维数与秩是两件事，维数是指一个数组(学名向量)里面含有几个数字，每一个数字占据一个维度，数字越多，说明我们需要从更多的维数上来描绘这个事物，比如看一个人，我们就会从年龄，性别，身高，体重，籍贯…一大堆数字上来认识一个人，也就是“多维”。 那么秩是啥呢？秩是多个数组(向量)之间的关系，若从几
B = reshape(A,m,n) 将矩阵A的元素返回到一个m×n的矩阵B。如果A中没有m×n个元素则返回一个错误。 B = reshape(A,m,n,p,...) or B =reshape(A,[m n p ...]) 把A中元素进行重塑成m×n×p×…的矩阵，特别地，指定的维数m×n×p×…的积必须与prod(size(A))相同。 B = res
一、卷积(convolution) 卷积操作就是使用卷积核从左往右、从上往下依次扫描输入的原始矩阵，得到一个降维后的特征矩阵。 使用 f ∗ f f*f
两个子空间的并，是由两个子空间的所有元素的集合，并不会产生新的向量或者维数； 两个子空间的和是两个子空间中所有向量的线性组合的综合，会产生新的向量和维数。 例如：x轴向量和y轴向量的并就是x轴和y轴向量的集合，“并”是集合里的一个操作（自己回忆一下学集合的时候两个集合相并不过
维数相同和类型相同的数组共享同Class对象 public class Test { public static void main(String[] args) { System.out.println(int.class); System.out.println(void.class); int [] arrA = new int[10]; int [] arrB = new int[30];
目录 1.1 线性空间 线性空间 过度矩阵 维数定理 直和
选择题 1.渐近线 常规题目 难度: ⭐ 2. 一元微分 结论：一个可导函数乘一个不可导函数，不可导点的问题。 难度: ⭐ 3.无穷小比阶 比较有新意，需要先换成极坐标 难度: ⭐ 4.傅里叶级数 a0公式 和 收敛定理 难度: ⭐ 5. 解空间维数 解空间维数 即 s = n - r 公式: AB = 0 r(A) + r(B) <
线性无关、基、维数 线性无关 Independence 假定有 \(m\times n\) 的矩阵 \(A\) ，以列向量形式表示：\(\begin{bmatrix}v_1 & v_2 & \cdots & v_n\end{bmatrix}\)。 如果 \(Ac=0\) 只有零解 \(c=0\)（即 \(A\) 零空间中有且仅有 \(0\) 向量），则各向量线性无关。 如果矩阵 \(A\) 的列向
m*n矩阵A，m < n，则线性方程组Ax = 0含有自由变量， 矩阵A的零空间除了0向量外还有其他解。 线性相关和线性无关 一组向量v1,v2,...vn, 如果存在一个系数不全为零的线性组合，得到零向量，则称这组向量线性相关； 否则称线性无关。 这组向量构成矩阵A的列向量，若这组向量线性无关，等价于矩阵
在将数据的运算转化为向量化运算时，有种快捷方法： 根据想要得到的结果的维数，和当前数据矩阵/向量的维数来构建关系式。 比如结果是一个n*1的向量h，现在有的数据是一个m*n的矩阵X和一个m*1的向量theta，那么很有可能： h = X' * theta （这里的X‘表示X的转置） 向量化可以简化代码，提高运算效
OpenCV学堂 今天 以下文章来源于集智书童 ，作者ChaucerG 集智书童 机器学习知识点总结、深度学习知识点总结以及相关垂直领域的跟进，比如CV，NLP等方面的知识。 Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation 论文：https://arxiv.org/abs/2105.0553
核函数只是用来计算映射到高维空间之后的内积的一种简便方法。 核函数将m维高维空间的内积运算转化为n维低维输入空间的核函数计算，从而巧妙地解决了在高维特征空间中计算的“维数灾难”等问题，从而为在高维特征空间解决复杂的分类或回归问题奠定了理论基础。 李航的《统计学习方
Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation 论文：https://arxiv.org/abs/2105.05537 代码：https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet 首个基于纯Transformer的U-Net形的医学图像分割网络，其中利用Swin Transformer构建encoder、bottleneck和decoder
Characterizing Adversarial Subspaces Using Local Intrinsic Dimensionality Abstract 深度神经网络对于对抗样本的攻击是十分脆弱的。要理解对抗样本，我们需要对对抗样本所在空间（对抗子空间）进行特征描述。作者通过局部固有维数（Local Intrinsic Dimensionality, LID）来表
simulink中的s-function的直接馈入 模块是否有直接馈入有一个简单的判断方法，就是查看mdlOutputs 和 mdlGetTimeOfNextVarHit 两个子方法中有没有用到输入u。用到直接馈入就是要设置成1. flag=3 时仿真出错一般就是输出的维数配置有问题，或者就是这个直接馈入有问题。
参考（推荐）：https://blog.csdn.net/w55100/article/details/90295932 要点： 其中的计算优化值得注意 K代表隐向量维数 n可以代表离散值one-hot后的全部维数（一般这样理解），也可以是n个field，每个域中取xi不为0的数（因为在使用fm1和fm2时，xi要不为0才有效，所以两种理解都可以）
第三周参数调试 边缘检测 我们看下下面的图 这个图反应了卷积神经网络的第一步，边缘检测，可以先检测横或者竖的线。 左侧部分为一个图片的灰度图（没有其他色RGB），中间是我们的3*3滤波器,*号是卷积的标志，右侧也可以看成一个灰度图。注意这里
本篇博客的主要内容有： 降维 PCA的数学基础 PCA的两种思想推导 基于最大投影方差 基于最小重构距离 PCA的计算过程 降维 降维属于无监督学习，可以用来解决训练中过拟合和维数灾难问题。 维数灾难 导致数据稀疏性/过拟合 一个直观的理解是：假设我们有十个样本 特征维数为1D时，
一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择：从一组特征中挑选出一些最有效的特征来降低特征空间维数。去除不相关的特征，可以降低学习任务的难度，只留下关键特征，往往可以更容易看清真相。 2、PCA：主成分分析PCA是一种分析、简化数据集的技术，经常用于减少数据集的维数，同时保持数据
一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择：从一组特征中挑选出一些最有效的特征来降低特征空间维数。去除不相关的特征，可以降低学习任务的难度，只留下关键特征，往往可以更容易看清真相。 2、PCA：主成分分析PCA是一种分析、简化数据集的技术，经常用于减少数据集的维数，同时保持数据
使用线性代数可以更好理解图相关知识。图由顶点与边组成，以下有向图可以使用关联矩阵表示： 矩阵 A 每行表示一条有向边，每列表示一个顶点信息。该图可以表示一个无源电路系统，通过考察矩阵 A 的四个基本子空间，可以有效理解该电路系统。 矩阵 A 的零空
背景 维数灾难是机器学习中常见的现象，具体是指随着特征维数的不断增加，需要处理的数据相对于特征形成的空间而言比较稀疏，由有限训练数据拟合的模型可以很好的适用于训练数据，但是对于未知的测试数据，很大几率距离模型空间较远，训练的模型不能处理这些未知数据点，从而形成“
概述 讨论矩阵的四个基本子空间，通过维数和基来深入了解四个子空间。 列空间 列空间我们都熟悉了，就是矩阵列线性组合组成的空间。 位于: \(R^m\)空间 维数：r 一组基：主元列 零空间 零空间也并不陌生，使\(Ax=0\)的所有x组成的空间 位于: \(R^n\)空间 维数: n-r 一组基: 特解 行空
基 基是生成一个向量空间的最小向量组。 它们： 线性无关 个数不多不少，刚好生成向量空间 如一个\(R^3\)的基： \[ \left[ \begin{matrix} 1\\0\\0\\ \end{matrix} \right], \left[ \begin{matrix} 0\\1\\0 \end{matrix} \right], \left[ \begin{matrix} 0\\0\\1 \end{matrix} \right
在VBA中并没有提供可以直接获取数组维数的函数和方法，前面的文章“如何获取数组的维数”介绍了，如何使用捕获错误的方法来获取数组的维数，本文介绍如何使用Windows API获取数组的维数。 示例代码如下： Type SAFEARRAYBOUND cElements As Long lLbound As Long End Type
