普通最小二乘法 参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/62018131 在批量梯度下降中讨论了,如何利用梯度下降的方式,如何一步一步寻找到损失函数的最小值,得到最佳拟合的 ,这里我们继续讨论线性拟合问题,这次尝试用最小二乘法直接求解 ,就是说我们不用从山顶寻找梯度一
@目录一、本周周赛总结二、 [Easy] 6101. 判断矩阵是否是一个 X 矩阵1. 题目描述2. 思路分析3. 代码实现三、[Medium] 6100. 统计放置房子的方式数1. 题目描述2. 思路分析3. 代码实现四、[Hard] 5229. 拼接数组的最大分数1. 题目描述2. 思路分析3. 代码实现五、[Hard] 6103. 从树
矩阵生成灰度图遇到的若干问题 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2022/5/13 22:23 # @Author : Linkdom import numpy as np import cv2.cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt a=np.random.randint(0,255,(300,300)) img=cv.imread('gary_array.jpg
图像的翻转、旋转、仿射变换、透视变换 flip 翻转操作,flipCode=0上下翻转,>0左右翻转,<0上下+左右翻转 rotate 旋转操作,只能三种旋转方式,以cv2.ROTATE_开头 warpAffine 仿射变换是图像旋转,缩放,平移的总称,具体的做法是通过一个矩阵和原图片坐标进行计算,得到新的坐标,完成变换,关键在于
二维坐标系 二维向量 二维向量运算 单位向量 二维坐标系旋转变换 二维坐标系平移变换 二维坐标系平移+旋转 三维坐标系 矩阵 矩阵乘法
\(NOI\) 复习(待施工) 动态规划 一.插头\(DP\) 二.数位\(DP\) 三,\(DDP\) 四,概率\(DP\) 五.\(DP\)优化 \((1)\)决策单调性 \((2)\)斜率优化 \((3)\)单调队列优化 字符串 一.扩展\(KMP\) 二.\(SAM\) 三,\(SA\) 数学 一.基础数论 二.多项式与生存函数 三.线性基 四.矩阵与行列式 五
二维数组 · int[][] a =new int[3][5] · 通常理解为a是一个3行5列的矩阵 二维数组的遍历 · a[i][j] 是一个int · 表示第i行第j列上的单元 · a[i,j]并不存在 二维数组的初始化 int[][] a ={ {1,2,3,4}, {1,2,3},
数据结构-图 All In One 在计算机科学中,图(Graph)是一种抽象数据类型,用于实现数学中图论的无向图和有向图的概念。 图的数据结构包含一个有限(可能是可变的)的集合作为节点集合,以及一个无序对(对应无向图)或有序对(对应有向图)的集合作为边(有向图中也称作弧)的集合。 节点可以是图结构的
主要参考了大佬的视频,第三章的公式推导对我这种零基础渣渣来说真是要命 线性回归算法原理 极大似然估计 类似于以偏概全,在极大似然估计中我们选择相信获得的样本数据已经能够很好的概括现实情况中的真实数据分布。将求出的样本数据的概率分布作为我们现实情况中的概率分布使用。 x
二维数组 通常理解为a是一个3行5列的矩阵 二维数组的遍历 a[i][j]是一个int 表示在第i行第j列上的单元 a[i,j]并不存在 二维数组的初始化 编译器来数数 每行一个{},逗号分隔 最后的逗号可以存在,有古老的传统
[HNOI2002]公交车路线 注:今天做到的有点意思的题目。 题意简述 有\(8\)个站点,从\(A\) 出发一共走\(n\) 步到\(E\)(中途不可经过\(E\)),问一共有多少种走法? 图: 思路一:矩阵(假弗洛伊德) 这个题感觉和矩阵半毛钱关系都没有,那可能用矩阵? 不过不慌哈,让我们细细道来。 我们设\(dp[i][j]\) 为
题目描述 从前,在一个王国中,在n个城市间有m条道路连接,而且任意两个城市之间至多有一条道路直接相连。在经过一次严重的战争之后,有d条道路被破坏了。国王想要修复国家的道路系统,现在有两个重要城市A和B之间的交通中断,国王希望尽快的恢复两个城市之间的连接。你的任务就是修复一些道
每天都要能选出至少三道有意义的题,这样才算没有摆。 本地记录的话容易鸽掉,就放博客上了。(我博客是不是没啥人看啊) 001 CF1270I Xor on Figures 我们定义两个矩阵 \(A,B\) 的异或卷积 \(C\) 为: \[C_{a,b}=\oplus_{(u+i)\bmod 2^k=a}\oplus_{(v+j)\bmod 2^k=b}A_{u,v}B_{i,j} \]我们
MATLAB是数学软件,内置自己特有的语言和语法,底层为C语言,底层数据结构是矩阵(例:数100等价为1乘1的矩阵[100]),内有很多函数。 类似数学软件还有Maple,Mathematica。特长都是“数学计算”。 MATLAB所有的功能都围绕着“其内置的函数”展开。 数值和符号计算: 数值运算的核心是1×n的矩
给你一个正方形矩阵 mat,请你返回矩阵对角线元素的和。 请你返回在矩阵主对角线上的元素和副对角线上且不在主对角线上元素的和。 示例 1: 输入:mat = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]] 输出:25 解释:对角线的和为:1 + 5 + 9 + 3 + 7 = 25 请注意,元素 mat[1][1]
感谢B站“秋刀鱼的炼丹工坊” 的讲解,这里的解析结合了很多多的讲解。 论文:https://arxiv.org/abs/2204.07143 代码:https://github.com/SHI-Labs/Neighborhood-Attention-Transformer 这个论文非常简单,思想其实在之前的论文里也出现过。首先看下面这个图,标准VIT的 attention 计
这道题的妙处在于把原问题看成矩阵连乘问题,求这些矩阵相乘的最小乘法次数,比如一个i*k矩阵乘一个k*j的矩阵,他们的乘法次数就是i*k*j (联想矩阵乘法的三层循环),题目说的取走一张牌,类似于矩阵相乘除去k,所以根据这个条件分析可以联想到矩阵。 题目要求首尾两端不可取,也就是求到最后只剩
class Matrix: @staticmethod def spiral_matrix(matrix: list) -> list: """ 顺时针螺旋遍历矩阵 :param matrix: 矩阵,二维列表 :return: 遍历结果,一维列表 """ if not matrix: return
73. 矩阵置零 给定一个 m x n 的矩阵,如果一个元素为 0 ,则将其所在行和列的所有元素都设为 0 。请使用 原地 算法。 示例 1: 输入:matrix = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]] 输出:[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]] 示例 2: 输入:matrix = [[0,1,2,0],[3,4,5,2],[1,3,1,5]] 输出:[[0,0,0,0]
B. Madoka and the Elegant Gift 简单翻译: 有n * m个格子,格子的值要么是1,要么是0。 值为1的格子可以组成一些矩阵,如果某个矩阵A被包含在矩阵B之内,那么A就是B的一个子集 如果一个矩阵不被包含在其他任何矩阵之内,这个矩阵就是nice的 如果所有的格子中,nice的矩阵不相交就输出yes,如果
逆矩阵 伴随矩阵 注:知识点来自网络博主,只为学习和笔记记录,如有版权问题及时反馈,删博,谢谢。
NumPy矩阵的旋转在⽤Python的数字图像处理、CNN或者深度学习⾥,对图像的处理:形变(缩放)处理常将图像数据读取到NumPy的array数据⾥,然后对图像数据进⾏形变处理。NumPy提供了很多的对array数组的操作:tile、rot90等。本章除了了解rot90的基本使⽤外,⾃⼰也想写点程序实现旋转的功能。1
在做数据分析中,常用的3个主流软件Matlab、R、python究竟哪个更好用呢,在地学、遥感、GIS领域3个软件各有优势,可以互补: 1、Matlab最擅长的是矩阵计算,不管你是什么格式的文件,matlab都把他先矩阵化再做运算,个人认为遥感领域的栅格处理计算在matlab最为简单方便;但是Matlab作图不好看,问
矩阵的计算 C实现 #include <stdio.h> #define N 100 typedef struct matrix { int h, w, aa[N][N]; //h:长 , w:宽, aa 矩阵 } jz; void initjz(jz *a, int x, int y) //初始化,行x列y,全部0 { a->h = x, a->w = y; for (int i = 0; i < x; i++) for (int j = 0; j <
题目描述:给你一个\(n \times m\)的二维矩阵\(grid\),再给你一个整数\(k\),你可以从二维矩阵中任意选择\(k\)行出来,组合成新的二维矩阵,对于新的二维矩阵,其每一列的最大值的最小值最大是多少。 数据范围:\(1 \leq n \leq 10^5 , 1 \leq m \leq 5 , 1 \leq k \leq 5 , 1\leq grid_{i , j