transpose 矩阵的作用

Tensorflow中的transpose函数解析

transpose函数作用是对矩阵进行转换操作相信说完上面这一句,大家和我一样都是懵逼状态,完全不知道是怎么回事,那么接下来和我一起探讨吧 1.二维数组 x = [[1,3,5], [2,4,6]] 二维数组为2行3列的矩阵对于二维数组,perm=[0,1],0代表二维数组的行,1代表二维数组的列 tf.transpose(x, perm=[1, 0]),结果为[[1,2], perm[1,0]代表将数组的行和列进行交换,代表矩阵的转置,转置之后为3行2列 [3,4], [

“为什么DirectX里表示三维坐标要建一个4*4的矩阵？”

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

OpenGL 坐标与矩阵转换

1. OpenGL 渲染管线 OpenGL渲染管线分为两大部分,模型观测变换(ModelView Transformation)和投影变换(Projection Transformation).做个比喻,计算机图形开发就像我们照相一样,目的就是把真实的场景在一张照相纸上表现出来.那么观测变换的过程就像是我们摆设相机的位置,选择好要照的物体,摆好物体的造型.而投影变换就像相机把真实的三维场景显示在相纸上一样.下面就分别详细的讲一下这两个过程. 1.1模型观测变换让我们先来弄清楚OpenGL中的渲

OpenGL中平移、旋转、缩放矩阵堆栈操作

在OpenGL中,图元的几何变换均为线性变换,通过矩阵变换实现.OpenGL中的坐标用齐次坐标表示,即(x,y,z)表示成(x',y',z',h),其中x=x'/h; y=y'/h; z=z'/h. 通常h取1. 比如空间中的点(2,3,4),在OpenGL中将表示成(2,3,4,1). 齐次坐标表示方式适合于矩阵运算,也很方便地表示了无穷远的点,比如(1,0,0,0)就表示x轴上无穷远的点,因为1/0是无穷大,这里约定0/0=0. 例:点(1,1,1)将该向量平移变换(2,3,4)个单位,得到

(转)android中颜色矩阵colormatrix

原文地址:http://www.cnblogs.com/menlsh/archive/2013/02/03/2890888.html 在Android中,对图像进行颜色方面的处理,如黑白老照片.泛黄旧照片.高对比度.低饱和度等效果,都可以通过使用颜色矩阵(ColorMatrix)来实现. 1.颜色矩阵(ColorMatrix)介绍颜色矩阵M是一个5*4的矩阵,如图1所示.在Android中,颜色矩阵M是以一维数组m=[a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,

OpenCV - Operations on Arrays 对数组(矩阵)的一些操作

Function (函数名) Use (函数用处) add 矩阵加法,A+B的更高级形式,支持mask scaleAdd 矩阵加法,一个带有缩放因子dst(I) = scale * src1(I) + src2(I) addWeighted 矩阵加法,两个带有缩放因子dst(I) = saturate(src1(I) * alpha + src2(I) * beta + gamma) subtract 矩阵减法,A-B的更高级形式,支持mask multiply 矩阵逐元素乘法,同Mat::mu

颜色矩阵滤镜 ColorMatrix

颜色矩阵原理色彩的三要素 1.色相.色相通俗的说就是"颜色",色相的改变就是颜色的改变,色相的调节伴随着红橙黄绿蓝紫的变化. 2.亮度.明度通俗的说就是"光照度",明度的改变就是光照在物体上带来的改变,明度的调节伴随着越高,光越强,越泛白(就像过曝一样,往白色上偏离):越低,光越弱,越往黑里偏 3.饱和度.饱和度通俗的说就是"色彩的纯度",饱和度的改变会影响颜色的鲜艳程度,以红色为例子,越高,越接近红色,越低则越接近灰色(黑白) 在编程中有时候

【C++小白成长撸】--（续）单偶数N阶魔方矩阵

1 /*程序的版权和版本声明部分: **Copyright(c) 2016,电子科技大学本科生 **All rights reserved. **文件名:单偶数N阶魔方矩阵 **程序作用:单偶数N阶魔方矩阵 **作者:Amoshen **完成日期:2016.11.2 **版本号:V1.0 */ #include<iostream> using namespace std; #define MAX_SIZE 100 int main(void) { int m,u,n,ROW,CIE,ROW1,

【C++小白成长撸】--N阶幻方（魔阵）矩阵

解决方法:1.第一个元素放在第一行中间一列 2.下一个元素存放在当前元素的上一行.下一列. 3.如果上一行.下一列已经有内容,则下一个元素的存放位置为当前列的下一行. 在找上一行.下一行或者下一列的时候,必须把这个矩阵看成是回绕的. 代码中,为了判断,当前位置是否有元素,我引入与魔方矩阵规模相同的另一个矩阵,如果魔方矩阵一个位置不为空,相应另一个矩阵那个位置为1,否则为0. /*程序的版权和版本声明部分: **Copyright(c) 2016,电子科技大学本科生 **All rights re

【Math for ML】矩阵分解(Matrix Decompositions) （下）

[Math for ML]矩阵分解(Matrix Decompositions) (上) I. 奇异值分解(Singular Value Decomposition) 1. 定义 Singular Value Decomposition (SVD)是线性代数中十分重要的矩阵分解方法,被称为"线性代数的基本理论",因为它不仅可以运用于所有矩阵(不像特征值分解只能用于方阵),而且奇异值总是存在的. SVD定理设一个矩阵\(A^{m×n}\)的秩为\(r∈[0,min(m,n)]\),矩阵

矩阵中的旋转(Rotation)

参考的是<游戏和图形学的3D数学入门教程>,算是读书笔记吧. 目录 [隐藏] 1.2D中的旋转 2.3D中的旋转 2.1绕x轴旋转: 2.2绕Y轴旋转 2.3绕Z轴旋转 1.2D中的旋转如果你要计算一个向量逆时针旋转一定的度数后得到的向量,很多书都只会给一个公式.类似下面的包含sin,cos的矩阵.跟这个相乘就行了.其实看下面这张图就会很清晰. 2.3D中的旋转首先要说明的是我们这里用的是左手坐标,Z轴是朝里的.DirectX中也是左手坐标.左右手坐标旋转的相乘矩阵是不一样的!有上面的2D

bzoj 1297 矩阵乘法变形

首先对于矩阵乘法的功能有很多,记得有篇论文叫矩阵乘法在信息学竞赛中的应用,里面详细介绍了矩阵的作用其中一个就是求图的固定时间方案数,也就是给定一张图,每两个点之间由一条边长为1的边相连, 求任意两点之间的路径和为x的方案数论文很详细,这里只做简要的说明对于矩阵乘法,具体代码为 to n do to n do to n do a[i,j]:=a[i,j]+b[i,k]*c[k,j]; 那么如果b矩阵,b[i,j]代表I到J,路径长为x的方案数,c[i,j]代表I到J,路径长为Y的方案数,那

Python Numpy 矩阵级基本操作(1)

NumPy的操作介绍 import numpy as np #导入numpy包,简写为np print "Generate 1*10 matrix" a=np.arange(1,11)**2 #生成1-10的数组,并且每个元素原地平方 b=np.arange(1,11)**3 c=a+b #两个矩阵对应元素相加 print c print c.shape print "create a 2*10 matrix" m=np.array([np.arange(10),n

机器学习——Logistic回归

参考<机器学习实战> 利用Logistic回归进行分类的主要思想: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类. 分类借助的Sigmoid函数: Sigmoid函数图: Sigmoid函数的作用: 将所有特征都乘上一个回归系数,然后将所有结果值相加,将这个总和代入Sigmoid函数中,进而得到一个0-1之间的数值.任何大于0.5的数据被分1类,小于0.5分入0类. 综上,Sigmoid的输入可以记为z: 所以向量w即是我们要通过最优化方法找的系数. w向量的求解: 1).梯度上升法(思

D3、EChart、HighChart绘图demol

1.echarts: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>ECharts</title>  <script src="http://echarts.baidu.com/dist/echarts.js"></scr

软件项目技术点(1)——d3.interpolateZoom-在两个点之间平滑地缩放平移

AxeSlide软件项目梳理 canvas绘图系列知识点整理软件参考d3的知识点我们在软件中主要用到d3.js的核心函数d3.interpolateZoom - 在两个点之间平滑地缩放平移.请查看示例,效果如下平滑的缩放平移. 实现该效果使用d3的js代码 var width = 960, height = 500, radius = 10; var p0 = [250, 200, 60], p1 = [560, 300, 120]; var svg = d3.select("body&

opencv中矩阵计算的一些函数

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7908e1290101i97z.html 综述: OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口,其效率与OpenCV一样. OpenCV将向量作为1维矩阵处理. 矩阵按行存储,每行有4字节的校整. //由于opencv的矩阵式一位数组或者一位指针,所以我们只能利用opencv的函数对矩阵元素进行操作(当然这样也是最安全的做法,- -!太不习惯了) 分配矩阵空间: CvMat* cvCreat

D3js-API介绍【中】

JavaScript可视化图表库D3.js API中文參考,d3.jsapi D3 库所提供的全部 API 都在 d3 命名空间下.d3 库使用语义版本号命名法(semantic versioning). 你能够用 d3.version 查看当前的版本号信息. d3 (核心部分) 选择集 d3.select - 从当前文档中选择一系列元素. d3.selectAll - 从当前文档中选择多项元素. selection.attr - 设置或获取指定属性. selection.classed - 加

浅谈独立特征（independent features）、潜在特征（underlying features）提取、以及它们在网络安全中的应用

1. 关于特征提取 0x1:什么是特征提取特征提取研究的主要问题是,如何在数据集未明确表示结果的前提下,从中提取出重要的潜在特征来.和无监督聚类一样,特征提取算法的目的不是为了预测,而是要尝试对数据进行特征识别,以此得到隐藏在数据背后的深层次意义. 回想一下聚类算法的基本概念,聚类算法将数据集中的每一行数据分别分配给了某个组(group)或某个点(point),每一项数据都精确对应于一个组,这个组代表了组内成员的平均水平. 特征提取是这种聚类思想更为一般的表现形式,它会尝试从数据集中寻找新的数

解释张量及TF的一些API

张量的定义张量(Tensor)理论是数学的一个分支学科,在力学中有重要应用.张量这一术语起源于力学,它最初是用来表示弹性介质中各点应力状态的,后来张量理论发展成为力学和物理学的一个有力的数学工具.张量之所以重要,在于它可以满足一切物理定律必须与坐标系的选择无关的特性.张量概念是矢量概念的推广,矢量是一阶张量.张量是一个可用来表示在一些矢量.标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数(可以理解成是向量.矩阵以及更高维结构的统称). But we don’t have to restrict our

Simulink仿真入门到精通（二） Simulink模块

2.1 Simulink模块的组成要素用户构建系统模型时无需直接面对成千上万行的代码,而是通过模块化图形界面以模块化的方式构建,能够使理解变得容易,让大脑减负.通过层次化模块分布将系统功能模块化,而将每个功能的细节隐藏在模块内部. 模块的构成元素输入/输出端口:作为模块之间传递数据的纽带,连接输入信号和输出信号. 模块外观:通常为矩形或圆形,上面带有说明文字或图像并显示有输出/输出端口名. 模块对话框:双击模块外观后弹出的参数GUI,可以在参数控件上进行参数设置. Ctrl+R顺时针旋转90

巴特西