import java.io.*;
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public class Matrix //定义矩阵类
{
int m;
int n;
int[][] num;
Matrix(int j,int k) //构造函数
{
m=j;
n=k;
num=new int[m][n];
}
public static void cinMatrix(Matrix
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2023-06-27 15:12:01
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目录?稀疏矩阵?矩阵与稀疏矩阵的定义?稀疏矩阵的转置?详细思路?思路一?思路二?稀疏矩阵的乘法?详细思路?稀疏矩阵?矩阵与稀疏矩阵的定义Q：什么是矩阵A：数学上，一个矩阵由 m 行 n 列的元素组成，是一个 m 行，n 列的表，m 和 n 是矩阵的维度。一般地，写作 mxn（读作“m乘n”）来指明一个 m 行 n 列矩阵。矩阵的元素个数总计为 mn 个。如果 m 等于 n ，矩阵为方阵。一般情况下
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2023-12-08 18:41:21
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反对称矩阵的特有性质反对称矩阵\(A = -A^T\)１．不存在奇数级的可逆反对称矩阵.２．反对称矩阵的主对角元素全为零.３．反对称矩阵的秩为偶数４．反对称矩阵的特征值成对出现（实反对称的特征值为０或纯虚数）５．反对称矩阵的行列式为非负实数６．设A为反对称矩阵，则A合同于矩阵\(D = \begin{bmatrix}
0 & 1 & & & &
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2023-12-19 23:07:45
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目录矩阵稀疏矩阵稀疏矩阵的构建稀疏矩阵的销毁输出稀疏矩阵一般转置快速转置完整代码 矩阵在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合 ，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。稀疏矩阵就是在矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵，是一种特殊的矩阵。为了节省空间，我们可以
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2024-01-12 18:48:00
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矩阵是个什么东西呢？可以理解为解方程组。解方程组是矩阵和向量相乘。如果我们同时解多个方程组，那就是矩阵和矩阵相乘了（虽然我们通常不会同时解多个方程组）。解方程组是我们最熟知的矩阵的应用。但矩阵的应用有很多，远远不止解方程组一种，而且矩阵和矩阵相乘，往往是有其他的意义的。那么矩阵和矩阵相乘的意义是什么呢？从某种程度上可以理解为资源的整合和再创造。当然，我们有各种各样的理解，这个只是其中之一。我下面讲
原创
2023-08-31 10:52:36
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目录开发概述自研开发者介绍开发要求：技术开发布局源码部署及搭建分享部署环境搭建代码开发示例请求样例响应样例：代码展示样例开发概述开放平台基于开发者诉求和相关平台规则，提供了两种开放模式：能力开放、行业开放。自研开发者介绍自研开发者是指有自己的自营业务，或是有多种加盟方的角色，可以基于用户需求，提供完整的技术解决方案。开发要求：遵守抖音平台的开发规范和技术要求，如开发文档、SDK等。技术要求：掌握H
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2024-08-04 18:14:53
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过程/数据矩阵（U/C矩阵） 目录 [隐藏]1 什么是U/C矩阵 2 U/C矩阵的正确性的检验 3 利用U/C矩阵方法划分子系统的步骤 4 U/C矩阵的主要功能 5 U/C矩阵的特点[1] 6 U/C矩阵的案例分析[2] 7 参考文献
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什么是U/C矩阵 U/C矩阵是用来表达过程与数据两者之间的关系。矩阵中的行表示数据类，列表示过程，并以字母U（Use）和
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2024-03-18 20:36:13
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Jacobian矩阵和Hessian矩阵 目录 Jacobian矩阵和Hessian矩阵1. Jacobian矩阵（1）雅可比矩阵（2）雅可比行列式2、Hessian矩阵(1)海森矩阵在牛顿法中的应用 1. Jacobian矩阵在向量分析中，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. 还有，在代数几何中， 代数曲
在压缩感知中，有一些用来评价感知矩阵（非测量矩阵）的指标，如常见的RIP等，除了RIP之外，spark常数也能够用来衡量能否成为合适的感知矩阵。 0、相关概念与符号 1、零空间条件NULL Space Condition 在介绍spark之前，先考虑一下感知矩阵的零空间。 这里从矩阵的零空间来考虑测量矩阵需满足的条件：对于K稀疏的信号x，当且仅当测量矩阵的零空间与2K个基向量张成的线性空间没有
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2024-01-12 15:07:40
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Hessian矩阵与多元函数极值海塞矩阵（Hessian Matrix），又译作海森矩阵，是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵。尽管它是一个具有悠久历史的数学成果，但是在机器学习和图像处理（例如SIFT和SURF特征检测）中，我们也常常遇到它。所以本文就来向读者道一道Hessian Matrix的来龙去脉。本文的主要内容包括：多元函数极值问题泰勒展开式与Hessian矩阵多元函数极值问题回想一下我
线性代数回顾（Linear Algebra Review）矩阵和向量（Matrices and Vectors）\(\begin{bmatrix} a & b & c \\[0.0em] d & e & f \\[0.0em]g & h & i \\[0.0em]j & k & l\end{bmatrix}\)矩阵就是二维数组，上面的
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2023-10-18 17:10:49
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单应性矩阵，是用来描述两个平面之间的变换关系，是一个3x3的齐次矩阵。图上的4个绿色的圈，两两可以对应，H可以表达第一张图变换到第二张图的转换关系。具体的表达式：表示尺度信息，表示矩阵，矩阵有8个自由度，,所以只需要4对点就可以计算出。首先展开：然后可以前两式比上第三式，这样可以把系数约掉。并让等式右边等于0。展开成矩阵的形式 $A_ih = 0 $的形式把所有点对都考虑进来 求解方程组，可以利用
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2024-06-30 19:40:06
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在企业发生风险时，我们首先要做的就是风险评估，一般风险评估步骤包括风险识别、风险分析、风险评估三个方面。风险识别：发现、列举和描述风险的过程,包括风险源、事件及原因和后果的识别，可包括历史数据、理论分析、获知的和专家意见、利益相关者需求。风险分析：理解风险性质和确定风险等级的过程,为风险评价和风险处置决策提供基础,风险分析包括风险估计。风险评估：将风险分析结果与风险准则对比，以确定风险和/或其大小
话不多说，直接上干货。首先介绍相关概念：词嵌入：把词映射为实数域上向量的技术也叫词嵌入（word embedding）。词向量的分类表示：一、共现矩阵 通过统计一个事先指定大小的窗口内的word共现次数，以word周边的共现词的次数做为当前word的vector。具体来说，我们通过从大量的语料文本中构建一个共现矩阵来定义word represen
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2023-11-24 16:49:45
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之前我以为主成分分析用协方差矩阵→散度矩阵，而fa用相关系数矩阵，这也是区别之一。但事实上先对数据进行标准化后，其协方差矩阵就是相关系数矩阵（忘了在哪看的了）。还有一点，fa的因子载荷矩阵是特征值开根号*特征向量，而pca的好像没开根号？继续学习了一下，大致可以认为，主成分分析是因子分析的前半部分。 具体可见参考文献1： 重点看文献1中关于两种分析方式的步骤，以及对于差异的总结。 Fa就是在pca
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2024-08-27 14:09:56
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文章目录邻接矩阵表示法邻接矩阵示例邻接矩阵的优点邻接矩阵的缺点C示例邻接矩阵应用参考文档 在本教程中，您将学习什么是邻接矩阵。此外，您还将在C中找到邻接矩阵的示例。 邻接矩阵是将图G={V，E}表示为布尔矩阵的一种方法。邻接矩阵表示法 矩阵的大小是 VxV，其中 V 是图的顶点数，根据顶点 i 到顶点 j 是否有边，条目 Aij 的值为1或0。邻接矩阵示例 下图显示了
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2024-01-11 14:47:11
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主元（pivot）就是在矩阵消去过程中，每列的要保留的非零元素，用它可以把该列其他消去（非零）；在阶梯型矩阵中，主元就是每个非零行第一个非零元素就是主元。1. 左乘/右乘一个对角矩阵（1）矩阵 A 左乘一个对角矩阵 D，是分别用 D 的对角线元素分别作用于矩阵 A（2）相似地，矩阵 A 右乘一个对角矩阵 D，是分别将 D 的对角线元素分别作用于矩阵 A2. 对角阵作用于一个向量 y=Dx一个对角阵
BRISK特征点描述算法详解简介 BRISK算法是2011年ICCV上《BRISK:Binary Robust Invariant Scalable Keypoints》文章中，提出来的一种特征提取算法，也是一种二进制的特征描述算子。它具有较好的旋转不变性、尺度不变性，较好的鲁棒性等。在图像配准应用中，速度比较：SIFT<SURF<BRISK<FREAK<ORB，在对有较大
线性回归(Linear Regression)，亦称为直线回归，即用直线表示的回归，与曲线回归相对。若因变量Y对自变量X1、X2…、Xm的回归方程是线性方程，即μy＝β0 +β1X1 +β2X2 +…βmXm，其中β0是常数项，βi是自变量Xi的回归系数，M为任何自然数。这时就称Y对X1、X2、…、Xm的回归为线性回归。简单回归：只有一个自变量的线性回归称为简单回归，
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2024-03-29 11:40:40
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标签： 三维图像 海森矩阵 二阶偏导数 高斯函数海森矩阵（Hessian matrix）雅可比矩阵在向量分析中，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。海森矩阵数学中，海森矩阵(Hessian matrix)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（假设其二阶偏导都存在）。高斯求导前言通过上述公式可知，求海森矩阵的过程实际上就是求二阶偏导的过程。卷积
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2024-07-27 14:40:37
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