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第9章 矩阵的更多知识 矩阵的行列式 任何一个方阵都存在一个标量，称为行列式，非方阵的行列式是未定义的2x2矩阵行列式 3x3矩阵行列式 余子式 从M去除第i行和第j列剩余的矩阵，代数余子式是标量 如何求出n*n行列式 这里求的是4x4行列式 行列式的重要性质 矩阵积的行列式等于矩阵
简简单单写个小结。 买的矩阵键盘几块钱，很便宜，厂家给的原理图见下 虽然但是，图上的S1~S16和矩阵键盘上印刷的好像不是很一样，不过并不是个问题。 行和列各有四个引脚，自我感觉把行/列的引脚在板子上的接口设置在同一组IO下比较方便。 这里行用的是P2.0-P2.3,列用的是P1.4-P1.7
平移矩阵 3X3的矩阵不能用来平移三维向量,不能对x,y,z进行等比加减,需要扩展到4X4矩阵 平移矩阵的逆矩阵 旋转矩阵 旋转x轴 旋转y轴 旋转z轴 推导过程想起来再记下
电路图： 扫描原理： 逐列扫描，先将第一列输出低，其他所有IO设置为上拉输入，读取IO值，高4位哪个为低，说明是当前列哪个按键按下。 源码： 1 /***************************************************************************** 2 * FILE NAME keypad.h 3 * DESCRIPTION: 4 *
pytorch框架语法学习（1）——多维矩阵（tensor） 在运用python编程时，总会遇到tensor张量，例如reshape（2，3，4，4）等多维矩阵。下面进行详细讲解。 下面展示一些 内联代码片。 // 生成一个（2，3，4，4） import torch mask=torch.arange(96) mask = mask.reshape(2,3,4,4) print（mask） 结果如下： tensor(
一、垂直边缘检测 1、图片如果是黑白的就是像素*像素*1，如果是彩色的就是像素*像素*3【后面数字是维度】3表示RGB 对图片进行卷积运算 如图所示，6x6的图片*3x3的图片=4x4的图片，计算过程如下图： 4x4每个元素的计算是把3x3的矩阵一行一行的覆盖在6x6的矩阵上，大图片每一列的元素乘以小
