内置转换矩阵名称说明UNITY_MATRIX_MVP当前模型视图投影矩阵，通常用于把顶点/方向矢量从模型空间转换到裁剪空间UNITY_MATRIX_MV当前模型视图矩阵，通常用于把顶点/方向矢量从模型空间转换到视角（相机）空间UNITY_MATRIX_V当前视图矩阵，通常用于把顶点/方向矢量从世界空间转换到视角（相机）空间UNITY_MATRIX_P当前的投影矩阵，通常用于把顶点/方向矢量从视角（
矩阵
矩阵就是一行和列组织起来的矩形数字块。
矩阵可以理解为是向量的数组。
矩阵的维度和记法
矩阵的维度是包含多少行多少列！例如1行2列的矩阵
记法：矩阵m中，对于第1行第2列的元素，我们记为m12
方阵
行数和列数相同
1：为什么模型的变换是4X4而不是3X3的矩阵变换？ 我们知道，在空间里的点的坐标是vector3类型的，即是三维的，那为什么要用4维矩阵才能进行旋转平移和缩放呢？要解决这个问题就要从变换的本质来谈起。我们知道，在变换里分为线性变换和非线性变换，比如： 我们対模型进行缩放，那么缩放后的点坐标是 Pn=aPo (Po是以前的坐标空间，Pn是新的坐标空间，a是缩放比例) 好的，现在缩放用3x3
矩阵从外观上来看就是一个长方形网格，每个格子里放了一个数字，它是由m x n个标量组成的长方形数组。矩阵通常用于进行变换，比如在顶点着色器中，需要把顶点坐标从模型空间变换到齐次裁剪坐标系中。矩阵既然是网格结构，就意味着矩阵由行（row）列（column）之分，如m x n 矩阵表示矩阵由m行n列组成，mij表明了这个元素在矩阵M的第i行，第j列。矢量其实就是一个数组，矩阵也是一个数组，所以可以使用
传送门 #include<bits/stdc++.h>#define N 15#define LL long long using namespace std;struct Matrix{ LL a[N][N]; Matrix(){memset(a,0,sizeof(a));}};int n,
原创
2022-07-05 10:27:31
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#include<bits/stdc++.h>#define N 1050#define T 105#define ULL unsigned long longusing
原创
2022-07-05 12:04:21
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本周共有三次作业。所花费的时间为一天左右，还算可以，需要注意的是考虑一些特殊情况，写出能够通用的程序，这就行了。 体会 set()和{}结果相同，可以通用，可以采取后者。>>> type({})>>> type(set())>>> type(dict())>>> {}==set()False>>> {}==dict()True 作业1 hw3 这一节讲的是矩阵的运算。值得注意的是左乘和右乘稀疏矩阵的意义，和矩阵求逆的方法和线性方程组的通解。 左乘矩阵，对于这个稀疏矩阵的任意点（i,j），相当于把矩阵第j行
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2013-08-14 19:24:00
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏）matlab2c动态链接库下载matlab库函数大全matlab2c基础教程matlab2c开发全解教程开发注意事项：1、目前matlab2c对矩阵的实现仅包含实数型、复数型数据。实数型矩阵使用Matrix定义，复数型矩阵使用CMatrix定义。 2、实数矩阵元素int、float元素类型会自动转为double。 复数元素类型为c++标准复数std::com
原创
2022-04-05 14:50:24
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一、为什么会有这篇文章Matrix 在图像处理方面至关重要Matrix 概念相对抽象，不好理解网上博客文档大多尝试深入却无法浅出，新人学习云里雾里，看完依旧不知道怎么用 所以想用这篇文档带大家入个门，看完之后至少能够知道如何正确使用 Matrix，也为后续更深层的学习打下基础二、初识 Android MatrixMatrix 中文名：矩阵。（你可能也听过 Transform 这个词，他们本质上是一
n 个 m 维的样本，Xm×n=[x1,x2,…,xn]，样本均值定义为：x¯=1n∑i=1nxi散列矩阵定义为如下的半正定矩阵：S=∑j=1n(xj−x¯)(xj−x¯)T=∑j=1n(xj−x¯)⊗(xj−x¯)=∑j=1nxjxTj−nx¯x¯T
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2016-11-24 19:36:00
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Welcome To My Blog 学习机器学习算法时总碰见矩阵求导,现学习一波,主要总结
原创
2023-01-18 10:23:48
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csr采用按行压缩的方法，将原始的矩阵用三个数组表示：三个数组的形式有两种第一种from scipy.sparse import *row = [0,0,0,1,1,1,2,2,2]#行索引col =
原创
2022-12-02 16:10:47
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1. 基本概念
针对高维空间中的数据集，矩阵分解通过寻找到一组基及每一个数据点在该基向量下的表示，可对原始高维空间中的数据集进行压缩表示。
令 X=[x1,⋯,xm]∈Rm×n 为数据矩阵，矩阵分解的数学含义即为，找到如下的两个矩阵（U∈Rm×k,A∈Rk×n），其矩阵乘法可实现对原始数据集的最优逼近：
X≈U⋅A
U∈Rm×k，U 中的每一列（共 k列）可视为对该高维数据集
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2017-03-28 22:59:00
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n 个 m 维的样本，Xm×n=[x1,x2,…,xn]，样本均值定义为：
x¯=1n∑i=1nxi
散列矩阵定义为如下的半正定矩阵：
S=∑j=1n(xj−x¯)(xj−x¯)T=∑j=1n(xj−x¯)⊗(xj−x¯)=∑j=1nxjxTj−nx¯x¯T
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2016-11-24 19:36:00
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复方阵 U 称为酉矩阵，如果满足：U∗U=UU∗=I换句话说，矩阵 U 的共轭转置 U∗ 就是 U 的逆矩阵。U∗=U−11. unitary matrix 保持内积不变⟨Ux,Uy⟩=⟨x,y⟩
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2017-05-15 23:41:00
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1. 基本定义在线性规划中，一个对称的 n×n 的实值矩阵 M，如果满足对于任意的非零列向量 z，都有 zTMz>0.更一般地，对于 n×n 的 Hermitian 矩阵（原矩阵=共轭转置，aij=a¯ji，或者 A=AT¯¯¯¯¯），对于任何的非零列向量 z，z⋆Mz>0；2. 定理和推论
对称阵 A 为正定的充分必要条件是：
A 的特征值全为正；A 的各阶主子式都为正；
对称阵 A
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2016-11-09 11:54:00
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#-*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npfrom scipy.sparse import csr_matrixarr = np.arr
原创
2023-07-11 00:26:57
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矩阵求导（Matrix Derivative）也称作矩阵微分（Matrix Differential），在机器学习、图像处理、最优化等领域的公式推导中经常用到。矩阵求导实际上是多元变量的微积分问题，只是应用在矩阵空间上而已，即为标量求导的一个推广，他的定义为将自变量中的每一个数与因变数中的每一个数求导。Notes：经济学中矩阵求导常用公式 (qq.com)
原创
2023-06-26 16:52:16
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简介混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础，同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本，最直观，计算最简单的方法。一句话解释版本：混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类，归对类的观测值个数，然后把结果放在一个表里展示出来。这个表就是混淆矩阵。数据分析与挖掘体系位置混淆矩阵是评判模型结果的指标，属于模型评估的一部分。此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Classifier）的优劣，适用于分类型的数据...
原创
2021-08-13 09:39:06
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复方阵 U 称为酉矩阵，如果满足：
U∗U=UU∗=I
换句话说，矩阵 U 的共轭转置 U∗ 就是 U 的逆矩阵。
U∗=U−1
1. unitary matrix 保持内积不变
⟨Ux,Uy⟩=⟨x,y⟩
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2017-05-15 23:41:00
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