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7-4 悄悄关注 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/97864803 7-4 悄悄关注 (25 分) 新浪微博上有个“悄悄关注”，一个用户悄悄关注的人
1.1K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-4 字符串排序
点这里 7-4 字符串排序 本题要求编写程序，读入5个字符串，按由小到大的顺序输出。 输入格式： 输入为由空格分隔的5个非空字符串，每个字符串不包括空格、制表符、换行符等空白字符，长度小于80。
92910发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-4 树的遍历 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924283 7-4 树的遍历 (20 分) 给定一棵二叉树的后序遍历和中序遍历，请你输出其层序遍历的序列
74510发布于 2019-11-07 - 来自专栏刷题笔记
7-4 括号匹配 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101472923 7-4 括号匹配 (25 分) 给定一串字符，不超过100个字符，可能包括括号
99430发布于 2019-11-08 - 来自专栏数据结构和算法
7-4 学生成绩排序 (15分)
7-4 学生成绩排序 (15分) 输入格式: 输入一个正整数n(n<50)，下面n行输入n个学生的信息，包括：学号、姓名、三门课程成绩（整数）。
41210编辑于 2023-11-30 - 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 习题7-4 求矩阵各行元素之和
习题7-4 求矩阵各行元素之和 本题要求编写程序，求一个给定的m×n矩阵各行元素之和。 输入格式： 输入第一行给出两个正整数m和n（1≤m,n≤6）。随后m行，每行给出n个整数，其间 以空格分隔。 输出格式： 每行输出对应矩阵行元素之和。
1.5K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏算法与数据结构
PTA 7-4 排座位（25 分）
7-4 排座位（25 分） 布置宴席最微妙的事情，就是给前来参宴的各位宾客安排座位。无论如何，总不能把两个死对头排到同一张宴会桌旁！
1.6K90发布于 2017-12-29 - 来自专栏freesan44
PTA 7-4 素数等差数列 (20 分)
2004 年，陶哲轩（Terence Tao）和本·格林（Ben Green）证明了：对于任意大的 n，均存在 n 项全由素数组成的等差数列。例如 { 7，37，67，97，127，157 } 是 n=6 的解。本题就请你对给定的 n 在指定范围内找出一组最大的解。
39200发布于 2021-09-10 - 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 , 现在有 16 列 C = repmat(B, 3, 2) 执行结果 : 4、生成元素 1 矩阵 矩阵构造 , 生成指定行列的矩阵, 矩阵元素是 1 ; % 矩阵构造 , 生成 3 行 3 列的矩阵 : 2、矩阵相减 矩阵相减就是对应位置相加 , 只有行列相等的矩阵才能相减 ; % 矩阵相减就是对应位置相加 % 只有行列相等的矩阵才能相减 D = A - B 执行结果 : 3、矩阵相乘 矩阵相乘 : 第一个矩阵的行数等于第二个矩阵的列数 , 第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数 , 满足上面两个条件 , 才可以相乘 ; % 矩阵相乘 % 第一个矩阵的行数等于第二个矩阵的列数 , % 第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数 C = A + B % 矩阵相减就是对应位置相加 % 只有行列相等的矩阵才能相减 D = A - B % 矩阵相乘 % 第一个矩阵的行数等于第二个矩阵的列数 , % 第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数
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
import numpy as np '''------------------------------------创建矩阵---------------------------''' ''' 创建矩阵 -------------------------''' ''' 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 -------------------------''' ''' tril():提取矩阵下三角矩阵 (lower triangle of an array.) ''' #k=0表示正常的下三角矩阵 e __class__) #<class 'numpy.ndarray'> #将数组转为矩阵形式 h1 = np.mat(h) print(h1. ") #k=-1表示对角线的位置下移1个对角线 j = np.diag(a, k=-1) print(j) #[4 8] print("-----\n") ''' 使用两次np.diag() 获得二维矩阵的对角矩阵
2.2K10编辑于 2022-09-20 - 来自专栏freesan44
PTA 7-4 最近的斐波那契数 (20 分)
=1。所谓与给定的整数 N 最近的斐波那契数是指与 N 的差之绝对值最小的斐波那契数。
47010发布于 2021-09-10 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-4 稳赢
7-4 稳赢 大家应该都会玩“锤子剪刀布”的游戏：两人同时给出手势，胜负规则如图所示： ? 现要求你编写一个稳赢不输的程序，根据对方的出招，给出对应的赢招。但是！
51810发布于 2020-06-23 - 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
，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. 雅可比行列式 如果m = n, 那么FF是从n维空间到n维空间的函数, 且它的雅可比矩阵是一个方块矩阵. 于是我们可以取它的行列式, 称为雅可比行列式. 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
$A$酉相似于一个上（下）三角矩阵 ---- 例1 已知$A = \begin{bmatrix}0&3&3\\-1&8&6\\2&-14&-10\end{bmatrix}$，求酉矩阵$U$，使得$U^HAU 定理：$\exists U\in U^{n\times n}$，使得$U^{-1}AU$为对角矩阵的充分必要条件为$A^HA=AA^H$ 定义：如果矩阵$A$满足$A^HA=AA^H$，则称其为正规矩阵 ---- Hermite矩阵 定义：$A\in \mathbb{C}^{n\times n}$，若$A^H=A$，则称$A$为Hermite矩阵 定理：Hermite矩阵是正规矩阵，Hermite矩阵的特征值是实数 \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
2.3K50发布于 2021-04-02 - 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 - 来自专栏风吹杨柳
算法系列-----矩阵（三）-------------矩阵的子矩阵
矩阵的子矩阵 注意矩阵的下标是从 0开始的到n-1和m-1 获取某一列的子矩阵： /** * 矩阵的子矩阵函数 * * @param args * 参数a是个浮点型（double）的二维数组，n是去掉的列号 * @return 返回值是一个浮点型二维数组（矩阵去掉第n列后的矩阵） */ public static double[][] zjz 矩阵b -------------------------------- 7.0 8.0 6.0 5.0 输出结果： 一维矩阵的子矩阵 --------------------------- ----- 3.0 2.0 4.0 矩阵的子矩阵 -------------------------------- 1.0 3.0 矩阵的子矩阵 ------------------------- ------- 7.0 8.0 矩阵的子矩阵 -------------------------------- 5.0
1.6K50编辑于 2022-03-04 - 来自专栏点云PCL
基础矩阵，本质矩阵，单应性矩阵讲解
其中主要是使用了适用于平面场景的单应性矩阵H和适用于非平面场景的基础矩阵F，程序中通过一个评分规则来选择适合的模型，恢复相机的旋转矩阵R和平移矩阵t 那么下面主要讲解关于对极几何中的基础矩阵，本质矩阵 根据对极约束可以引出本质矩阵和基础矩阵。 F矩阵的性质有三： 1, 3*3且自由度为7的矩阵 2，kF 为基础矩阵，相差一个尺度自由度 3，F矩阵的秩为2 基础矩阵的求解方法： 1，直接线性变换法（8点法+最小二乘法） 2，RANSAC-估计基础矩阵 单应矩阵的应用场景是相机只有旋转而无平移的时候，两视图的对极约束不成立，基础矩阵F为零矩阵，这时候需要使用单应矩阵H，场景中的点都在同一个平面上，可以使用单应矩阵计算像点的匹配点。 相机的平移距离相对于场景的深度较小的时候，也可以使用单应矩阵H。 本文内容推导大部分来自《视觉SLAM14讲》。
10.6K54发布于 2019-08-08 - 来自专栏腾讯多媒体实验室
腾讯多媒体实验室AIGC能力矩阵带你玩转智能内容生产
AIGC即AI Generated Content，是指利用人工智能技术来自动生成内容，AIGC也被认为是继UGC、PGC之后的新型内容生产方式，AI绘画、AI作曲、AI写作等都属于AIGC的范畴。 2019年，腾讯杰出科学家 刘杉博士，向其所领导的多媒体实验室团队提出展开面向“智能化内容生产”技术研发的要求，并在此后的时间里带领团队打造多项核心技术并逐步完善能力矩阵，应用于多个内容生产和创作的业务场景 让我们来体验腾讯多媒体实验室的黑科技吧~ 2022年被称为AIGC元年，多媒体实验室也在过往的技术积累（智能内容生产，媒体的智智能内容能未来）上不断完善AIGC能力矩阵，在各个实际的应用场景落地具体能力 ，提升内容生产和创作效率。 多媒体实验室AIGC能力矩阵 AI生成音乐效果展示 以上AIGC能力均已接入腾讯云服务，欢迎随时体验和洽谈（medialab@tencent.com）。
2.2K50编辑于 2023-03-07
腾讯云开发者
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