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- 来自专栏一位计算机小白的学习日记
C:9-9题目：蛇形矩阵
比如一个3*3的蛇形方阵 3 2 1 4 9 8 5 6 7 二、解题思路： 分析题目： 1.该矩阵是一个方阵，填入矩阵内的值是从1开始的； 2.该矩阵的填充顺序是逆时针向内填充的。 具体可以参考上面所给的蛇形矩阵。 具体思路： 1. 初始化矩阵 创建一个 n 行 m 列的全零矩阵，用于存储最终的蛇形方阵。 2. ，再通过两个for循环将矩阵元素全部填充为0。 循环条件num <= n * m，当填充的数字大于矩阵内元素总数时结束循环，比如说3*3的矩阵，当我们填充的数字num = 10 的时候，大于3*3 = 9；10不在填入矩阵内。 col < m - 1这个条件用于判断当前列是否小于矩阵总列数减 1。 这是因为在矩阵中，列索引从 0 开始，当col等于m - 1时，已经到达了矩阵最右侧的列，再向右就超出矩阵范围了。
67510编辑于 2024-10-21 - 来自专栏Python小屋
Python实现矩阵转置的9种方法
版权声明：由于公众号后台规则问题，本文暂时无法设置原创标记，但仍属原创内容，微信公众号“Python小屋”坚持只发原创技术文章。 978-7-302-62420-2，清华大学出版社，2023年6月出版，2023年8月第2次印刷 ======================== 问题描述： 编写程序，使用不同的方法对嵌套列表模拟的矩阵进行转置
51420编辑于 2023-10-23 - 来自专栏热爱编程的证据
C语言每日一题（9）#150. 矩阵旋转
矩阵旋转 设计思路 关于矩阵的问题必然会牵扯到二维数组的问题，关键在于旋转，其实不管旋转方式怎么样，它的变换思路都是一致的，只是下标的等价关系不同，下面我们来进行解析。 CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 #include<stdio.h> int main() { int n, m; int arr[200][200]; int brr[200][200];//用于存储变换后的矩阵
31010编辑于 2024-01-23 - 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 , 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 : 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 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 -------------------------''' ''' 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 k：表示对角线的起始位置（k取值默认为0） ''' #k=0表示正常的上三角矩阵 b = np.triu(a,0) print(b) ''' [[1 2 3] [0 5 6] [0 0 9]] ''' 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
frac{1}{\sqrt{3}}\end{bmatrix} $$ 经计算得 $$ U_1^HAU_1=\begin{bmatrix}0 & \frac{50}{\sqrt{12}} & \frac{9} 0 & \frac{32}{\sqrt{6}} & 3\end{bmatrix}=\left[\begin{array}{ccc} 0 & \frac{50}{\sqrt{12}} & \frac{9} 210}} & \frac{3}{\sqrt{35}} \end{bmatrix} $$ 则$U^HAU=\begin{bmatrix}0 & \frac{50}{\sqrt{12}} & \frac{9} \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 * 测试代码： public static void main(String[] args) { double[] a = { 3, 2, 1, 4}; double[] b = { 5, 6, 9, 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reizhi
微软：IE9可实现Web页面所有内容硬件加速
如今，各大浏览器都开始使用硬件来加速图形性能，IE9 Beta也即将发布，微软在此时对比了完全硬件加速和部分硬件加速之间的区别，向众人揭示了IE9的优越性。 2010年3月，微软发布了IE9首个平台预览版，默认开启了GPU加速HTML5功能，将硬件加速运用到了Web页面的每一个内容上，包括文本、图像、背景、边框、SVG内容和HTML5视频/音频，主要使用了Windows 在7月发布的平台预览第三版中，IE9引入了硬件加速HTML5 canvas。 IE9硬件加速 浏览器可以使用硬件来加速一个HTML页面所有步骤中的一些或是全部，下图中就描述了IE9中的HTML页面渲染主要步骤： IE9页面渲染共分为三大阶段： 内容渲染：IE9在第一个阶段使用Direct2D 和DirectWrite子系统内容渲染的硬件加速； 页面生成：IE9在这个阶段使用Direct3D加速页面绘制，在渲染图片密集型任务时为IE提供优异的性能； 桌面生成：在浏览器完成内容渲染并生成页面后，
1.1K20编辑于 2022-09-26 - 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 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
Jacobian矩阵和Hessian矩阵
前言 还记得被Jacobian矩阵和Hessian矩阵统治的恐惧吗？本文清晰易懂的介绍了Jacobian矩阵和Hessian矩阵的概念，并循序渐进的推导了牛顿法的最优化算法。 希望看过此文后，你对这两类矩阵有一个更深刻的理解。 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. 这些函数的偏导数(如果存在)可以组成一个m行n列的矩阵, 这就是所谓的雅可比矩阵： 此矩阵表示为： ，或者为 。 这个矩阵的第i行是由梯度函数的转置yi(i=1,…,m)表示的。 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： 如果f的所有二阶导数都存在，那么f的海森矩阵即 矩阵, 而是每一步的时候使用梯度向量更新hessian矩阵的近似。
1.5K40编辑于 2022-02-12 腾讯医典：以权威科普矩阵与多形式内容驱动医药营销实效
传统营销模式难以将复杂的医学知识转化为可广泛传播且可信赖的内容，导致药品知晓率提升缓慢、专家影响力局限、患者依从性不足。 赋能私域运营：通过内容API接口，为合作伙伴的私域生态注入结构化科普内容。 内容传播效能：腾讯医典公众号头条文章篇均阅读量10万+，健康科普视频号创下单条过亿曝光记录（来源：平台运营数据）。 严格内容质控：执行“三审三校”流程，由临床专家终审，保障专业性与准确性。 全渠道分发网络：整合腾讯系资源（微信搜一搜、腾讯新闻、视频号等），覆盖亿级用户，实现内容的多场景精准触达。 丰富内容形态：拥有数十万优质科普词条，并持续产出条漫、短视频（如《How-To》系列播放量超5000万）、直播、专题等多元内容，满足不同传播需求。
9910编辑于 2026-05-31- 来自专栏Linux
9.Linux文件管理命令---sort按顺序显示文件内容
sort按顺序显示文件内容作用：按顺序显示文件内容。用法：sort 选项...文件... 对员工工资进行排序，也使用 了-k 3,3，这是最准确的表述，表示“只”对本域进行排序，因为如果省略了后面的 3，就变成 了“对从第三个域开始到最后一个域位置的内容进行排序”了。
92110编辑于 2025-01-02 - 来自专栏mathor
矩阵分析（九）Gram矩阵
··+k_s\beta_s\right>=k_1\left<\alpha,\beta_1\right>+···k_s\left<\alpha,\beta_s\right>$ ---- 线性组合的内积的矩阵表示 beta_t\right>\end{bmatrix}\begin{bmatrix}l_1\\ \vdots \\ l_t\end{bmatrix} \end{aligned} $$ ---- Gram矩阵 ,\beta_t$的协Gram矩阵，记为$G(\alpha_1,...,\alpha_s;\beta_1,...,\beta_t)$ $\alpha_1,... ,\alpha_s$的Gram矩阵，记为$G(\alpha_1,...,\alpha_s)$ $\alpha_1,... ,\beta_t)A $$ Gram矩阵的性质 $Rank(G)=rank(\alpha_1,...
1.2K20发布于 2021-04-01 - 来自专栏mathor
矩阵分析（十三）矩阵分解
}，满足 A = BC \mathbb{C}_r表示矩阵的秩为r 实际上上述定理用文字描述就是，一个亏秩的矩阵可以分解成一个列满秩与行满秩矩阵的乘积 证明：因为rank(A)=r，所以一定可以找到与A相似的一个矩阵 2}{5}\\0&1&0&\frac{1}{5}&\frac{1}{5}\\0&0&1&\frac{1}{5}&-\frac{4}{5}\end{bmatrix} ---- QR分解的应用 QR分解的内容请看矩阵分析 LU分解 LU分解（LU Decomposition）是矩阵分解的一种，可以将一个矩阵分解为一个单位下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积，以四阶矩阵为例 L = \begin{bmatrix}1&0&0&0 设A = \begin{bmatrix}2&3&4\\1&1&9\\1&2&-6\end{bmatrix}A的LU分解矩阵L和U 解：令 L=\begin{bmatrix}1&0&0\\l_1&1&0 end{bmatrix} 由于A=LU，所以有 $$ \begin{cases} u_1=2\\ u_2=3\\ u_3=4\\ l_1u_1=1\\ l_1u_2+u_4=1\\ l_1u_3+u_5=9\
2.3K10发布于 2021-04-02 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【MATLAB】矩阵操作 ( 矩阵下标 | 矩阵下标排列规则 )
文章目录 一、矩阵构造 1、获取指定位置的矩阵元素 2、获取指定行的元素 3、获取指定列的元素 二、矩阵下标排列顺序 一、矩阵构造 ---- 1、获取指定位置的矩阵元素 获取矩阵指定行列元素的方法 : % 生成 5 阶幻方矩阵 A = magic(5) % 从 A 矩阵中获取第 2 行第 3 列元素 B = A(2,3) 2、获取指定行的元素 冒号表示全部 , 在下标中使用冒号 , 表示获取指定行 / 列的所有元素 ; % 取出 A 矩阵的第 3 行所有元素 % : 表示全部 C = A(3,:) 运行效果 : 3、获取指定列的元素 冒号表示全部 , 在下标中使用冒号 , 表示获取指定行 / 列的所有元素 ; % 取出 A 矩阵的第 3 列所有元素 % : 表示全部 D = A(:,3) 运行效果 : 二、矩阵下标排列顺序 ---- matlab 中的矩阵下标排列是按照列进行排列的 , 14 16 4 6 13 20 22 10 12 19 21 3 11 18 25 2 9
4.1K30编辑于 2023-03-29
腾讯云开发者
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