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我正在用OpenGL (webgl)做3D透视投影，用统一矩阵自己做。每个东西都很好，但我有一个3:2 (600 Pxx400px)的纵横比，这扭曲了所有的几何图形。在2D中，我用x和y分别除以1/宽度和1/高度来修正模型矩阵中的这一点。
现在，我也有z需要担心，我是非常不知道如何/在哪里转换z，以不扭曲我的3:2宽比。模型矩阵似乎没有提供任何这样做的机会，我不知道在投影矩阵中应该做什么。编辑:投影<em
浏览 5修改于2014-11-04得票数 0
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我有一个巨大的维数NumPy矩阵(1919090,140，37)。现在，要在内存、本地或服务器的任何地方安装这么大的东西并不容易。所以我想把NumPy矩阵分解成更小的部分，比如(19,000,140，37)，然后在上面训练一个Keras模型。我存储模型，然后再次加载它，并继续在下一个矩阵部分进行培训。我重复这一点，直到对所有100左右矩阵位的模型进行训练。有办法吗？
浏览 0提问于2018-03-19得票数 0
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我正在尝试构建一个回归模型，其中底层特征矩阵非常大( 73K列，418K行)，并且非常稀疏(58M非零值，约占整个矩阵的0.2% )。我将矩阵坐标表示为DataFrame，其中第一列是行坐标i，第二列是列坐标j，第三列是第{i,j}位置的值。例如，下面的矩阵： +-+-+-+|2|0|0|+-+-+-+ 表示为 +-+-+-----++-+-+-----+
|0|1| 1 ||1|0| 2</em
浏览 18提问于2020-10-04得票数 2
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我有一个大小为10000,784的输入数据矩阵，这意味着我有10,000幅28x28矩阵的图像。我重塑了矩阵这使得矩阵大小为280000x28。如果我把这个给我的神经网络model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)))
model.add(layers.Max
浏览 1提问于2019-11-18得票数 1
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因此，我认为我可以手工计算出“单字矩阵”，我认为这将导致比执行特征匹配更精确的方法。在文献中，我找到了以下公式来计算与图像2和图像1相关的同形矩阵：这个公式只考虑相机之间的旋转角度，而不考虑在我的情况下存在的平移矢量编辑：在校准鱼眼镜片之后，我得到了一个带有焦距f=620的矩阵K，用于1024x768大小的图像。这是否被认
浏览 1修改于2020-08-05得票数 2
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这是一个二维矩阵匹配问题。给定一个较大的矩阵，找出一个较小的矩阵，它与大矩阵中的数字相匹配。例如：[ [5, 1, 5, 2, 3],][
[5, a],所以这里的比赛是在(1, 0)，因为5在(1, 0)和a=1在[(1,1
浏览 7修改于2022-10-14得票数 2
我想在DirectX11中为Windows Phone应用程序呈现一个分层模型，但不确定如何呈现基于树的分层模型。在OpenGL中，一般的流程看起来是这样的: 1.推入矩阵2.放下用于该节点的顶点(通过glVertex调用) 3.在节点的子节点上递归4.弹出矩阵
但是，我不确定这在DirectX中会是什么样子，建议您首先将所有顶点和顶点索引复制到一个大缓冲区中对于传统的分层模型来说，这似乎有点不方便，因为这意味着我需要对同一棵树执行两次迭代才能加载和显示分层模型
浏览 4提问于2013-04-28得票数 0
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我正在尝试实现一个电影收视率的基线预测模型(类似于来自NetFlix奖的各种基线模型)，通过随机梯度下降来学习参数。但是，因为这两个解释变量都是分类的(用户和电影)，所以设计矩阵非常大，无法适应我的RAM。干杯,
浏览 4提问于2016-08-01得票数 0
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我使用带有外生变量的向量自回归模型对具有季节性的每日订单进行建模。我使用了'vars‘包，它具有适合模型的函数。我在没有使用外生变量的情况下得到了预测，但我必须包括它们。我的外生变量矩阵包括营销信息和大量的0和1。它是一个1218 x 123大小的矩阵。我的内生变量是一个1218x4大小的矩阵。下面是R代码。我真的需要帮助如何用我的预测来解决这个问题。= 123 , type ="both", season =366, exogen=x1)
浏览 6修改于2014-07-04得票数 0
我有一个大的稀疏数据矩阵(包字，超过大量的条目)。在sklearn模型(如RandomForest )中，我可以很容易地将其视为稀疏矩阵。但是，如果我想使用Catboost，我需要将它转化为一个稠密矩阵。我想知道是否有任何有效的方法来处理Catboost，这不会导致这种情况吗？
浏览 0修改于2017-11-01得票数 3
4回答
如何找到大矩阵中小矩阵的最佳“匹配”？例如： [4,5,6],
[6,0,1,9,0],[2,8,2,1,0],匹配定义为矩阵中的数差，所以位置(1,1)上的匹配就好像从小到小的数在0上的大矩阵<
浏览 0修改于2018-11-26得票数 3
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我有一个非常大的稀疏矩阵(使用sparse.model.matrix(~.- 1，数据=训练)，并希望在此基础上训练一个朴素贝叶斯模型。除了glmnet之外，还有没有其他包可以接受稀疏矩阵，或者这是我唯一的选择？
浏览 0提问于2013-06-21得票数 4
我正在尝试在一个非常大的数据集上训练一个线性模型。特征空间很小，但是有太多的样本无法保存在内存中。我在动态计算Gram矩阵，并试图将其作为参数传递给sklearn Lasso (或其他算法)，但是，当我调用fit时，它需要实际的x和y矩阵。你知道如何在不存储原始矩阵的情况下使用“预计算”功能吗？
浏览 2修改于2015-01-19得票数 3
我正在尝试从64535 x 67矩阵到64535 x 2矩阵进行降维到2维。我不确定为什么下面的拟合变换计算挂起了，除了这是一个大矩阵和大缩减的事实之外。mds不具备处理如此大的矩阵/约简的能力吗？include=[np.number])
mds = sklearn.manifold.MDS(n_components=2</em
浏览 5提问于2019-05-23得票数 1
我有一个带有浮点数(250x112)的大矩阵，如下所示：data = np.arange(1, 28001).reshape((250, 112))
计算3x3矩阵切片的平均值的优雅方法是什么，该切片遍历大矩阵并循环所有单元？同样重要的是，切片矩阵在条纹区域中成为2x3矩阵，并且在角落中分别成为2x2矩阵。
浏览 1提问于2019-09-24得票数 0
实际上，我在动态规划中遇到了一个问题，我们需要找到用给定尺寸的瓷砖平铺2XN区域的方法。以下是问题陈述我知道如何求解一个函数为there.For大N的LR模型，就像上面问题中的情况一样，我们可以进行矩阵指数运算，实现O(k^3log(N))时间，其中k是最小数，使得对于所有k>m F(n)都不依赖于F( not )。在那个博客中
浏览 0修改于2014-06-06得票数 -1
假设一个大的稀疏邻接矩阵。我要两个矩阵：
每个向量的部分排序可能是使用排序的部分指令完成的最有效的方法，如这里的。部分矩阵的最大元素对相应的值/索引矩阵是否有现成的解？
浏览 2修改于2017-05-23得票数 1
我想用一些不适合内存的大矩阵，memory.My矩阵是不稀疏的。我需要一些批处理\块处理或在线机器学习算法。我需要:1.从硬盘驱动器上存储的大矩阵读取一些数据块(可以放在RAM中)，最好是像普通的matlab矩阵一样访问它。2.将一些数据块附加到存储在磁盘上的大矩阵的末尾。
浏览 1修改于2017-09-23得票数 2
我需要找到一个转移矩阵x的平稳分布P。过渡矩阵是一个非常大、极稀疏的矩阵，它的构造使得所有的列之和为1。由于平稳分布是由方程Px = x给出的，所以x就是与特征值1相关联的P的特征向量。] = eigs(P, 1, 1.01);鉴于我知道1是特征值，我想知道是否有一种更好的方法来计算特征向量，或者是一种更有效地利用内存的方法，因为我实际上不需要中间的大密度矩阵如果有人对我应该如何处理这个问题有任何想法的话，我将非常感激，因为这是一个我要做很多次
浏览 3提问于2014-04-09得票数 2
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给我的矩阵是3x1大小的A和5x1大小的B2 B D 我想在15x2矩阵中转换矩阵C1 C 1 E . .我怎么能做到呢？
浏览 3修改于2017-11-16得票数 1
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