嘿,我是计算机科学专业的学生,我们被要求用向量类建立一个通用矩阵,我们完全不允许使用“新”和“删除”。我不知道如何正确启动它--我们可以使用以下库:
级联
向量
cstdlib
cmath
我在互联网上到处搜索,但没有找到一个类使用向量作为矩阵(矩阵的索引是mati*cols+j),也没有使用新的删除函数或分配内存:
我们应该检查的例子:(int测试)
"Matrix.hpp“
template < class T ><class T> class Matrix {
private:
int rows;
int cols;
我需要合并到我的查询中的表,这样我就可以像选择一个表一样进行选择。
表A:
Objeto | Atributo
1 a
表B:
Palabra | Atributo
2 b
3 b
在我的查询中,我想从两者中选择,所以我需要以某种方式在一个表中容纳所有行,在本例中应该是:
Objeto | Atributo
1 a
2 b
3 b
我该怎么做呢?
我试图在庞大的数据集上运行ORDER,并产生密集的秩值,以基于密集rank.Later提取不同的行数,我在整个过程中使用密集秩值作为代理键,以继承中间结果,并将其进一步用于某些性能测试。
我面临的问题:-
我遇到的问题是,我将数据集从矩阵(Postgresql)(生产环境)迁移到Server(New environment),并实现了密集秩函数。但是由于SQL Server和矩阵中的ORDER子句行为造成了不同的密集秩结果,所以我无法进一步验证代码和结果。
测试示例:-
SELECT *,DENSE_RANK() OVER ( ORDER BY Col ) AS drnk FROM
(
SE
我有两组矩阵Sigma和Sigma_barre (size: KxDxD),我试图计算这两组矩阵之间的Frobenius距离(矩阵上的2-范数),也就是说,一个矩阵M (size KxK)
M,j= Sigma i与Sigma_barre j之间的距离
我使用了np.linalg.norm,但我不能百分之百地肯定它能做我想做的事情。以下是我天真的代码:
M = np.zeros((K,K))
for i in range(K):
for j in range(K):
M[i,j] = np.linalg.norm(sigma[i]-sigma_barre[j])
所以
我已经成功地使用了 Armadillo 和OpenBLAS,在Ubuntu14.0464位的硕士论文中(安装了Armadillo,也没有安装)。性能令人印象深刻--我的代码主要来自基本的矩阵操作。所有这些都是使用所有可用的线程执行的。
现在,我尝试在Visual 2013中在OpenBLAS Windows 7 64位计算机上使用Armadillo和。我在网上找到了一些帮助,并成功地添加了PThread库。代码本身可以工作,但是性能很差。我用1000 x 1000矩阵测试了三种基本运算-加法、乘法和单元乘法.在这三个中,只有经典乘法使用所有的CPU能力。另外两个使用25%的CPU,这表明它们运
我想在Hadamard矩阵模式中绘制8,16和32阶的圆。到目前为止,我有一个绘制二维圆圈数组的代码。
%Plotting an N by N arrays of circles
clc; clear;
n_circles = 8; % Define the number of circles to be plotted
R = 40; % Define the radius of the basic circle
Len=1024;
M=zeros(Len); % Create th
是否有一种方法可以创建数据表/矩阵,其中行和列组是从单独的查询/数据集中驱动的,而不是从主报表数据中驱动的?
例如,使用列:- name -性别- marital_status构造"Person“。
我希望矩阵的列始终包含所有“性别”,而行始终包含所有“婚姻状态”,而不管查询的标准如何,行/列的交集是记录的汇总计数。
例如,查询可能是select * from person where name = 'aaron'
返回的所有记录均为“男性”,但我仍然希望包括“女性”一栏(其中“女性”一栏中的所有计数将为0)。
我期望输出如下所示:
Marital Status: ~
如何计算y=a+b其中A是矩阵,b是向量,x是矩阵,这是当x是向量时的例子。
A <- matrix(c(seq(1,6)),ncol=2,byrow = TRUE)
b <- matrix(c(seq(.5,.7,.1)),ncol=1)
x <- matrix(c(seq(0.1,0.2,0.1)),ncol=1)
y <- A %*% x + b
但是,当x以矩阵格式包含许多情况时,该怎么办呢?这适用于A矩阵。
set.seed(100)
xt<-matrix(runif(20), ncol=10)
y1 <- A%*%xt
但是,如何将常量项添加到
我正在尝试向稀疏矩阵添加一个numpy ndarray,但我一直没有成功。我想知道是否有一种方法可以做到这一点,而不是将我的稀疏矩阵转换为密集矩阵。
另一个问题是,是否可以添加两个稀疏矩阵。
x = np.dot(aSparseMatrix, weights)
y = x + bias
其中x是我的稀疏矩阵,bias是numpy数组。我得到的错误是:
NotImplementedError: adding a scalar to a CSC or CSR matrix is not supported
aSparseMatrix.shape (1, 10063)
weights.sha
使用Clickhouse数据库计算表中矩阵的逐项求和的正确和最快的方法是什么? 我已经找到了这样的解决方案。但在我看来,这还不够理想。另外,我需要为一个维度的每个元素指定sumForEach()。 select array(sumForEach(matrix[1]), sumForEach(matrix[2])) from (
select 1 as id, [[1,3], [2,4]] as matrix
union all
select 2 as id, [[2,4], [3,5]] as matrix
union all
select 3 as id, [[1,2], [1,