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方向余弦

定义 1.1 方向余弦在解析几何里，一个向量的三个方向余弦分别是这向量与三个坐标轴之间的角度的余弦。...设其中、、是一组标准正交基的单位基底向量，、、分别为在、、上的分量，则对于、、的方向余弦、...两个向量间的方向余弦指的是这两个向量之间的角度的余弦。 1.2 方向余弦矩阵方向余弦矩阵是由两组不同的标准正交基的基底向量之间的方向余弦所形成的矩阵。...方向余弦矩阵可以用来表达一组标准正交基与另一组标准正交基之间的关系，也可以用来表达一个向量对于另一组标准正交基的方向余弦。 2.

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正弦和余弦

题目：输入正整数n (n余弦函数值。

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离散余弦变换

简介离散余弦变换类似于离散傅里叶变换，但是只使用实数。离散余弦变换相当于一个长度大概是它两倍的离散傅里叶变换。 2. 定义离散余弦变换是一个线性的可逆函数，其中是实数集。

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余弦相似度（Cosine Similarity）

原理余弦相似度是一种衡量两个向量之间相似性的方法，它基于向量之间的夹角余弦值来计算。在文本挖掘、推荐系统等领域，余弦相似度被广泛应用来度量文档、用户偏好等对象之间的相似性。...定义余弦相似度通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似性。...余弦值越接近1，夹角越小，说明两个向量越相似；余弦值越接近-1，夹角越大，说明两个向量越不相似；余弦值为0时，两个向量正交，表示它们之间没有相关性。...引伸义余弦相似度在推荐系统、文本分类、信息检索等领域有广泛应用。例如，在推荐系统中，可以通过计算用户的历史偏好向量和物品特征向量之间的余弦相似度，来推荐与用户兴趣最相似的物品。...通常，在文本处理中，余弦相似度值越接近1，两个文本就越相似。值得注意的是，余弦相似度只考虑向量的方向，而不考虑其大小（即，向量的模）。

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基于bow的余弦距离

本节介绍基于bow的余弦距离计算相似度。

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DCT 离散余弦变换

DCT 变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，主要运用于数据或图像的压缩。本文记录相关内容。...概述 DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，主要运用于数据或图像的压缩。由于DCT能够将空域的信号转换到频域上，因此具有良好的去相关性的性能。...对原始图像进行离散余弦变换，变换后DCT系数能量主要集中在左上角，其余大部分系数接近于零。

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余弦变换编码

img=cv2.resize(img,(int(cols),int(rows))) img1=img.astype('float') img_dct=cv2.dct(img1)#离散余弦变换...img_dct[i,j]=0 img_dct_log[i,j]=0 img_recor=cv2.idct(img_dct)#离散余弦反变换...灰度图像') plt.axis('off') plt.subplot(223) plt.imshow(img_dct_log,cmap='gray') plt.title('余弦变换...plt.title('图像还原') plt.axis('off') plt.show() put(r'C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png') 算法：余弦变换编码是利用

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Python简单实现基于VSM的余弦相似度计算

在知识图谱构建阶段的实体对齐和属性值决策、判断一篇文章是否是你喜欢的文章、比较两篇文章的相似性等实例中，都涉及到了向量空间模型（Vector Space Model，简称VSM）和余弦相似度计算相关知识...第三步，余弦相似度计算这样，就需要一群你喜欢的文章，才可以计算IDF值。依次计算得到你喜欢的文章D=(w1, w2, …, wn)共n个关键词的权重。...计算两篇文章间的相似度就通过两个向量的余弦夹角cos来描述。文本D1和D2的相似性公式如下： ? 其中分子表示两个向量的点乘积，分母表示两个向量的模的积。计算过后，就可以得到相似度了。...其中余弦定理为什么能表示文章相似度间参考资料。实例解释句子A：我喜欢看电视，不喜欢看电影。句子B：我不喜欢看电视，也不喜欢看电影。请问怎样才能计算上面两句话的相似程度？...使用余弦这个公式，我们就可以得到，句子A与句子B的夹角的余弦。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫”余弦相似性”。

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【Java案例】余弦函数

案例描述在屏幕上画出余弦函数cos(x)曲线，如图1.6所示。...图1.6 余弦函数cos(x)曲线案例分析连续的曲线是由点组成的，点与点之间距离比较近，看上去就是曲线了，画图的关键是画出每个点。...从图1.6中可以看出，这条余弦曲线有两个周期，我们可以把x坐标控制在0～720。案例实现（1）确定程序架构从图1.6中，我们可以发现，整个图形包括x轴、y轴及余弦曲线。...y=(int)(200+80*a); //放大80倍并向下平移200个像素 g.drawString("·",x,y); } } } （6）Ch_1网页代码：余弦曲线测试...扩展训练前面介绍的余弦曲线的绘制，我们看到的是一个完整的静态图形，能否动态地展现绘制的过程？

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python_#函数求本息

#函数求本息 import math money = int(input(“请输入本金：”)) rate = float(input(“请输入年利率：”)) years = int(input(

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用Python求方程根

1 问题如何利用python求二元一次方程的根？ 2 方法通过代码输入二元一次方程求出根证明提出的方法是有效的，能够解决开头提出的问题。...delta)　　 x1=(-b根)/(2*a)　　 x2=(-b根)/(2*a)　　print(“x1=”，x1,”t”,”x2=”，x2) 3 结语针对使用Python...求二元一次方程的根的问题，本文提出以上方法，通过本次实验，证明该方法是有效的，本次实验的方法比较单一，可以通过未来的学习对该方法进行优化。

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python 求N的阶乘

输出格式：在一行中按照“product = F”的格式输出阶乘的值F，请注意等号的左右各有一个空格。题目保证计算结果不超过双精度范围。

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python_求球体数据

#求球体数据 import math r = float(input(“请输入球的半径：”)) area = 4 * math.pi * math.pow(r, 2) volume = (4 /

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python 求直线交点坐标

参考：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7584628

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python求逆矩阵的方法,Python 如何求矩阵的逆「建议收藏」

, 1, 2]).reshape((2, 2)) print(kernel) print(np.linalg.inv(kernel)) 注意，Singular matrix奇异矩阵不可求逆补充：python...代码如下： 1.矩阵求逆 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组) print(np.linalg.inv(a...)) # 对应于MATLAB中 inv() 函数 # 矩阵对象可以通过 .I 求逆,但必须先使用matirx转化 A = np.matrix(a) print(A.I) 2.矩阵求伪逆 import numpy...A[-1, 0] = -1 A = np.matrix(A) print(A) # print(A.I) 将报错，矩阵 A 为奇异矩阵，不可逆 print(np.linalg.pinv(A)) # 求矩阵

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python矩阵求逆函数_09-30:Python矩阵求逆「建议收藏」

方阵A求逆，先做LU分解。...A的逆等于U的逆乘于L的逆，L的逆就利用下三角矩阵求逆算法进行求解，U的逆可以这样求：先将U转置成下三角矩阵，再像对L求逆一样对U的转置求逆，再将得到的结果转置过来，得到的就是U的逆。...因此，关键是下三角矩阵的求逆。...1.下三角矩阵求逆算法我利用的公式计算公式如下：对角元素.png 对角元素以下的元素.png 我的代码如下： def triInverse(matA): ''' @author：zengwei 输入...接下来，利用上面的函数来进行矩阵的求逆。

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python求平均值的怎么编写,python 怎么求平均值

python求平均值的方法：首先新建一个python文件；然后初始化sum总和的值；接着循环输入要计算平均数的数，并计算总和sum的值；最后利用“总和/数量”的公式计算出平均数即可。...本文操作环境：Windows7系统，python3.5版本，Dell G3电脑。首先我们先来了解一下计算平均数的IPO模式. 输入：待输入计算平均数的数。...处理：平均数算法输出：平均数明白了程序的IPO模式之后，我们打开本地的python的IDE工具，并新建一个python文件，命名为test6.py....【推荐：python视频教程】第二步，初始化sum总和的值。注意，这是编码的好习惯，在定义一个变量的时候，给一个初始值。第三步，循环输入要计算平均数的数，并计算总和sum的值。

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余弦相似度简单介绍

余弦相似度原理余弦相似度是一种衡量两个向量之间相似性的方法，它基于向量之间的夹角余弦值来计算。在文本挖掘、推荐系统等领域，余弦相似度被广泛应用来度量文档、用户偏好等对象之间的相似性。...定义余弦相似度通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似性。...余弦值越接近1，夹角越小，说明两个向量越相似；余弦值越接近-1，夹角越大，说明两个向量越不相似；余弦值为0时，两个向量正交，表示它们之间没有相关性。...引伸义余弦相似度在推荐系统、文本分类、信息检索等领域有广泛应用。例如，在推荐系统中，可以通过计算用户的历史偏好向量和物品特征向量之间的余弦相似度，来推荐与用户兴趣最相似的物品。...：最后，我们用点积除以两个向量模长的乘积，得到余弦相似度。

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pytorch的余弦退火学习率

作者：limzero 地址：https://www.zhihu.com/people/lim0-34 编辑：人工智能前沿讲习最近深入了解了下pytorch下面余弦退火学习率的使用.网络上大部分教程都是翻译的...由于官方文档也只是给了一个数学公式，对参数虽然有解释，但是解释得不够明了，这样一来导致我们在调参过程中不能合理的根据自己的数据设置合适的参数.这里作一个笔记，并且给出一些定性和定量的解释和结论.说到pytorch自带的余弦学习率调整方法...CosineAnnealingWarmRestarts CosineAnnealingLR 这个比较简单，只对其中的最关键的Tmax参数作一个说明,这个可以理解为余弦函数的半周期.如果max_epoch...=50次，那么设置T_max=5则会让学习率余弦周期性变化5次. ?

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欧氏距离和余弦相似度

当做向量时，两者相似度为cosθ，可通过余弦公式计算： ?...均为列向量）： num = float(A.T * B) #若为行向量则 A * B.T denom = linalg.norm(A) * linalg.norm(B) cos = num / denom #余弦值...因为有了linalg.norm()，欧氏距离公式实现起来更为方便： dist = linalg.norm(A - B) sim = 1.0 / (1.0 + dist) #归一化关于归一化：因为余弦值的范围是...简单扯下实际意义，举个例子吧：例如某T恤从100块降到了50块（A(100,50)），某西装从1000块降到了500块（B(1000,500)）那么T恤和西装都是降价了50%，两者的价格变动趋势一致，余弦相似度为最大值...，即两者有很高的变化趋势相似度但是从商品价格本身的角度来说，两者相差了好几百块的差距，欧氏距离较大，即两者有较低的价格相似度总结对欧式距离进行l2归一化等同于余弦距离！

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