力扣(LeetCode)定期刷题,每期10道题,业务繁重的同志可以看看我分享的思路,不是最高效解决方案,只求互相提升。
numpy对于多维数组的运算在默认情况下并不使用矩阵运算,进行矩阵运算可以通过matrix对象或者矩阵函数来进行;
双边滤波器是同时考虑空间域和值域信息的类似传统高斯平滑滤波器的图像滤波、去噪、保边滤波器。其模板系数是空间系数d与值域系数r的乘积。其思想是:空间系数是高斯滤波器系数,值域系数为考虑了邻域像素点与中心像素点的像素值的差值,当差值较大时,值域系数r较小,即,为一个递减函数(高斯函数正半部分),带来的结果是总的系数w=d*r变小,降低了与“我”差异较大的像素对我的影响。从而达到保边的效果,同时,有平滑的作用。
numpy可以说是Python运用于人工智能和科学计算的一个重要基础,近段时间恰好学习了numpy,pandas,sklearn等一些Python机器学习和科学计算库,因此在此总结一下常用的用法。
这次的题目是九月月赛的第二题,相信大家肯定是没问题的 题目描述 给出m个数b1, b2,..., bm,每个数的素数因子都在前t个素数之内,任务是寻找这m个数的非空子集的个数x,使得每个子集的乘积都是一个完全平方数。例如t=3,则前3个素数为2, 3, 5。m=4,这4个数为9, 20, 500, 3, 每个数的素因子都是在前3个素数内,则有x=3个非空子集合{9}, {20, 500}, {9, 20, 500},满足每个集合内的数的乘积是一个完全平方数,输出这样的集合的个数。 输入 每组
上一篇Hello, TensorFlow!中的代码还未解释,本篇介绍TensorFlow核心编程的几个基本概念后,那些Python代码就很容易理解了。 与TensorFlow核心(Core)相对的是T
在C语言中,可以使用算法来计算欧拉函数(Euler's Totient Function)。欧拉函数,也被称为φ函数,用于计算小于或等于给定数字n的正整数中与n互质的数的个数。
“*”是乘号,乘号前⾯和后⾯的数叫做因数,“=”是等于号,等于号后⾯的数叫做积。在打印乘 法⼝诀时我们需要两个元素⽤来记录两个因数,并且需要使⽤两个嵌套的 for 循环来迭代⾏和列。
矩阵链乘法问题是一个经典的动态规划问题,其中给定一个矩阵链,我们需要确定一个乘法顺序,使得计算该链所需的总标量乘法次数最少。
神经网络和深度学习(二)——从logistic回归谈神经网络基础 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 之前学习机器学习的时候,已经学过logistic回归,不过由于神经网络中,一些思想会涉及到logistic,另外会拿一些神经网络用到的解决方案,以logistic来举例,更浅显易懂(例如BP算法)。 因此,这里就再次复习logistic回归及其梯度下降、代价函数等,主要是讲述和后面学习神经网络有关的内容,其他部分会快速略过。 二、logistic输出函数 logistic是解决
人工智能不但可以理解语音或图像,帮助医学诊断,还存在于人们生活的方方面面,机器学习可以理解为系统从原始数据中提取模式的能力。
模运算,又称模算数(modular arithmetic),是一个整数的算术系统,其中数字超过一定值后(称为模)会“卷回”到较小的数值,模运算最早是卡尔·弗里德里系·高斯在1801年出版的《算术研究》中书面公开,但在这之前模运算的方法已经深入到人类社会的方方面面,例如在时间上的运用,我国古时的《中国十二时辰图》就把一天划分为子、丑、寅、卯等十二个时辰,每个时辰相当于现在的两个小时,每过完十二个时辰又重新开始计算,这种计数方式的模就为12。 模运算在数论、群论、环论、电脑代数、密码学、计算机科学等学科中都有着
在表达式求值时,先按运算符的优先级别顺序执行,例如先乘除后加减。如果在一个运算对象两侧的运算符的优先级别相同,则按照结合方向“自左至右”即先左后右执行。
其基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解,经分解得到子问题往往不是互相独立的,举个简单的例子:你知道两个1相加等于2,问你三个1相加你是拿前面的两个1相加的结果加上1呢,还是再用1+1+1,你肯定会用前面的那种方法对吧,这就是动态规划,(1+1)就是(1+1+1)的子问题,且并不是相互独立,你得到了(1+1)就好得到(1+1+1)了
让我们先看个图回顾一下小学学过的计算整数乘法的竖式计算过程 然后再来看如何使用Python来模拟上面的过程,虽然在Python中计算任意大的数字乘法都没有问题,但下面的代码作为一个算法的理解还是不错的
这道理放在C语言学习上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数,我们大多数人想要从C语言小白进阶到高手,需要经历的是日积月累的学习。
解题思路:最大公因数,也称最大公约数、最大公因子,指两个或多个整数共有约数中最大的一个;最小公倍数是指两个或多个整数公有的倍数叫做它们的公倍数,其中除0以外最小的一个公倍数就叫做这几个整数的最小公倍数。最小公倍数=两整数的乘积÷最大公约数 , 所以怎么求最大公约数是关键。
在计算机科学中,求解两个或多个数的最大公因数(Greatest Common Divisor,简称GCD)和最小公倍数(Least Common Multiple,简称LCM)是数学计算中的基本问题。C语言作为一种广泛应用于科学计算和工程领域的编程语言,自然也可以用来求解这些问题。本文将详细介绍C语言中求最大公因数和最小公倍数的方法,并附上代码示例。
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。这种扩展库可以用来存储和处理大型多维矩阵,比Python自身的列表结构要高效很多。
Breif 本来只打算理解JS中0.1 + 0.2 == 0.30000000000000004的原因,但发现自己对计算机的数字表示和运算十分陌生,于是只好恶补一下。 本篇我们一起来探讨一下基础——有符号整数的表示方式和加减乘除运算。 Encode 有符号整数可表示正整数、0和负整数值。其二进制编码方式包含 符号位 和 真值域。 我们以8bit的存储空间为例,最左1bit为符号
提到C语言很多初学者都觉得,学到中间就进行不下去了,尤其是学到指针内存管理的部分,没写过几个野指针、没有debug过内存越界那都不叫完整的“人生”啊!
个人主页:天寒雨落的博客_CSDN博客-C,CSDN竞赛,python领域博主 💬 刷题网站:一款立志于C语言的题库网站蓝桥杯ACM训练系统 - C语言网 (dotcpp.com) 特别标注:该博主将长期更新c语言内容,初学c语言的友友们,订阅我的《初学者入门C语言》专栏,关注博主不迷路! 目录 一、最大公约数与最小公倍数 1.题目 2.思路 3.代码 4.运行结果 5.易错点 二、求三个数字的最大值 1.题目 2.思路 3.方法一 代码 运行结果 4.方法二 三目运算符?: 代码 执行结
假设集合A={a, b},集合B={0, 1, 2},则两个集合的笛卡尔积为{(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}。
在 SciPy 稀疏矩阵中,有着 2 个经常被混为一谈的方法:toarray() 方法以及 todense() 方法。事实上,我在才开始接触 SciPy 稀疏矩阵的时候也曾经把这 2 个方法之间画上等号。但是,两者之间还是存在着很大的不同,具体有哪些不同之处我们就首先从返回值类型开始说明。
1、从树中一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点之间的路径,路径上的分支数目称做路径长度。
OpenCV 4.x中提供了强大的统一向量指令(universal intrinsics),使用这些指令可以方便地为算法提速。所有的计算密集型任务皆可使用这套指令加速,非计算机视觉算法也可。目前OpenCV的代码加速实现基本上都基于这套指令。
我最近与柏林工业大学的学生进行了两次非常有趣的讨论,我了解了机器学习社区和大数据社区之间的鸿沟有多大。
公约数,亦称“公因数”。 它是一个能同时整除几个整数的数 。 如果一个整数同时是几个整数的 约数 ,称这个整数为它们的“公约数”。
WolframAlpha (WA) 是一个计算知识引擎,这是一种非常奇特的方式,可也以说 WolframAlpha 是一个可以回答你问题的平台。 WolframAlpha 以其数学能力而闻名,它可以成为一个非常强大的工具来帮助你进行计算。
在前面的篇幅中,我们简单的介绍过矩阵的定义,按照原计划本来,今天准备写特征分解以及奇异值分解,但是发现这其中涉及到比较多的矩阵相关的知识,所以在讨论这些问题之前,我们先来学习一下矩阵以及线性空间、线性变换等矩阵的知识。 在数学中,矩阵(Matrix)是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合,详细的定义可以参考人工智能AI(2):线性代数之标量、向量、矩阵、张量。 1 矩阵运算 矩阵运算在科学计算中非常重要 ,而矩阵的基本运算包括矩阵的加法,减法,数乘,转置,共轭和共轭转置。 加法 矩阵的加法满足下列运算
Numpy 基础知识 Numpy的主要对象是同质的多维数组。Numpy中的元素放在[]中,其中的元素通常都是数字,并且是同样的类型,由一个正整数元组进行索引。 每个元素在内存中占有同样大小的空间。在Numpy中,维度被称为轴。例如对于[1, 2, 1]有一个轴,并且长度为3。而[[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 2.]]则有两个轴,第一个轴的长度为2,第二个轴的长度为3。 Numpy数组类的名字叫做ndarray,经常简称为array。要注意将numpy.array与标准Python库中的a
高斯消元(Gaussian Elimination)是一种用于解线性方程组的算法,通过逐步的行变换来将方程组转化为简化的行阶梯形式,从而求解方程组的解。
OpenCV 使用C语言来进行矩阵操作。不过实际上有很多C++语言的替代方案可以更高效地完成。
数组可以看作是带有多个下标类型相同的元素集合。 维度向量(dimension vector)是一个正整数向量。如果它的长度为k,那么该数组就是k-维的。
选自Medium 机器之心编译 参与:蒋思源 本文从向量的概念与运算扩展到矩阵运算的概念与代码实现,对机器学习或者是深度学习的入门者提供最基础,也是最实用的教程指导,为以后的机器学习模型开发打下基础。 在我们学习机器学习时,常常遇到需要使用矩阵提高计算效率的时候。如在使用批量梯度下降迭代求最优解时,正规方程会采用更简洁的矩阵形式提供权重的解析解法。而如果不了解矩阵的运算法则及意义,甚至我们都很难去理解一些如矩阵因子分解法和反向传播算法之类的基本概念。同时由于特征和权重都以向量储存,那如果我们不了解矩阵运算
导语:在经过一天之后,我们的活动人数已经达到40人了,感谢大家对小编的支持,同时在本文末附上前一天的众筹榜单。希望能跟小伙伴们度过愉快的6天! 上过 Jeremy Howard 的深度学习课程后,我意
本函数主要让两个矩阵相乘,表达的意思就是矩阵1变换后,接着就是矩阵2变换。如公式(Out = M1 * M2),事实上在C++里,全然能够像公式那里操作,不用这个函数。
OpenBLAS 库实现成熟优化的矩阵与矩阵乘法的函数 cblas_sgemm 和矩阵与向量乘法函数 cblas_sgemv,二者使用方法基本相同,参数较多,所以对参数的使用做个记录。
这篇笔记,主要记录花书第二章关于线性代数知识的回顾。希望把常用的概念和公式都记录下来,同时标记编号(为了方便,标记序号与书中一致),在后续公式推导过程中可以直接关联使用。 梳理成文章,主要
大家好,感谢大家对matlab爱好者公众号的厚爱!如果公众号文章对您有帮助,别忘了分享和点赞哦!若您对公众号有什么意见或建议,请在公众号中回复或在任意文章底部留言,我们会第一时间改善改进!
一、动态规划的基本思想 动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。 在这类问题中,可能会有许多可行解。 每一个解都对应于一个值,我们希望找到具有最优值的解。 基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。 适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题,则分解得到的子问题数目太多,有些子问题被重复计算了很多次。 如果我们能够保存已解决的子问题的答案,而在需要时再找出已求得的答案,这样就可以避免大量的重复计算,节省时间。 我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。不管该子问题以后是否被用到,只要它被计算过,就将其结果填入表中。 这就是动态规划法的基本思路。 具体的动态规划算法多种多样,但它们具有相同的填表格式。 二、设计动态规划法的步骤 找出最优解的性质,并刻画其结构特征; 递归地定义最优值(写出动态规划方程); 以自底向上的方式计算出最优值; 根据计算最优值时得到的信息,构造一个最优解。 步骤1~3是动态规划算法的基本步骤。 在只需要求出最优值的情形,步骤4可以省略; 若需要求出问题的一个最优解,则必须执行步骤4。 三、动态规划问题的特征 动态规划算法的有效性依赖于问题本身所具有的两个重要性质: 最优子结构: 当问题的最优解包含了其子问题的最优解时,称该问题具有最优子结构性质。 重叠子问题: 在用递归算法自顶向下解问题时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题被反复计算多次。动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质,对每一个子问题只解一次,而后将其解保存在一个表格中,在以后尽可能多地利用这些子问题的解。
Strassen 算法是一种用于矩阵乘法的分治算法,它将原始的矩阵分解为较小的子矩阵,然后使用子矩阵相乘的结果来计算原始矩阵的乘积。
31、chr函数,获取指定的字符 例子: #获取指定的字符for i in range(65,70): print str(chr(i)) 结果: A BCDE 32、random.shuffle 例子: ll=range(9)#返回列表print ll #shuffle函数随机打乱列表中的元素顺序print random.shuffle(ll) print ll 结果: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] None [8, 5, 1, 4, 2,
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云