使用 python 实现深度学习时, python 中的 NumPy 库高效易用,令人惊艳。但因为刚入门 python ,过于精简的语法反而让我感到不适应,所以想着 C/C++ 是否也存在这样的矩阵处理库,答案是肯定的。尽管如此,还是总想着自己模仿着使用 C++ 写一个矩阵工具,所以就有了这篇文章。 ps:如果真的想要使用 C++ 进行科学计算,还是得使用正儿八经的处理库。
于是,大佬心里就在想,能不能像铸铁一样,刻出一个模子(模板),然后通过浇筑不同的材料(不同的类型),从而锻造成不同材料制成的宝刀(不同类型的目标代码)
在C语言阶段,要实现一个通用的交换函数我们只能通过定义对应不同参数类型的多个函数来实现,而且各函数的函数名不能相同,比如 Swapi、Swapd、Swapc;到了C++阶段,我们可以通过函数重载来定义多个参数类型不同但函数名相同的函数来实现,但是函数重载有以下几个缺陷:
NumPy,Python的数值计算库,它提供了许多线性代数函数。对机器学习从业人员用处很大。 在这篇文章中,你将看到对于机器学习从业者非常有用的处理矢量和矩阵的关键函数。 这是一份速查表,所有例子都很
如果在C++中,也能够存在这样一个模具,通过给这个模具中填充不同材料(类型),来获得不同材料的铸件(即生成具体类型的代码),那将会节省许多头发。巧的是前人早已将树栽好,我们只需在此乘凉。
Eigen是一个高层次的C ++库,有效支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法。Eigen是一个开源库,从3.1.1版本开始遵从MPL2许可。
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。
C++引入了泛型编程,就可以解决这个问题。 泛型编程:编写与类型无关的通用代码,是代码复用的一种手段。 模板是泛型编程的基础,又分为函数模板和类模板。
在上章25.C++- 泛型编程之函数模板(详解) 学习了后,本章继续来学习类模板 类模板介绍 和函数模板一样,将泛型思想应用于类. 编译器对类模板处理方式和函数模板相同,都是进行2次编译 类模板通常应
要求至少包含2个成员函数:矩阵转置函数transport、以及打印输出函数print
C++模板初阶 零、前言 一、泛型编程 二、函数模板 1、函数模板定义及使用 2、函数模板原理 3、函数模板实例化 4、函数模板匹配原则 三、类模板 1、类模板定义及使用 2、类模板实例化 零、前言 本章主要讲解C++的模板相关的初阶知识 一、泛型编程 用函数重载来实现交换变量函数: void Swap(int& left, int& right) { int temp = left; left = right; right = temp; } void Swap(double& left, d
📷 文章目录 一、泛型编程 二、函数模板 1.函数模板概念 2.函数模板格式 3.函数模板的原理 4 函数模板的实例化 1. 隐式实例化 2. 显式实例化 5.模板参数的匹配原则 三、类模板 1 类模板的定义格式 2 类模板的实例化 四、模板不支持分离编译(了解) 一、泛型编程 如何实现一个通用的交换函数呢? 我们可以针对不同的数据类型写出不同的交换函数 void Swap(int& left, int& right) { int temp = left; left = right;
所以c++就提供了模板,就相当于一个模具,让编译器根据不同的类型利用该模子来生成代码。
大家在学习过程中一定写过swap函数吧,那么swap函数的可以写成很多种形式,因为形参的类型可以是任意类型,那么我们如果想用多种swap函数的话,就意味着我们必须写多个swap函数吗?不是的,C++为了解决这个问题,引入了模板这个概念。
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。
本文介绍了C++模板的基础概念,简单介绍了泛型编程,模板,以及模板中的函数模板与类模板等相关概念。
就拿交换函数来说,当我们交换不同类型的变量的值,那就需要不停的写交换函数的重载,这样代码复用率就较低,那我们能不能创造一个模板呢??
虽然张量看起来是复杂的对象,但它们可以理解为向量和矩阵的集合。理解向量和矩阵对于理解张量至关重要。
在写代码时,我们常常因为一个函数的类型不同而不能使用感到困扰。一个简单的交换函数,我们可能都得写好几份
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早在北宋年间,中国的毕昇就已经发明了泥活字,标志着四大发明之一的活字印刷术正式诞生,从此文化传播取得了革命性突破,各种文学作品得以走进千家万户。倘若这项技术还没有被发明,那么恐怕我们现在的书本都还得靠逐字手抄传播,效率是非常低的
由$n \times m$个数$a_{ij}$排成的$n$行$m$列的数表称为$n$行$m$列的矩阵,简称$n \times m$矩阵。
1.重载的函数仅仅是类型不同,代码复用率比较低,只要有新类型出现时,就需要用户自己增加对应的函数
如果我们定义了这个函数,其参数是int&类型的,也就是只能将整型的数据进行交换,那么如果我一个项目里面,不仅要进行整型的数据交换,还要浮点,自定义类型等等,那岂不是要使用很多个函数,而且函数的内容几乎一样。
# 参考网站:http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/
众所周知,C++是基于C语言的编写,所以它也继承了众多C的特性(当然也包括部分缺点),且基于它们进行改良和优化,这篇文章要讲的是模板,这算的上是C++基于C的一个“懒人利器”
本文链接: [https://blog.openacid.com/storage/ec-2/]
SLAM的全称——Simultaneous Localization and Mapping(同时定位与地图的构建)。它有三层含义,第一是进行机器人的姿态估计,第二是构建地图,第三是同时进行这两个事情。SLAM是一个鸡生蛋、蛋生鸡的问题,机器人构建地图的时候需要知道自己目前所在的位置(定位),同时在定位到自己的位置之后要进行下一步——走,需要看周围的地图。
吐槽一下:矩阵本身不难,但是矩阵的写作太蛋疼了 (⊙﹏⊙)汗 还好有 Numpy,不然真的崩溃了...
1、NumPy 是一个功能强大的第三方库(需要自己安装),主要用于对多维数组执行计算;
线性代数知识。 两个矩阵的加法。 //完成两个矩阵加法运算 void Add(int row, int column) { int l_matrix[row][column]; int r_matrix[row][column]; printf("请输入第一个 %d 行 %d 列的矩阵:", row, column); int i, j; for (i = 0; i < row; i++) { for (j = 0; j < column; j++) { scanf("%d", &l_
假设我们想实现一个交换函数,并且支持不同类型的参数实现,我们可以用 typedef 将类型进行重命名,例如以下代码:
MatrixX 开头的为动态矩阵,两个维度都可以变化,本质为 Matrix<Type, Dynamic, Dynamic> 定义的类型
在这里,typename T 定义了一个类型参数,它在函数模板被实例化时将被具体的类型替换。例如,如果你用 int 类型实例化该模板,编译器将生成一个接受 int 参数并返回 int 类型值的函数,T代表类型
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
1. 假设要交换两个变量的值,如果只是用普通函数来做这个工作的话,那么只要变量的类型发生变化,我们就需要重新写一份普通函数,如果是C语言,函数名还不可以相同,但是这样很显然非常的麻烦,代码复用率非常的低。 那么能否告诉编译器一个模板,让编译器通过模板来根据不同的类型产生对应的代码呢?答案是可以的。
每个函数前面都要加上 template <typename T> 类型参数列表声明 ,
array矩阵是numpy中的数据格式,array格式有很多便捷的操作,如矩阵运算,广播等
通过之前C语言的学习我们可以知道,内存区域主要分为几个区: 从上至下分别是栈,堆,静态区,常量区
【导读】近日,机器学习专业学生 Niklas Donges 撰写了一篇关于深度学习需要的数学基础相关知识。线性代数对于理解机器学习和深度学习内部原理至关重要,这篇博文主要介绍了线性代数的基本概念,包括标量、向量、矩阵、张量,以及常见的矩阵运算。本文从一个直观、相对简单的角度讲解了线性代数中的概念和基础操作,即使您没有相关的基础知识,相信也很容易理解。 编译 | 专知 参与 | Yingying 深度学习中的线性代数 学习线性代数对理解机器学习背后的理论至关重要,特别是对于深度学习。 它让您更直观地了解算法是
什么Python方面的,Numpy、Pandas,大数据处理方面的Hive、Spark、Flink等等等等。
原标题:C++ Expression Templates: An Introduction to the Principles of Expression Templates 原作者:Klaus Kreft与Angelika Langer 原文链接: http://www.angelikalanger.com/Articles/Cuj/ExpressionTemplates/ExpressionTemplates.htm 翻译:Magi Su 翻译已经过原作者许可,转载请先征求原作者的许可。图片均取自原文,如果有水印为CSDN所打和老子没关系。出于清晰起见,文章中所有模板中的class都被改为typename。 模板(template)最早是以将类型(type)参数化为目的引入C++语言的。(译注1)链表 (list)是一个典型的例子。实际编码的时候,人们并不希望为保存不同类型变量的链表 分别编码,而是希望在编写的时候能够使用一个占位符(placeholder)来代替具体的类型 (即是模板参数),而让编译器来生成不同的链表类(模板的实例化)。 时至今日,模板的使用已经远远超过C++模板的发明者所预期的范畴。模板的使用已经涵盖 了泛型编程,编译时求值,表达式模板库,模板元编程,产生式编程(generative programming)等诸多领域。在这篇文章中,我们仅限于探讨一些表达式模板的编程知识, 侧重于编写表达式模板程序库这个方面。 我们必须指出:表达式模板库是相当复杂的。出于这个原因,我们读到过的关于表达式模 板的介绍都不是很容易理解的。因此,本文的作者希望能够通过本文为表达式模板提供一 个通俗的介绍,同时又不失对具体实现细节的阐述,从而对读者阅读模板库的代码能够起 到帮助。作者希望提取出表达式模板编码的一些原则性知识。有关于此领域的更多细节可 以参考其他著作。
那只能当个CV工程师了,然后再修修改改,但是如果有很多类型呢?后期又需要改动该怎么办呢?一个一个函数的改吗?多个功能相同的函数,又会使程序可读性降低,代码冗余。
在c语言中,如果我们想写多类型的,并且是同一个函数出来的函数,我们只能要几个写几个出来,这样子会显得比较冗余,也加大了程序员的代码量,于是c++中就引入了函数重载和泛型编程的概念,大大的简化了我们的工作!
继续上一讲的内容,由上一讲可知我们可以将系数矩阵 A 分解为下三角矩阵和上三角矩阵的乘积,但是我们给定了一个前提假设—— A 在消元过程中不做换行,这一次我们来解决如果在消元过程中存在换行的情况。
最近在学习列表,在这里卡住了很久,主要是课后习题太多,而且难度也不小。像我看的这本《Python语言程序设计》--梁勇著,列表和多维列表两章课后习题就有93道之多。我的天!但是题目出的非常棒,许多题目都具有相似性。这倒不是说这些题目类似,而是它们都会用到某一个特定的函数,或者会用到某一个特定的算法。这里我要整理一下常见的列表操作和容易犯错的地方。
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