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【PTA】7-1 矩阵运算
个人认为这段代码还是太过冗长，希望有大佬指出哪里可以改进~ 给定一个n×n的方阵，本题要求计算该矩阵除副对角线、最后一列和最后一行以外的所有元素之和。副对角线为从矩阵的右上角至左下角的连线。 输入格式: 输入第一行给出正整数n（1 输出格式: 在一行中给出该矩阵除副对角线、最后一列和最后一行以外的所有元素之和。 输入样例: 4 2 3 4 1 5 6 1 1 7 1 8 1 1 1 1 1 输出样例: 35 #include int main() { int n; scanf("%d",&n)
73120发布于 2021-09-16 - 来自专栏LET
坐标系与矩阵(7): 相机校正
本系列的最后一篇，关于相机校正的内容。这一块原理和之前的介绍完全相同，需要两个步骤：将世界坐标下的位置转为相机坐标下对应的位置，然后进一步将该位置转为2D平面，对应最后的照片。前者对应上一篇中的 ? 模型视图矩阵，在视觉中称为extrinsic parameters： ? 后者对应上一篇的 ? ，在视觉中称为intrinsic parameters。 ? ? ，假设存在一个image plane来成像，存在矩阵 ? 满足该投影转换。假设 ? 是图片的中心点，f为焦距，同样基于相似三角形，可得： ? ? 关于该系列，正如本系第一篇所述，一直想梳理一下这块的内容，但懒得开头，无意看到某位同事提了齐次坐标，以此为契机，算是完成了一个小小的夙愿，尽管我也清楚很多地方写的很仓促。 至此，完成了坐标系与矩阵系列。
1.6K40发布于 2021-07-20 - 来自专栏深入理解Android
leetcode刷题（7）——搜索二维矩阵
编写一个高效的算法来判断 m x n 矩阵中，是否存在一个目标值。该矩阵具有如下特性： 每行中的整数从左到右按升序排列。 每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。 示例 1: 输入: matrix = [ [1, 3, 5, 7], [10, 11, 16, 20], [23, 30, 34, 50] ] target = 3 输出: true 示例 2: 输入: matrix = [ [1, 3, 5, 7], [10, 11, 16, 20], [23, 30, 34, 50] ] target = 13 输出: false 思路
32520编辑于 2022-06-22 - 来自专栏算法channel
机器学习储备（7）：numpy一维数组和矩阵
注意在线代中的矩阵都是二维数组，观察我们开始说的那个A，它本质上并不是矩阵，只是一个一维数组，关于什么是数组的维数测试，请看本文第3节，所以它要提升1个维度。 但是有一种情况，会很特殊，如果数组只有一行，例如： B = array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])，看一下几行几列： np.shape(B) (10 numpy中的写法如下所示： B2 = array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]]) 此时B2的 shape 结果显示：(1,10) 那么这是如何做到的呢 B = array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) np.ndim(B) 1 B2 = array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6 , 7, 8, 9, 10]]) np.ndim(B2) 2 再体验一个维数为3的数组： test = [[[1,2,3]],[[4,8,12]]] np.ndim(test) 3 4 总结 总结以上所述
1.3K80发布于 2018-04-02 - 来自专栏全栈程序员必看
模型矩阵、视图矩阵、投影矩阵
总而言之，模型视图投影矩阵=投影矩阵×视图矩阵×模型矩阵，模型矩阵将顶点从局部坐标系转化到世界坐标系中，视图矩阵将顶点从世界坐标系转化到视图坐标系下，而投影矩阵将顶点从视图坐标系转化到规范立方体中。 ；如果局部坐标系还要继续变换，只要将新的变换矩阵按照顺序左乘这个矩阵，得到的新矩阵能够表示之前所有变换效果的叠加，这个矩阵称为「模型矩阵」。 这个表示整个世界变换的矩阵又称为「视图矩阵」，因为他们经常一起工作，所以将视图矩阵乘以模型矩阵得到的矩阵称为「模型视图矩阵」。 考虑一辆行驶中的汽车的轮胎，其模型视图矩阵是局部模型矩阵（描述轮胎的旋转）左乘汽车的模型矩阵（描述汽车的行驶）再左乘视图矩阵得到的。 投影矩阵 投影矩阵将视图坐标系中的顶点转化到平面上。 最后，根据投影矩阵×视图矩阵×模型矩阵求出模型视图投影矩阵，顶点坐标乘以该矩阵就直接获得其在规范立方体中的坐标了。这个矩阵通常作为一个整体出现在着色器中。
3.3K20编辑于 2022-08-27 - 来自专栏云计算教程系列
如何在CentOS 7上配置Apache内容缓存
在本教程中，我们将讨论如何使用各种缓存模块在CentOS 7上配置Apache 2.4。 运行CentOS 7时，将在安装Apache时安装该模块，但默认配置不会加载模块。要加载模块，我们将在/etc/httpd/conf.modules.d目录中创建一个简单文件来加载模块。 设置htcacheclean以自动管理缓存 在CentOS 7系统上，该htcacheclean实用程序在httpd安装过程中安装，用于在缓存增长时削减缓存。 默认情况下，这两个模块都在CentOS 7 Apache软件包中启用。 参考文献：《How To Configure Apache Content Caching on CentOS 7》
2.6K00发布于 2018-09-21 - 来自专栏人工智能领域
7.ChatGPT与SEO - 优化内容策略【710】
在内容创作领域，ChatGPT展现出巨大的潜力： 快速生成内容： ChatGPT可以在短时间内生成大量高质量的文本内容，提高内容生产的效率。 第一部分：SEO友好内容的重要性 定义SEO友好内容及其对在线可见性的影响 SEO友好内容是指那些为了提高网站在搜索引擎中的排名而特别优化的内容。这种内容不仅对搜索引擎友好，也对用户友好。 内容规划还涉及到关键词研究、内容日历的制定、以及内容类型的多样化，这些都是确保内容策略成功实施的关键要素。 希望这篇博客能够为您在学习《7.ChatGPT与SEO - 优化内容策略【7/10】》中提供一些启发和指导。如果你有任何问题或需要进一步的建议，欢迎在评论区留言交流。 ：ChatGPT如何辅助写作（5/10） 6.ChatGPT在编程和代码生成中的作用【6/10】 7.ChatGPT与SEO - 优化内容策略【7/10】
62910编辑于 2024-12-18 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-7 Numpy 中的矩阵运算
n = 10 L = [i for i in range(n)] print(2 * L) ''' [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6 , 7, 8, 9] ''' 显然，在 Python 中，列表 * N 中的 * 运算符为重复操作，将列表中的每个元素重复 N 次。 矩阵运算 NumPy 还支持矩阵和矩阵之间的运算。 np.linalg.inv(A) # 计算矩阵A的逆矩阵 在线性代数中，原矩阵和逆矩阵（或逆矩阵和原矩阵）进行矩阵相乘的运算，结果为单位矩阵。 )，它们之间满足矩阵 X 和 X 的伪逆矩阵进行矩阵相乘的运算，结果为单位矩阵。
1.3K20编辑于 2022-05-25 - 来自专栏mathor
矩阵分析（十一）酉矩阵、正交矩阵
酉矩阵 若n阶复矩阵A满足 A^HA=AA^H=E 则称A是酉矩阵，记为A\in U^{n\times n} 设A\in C^{n\times n}，则A是酉矩阵的充要条件是A的n个列（或行）向量是标准正交向量组 酉矩阵的性质 A^{-1}=A^H\in U^{n \times n} \mid \det A\mid=1 A^T\in U^{n\times n} AB, BA\in U^{n\times n} 酉矩阵的特征值的模为 1 标准正交基到标准正交基的过渡矩阵是酉矩阵 酉变换 设V是n维酉空间，\mathscr{A}是V的线性变换，若\forall \alpha, \beta \in V都有 (\mathscr{A}(\alpha ), \mathscr{A}(\beta))=(\alpha,\beta) ---- 正交矩阵 若n阶实矩阵A满足 A^TA=A^A=E 则称A是正交矩阵，记为A\in E^{n\times n} 设A （或正交矩阵） ---- 满秩矩阵的QR分解 若n阶实矩阵A\in \mathbb{C}^{n\times n}满秩，且 A = [\alpha_1,...
7.3K30发布于 2020-11-24 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【MATLAB】矩阵操作 ( 矩阵构造 | 矩阵运算 )
文章目录 一、矩阵构造 1、列举元素 2、顺序列举 3、矩阵重复设置 4、生成元素 1 矩阵 二、矩阵计算 1、矩阵相加 2、矩阵相减 3、矩阵相乘 4、矩阵对应相乘 5、矩阵相除 6、矩阵对应相除 , 以及步长 , 自动列举出矩阵 ; % 矩阵构造 , 从 1 到 50 , 间隔步长 7 % 这三个值都不能缺省 B = 1:7:50 执行结果 : 3、矩阵重复设置 设置一个已经给定的矩阵的行列重复次数 , 3, 4; 5, 6, 7, 8] B = [9, 10, 11, 12; 13, 14, 15,16] % 矩阵相加就是对应位置相加 % 只有行列相等的矩阵才能相加 C = A + B 执行结果 矩阵构造 % 矩阵构造 , 列举出完整的矩阵元素 A = [1, 2, 3, 4, 5, 6] % 矩阵构造 , 从 1 到 50 , 间隔步长 7 % 这三个值都不能缺省 B = 1:7:50 矩阵计算 % 定义两个矩阵 A = [1, 2, 3, 4; 5, 6, 7, 8] B = [9, 10, 11, 12; 13, 14, 15,16] % 矩阵相加就是对应位置相加 % 只有行列相等的矩阵才能相加
2K10编辑于 2023-03-29 - 来自专栏全栈程序员必看
对角矩阵单位矩阵_矩阵乘单位矩阵等于
： 2维数组 ''' #a = np.mat("1,2,3;4,5,6;7,8,9") a1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) #使用mat()将array形式转换为矩阵 a = np.mat(a1) print(a) ''' [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] ''' print(a. -------------------------''' ''' triu():提取矩阵上三角矩阵 (upper triangle of an array.) triu（m, k=0） m：表示一个矩阵 = np.tril(a,0) print(e) ''' [[1 0 0] [4 5 0] [7 8 9]] ''' print(e. 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] ''' print(a.
2.2K10编辑于 2022-09-20 - 来自专栏安富莱嵌入式技术分享
【STM32H7的DSP教程】第21章 DSP矩阵运算-加法，减法和逆矩阵
返回值，ARM_MATH_SUCCESS表示成功，ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。 注意事项： 使用了饱和运算，输出结果范围[0x8000 0x7FFF]。 返回值，ARM_MATH_SUCCESS表示成功，ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。 注意事项： 使用了饱和运算，输出结果范围[0x8000 0x7FFF]。 ）： 下面我们通过Matlab来实现求逆矩阵（在命令窗口输入）： 21.7 实验例程说明（MDK） 配套例子： V7-216_DSP矩阵运算（加法，减法和逆矩阵） 实验目的： 学习DSP复数运算（加法， 减法和逆矩阵） 实验内容： 启动一个自动重装软件定时器，每100ms翻转一次LED2。 216_DSP矩阵运算（加法，减法和逆矩阵） 实验目的： 学习DSP复数运算（加法，减法和逆矩阵） 实验内容： 启动一个自动重装软件定时器，每100ms翻转一次LED2。
2.1K20发布于 2020-05-12 - 来自专栏全栈程序员必看
hesse矩阵和jacobi矩阵_安索夫矩阵和波士顿矩阵区别Jacobian矩阵和Hessian矩阵
转载自：http://jacoxu.com/jacobian%E7%9F%A9%E9%98%B5%E5%92%8Chessian%E7%9F%A9%E9%98%B5/ 在网上看到的一篇不错的关于雅克比矩阵 ，海森矩阵和牛顿法的介绍，非常的简单易懂，并且有Hessian矩阵在牛顿法上的应用。 Jacobian矩阵和Hessian矩阵 发表于 2012 年 8 月 8 日 1. Jacobian 在向量分析中, 雅可比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵, 其行列式称为雅可比行列式. 雅可比矩阵 雅可比矩阵的重要性在于它体现了一个可微方程与给出点的最优线性逼近. 因此, 雅可比矩阵类似于多元函数的导数. 海森Hessian矩阵 在数学中, 海森矩阵(Hessian matrix或Hessian)是一个自变量为向量的实值函数的二阶偏导数组成的方块矩阵, 此函数如下： 2), 最优化 在最优化的问题中,
1.4K20编辑于 2022-09-20 - 来自专栏mathor
矩阵分析（十二）正规矩阵、Hermite矩阵
\lambda_1 = \mathop{max}\limits_{x\neq 0} R(x), \lambda_n = \mathop{min}\limits_{x\neq 0} R(x)$ 注：本节内容实际上都是一些定义或定理 ，看上去并不多，然而实际上如果仔细证明每一条定理，会有相当多的内容，不过这里我觉得没有必要写上证明，读者有需要自行谷歌搜索或者翻书即可 ---- 例2 已知$A=\begin{bmatrix}3&0&8 &\frac{\sqrt{3}}{3}&\frac{\sqrt{2}}{2}\end{bmatrix} $$ 经计算得 $$ U_1^HAU_1=\begin{bmatrix}-1 & -\frac{7 \sqrt{2}}{2} & -\frac{7 \sqrt{3}}{3} \\ 0 & 4 & \frac{5 \sqrt{6}}{3} \\ 0 & -\frac{5 \sqrt{6}}{2} & - 30} & \frac{2 \sqrt{5}}{5}\end{bmatrix} $$ 则$U^HAU=\begin{bmatrix}-1 & \frac{\sqrt{30}}{15} & -\frac{7
2.3K50发布于 2021-04-02 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-8 矩阵A乘以B
7-8 矩阵A乘以B 给定两个矩阵A和B，要求你计算它们的乘积矩阵AB。需要注意的是，只有规模匹配的矩阵才可以相乘。 即若A有Ra行、Ca列，B有Rb行、Cb列，则只有Ca与Rb相等时，两个矩阵才能相乘。 输入格式： 输入先后给出两个矩阵A和B。 对于每个矩阵，首先在一行中给出其行数R和列数C，随后R行，每行给出C个整数，以1个空格分隔，且行首尾没有多余的空格。输入保证两个矩阵的R和C都是正数，并且所有整数的绝对值不超过100。 输出格式： 若输入的两个矩阵的规模是匹配的，则按照输入的格式输出乘积矩阵AB，否则输出Error: Ca != Rb，其中Ca是A的列数，Rb是B的行数。 输入样例1： 2 3 1 2 3 4 5 6 3 4 7 8 9 0 -1 -2 -3 -4 5 6 7 8 输出样例1： 2 4 20 22 24 16 53 58 63 28 输入样例2： 3 2
82720发布于 2020-06-23 推荐 7 款好用的内容管理系统（CMS）
内容管理系统是什么？内容管理系统（Content Management System，简称CMS）是一种位于网站前台（用户界面）与后台（数据库）之间的软件系统。 其主要作用是将一个网站的内容（包括文字、图片、视频、音频等）与网站的其他部分（如页面布局、网站导航等）分离开来，使得网站管理员可以方便地对网站内容进行编辑、发布和管理，而无需过多地关注网站的技术细节。 今天就给大家推荐7款好用的内容管理系统1 核桃CMS编程语言：Java核桃CMS是一款基于SpringBoot2架构的JAVA网站建设平台，主要特点是支持涉密信息系统分级保护功能、支持国产化环境、支持等保二 4 joomla-cms编程语言：PHP一套开源的内容管理系统（CMS），基于PHP和MySQL开发，具有高度的灵活性和强大的功能。 专业的会员订阅和数据可视化功能，让内容创作者可以围绕内容，尝试发展商业化业务。除此之外，它还拥有先进的所见即所得编辑器。7.
4.2K10编辑于 2024-04-18- 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-3 判断上三角矩阵 (15分)
因为一个小问题，调试了好久 555555 上三角矩阵指主对角线以下的元素都为0的矩阵；主对角线为从矩阵的左上角至右下角的连线。 本题要求编写程序，判断一个给定的方阵是否上三角矩阵。 输入格式： 输入第一行给出一个正整数T，为待测矩阵的个数。接下来给出T个矩阵的信息：每个矩阵信息的第一行给出一个不超过10的正整数n。随后n行，每行给出n个整数，其间以空格分隔。 输出格式： 每个矩阵的判断结果占一行。如果输入的矩阵是上三角矩阵，输出“YES”，否则输出“NO”。
1.5K10发布于 2021-09-16 - 来自专栏安富莱嵌入式技术分享
【STM32H7的DSP教程】第22章 DSP矩阵运算-放缩，乘法和转置矩阵
： 22.6 实验例程说明（MDK） 配套例子： V7-217_DSP矩阵运算（放缩，乘法和转置） 实验目的： 学习DSP复数运算（放缩，乘法和转置） 实验内容： 启动一个自动重装软件定时器，每100ms HAL 库初始化，此时系统用的还是H7自带的64MHz，HSI时钟: - 调用函数HAL_InitTick，初始化滴答时钟中断1ms。 - 默认不开启，如果要使能此选项，务必看V7开发板用户手册第8章 */ #if Enable_EventRecorder == 1 /* 初始化EventRecorder并开启 217_DSP矩阵运算（放缩，乘法和转置） 实验目的： 学习DSP复数运算（放缩，乘法和转置） 实验内容： 启动一个自动重装软件定时器，每100ms翻转一次LED2。 HAL 库初始化，此时系统用的还是H7自带的64MHz，HSI时钟: - 调用函数HAL_InitTick，初始化滴答时钟中断1ms。
1.8K30发布于 2020-05-14 - 来自专栏全栈程序员必看
伴随矩阵求逆矩阵(已知A的伴随矩阵求A的逆矩阵)
在之前的文章《线性代数之矩阵》中已经介绍了一些关于矩阵的基本概念，本篇文章主要就求解逆矩阵进行进一步总结。 =0，我们就称A为非奇异矩阵。奇异矩阵是没有逆矩阵的。 最后我想说的是我本来想求逆矩阵的，不凑巧找了个奇异矩阵，饶恕我吧:( 伴随矩阵 Adjugate Matrix 伴随矩阵是将matrix of cofactors进行转置(transpose)之后得到的矩阵 ，因此没有逆矩阵，但如果是非奇异矩阵，我们则可以按照之前的公式求得逆矩阵。 逆矩阵计算 初等变换 求解逆矩阵除了上面的方法外，还可以用更加直观的方法进行求解，这就是初等变换，其原理就是根据A乘以A的逆等于单位矩阵I这个原理，感兴趣的同学可以看参考链接中的视频。
2.6K20编辑于 2022-07-28 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 练习7-7 矩阵运算
练习7-7 矩阵运算 给定一个n×n的方阵，本题要求计算该矩阵除副对角线、最后一列和最后一行以外的所有元素之和。副对角线为从矩阵的右上角至左下角的连线。 输出格式: 在一行中给出该矩阵除副对角线、最后一列和最后一行以外的所有元素之和。 输入样例: 4 2 3 4 1 5 6 1 1 7 1 8 1 1 1 1 1 输出样例: 35 代码： #include<stdio.h> int main() { int
2.3K10发布于 2020-09-15
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