0202矩阵的运算-矩阵及其运算-线性代数

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抖去推账号矩阵+无人直播+文案引流系统开发搭建--开源

商家能够对员工的短视频账户进行统一管理,统计员工发视频情况,布置发视频的KPI,多种管理查看方式,提高员工执行力,从而提供门店视频曝光量,提高订单转化量;能够帮助本地生活、线上电商、虚拟产品等行业企业,解决团队短视频营销中的爆款内容生产、账号运营、低成本精准引流(代理、达人、顾客视频分发) 等问题的

算法-矩阵置零

则将其所在行和列的所有元素都设为。的矩阵,如果一个元素为。

「自控原理」5.1 频率特性及其图示

频率特性法是控制系统分析与校正的重要方法。其思想来源于傅立叶分解,一切信号可以化成不同频率的正弦波。系统的频率特性,是指在不同输入频率下,输出的幅值与相位与输出信号之间的关系。可以用幅频特性(Nyquist)、对数幅频特性(Bode)、Nicholes(尼柯尔斯图)进行表述。本节主要讲授开环系统的频

混淆矩阵Confusion Matrix(resnet34 基于 CIFAR10)

查准率是预测为正样本中,真正正样本的比率召回率是真正正样本中,预测为正样本的比率

大数据HCIE成神之路之数学(2)——线性代数

线性代数是一门被广泛运用于各工程技术领域的学科。用线性代数的相关概念和结论,可以极大地简化数据挖掘中相关公式的推导和表述。线性代数将复杂的问题简单化,让我们能够对问题进行高效地数学运算。线性代数是一个数学工具,它不仅提供了有助于操作数组的技术,还提供了像向量和矩阵这样的数据结构用来保存数字和规则,以

核函数简介

把数据送到另一个空间(通常具有高的维度);在新的空间找到一个线性关系(可以将数据分开)。如果映射选择合适,复杂的关系能够被简化。映射空间的几何性质可以通过内积来表示;内积的计算是简单的。k:X×X→Rk:X×X→R满足有限正半定当且仅当对于有限个样本xxx,它的内积矩阵是一个正半定矩阵。另外,思考4

AI算力反碎片化:世界上最快的统一矩阵乘法

LLVM之父Chris Lattner创办的Modular团队一直在布道AI系统和工具的碎片化带来的负面影响,他们认为,这种现状不光抬高了AI开发人员的开发难度以及开发成本,还抑制了技术创新速度。此前,他们撰写了《模块化设计决定AI前途,不服来辩》一文讨论了AI软件模块化的重要性,而《为什么我们要重

线性代数(五) | 矩阵对角化 特征值 特征向量

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NO.304 二维区域和检索 - 矩阵不可变

给定一个二维矩阵matrix实现NumMatrixmatrix。

线性代数(三) | 向量组的秩 线性相关无关 几何直观理解 题解应用

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线性代数(四)| 解方程 齐次性 非齐次性 扩充问题

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数学建模-2022年亚太赛C题(含思路过程和代码)

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现代控制理论——矩阵指数函数的计算方法

将系统矩阵带入定义直接计算,注意我们只取有限项,因此得到的解并不是精确解。矩阵指数函数的计算方法有很多,至少有十几种,本次只介绍4钟;方法2将系统矩阵化为对焦标准型或者约当标准型。方法1,根据矩阵指数函数的定义直接计算。方法四:应用凯莱哈密尔顿定理。

复习--------范数

f∈S若存在唯一实数∥⋅∥f \in S 若存在唯一实数 \lVert \cdot \rVertf∈S若存在唯一实数∥⋅∥满足f≥0当且仅当f0∥f∥0f \geq 0 ,当且仅当 f = 0, \lVert f \rVert = 0f≥0当且仅当f0∥f∥0∀a∈R∥af∥∣a∣⋅∥f∥∀a

【李沐深度学习笔记】线性代数

课程地址和说明数据预处理实现p3本系列文章是我学习李沐老师深度学习系列课程的学习笔记,可能会对李沐老师上课没讲到的进行补充。线性代数标量标量(scalar),亦称“无向量”。有些物理量,只具有数值大小,而没有方向,部分有正负之分。物理学中,标量(或作纯量)指在坐标变换下保持不变的物理量。用通俗的说法

人工智能中数学基础:线性代数,解析几何和微积分

在人工智能领域,线性代数、解析几何和微积分是最基础的数学知识。这些数学知识不仅在人工智能领域中被广泛应用,也是其他领域的重要基础。本文将介绍人工智能中的线性代数、解析几何和微积分的基础知识和应用。

【人工智能的数学基础】瑞利商(Rayleigh Quotient)和广义(Generalized)瑞利商

对于一个Hermitan矩阵AAA(复域的共轭对称矩阵,满足AHAA^H=AAHA)及非零向量xx1xnTxx1​...xn​TRAxxHAxxHxRAxxHxxHAx​其中xHx^HxH是xxx的共轭转置向量。

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[课程笔记](李沐-动手学深度学习)

比如y=|x|的导数,可以在[-1,1]之间取任意值将导数拓展到向量->梯度第一种情况:y标量x向量(y标量x向量)补充:内积可以这样来理解向量内积:向量a、b的内积等于向量a在b方向的分量(或投影)与b的内积,当a、b垂直时,a在b方向上无分量,所以内积为0。其他几何意义:从内积数值上我们可以看出

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