线性映射的复合和矩阵乘法 现在让我们考虑如何用基底来表示线性映射的复合。 设 E , F E, F E,F 和
\[P=\begin{bmatrix} & 1 \\ 1 \\ & & & 1 \\ & & & & 1 \\ & & 1 \\ \end{bmatrix} \] 实际上就是： \[\begin{pmatrix} 2 & 1 & 4 & 5 & 3 \end{pmatrix}= \begin{pmatrix} 2 & 1 \end{pmatr
Polynomial多项式升维和PCA降维 --潘登同学的Machine Learning笔记 文章目录 Polynomial多项式升维和PCA降维 --潘登同学的Machine Learning笔记(简单回顾)多元线性回归模型Polynomial多项式升维多项式升维具体操作(以两个变量为例) PCA降维特征向量中刻画了矩阵的本质PCA
先分析输入为向量的场合，然后在此基础之上分析输入为批向量（矩阵）的场合 （之后更新输入为矩阵的场合） 注意 我们下文提到的向量都是列向量。小写字母表示向量，大写字母矩阵，带有下标的小（大）写字母表示向量（矩阵）的成员。 其中， \[W_i \]表示矩阵 W 的第 i 个列向量 \[W_{i,-} \]表示矩阵 W 的
文章目录 一、三对角方程组追赶法二、对称正定的Cholesky分解法 一、三对角方程组追赶法 A x = f Ax=f
本文同步发布于 洛谷博客。 题意：多测，给你一个置换 \(A\)，分别对几个字符串 \(s_i\) 执行 \(k_i\) 次，问最后得到的字符串是啥。 我们知道两个置换的乘法：假设有置换 \(f=\begin{pmatrix}a_1 & a_2 & \cdots & a_n\\a_{p_1} & a_{p_2} & \cdots & a_{p_n}\end{pmatrix}\) 和 \(g=\beg
文章目录 1.简单矩阵2.复杂矩阵 1.简单矩阵 带（）的矩阵 \begin{pmatrix} 0 & 0 & 0\\ 0 & 1 & 0\\ 0 & 0 & 0\\ \end{pmatrix} (
有的考试表面上自称NOIP模拟，背地里却是绍兴一中NOI模拟 吓得我直接文件打错 T1 Skip 设状态$f_i$为最后一次选$i$在$i$时的最优解。有$f_i=max_{j<i}[f_j+a_i-\frac{(j-i)\times (j-i-1)}{2}]$ 设$j<k$，对$i$来说，$k$优于$j$，当且仅当$2\times i>\frac{2\times(f_j-f_k)+k^2+k-j^
本篇是针对经典教材《机器学习》及DataWhale小组出版的配套工具书《机器学习公式详解》的学习笔记，主要以查缺补漏为主，因此对于一些自己已经熟悉的概念和内容不再进行整理。由于水平实在有限，不免产生谬误，欢迎读者多多批评指正。 第三章 线性模型 基本概念 线性模型向量形式： \[f(\t
目录变换向量向量的运算向量与标量运算向量取反向量加减求向量长度向量的单位化向量相乘点乘(Dot Product)叉乘矩阵矩阵的加减矩阵的数乘矩阵相乘矩阵与向量相乘与单位矩阵相乘缩放位移旋转矩阵的组合实践第三方库对之前的箱子进行操作 参考资料：OpenGL中文翻译 变换 尽管我们现在
什么是卡特兰数 以下看似毫不相关的问题均属于 Catalan 数列： \(n\) 个节点能够构成 \(Cat_n\) 种不同的二叉树 \(n\) 个左括号与 \(n\) 个右括号组成的合法序列有 \(Cat_n\) 种 \(n\) 个元素按照大小进栈，合法的出栈序列有 \(Cat_n\) 种 通过诺干条互不相交的对角线，把凸多边形拆分
几何建模与处理之四 三次样条曲线 目录几何建模与处理之四 三次样条曲线几何设计样条曲线自由曲线样条曲线的数学表达推导力学解释数学性质求解思路三次样条插值函数三弯矩方程简化技巧三次样条曲线样条函数局限性三次参数样条曲线曲线几何连续性参数连续性几何连续性几何连续性定
Decription 见「ROIR 2020」海报 Analysis 动态 DP 的入门题。 Part I 如何 DP？ 由题目不难想到，设 \(f_{i,j}\) 为选择考虑到第 \(i\) 个点，最后 \(j\) 个点必须选，选择的点最大美观度之和。 易得转移方程 \[f_{i,j}=\begin{cases}f_{i-1,j-1}+a_i&j>0\\ \max\limits_{0\le k\le 3}(f
【高等代数】7. 矩阵(2) 目录【高等代数】7. 矩阵(2)3.3 可逆矩阵3.4 矩阵的秩与相抵3.5 一些例子 3.3 可逆矩阵 前面类比了方阵和数，对方阵引入了单位元\(I\)、幂\(A^{k}\)、多项式\(f(A)\)，本节考虑可类比实数中倒数的运算——矩阵求逆\(A^{-1}\)。 可逆与逆矩阵：给定方阵\(A\)，如
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多次询问区间本质不同子序列数，强制在线。\(n,q\leqslant 10^6\)，\(\Sigma=\{0,1,\dots,25\}\)。 设 \(m=|\Sigma|\)。 考虑每次询问朴素 dp，根据贪心我们在每一个子序列第一次出现的地方计算贡献，设 \(f(i,j)\) 表示前 \(i\) 个字符，最后一个字母是 \(j\) 的子序列的方案数，特殊的让 \(
线性方程组基础 设有 n n n个未知数和 m m m个方程的线性方程组
Author：AXYZdong 自动化专业 工科男 有一点思考，有一点想法，有一点理性！ 定个小小目标，努力成为习惯！在最美的年华遇见更好的自己！ CSDN@AXYZdong，CSDN首发，AXYZdong原创 唯一博客更新的地址为：
文章目录 空间六点标定法相机小孔成像公式P矩阵的处理线性齐次方程组的求解已知 P P P求内外参数 空间六点标定法 具体小孔成像原
对于两张图片 进行特征点匹配 去除错误的匹配 对于现在image1与image2匹配的点集 { x 1 i
模拟3神秘消失，人性的扭曲，道德的沦丧 随 这次的提示居然是有用的qaq 首先可以搞出一个概率的转移方程，因为 \(m\) 很大，所以可以用矩阵优化成 \(\log m\) 这样的复杂度是 \(mod^3\log m\) 的，据说可以有 80pts，然而这个 zz 人傻常数大，实际只有 20pts 这里有一个叫循环矩阵的东西，即每一
Definitions and first examples Let L L L be the real vector space R 3
Geometric camera calibration 相机模型透视相机 图2，中心折反射相机，分别具有双曲、椭圆和抛物面镜。Z轴是相机的光轴，也是镜面的旋转轴。场景点P成像在p点。在任何情况下，反折射系统的视点都是由焦距F表示的反射镜的焦点。在双曲和椭圆镜的情况下，透视相机的有效针孔必须放
1. MVP 变换简介 Model Transformation (placing objects) 世界坐标系下有很多 Object ，用一个变化矩阵把它们的顶点坐标从Local坐标系（相对坐标）转换到世界Global坐标系（绝对坐标），这就是 模型变换 。 View Transformation (placing camera) 我们看到的画面由 camera 捕捉， camer
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