向量和矩阵 生成向量： >>> import numpy as np >>> x = np.array([1, 2, 3]) >>> x.__class__ #类型 <class 'numpy.ndarray'> >>> x.shape # 形状 (3,) >>> x.ndim # 维度 1 生成矩阵： >>> W = np.array([[1, 2, 3
链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/24213/1055来源：牛客网 题目描述 最近，奶牛们热衷于把金币包在面粉里，然后把它们烤成馅饼。第i块馅饼中含有Ni(1<=Ni<=25)块金币，并且，这个数字被醒目地标记在馅饼表面。 奶牛们把所有烤好的馅饼在草地上排成了一个R
初始矩阵：\([F(1,1),1]\)。 \(\mathrm{ans}=A^{m-1}\times (B\times A^{m-1})^{n-1}\)。 直接矩阵快速幂可能因常数过大而超时。 我们能不能用欧拉定理减少幂次呢？ 首先因为 发现 \(01\) 还是 \(01\)。然后再发现 如果快速幂前发现 \(a=1\)，需要特判，因为 \(b(a^0+...+a^{\phi_p-1
P8110 [Cnoi2021]矩阵 [传送门]:[https://www.luogu.com.cn/problem/P8110] 题解 分析 以样例1为例： 3 01 2 34 5 6 根据题意，A_{ij}=a_i\times b_j，很容易得到： $$A= \begin{bmatrix} 4&5&6\\ 8&10&12\\ 12&15&18\\ \end{bmatrix}$$ 诶，有没有发现一个特殊的性质？ 矩
观察矩阵把世界坐标系中的点转换为相机坐标系中的点。 构造观察矩阵： 1. 用世界坐标系表示相机的方向向量D，上向量U，右向量R。 注意：创建方向向量时用相机位置向量减去相机焦点向量，这样得到的向量指向相机坐标系的正Z方向（相机坐标系是右手坐标系）。 模拟相机向后移动： P是相机位置向
今天向大家介绍下RSFEC的原理，它通过生成冗余数据来恢复丢失的信息，首先介绍下背景，之后重点介绍RSFEC如何计算冗余和恢复数据的，分为异或方式和矩阵方式，异或方式可以认为是矩阵方式的特殊形式，最后做下总结。 - 背景介绍 - RSFEC广泛应用于存储、通信、二维码等领域，比如RAID
目录Matlab 语法（一）一、 概述1、 应用简介2、 界面简介3、 基本使用二、 变量1、 创建变量2、 显示变量3、 多行编译4、 格式化输出三、 常用命令1、 管理会话2、 系统命令3、 输入输出4、 数组矩阵5、 绘图命令四、 文件编程1、 M 文件2、 创建运行五、 数据类型1、 常用类型2、
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
给定一个仅包含0和1的n*n二维矩阵 请计算二维矩阵的最大值 计算规则如下 1、每行元素按下标顺序组成一个二进制数(下标越大约排在低位)， 二进制数的值就是该行的值，矩阵各行之和为矩阵的值 2、允许通过向左或向右整体循环移动每个元素来改变元
Chapter 4 矩阵乘法作为组合变换的形式以理解 It is my experience that proofs involving matrices can be shortened by 50% if one throws the matrices out read right to left 矩阵相乘的推导
线性代数基础 行列式 二元线性方程组的求解： \[\begin{cases} a_{11}x_1+a_{12}x_2=b_1 \\ a_{21}x_1+a_{22}x_2=b_2 \end{cases} \]当 \(a_{11}a_{22}-a_{12}a_{21}\not ={0}\) 时方程组由唯一解 二阶行列式： 将系数提取并记为：\(D =\begin{vmatrix} a_{11} & a_{12} \\ a_{
[ZJOI2007] 矩阵游戏 题目描述 小 Q 是一个非常聪明的孩子，除了国际象棋，他还很喜欢玩一个电脑益智游戏――矩阵游戏。矩阵游戏在一个 \(n \times n\) 黑白方阵进行（如同国际象棋一般，只是颜色是随意的）。每次可以对该矩阵进行两种操作： 行交换操作：选择矩阵的任意两行，交换这两行（即交换
参考了《Opencv中Mat矩阵相乘——点乘、dot、mul运算详解 》“http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52404580”的相关内容。 乘法是线性代数的基本操作，在OpenCV中有三种方法实现了乘法。 一、向量乘法 这两幅图像说明的就是向量乘法。在OpenCV中采用" *"来实现，要求是第
定义 n元的二次型是n个变量的齐二次多项式函数 $$ f(x_1,x_2,...,x_n) = \sum_{i = 1}^na_{ii}x_{i}^2+2\sum_{i\neq j}a_{ij}x_{i}x_{j} $$ 其中含\(x_{i}^2\)的项称为交叉项用矩阵乘积的形式写出是一个对称矩阵，满足\(f(x_1,x_2,...,x_n) = X^TAX\),其中\(X = (x_1,x_2,...,x_n
Topsis方法 针对多项指标、多个方案的分析方法：即根据已存在的数据判断各个方案的优劣。TOPSIS方法首先确定各个指标的最优理想解和最劣理想解，最优对应各个属性值都达到各方案中最好的值，最劣对应各个属性值达到各方案中最坏的值。再计算各个方案到最优最劣的加权欧式距离，得到各方案
https://zhuanlan.zhihu.com/p/399361005 Oblivious Transfer 总结 不经意传输（OT，oblivious transfer）是一个密码学协议，目前被广泛的应用于安全多方计算（SMPC，Secure Multi-Party Computation）。它由 Rabin 在 1981 年提出。本文梳理总结了1981年到2013年之间，不经意传输协议的发展
P1397 [NOI2013] 矩阵游戏 题解 首先考虑 \(F_{n,m}\) 是怎么由 \(F_{1,1}\) 递推到的 考虑用矩阵优化两个递推式子，那么 \[\begin{bmatrix} F_{i,j-1}&1 \end{bmatrix} \times\begin{bmatrix}a & 0 \\ b & 1\end{bmatrix}=\begin{bmatrix} F_{i,j}&1 \end{bmatrix} \]\[\begi
[湖南省队集训 2021] 梧桐依旧 题目叙述 求满足以下条件的矩阵对 \((A,B)\) 的数量，满足 \(A\equiv B\times A\pmod p\) ，并且 \(\det(B)\not =0\)。\(A\) 和 \(B\) 都是 \(n\times n\) 的矩阵。 题解 容易发现，模 \(p\) 意义下的可逆矩阵和 \(\times\) 运算构成一个群。 因此，考虑逆
1、模型介绍 2、例子 3、总结 3.1第一：将原始矩阵正向化 3.2第二：正向化矩阵标准化 3.3归一化
论文中常出现Frobenius norm用于矩阵的loss函数，表示为\(\Vert \cdot \Vert_F\)。 设矩阵\(A \in \mathbb{R}^{n \times m}\)，那么\(\Vert A \Vert_F = \sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n}\sum\limits_{j=1}^{m} a_{i,j}^{2}}\)，其中\(a_{i,j}\)是矩阵\(A\)中的元素。 Frobenius norm类似于
ScaleTransform, RotateTransform, 和 TranslateTransform函数是用于变换文本形式的。我们也可以使用转换矩阵来变换文本。 我们使用转换属性创建一个矩阵对象，并使用Graphics对象的转换属性将其应用到表面。清单10.21创建了一个矩阵对象，并将其设置为Transform属性。然后我们调用Dr
torch.transpose(Tensor,dim0,dim1)是pytorch中的ndarray矩阵进行转置的操作 例如：x = ([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]]) 我们先把它转为矩阵 import torchimport numpy as ny x = ([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]]) x = ny.matrix(x) print (x) ''' [[0 1 2] [3 4 5] [6
链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/24213/1044来源：牛客网 题目描述 这里有一个n*m的矩阵，请你选出其中k个子矩阵，使得这个k个子矩阵分值之和最大。 注意：选出的k个子矩阵 不能相互重叠。 输入描述: 第一行为n,m,k（1 ≤ n ≤ 100,1 ≤ m ≤ 2,1
例子： 三角形内角观测： 注解： 1.上面这个方程是观测方程，这个方程里面有3个未知数所以一个方程解3个未知数是不可能解出来的，下面把这个方程表示成矩阵的形式： 注解： 1.小写c代表的是条件的个数，字母n代表的是观测量的个数，在这个矩阵方程里面,有c=1个观
前言 之前一直对这题有点迷惑，现在终于搞懂了，故作此文。 upd：昨天晚上写的没保存，今天重新写，悲（ 。 难度 大概 \(2500\) ，思路比较自然，使用的都是常用优化技巧。 题意简述 给定一个 \(n\) 个点， \(m\) 条边的有向图，走过每条边需要花费 \(w_i\) 天，每个点有一个得分 \(c_i\) 。 另外有 \(k
