函数:UF_CSYS_ask_wcs() 函数说明:通过3x3矩阵获取XYZ轴矢量 用法: 1 #include <uf.h> 2 #include <uf_mtx.h> 3 extern DllExport void ufusr(char *param, int *returnCode, int rlen) 4 { 5 UF_initialize(); 6 7 double douMatrixValues[9] = {1,0,0,0,1,0,0,0,1}; 8 double dV

摘要:如果输入中给出了一个矩阵的具体的行列数,那很好办,循环读取就行了,如果没有给你具体的行列数,而且输入中的整型数据之间还有逗号,那应该怎么来读取呢?下面给出具体代码: 一.输入没有给出矩阵的具体行列数的情况 ifstream in("input.txt"); string s; , count1=;// 分别记录行数和元素个数 while (getline(in, s)) { istringstream is(s); int inter; while (is >> in

//矩阵基础 /* ================================================================== 题目:输入矩阵a,b,输出a,b,a的转置矩阵d.a*b,b+d=e; ================================================================== */ #include<stdio.h> #define TJ1 for(i=0;i<2;i++) #define TJ2 for(

如何创建一个物体.着色.加入纹理,给它们一些细节的表现,但因为它们都还是静态的物体,仍是不够有趣.我们可以尝试着在每一帧改变物体的顶点并且重配置缓冲区从而使它们移动,但这太繁琐了,而且会消耗很多的处理时间.我们现在有一个更好的解决方案,使用(多个)矩阵(Matrix)对象可以更好的变换(Transform)一个物体. 向量 向量最基本的定义就是一个方向.或者更正式的说,向量有一个方向(Direction)和大小(Magnitude,也叫做强度或长度).你可以把向量想像成一个藏宝图上的指示:"向左

0x00 前言 首先要说明的是,本文的标题事实上来自于知乎上的一个同名问题:为什么directX里表示三维坐标要建一个4*4的矩阵? - 编程 .因此,正如Milo Yip大神所说的这个标题事实上是存在问题的:矩阵是用于表示变换而不是坐标的.再了解了矩阵的作用之后,我们就要继续思考为什么变换要使用一个4×4的矩阵而不是3×3的矩阵呢?是不是多此一举呢?下面我们就来聊聊这个话题. 0x01 怎么平移一个三维空间中的点? 我们应该怎么平移一个三维空间中的点呢?答案很简单,我们只需要对这个点的坐标中的

题目来自:<战胜MATLAB必做练习50道> 题目有更改,改成了我想写的样子. 1. 创建一个3×3矩阵,并将其扩充为4×5矩阵 clear; clc; mat1 = ones(,) mat2 = zeros(,) mat3 = rand(,) %随机矩阵 mat4 = randn(,) %产生均值为0,方差σ^ = ,标准差σ = 1的正态分布的矩阵mat4(4,5) = 10 2. 建立一个等比数列,然后由它产生一个对角阵,并存储该矩阵. clear; clc; a = logspace(

Python的矩阵传播机制(Broadcasting) 最近在学习神经网络.我们知道在深度学习中经常要操作各种矩阵(matrix).回想一下,我们在操作数组(list)的时候,经常习惯于用for循环(for-loop)来对数组的每一个元素进行操作.例如: my_list = [1,2,3,4] new_list = [] for each in my_list: new_list.append(each*2) print(new_list) # 输出 [2,3,4,5] 如果是矩阵呢: my_m

题面 记忆犹新 题解 f f f 函数值给得非常明显,一看就给人一种熟悉感--这不是连分数吗? 众所周知,连分数有个递推公式,即 p i = a i p i − 1 + p i − 2 q i = a i q i − 1 + q i − 2 p_i=a_ip_{i-1}+p_{i-2}\\ q_i=a_iq_{i-1}+q_{i-2} pi​=ai​pi−1​+pi−2​qi​=ai​qi−1​+qi−2​ 而且不用管约分,因为根据这个式子算出来的一定是最简分数. 可以发现两者的转移式子几乎一模

http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1048 题意:给出一个a×b(a,b<=10)的矩阵,带一个<=100的权值,现在要切割n-1次变成n个矩形(n<=10),求 $$\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(sum[i]-\mu)}, \mu = \frac{\sum_{i=1}^{n} sum[i]}{n}, sum[i]表示矩阵的和$$ 的最小值 #include <cstdio> #i

实现两个N*N矩阵的乘法,矩阵由一维数组表示. 先介绍一下矩阵的加法: void Add(int rows, int cols) { ;i<rows;i++) { ;j<cols;j++) result[i][j]=mat1[i][j]+mat2[i][j]; } } 若两个矩阵要做乘法运:只有在一个矩阵的行数与另一个矩阵的列数相同时,才能做两个矩阵的乘法. 如何得到矩阵的转置: 矩阵的转置也是一个矩阵,原始矩阵中的行转变为转置矩阵的列.例如,有下述一个3×3矩阵: 1 2 36 7 84 5

tianpeng <再谈矩阵与矩阵乘法> 讲的也好 矩阵乘矩阵 这个结果是怎么算出来的? 第一个矩阵第一行的每个数字(2和1),各自乘以第二个矩阵第一列对应位置的数字(1和1),然后将乘积相加( 2 x 1 + 1 x 1),得到结果矩阵左上角的那个值3. 也就是说,结果矩阵第m行与第n列交叉位置的那个值,等于第一个矩阵第m行与第二个矩阵第n列,对应位置的每个值的乘积之和. 怎么会有这么奇怪的规则? 矩阵的本质就是线性方程式,两者是一一对应关系.如果从线性方程式的角度,理解矩阵乘法就毫无难度.

在线性代数中, LU分解(LU Decomposition)是矩阵分解的一种,可以将一个矩阵分解为一个单位下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积(有时是它们和一个置换矩阵的乘积).LU分解主要应用在数值分析中,用来解线性方程.求反矩阵或计算行列式. 什么是LU分解 如果有一个矩阵A,将A表示成下三角矩阵L和上三角矩阵U的乘积,称为A的LU分解. 更进一步,我们希望下三角矩阵的对角元素都为1: 一旦完成了LU分解,解线性方程组就会容易得多. LU分解的步骤 上一章讲到,对于满秩矩阵A来说,通过左乘一个消

7-1 矩阵转置(10 分) 将一个3×3矩阵转置(即行和列互换). 输入格式: 在一行中输入9个小于100的整数,其间各以一个空格间隔. 输出格式: 输出3行3列的二维数组,每个数据输出占4列. 输入样例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 输出样例: 1 4 7 2 5 8 3 6 9 ——————————————————————————————————————————————————————————答案稍后—————————————————————————————————————————

转载:http://gad.qq.com/program/translateview/7181958 创建立方体网格.· 支持缩放.位移和旋转. · 使用变换矩阵. · 创建简单的相机投影. 这是关于渲染基础的系列教程的第一部分.它涵盖了变换矩阵. 首先,从程序化网格开始,让我们先遍历下“网格基础”系列.然后你会知道网格是如何工作的.这个系列将探讨这些网格如何最终转换成显示器上的像素.   对空间中的点进行操作. 可视化空间 你现在已经知道了网格到底是什么,以及它们如何在场景中进行定位.但是这个

题目 一个细胞自动机包含 $n$ 个格子,每个格子的取值为 $0 \sim m-1$.给定距离 $d$,则每次操作是将每个格子的值变为到它的距离不超过 $d$ 的所有格子的在操作之前的值的和除以 $m$ 的余数.给出 $n, m, d, k$ 和自动机各个格子的初始值.你的任务是计算 $k$ 次操作以后各格子的值.($1 \leq n\leq 500, 1 \leq m\leq 10^6, 0 \leq d\leq n/2, 1\leq k\leq 10^7$). 分析 如果我们把 $t$ 次操

前言 最近做毒瘤做多了--联赛难度的东西也该复习复习了. Warning:本文较长,难度分界线在"中场休息"部分,如果只想看普及难度的可以从第五部分直接到注意事项qwq 文中用(比如现在这个文本)引用文本书写的部分为总结性内容,即使是跳过部分也建议阅读awa 没事,最难也就NOI2020的签到题,不怕( 0--P1962 斐波那契数列 题目链接 题意 \[n\leq 2,F(n)=1. \\ n>2,F(n)=F(n-1)+F(n-2). \] 对于上述递推式,求 \(F(n)\

函数:uc6433 () 函数说明:获取视图名称对应的矩阵值.视图名称分为几类: 1. 制图中的视图,右键属性可以查看名称 获取上图中的视图的矩阵: 1 double v_mtx[9] = { 1.0,0.0,0.0,0.0,1.0,0.0,0.0,0.0,1.0}; 2 uc6433("Top@1", v_mtx); //获得视图3×3矩阵 2. 3D视图中的一些视图名称:俯视图.正视图.左视图等等. 获取上图中的视图的矩阵: 1 double v_mtx[9] = { 1.0,0.

跟紧工作需求学习,于是抽了点时间看了看用于2D3D转换的矩阵内容. 矩阵在3D数学中,可以用来描述两个坐标系间 的关系,通过定义的运算能够把一个坐标系中的向量转换到另一个坐标系中.在线性代数中,矩阵就是以行和列形式组织的,向量是标量的数组,矩阵是向量的数组. 一般来说,方阵能够描述任意线性变换.线性变换保留了直线和平行线,但是原点没有移动.线性变换保留直线的同时,其他的几何性质如长度.角度.面积和体积可能在变换中发生了改变.线性变换可能"拉伸",但不会"弯折".&q

分类问题 分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一,掌握合适的评价指标,对模型进行恰当的评价,是至关重要的. 同样地,分割问题是像素级别的分类,除了mAcc.mIoU之外,也可以采用分类问题的一些指标来评价. 本文对分类问题的常见评价指标进行介绍,并附上利用sklearn库的python实现. 将从以下三个方面分别介绍: 常用评价指标 混淆矩阵绘制及评价指标计算 ROC曲线绘制及AUC计算 1. 常用评价指标 混淆矩阵(confusion matrix) 一般用来描述一个分类器分类的准确程度

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne