元素的个数ndim 数组的维数shape...索引，只索取为True的部分，去掉False部分通过布尔型索引选取数组中的数据，将总是创建数据的副本。...(matrix_1,matrix_2) 矩阵乘法 array.transpose( (1,0,2,etc.) ) 对于高维数组，转置需要一个由轴编号组成的元组三、NumPy：ndarray...、数组的索引：一维数组：a[5] 多维数组：列表式写法：a[2][3] 新式写法：a[2,3] (推荐) 数组的切片：一维数组...答案：a[[1,3,4,6,7]] 问题2：对一个二维数组，选出其第一列和第三列，组成新的二维数组。

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sql server 获取每一个类别中值最大的一条数据

/* 数据如下： name val memo a 2 a2(a的第二个值) a 1 a1--a的第一个值 a 3 a3:a的第三个值 b 1 b1--...b的第一个值 b 3 b3:b的第三个值 b 2 b2b2b2b2 b 4 b4b4 b 5 b5b5b5b5b5 */ --创建表并插入数据： create...) insert into tb values('a', 1, 'a1--a的第一个值') insert into tb values('a', 3, 'a3:a的第三个值')...insert into tb values('b', 1, 'b1--b的第一个值') insert into tb values('b', 3, 'b3:b的第三个值') insert...例如： insert into tb values('a', 2, 'a2(a的第二个值)') insert into tb values('a', 3, 'a1--a的第一个值'

1.4K1 0

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