介绍 W3C设备方向规范允许开发者使用陀螺仪和加速计的数据。这个功能能被用来在现代浏览器里构筑虚拟现实和增强现实的体验。但是这处理原生数据的学习曲线对开发者来说有点大。 在本文中我们要分解并解释设备方
作为一个对线性代数一无所知的开发者,想快速对向量和矩阵进行一个了解和认识,那么本文就正好适合你。
JS这项技术,细节到位了,就会一通百通。经常在网上看到说学一个框架,最有效的办法是去看它的源码。但我经常看不懂,为什么呢?因为我基础不好,不明白源码中的一些写法的含义。 例如, callback && callback(); //这啥意思? obj.length === +obj.length; //这又是啥意思? var arrproto = Array.prototype; arrproto.slice.call(arguments); //为啥要这样写?不是都这样写 Array.prototype.s
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。
在一些电商网站,或一些活动页上,看到一些特效,比如:抽奖时,点击图片,实现图片的随机切换,数字的随机切换等,为了吸引用户的注意力,增加网页的互动性,这个效果是怎么实现的呢
http://mpvideo.qpic.cn/0bc3wuakqaaahaahlnlbp5rvbnodvc2qbkaa.f10002.mp4?dis_k=bfa73c7566839a49774553e
2 1,333 views A+ 所属分类:学习 A、乘法速算 [B]一、十位数是1的两位数相乘[/B] 乘数的个位与被乘数相加,得数为前积,乘数的个位与被乘数的个位相乘,得数为后积,满十前一。 例:15×17 15 + 7 = 22 5 × 7 = 35 --------------- 255 即15×17 = 255 解释: 15×17 =15 ×(10 + 7) =15 × 10 + 15 × 7 =150 + (10 + 5)× 7 =150 + 70 + 5
设置一个已经给定的矩阵的行列重复次数 , 根据给定的矩阵 , 进行指定的重复 , 生成新矩阵 ;
首先,两个矩阵要是想相乘需要满足,第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数 满足的话就可以相乘得到新的矩阵了
其实这些结果都并非语言的 bug,但和语言的实现原理有关, js 所有数字统一为 Number, 包括整形实际上全都是双精度(double)类型。
新年第一篇技术类的文章,应该算是算法方面的文章的。看标题:快速幂和矩阵快速幂,好像挺高大上。其实并不是很难,快速幂就是快速求一个数的幂(一个数的 n 次方)。
实现炫酷的网页动画效果,自然少不了css3中transform的属性,此属性功能丰富且强大,比如实现元素的位移translate(x,y),缩放scale(x,y),2d旋转rotate(angle),倾斜变换skew(x-angle,y-angle)等,利用这些属性可以实现基本的动画效果,如果你要实现自定义和像素级别控制的高级动画效果,我们还需要深入了解它的另外一个属性——matrix,matrix就是矩阵的意思,听起来是不是很高级,你没听错实现更高级的效果,你需要了解“矩阵”,听到“矩阵”,是不是很惊慌,当初笔者学习线性代数时也甚是无聊,真不知道这门课有啥用,没想到这门课在计算机领域应用十分广泛,比如本文说的动画效果,还有现在火爆的人工智能,真是悔不当初,当时没有好好学习这么课程。
ES6在Number对象上新提供了Number.isFinite() 和Number.isNaN()两个方法,Number.isFinite()用来检查一个数值是否为有限的,Number.isNaN()用来检查一个值是否为NaN.
都知道, 计算机中存储整数是存在着位数限制的, 所以如果需要计算100位的数字相乘, 因为编程本身是不支持存储这么大数字的, 所以就需要自己实现, 当然了, 各个编程语言都有大数的工具包, 何必重复造轮子, 但我还是忍不住好奇他们是如何实现的, 虽然最终没有翻到他们的底层源码去, 但查询的路上还是让我大吃一惊, 来吧, 跟我一起颠覆你的小学数学.
对于如何算 n 的阶乘,只要你知道阶乘的定义,我想你都知道怎么算,但如果在面试中,面试官抛给你一道与阶乘相关,看似简单的算法题,你还真不一定能够给出优雅的答案!本文将分享几道与阶乘相关的案例,且难度递增。
题目描述: Find the largest palindrome made from the product of two n-digit numbers. Since the result could be very large, you should return the largest palindrome mod 1337. Example: Input: 2 Output: 987 Explanation: 99 x 91 = 9009, 9009 % 1337 = 987 Note: The
在前面的文章中(js算法初窥02(排序算法02-归并、快速以及堆排)我们学习了如何用分治法来实现归并排序,那么动态规划跟分治法有点类似,但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题,最后组合它们的结果,而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题。 那么我还有一个疑问,前面讲了递归,那么递归呢?分治法和动态规划像是一种手段或者方法,而递归则是具体的做操作的工具或执行者。无论是分治法还是动态规划或者其他什么有趣的方法,都可以使用递归这种工具来“执行”代码。 用动态规划来解决问题主要分为三个步骤:1、定义
矩阵中每一个数都和这个常数相乘,这个意义上矩阵除以常数也没问题。不过从解方程的意义上讲,矩阵乘以常数之后还是一样的矩阵。
一个数末尾的0是由2和5乘出来的,而1到2000里2多得是,主要看1到2000中有多少个5或5的n次方的倍数。 (1)统计5的倍数 2000/5=400,比如5、10、15、20、25等等。这些数,要么直接含了0,要么与2的倍数相乘会得到0,所以共有400个0。 (2)统计25的倍数 2000/25=80,比如25、50、75等等,这些数与4或4的倍数相乘,会得到两个0,但因为上一步中经加过一次0了,所以这里只能加80个0,而不是80 * 2 = 160个0。 (3)统计125的倍数: 2000/125=16,比如125、250、375等等,这些数与8或8的倍数相乘,会得到3个0。但是因为前两步算过两次了,这里只能再加一次。所以会增加16个0,而不是16 * 3 = 48个0。 (4)统计625的倍数 2000/625=3。这三个数分别数是625,1250和1875。这些数与16或16的倍数相乘,会得到4个0。但是前面已经计算过3次了,所以只会增加3个0,而不是3 * 4 = 12个 0。 (5)最后结果:400+80+16+3 = 499
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这节我们将会讲解R语言基础的最后一节,数据的计算,包含了一些简单的统计数字特征和简单的四则运算,逻辑运算等等,也涉及到了矩阵方面的知识,由于数字特征,矩阵是高等数学的知识,所以这里会简单的介绍一下这些知识的数学背景,尽力的让各位知其然,也要知起所以然,如果我有讲解不清楚的,各位可以去翻翻相应的书籍,尽量弄懂这些知识,对于以后的数据分析有很大的帮助,因为许多模型都是需要这些基础知识的,几乎是到处要用.废话不多说,我首先来简单说明其数学含义,然后再用R来实现一次,这些函数语法都很简单,主要是理解数学含义
这里PI为圆周率,而最后一顼为雅格布·伯努力数是无穷的级数,这里我们取前5项即可得到接近16位有效数字的近似值,而精度的提高可由雅格布·伯努力数取的项数增加而得到。
乘法指令分为无符号数乘法指令和有符号数乘法指令两种,它们唯一的区别是相乘的两个操作数是有符号数据还是无符号数据。 乘法指令的被乘数是隐含操作数,乘数需在指令中显式写出来。执行指令时,CPU会根据乘数是8位还是16位来自动选用被乘数是AL还是AX。
在深度学习中经常会遇到不同维度的矩阵相乘的情况,本文会通过一些例子来展示不同维度矩阵乘法的过程。
注意: (1)multiply这个函数实现的是元素级别的相乘,也就是两个相乘的数元素各自相乘,而不是矩阵乘法,注意和tf.matmul区别。 (2)两个相乘的数必须有相同的数据类型,不然就会报错。
“Linear Algebra review(optional)——Matrix-vector multiplication”
在前面的文章中(js算法初窥02(排序算法02-归并、快速以及堆排)我们学习了如何用分治法来实现归并排序,那么动态规划跟分治法有点类似,但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题,最后组合它们的结果,而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题。
“Linear Algebra review(optional)——Matrix-matrix multiplication”
np.multiply(array1,array2) 该函数用于数组中对应位置上的数相乘。 一维向量 二维数组 np.dot(array1,array2) 两个数组都是一维向量 数组中
只有当第一个矩阵(左矩阵)的列数等于第二矩阵(右矩阵)时,两矩阵才能相乘。因为得到的结果矩阵的i一行的第j个元素(Cij)是左矩阵第i行所有元素分别与右矩阵第j列的所有元素分别相乘后再相加,所以结果矩阵的行数等于左矩阵的行数,结果矩阵的列数等于右矩阵的列数。
题目:假设有一个很长的花坛,一部分地块种植了花,另一部分却没有。可是,花不能种植在相邻的地块上,它们会争夺水源,两者都会死去。
实现炫酷的网页动画效果,自然少不了css3中transform的属性,此属性功能丰富且强大,比如实现元素的位移translate(x,y),缩放scale(x,y),2d旋转rotate(angle),倾斜变换skew(x-angle,y-angle)等,利用这些属性可以实现基本的动画效果,如果你要实现自定义和像素级别控制的高级动画效果,我们还需要深入了解它的另外一个属性——matrix,matrix就是矩阵的意思,听起来是不是很高级,你没听错实现更高级的效果,你需要了解“矩阵”,听到“矩阵”,是不是很惊慌,当初笔者学习线性代数时也甚是无聊,真不知道这么课有啥用,没想到这门课的在计算机应用领域应用十分广泛,比如今天说的动画效果,还有现在火爆的人工智能,真是悔不当初,当时没有好好学习这么课程。
https://blog.csdn.net/oh_maxy/article/details/10903929
求两个不超过200位的非负整数的积。 输入数据 有两行,每行是一个不超过200位的非负整数,没有多余的前导0。 输出要求 一行,即相乘后的结果。结果里不能有多余的前导0,即如果结果是342,那么就不能输出为0342。 输入样例 12345678900 98765432100 输出样例 1219326311126352690000
动态规划,英文:Dynamic Programming,简称DP,将问题分解为互相重叠的子问题,通过反复求解子问题来解决原问题就是动态规划,如果某一问题有很多重叠子问题,使用动态规划来解是比较有效的。
本文基于阿里推荐 DIN 和 DIEN 代码,梳理了下深度学习一些概念,以及TensorFlow中的相关实现。
中 , 如果 定义了 一个 “乘法” 运算 , 满足以下 四个 性质 , 那么 该 非空集合
IEEE754标准是用于规范浮点数运算的IEEE标准,用于解决浮点数标准混乱的问题。其被认证后不久,几乎所有的处理器生产商都采用这一标准,极大的推动了软件的发展。浮点数存储的格式如下:
阶乘(factorial)是基斯顿·卡曼(Christian Kramp, 1760 – 1826)于1808年发明的运算符号。阶乘,也是数学里的一种术语,是指从1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的数。例如所要求的数是4,则阶乘式是1×2×3×4,得到的积是24,24就是4的阶乘。如果所要求的数是n,则阶乘式是1×2×3×……×n,设得到的积是x,x就是n的阶乘。在表示阶乘时,就使用“!”来表示,如n阶乘,就表示为n!。 根据阶乘的定义,我们不难得到求解阶乘的递推式。
深度学习是关于数据的,我们需要将数据以矩阵或更高维向量的形式表示并对它们执行操作来训练我们的深度网络。所以更好地理解矩阵运算和线性代数将帮助您对深度学习算法的工作原理有更好的理解。这就是为什么线性代数可能是深度学习中最重要的数学分支。在这篇文章中,我将尝试对线性代数做一个简单的介绍。
MMULT表示矩阵乘法(matrix multiplication)。学习过前面文章的朋友,可能已经意识到乘法矩阵在Excel公式中有很多应用。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》,这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版,而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
这道题的思路是让一个字符串每个字符与另一个字符串的每一个字符相乘,该进位就进位,该补 0 就补 0,每一次相乘后将结果相加,加到最终就是相乘的结果。 若两个字符串任一为 0,则相乘结果就是 0,直接返回 0 即可。定义一个储存结果集的变量,按照题目要求是字符串,分别求出两个字符串的长度,对 num2 从右边开始遍历,因为右边是低位,定义一个可拼接的 StringBuffer 类型的变量,定义一个储存进位值的变量,i 向左移动是向高位移动,移动几位就要补几个零,读取每一个字符与 ‘0’ 作差得到整形的结果,这是因为 ASCII 码值的字符 ‘0’~‘9’ 是紧挨着的。 同样的,对 num1 从低位进行遍历,先获取字符对应的整形值,两整形相乘加上上一个进位,将结果对 10 求余,得出个位的值,十位的当进位处理,并将结果除以 10 取整,相当于只获取了十位的值,最后的进位是当新的一位处理,直接拼接即可,以上各种拼接后,数值大的在右边,而现实的数,数值大的在右边,所以需要进行一次反转,调用字符串相加的算法得出结果后加入结果集,最后返回最终结果集即可。 字符串相加的算法:思路是将其每个字符转换成整型相加得出结果再转换成字符串。首先获取传进来的两个字符串的长度,且定义一个保存进位的 add 变量,定义结果集,只要以上三个变量不为任一一个不为 0 都能进入循环,只要 num1 或者 num2 的长度不为 0 则进行取值。这里的 num1.charAt(i) - '0' 主要是利用字符 ‘0’ 到 ‘9’ 的 ASCII 码值是连续的,让其作差即可得到字符的本身的整型值。 取完值,两字符串相加再加上上一步的进位,对结果求余作为本次运算的结果,再对结果除以 10 获得进位的值,同步维护两个指针,最后要记得将答案反转一下,因为拼接字符串是从左到右拼接的,但是我们的数是从又到左数值越大的,返回最终答案,记得 toString 变成 String 类型。
有趣的算法(十一)——分治法:大数相乘 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 太大的两个数字相乘,有可能会超出计算机的位数,需要人工进行转化。 1、原始解法 最原始的解法,是乘法的逐个位对应的相乘后相加,这里需要的时间复杂度是O(n2)。 2、尝试优化 用分治法的思想进行优化,即将一个大的数字拆成两半的长度(不是数值的1/2,是字面上的折成两半),再进行计算。例如: 假设两个n位的二进制数A和B相乘,可以先将A分解成A1*2n/2+A2(A1为前面一半的位,A2为后一半的位,这里乘以2n/2是一个二进制的
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。
在计算机上处理一些大数据相乘时,由于计算机硬件的限制,不能直接进行相乘得到想要的结果。可以将一个大的整数乘法分而治之,将大问题变成小问题,变成简单的小数乘法再进行合并,从而解决上述问题。
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