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。
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
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;
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
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
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。
解题思路:可以用循环的嵌套来处理此问题,用外循环来输出一行数据,用内循环来输出一列数据。要注意设法输出矩阵的格式,即每输出完5个数据后换行。
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。
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matlab中符号变量间也可进行算术运算,常用算术符号:+、-、*、.*、\、.\、/、./、^、.^、 '、 .',假设用符号变量A和B,其中A,B可以是单个符号变量也可以是有符号变量组成的符号矩阵。当A,B是矩阵时,运算规则按矩阵运算规则进行。
解题思路:程序中用的数整型数组,运行结果是正确的。如果用的是实型数组,只须将程序第4行的int改为double即可,要求输入数据时可输入单精度或双精度的数,求3*3对角线元素之和,就是求每一行对应行数的那一个数字之和。
Python这些年风头一直很盛,占据了很多领域的位置,Web、大数据、人工智能、运维均有它的身影,甚至图形界面做的也很顺,乃至full-stack这个词语刚出来的时候,似乎就是为了描述它。 Python虽有GIL的问题导致多线程无法充分利用多核,但后来的multiprocess可以从多进程的角度来利用多核,甚至affinity可以绑定具体的CPU核,这个问题也算得到解决。虽基本为全栈语言,但有的时候为了效率,可能还是会去考虑和C语言混编。混编是计算机里一个不可回避的话题,涉及的东西很多,技术、架构、
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。
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
在System Generator系列结束的时候,本来的打算是开始记录ZYNQ的学习,但是考虑到ZYNQ并不熟悉,不太好下手,等之后学好了再来吧,前段时间刚好发生了那些被MATLAB卡脖子的事件,然后看了别人对这些的评论,发现MATLAB是真的强,所以从这篇开始将对MATLAB做一些记录,希望对想要学习MATLAB的朋友有所帮助吧;今天这篇就对MATLAB做一些简单的介绍和基本操作,关于软件就自行安装了,可以直接在后台回复关键字获取软件用于学习。
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”。
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。
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。
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。
读者需要注意这两行代码,小林在row和column后都加了1,因为数组下标是从0开始的:
2.已知立方体的长、宽、高分别是10cm、20cm、15cm,编写程序,求立方体体积。 解:
用矩阵形式表示二维数组,是逻辑上的概念,能形象地表示出行列关系,而在内存中,各元素是连续存放的,不是二维的,是线性的。
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\(A^T\)表示矩阵的转置,即\(a_{ij}^{T} = a_{ji}\),相当于把矩阵沿主对角线翻转
已有一个已正序排好的9个元素的数组,今输入一个数要求按原来排序的规律将它插入数组中。
我们定义一个包含向量中元素索引的集合,然后将集合写在脚标处,表示索引向量中的元素。比如,指定 x_1、x_3、x_6 ,我们定义集合S={1,3,6} ,然后写作 x_S 。
1、计算机上的非数值处理的对象基本上是字符串数据。在较早的程序设计语言中,字符串是作为输入和输出的常量出现的。
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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
MATLAB矩阵算术运算与线性代数中的定义相同:执行数组操作,无论是在一维和多维数组元素的元素。
LaTeX 是一种高质量的排版格式,可以生成复杂的表格与数学公式,是当前电子与数学出版行业的事实标准,相信很多人都应该或多或少听说过 LaTeX。LaTeX 简单来说就是一种文字处理软件 / 计算机标记语言,可以通过简单的语法写出优雅的数学公式。
矩阵乘法(matmul),是机器学习中非常重要的运算,特别是在神经网络中扮演着关键角色。
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。
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍,让大家方便去搜索,所有题目都会有几种语言的写法,帮助大家提供一个思路,当然,思路只是思路,千万别只看着答案就认为会了啊,这个方法基本上很难让你成长,成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路,并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练,如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢,这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来,所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式,说着听绕口,但是就是靠量来堆叠思维方式,刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始,稍微对数据结构有一定的理解,暴力、二分法等等,一步步的成长,数据结构很多,一般也就几种啊,线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表,当然栈,队列还有串都是属于线性表的,这个我就不在这里一一细分了,相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的,例如三分枚举、离散化,图,复杂数据结构还有统计都是不考的,我们找简单题刷个一两百,然后再进行中等题目的训练,当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠,慢慢的就会掌握各种规律,有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了,再次说明,刷题一定要循序渐进,千万别想着直接就能解决难题,那只是对自己进行劝退处理。加油,平常心,一步步前进。
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
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。
文章目 顺子日期 特殊时间 乘积尾零 总结 ---- 顺子日期 小明特别喜欢顺子。顺子指的就是连续的三个数字:123、456 等。顺子日期指的就是在日期的 yyyymmdd 表示法中,存在任意连续的三
所谓数组,是指将那些具有相同类型的、数量有限的若干个变量通过有序的方法组织起来的一种便于使用的形式。数组属于一种构造类型,其中的变量被称为数组的元素。数组元素的类型可以是基本数据类型,也可以是特殊类型和构造类型。
在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结。LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理。
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。
题目:给定一个长度为n的数组 a1, a2, …an. 接下来有q次查询, 每次查询有两个参数l, r. 对于每个询问, 请输出 al + al + 1 + … + ar
换种表达方式,线性无关是说:其中任意一个向量都不在其他向量张成空间中,也就是对所有的
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