【Matlab 六自由度机器人】运动学逆解（附MATLAB机器人逆解代码）
本文采用Pieper法则和机器人学的通用法则介绍机器人逆运动学及逆解的求解方法。文章首先介绍如何理解逆向运动学，然后利用D-H参数及正向运动学的齐次变换矩阵对机器人运动学逆解进行求解。...
旋转矩阵及左右乘的意义，看这一篇就够了
旋转矩阵及左右乘的意义，别浪费时间了，看这一篇就够了前言这些天研究旋转矩阵，被教科书和视频课绕迷糊了，可悲的是 ，如此简单的概念竟然没有一篇文章 （至少我没搜到）能够直观解释清楚（有些作者不懂就不要胡扯好吧！），一气之下，我决定自己研究，经过不懈努力，终于解决了这一可爱又可恨的概念，也希望看到这篇文
混淆矩阵 （Confusion Matrix）
假设现在有一个分类器A,这个分类器A的作用是告诉一张图片是不是汉堡，那我想知道这个分类器A的效果好不好，应该怎么办呢？最简单的方法是将大量的样本放进到费雷其A当中，让他自己判断这些图片是不是汉堡。经过上面的过程就可以得到一张表格：实际上这张表格是非常庞大的。有成千上万的图片，当他的维度十分大的时候是
精益求精——斐波那契数列的logn解法
利用数学归纳法证明斐波那契数列的恒等式，并且使用时间复杂度为对数阶的算法求解斐波那契数列
python 矩阵运算
python 矩阵运算
TypeScript算法题实战——数组篇（二分法、双指针、滑动窗口、螺旋矩阵的TS解法）
通过一些力扣算法题目（二分法、双指针、螺旋矩阵的TS解法），边学习TypeScipt边实战算法，这篇将通过一些经典算法题熟悉TS语言数组的一些基本操作。
【深度学习】7-矩阵乘法运算的反向传播求梯度
本节以较简单的例子来理解矩阵乘法下的反向传播过程。为了稍微形象一些，这里同样会用到计算图来进行描述。
一文读懂标量、向量、矩阵、张量的关系
然而，矩阵乘法的规则是，只有当第一列中的列数等于第二列中的行数时，两个矩阵才能相乘（即，内部维度相同，n为（m × n）） – 矩阵乘以（n × p）矩阵，得到（m × p）-矩阵。向量空间（也称为线性空间）是称为对象的集合的载体，其可被添加在一起，并乘以由数字（“缩放”），所谓的标量。用通俗的说法
【Python数据科学快速入门系列 | 04】Numpy四则运算、矩阵运算和广播机制的爱恨情仇
本文总结了numpy常见的运算，四则运算与矩阵运算，以及它们的区别。同时描述了在形状不满足要求时，在特定情况下仍然可以运算的广播机制。
一文速学-Pandas处理DataFrame稀疏数据及维度不匹配数据详解
众所周知我们获取的第一手数据往往都是比较杂乱无章的，这些文件保存一般都是csv文件或者是excel文件，读取转换成DataFrame还有可能因为缺少列索引或者是各类数据维度不相等而报错。Pandas的基础数据结构Series和DataFrame。一文速学-数据分析之Pandas数据结构和基本操作代码
【Numpy-矩阵库~python】
个人主页：欢迎关注个人感悟： “失败乃成功之母”，这是不变的道理，在失败中总结，在失败中成长，才能成为IT界的一代宗师。
手推机器学习 吴恩达 神经网络BP反向传播矩阵推导（上篇）
吴恩达机器学习 神经网络BP反向传播算法 基础篇
SVD 奇异值分解纯手工实现（C++）
奇异值分解SVD（紧奇异值分解，截断奇异值分解）C++实现
【开卷数据结构 】稀疏矩阵
【开卷数据结构 】稀疏矩阵数学上，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。
【math系列】《深度学习》中主成分分析（PCA）的一个知识点证明
【线性代数】PCA中的数学证明题
【深度学习】初识ndarray
文章目录前言1. 矩阵操作1.1 ndarray1.2 创建行向量1.3 改变张量的形状1.4 获取张量中的元素个数2. 创建矩阵2.1 创建一个全是0的矩阵2.2 创建一个全是1的矩阵2.3 创建随机数矩阵3. 矩阵运算总结前言主要介绍pytorch中对于ndarray的一些基础操作；1. 矩阵操
matlab从无到有系列（三）：数值计算基础
数值计算基础1、多项式1.1 多项式的创建1.1.1 直接输入系数向量创建多项式1.1.2 特殊多项式输入法1.1.3 由多项式的根逆推多项式1.2 多项式的运算1.2.1 多项式的求值1.2.2 求多项式的根1.2.3 多项式的乘除法1.2.4 多项式的微积分1.2.5 多项式的部分分式展开1.2
JavaScript常见数组方法，教你如何转置矩阵
用JavaScript实现矩阵转置
第六章.数据结构与算法基础
目录第六章.数据结构与算法基础（重点）第一节.数组与矩阵数组稀疏矩阵第二节.数据结构的定义第三节.线性表链表详解顺序存储与链式存储对比队列与栈第四节.广义表第五节.树与二叉树树的概念二叉树的分类二叉树的重要特性二叉树的遍历反向构造二叉树树转二叉树查找(排序)二叉树最优二叉树（哈夫曼树）线索二叉树平衡
一文详解向量导数与矩阵导数
目录一、向量对标量求导（标量对向量求导）二、矩阵对标量求导（标量对矩阵求导）三、乘法法则（Product Rule）3.1 逆矩阵的导数（逆矩阵对标量求导）四、矩阵的迹对矩阵求导4.1 一些推论一、向量对标量求导（标量对向量求导）设 a=(a1,a2,⋯ ,an)\boldsymbol{a}=(a_
