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Matrix::EigenvalueDecomposition
classMatrix::EigenvalueDecomposition Parent:Object 实矩阵的特征值和特征向量。
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- PHPImage/GraphicsMagickGmagick::getquantumdepth
Gmagick::getquantumdepth
Gmagick::getquantumdepth (PECLgmagick>=Unknown) Gmagick::getquantumdepth-将Gmagick量子深度作为字符串返回。
- PHPImage/GraphicsMagickGmagick::levelimage
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- C++应用 | Utilitiesstd::type_index::operators
std::type_index::operators
- TensorFlow表现 | PerformanceBroadcasting semantics（广播语义）
Broadcasting semantics（广播语义）
考虑加入X+v其中X是矩阵（秩2的阵列）和v是一个矢量（秩1的阵列）。为了执行元素相加，XLA需要通过复制特定次数来将该矢量“广播”v到与矩阵相同的等级。矢量的长度必须与矩阵的至少一个维度相匹配。
- CSS变换 | Transforms变换函数 | transform-function()
变换函数 | transform-function()
通常可以用矩阵来表示，其结果是通过在每个点上使用矩阵乘法来确定的。 二维图形的坐标 可以使用各种坐标模型来描述任何转换。最常见的是笛卡尔坐标系和齐次坐标。
- SVG属性 | Attributestargetx
targetx
targetx 该targetX属性决定了卷积矩阵相对于输入图像中的给定目标像素在X中的位置。矩阵的最左边一列是列号零。该值必须是：0<=targetX<orderX。
- SVG属性 | Attributestargety
targety
targety 该targetY属性确定了卷积矩阵在Y中相对于输入图像中的给定目标像素的位置。矩阵的最上面一行是行号零。该值必须是：0<=targetY<orderY。
- SVG属性 | Attributesorder
order
order 该order属性指示要被<feconvolvematrix>元素使用的矩阵的大小。 提供的值必须是<整数>大于零。第一个数字，<orderX>表示矩阵中的列数。
- SVG分类 | Elementsfeconvolvematrix
feconvolvematrix
<feconvolvematrix> <feConvolveMatrix>SVG滤波器原始应用矩阵卷积滤波器的效果。卷积将输入图像中的像素与相邻像素结合以产生最终的图像。
- SVG属性 | Attributestype（类型）
type（类型）
对于<fecolormatrix>元素，它表示矩阵操作的类型。关键字matrix表示将提供完整的5x4值的矩阵。其他关键字代表便捷快捷键，允许在不指定完整矩阵的情况下执行常用的颜色操作。
- C++线程支持 | Thread supportoperators (std::thread::id)
operators (std::thread::id)
3-6%29比较lhs和rhs以这样的方式，lhs和rhs是完全有序的。 参数 [表格] 返回值 true对应的关系是否成立，false否则。
- SVG属性 | Attributespreservealpha
preservealpha
- TensorFlow表现 | PerformanceHow to Quantize Neural Networks with TensorFlow（如何量化神经网络的张力?）
How to Quantize Neural Networks with TensorFlow（如何量化神经网络的张力?）
为什么量子化工作？ 训练神经网络是通过对权重施加许多微小移动来完成的，而这些小增量通常需要浮点精度才能工作（尽管这里也有研究努力使用量化表示）。 采用预先训练的模型并运行推理是非常不同的。
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