Eigen中的矩阵及向量运算 ,[+,+=,-,-=] ,[\*,\*=] ,[.transpose()] ,[.dot(),.cross(),.adjoint()] ,针对矩阵元素进行的操作[.sum(),.prod(),.mean(),minCoeff(),.maxCoeff,.trace()],[.norm()]向量求模,矩阵范数 注意事项: , Eigen中的矩阵和向量运算不会自动适应行列数,需要在编程的时候保证参与运算的矩阵和向量行列数可以进行运算 ,头文件<Eigen/Core>

一.邻接矩阵实现 思路:如果是邻接矩阵存储,设邻接矩阵为A,则A*A即为平方图,只需要矩阵相乘即可: 伪代码: for i=1 to n for j=1 to n for k=1 to n result[i][j]+=matrix[i][k]*matrix[k][j]; 算法复杂度 两个n维数组相乘,因此复杂度为O(V^3),当然可以通过Strassen算法稍加改进. 扩展:这种方法的作用是比如求u到v路径长度为k的路径数目,只需要求A^k,然后[u][v]即可. 算法正确性分析 命题:给定两点

显然如果收集了k天,ans=k*(k+1)/2=(k^2+k)/2.那么现在要求的就是这个东西的期望. 设f[i]表示已有i张邮票,收集到n张的期望次数,g[i]表示已有i张邮票,收集到n张的次数的平方的期望. 显然i这个点有 $\frac{i}{n}$ 的概率走自环,有 $\frac{n-i}{n}$ 的概率走到i+1这个点. SO $$f[i]=(\frac{i}{n})\times(f[i]+1)+(\frac{n-i}{n})\times(f[i+1]+1)$$ 以前一直不懂平方的期望是

http://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=9 题意: Morlery定理是这样的:作三角形ABC每个内角的三等分线.相交成三角形DEF.则DEF为等边三角形,你的任务是给你A,B,C点坐标求D,E,F的坐标 思路: 根据对称性,我们只要求出一个点其他点一样:我们知道三点的左边即可求出每个夹角,假设求D,我们只要将向量BC 旋转rad/3的到直线BD,然后旋转向量CB然后得到CD,然后就是求两直线的交点了.

NX9+VS2012 #include <uf.h> #include <uf_ui.h> #include <uf_vec.h> #include <uf_curve.h> UF_initialize(); //创建直线1 UF_CURVE_line_t LineCoords1; LineCoords1.start_point[] = 0.0; LineCoords1.start_point[] = 0.0; LineCoords1.start_point

package vector import ( "math" "fmt" )// 三维向量:(x,y,z) type Vector3 struct { X float64 `json:"x"` Y float64 `json:"y"` Z float64 `json:"z"` } func (this *Vector3)Equal(v Vector3) bool { return this.X == v.X

对 p = 2,这称为弗罗贝尼乌斯范数(Frobenius norm)或希尔伯特-施密特范数( Hilbert–Schmidt norm),不过后面这个术语通常只用于希尔伯特空间.这个范数可用不同的方式定义: 这里 A* 表示 A 的共轭转置,σi 是 A 的奇异值,并使用了迹函数.弗罗贝尼乌斯范数与 Kn 上欧几里得范数非常类似,来自所有矩阵的空间上一个内积. 弗罗贝尼乌斯范范数是服从乘法的且在数值线性代数中非常有用.这个范数通常比诱导范数容易计算. %X为向量,求欧几里德范数,即 . n =

   题目 解决代码及点评 这道题依旧是通过for循环,遍历所有四位数,然后根据题目要求判断数的性质即可 /************************************************************************/ /* 14.3025这个数具有一种独特的性质: 将它平分为两段,即30和25,使之相加后求平方,即(30+25)的平方, 恰好等于3025本身.请求出具有这样性质的全部四位数.基础10分 */ /******************

什么是向量 向量通常指一个有长度有方向的量.向量使所有的移动和空间行为更容易理解和在代码中实现.向量可以相加,缩放,旋转,指向某物体. 在javascript中,一个方向和长度(即向量)在二维空间中可以用横坐标x和纵坐标y表示. 上图中有4个不同的向量及其x和y分量(左上角为原点{x:0,y:0},这里的向量代表方向.长度,而不是位置. 向量长度 向量的方向由x.y分量表示,可以根据x.y坐标用勾股定理来表示长度. length = Math.sqrt(x*x + y*y); 一个横坐标( x

R语言由于效率问题,实现自然语言处理的分析会受到一定的影响,如何提高效率以及提升词向量的精度是在当前软件环境下,比较需要解决的问题. 笔者认为还存在的问题有: 1.如何在R语言环境下,大规模语料提高运行效率? 2.如何提高词向量的精度,或者说如何衡量词向量优劣程度? 3.词向量的功能性作用还有哪些值得开发? 4.关于语义中的歧义问题如何消除? 5.词向量从"词"往"短语"的跨越? 转载请注明出处以及作者(Matt),欢迎喜欢自然语言处理一起讨论~ ---------

线性相关.生成子空间. 逆矩阵A⁽-1⁾存在,Ax=b 每个向量b恰好存在一个解.方程组,向量b某些值,可能不存在解,或者存在无限多个解.x.y是方程组的解,z=αx+(1-α),α取任意实数. A列向量看作从原点(origin,元素都是零的向量)出发的不同方向,确定有多少种方法到达向量b.向量x每个元素表示沿着方向走多远.xi表示沿第i个向量方向走多远.Ax=sumixiA:,i.线性组合(linear combination).一组向量线性组合,每个向量乘以对应标量系数的和.sumiciv⁽

前言:softmax中的求导包含矩阵与向量的求导关系,记录的目的是为了回顾. 下图为利用softmax对样本进行k分类的问题,其损失函数的表达式为结构风险,第二项是模型结构的正则化项. 首先,每个queue:x(i)的特征维度是 n , 参数 θ 是一个 n×k 的矩阵,输出的结果 y(i) 为一个 k×1 的向量,其中第 j 个元素对应元素的 e 指数为该 queue 属于第 j 类的概率(未归一化).所以虽然损失函数 J(θ) 是一个常数,但是它的自变量为一个矩阵 Θ 和 一个特征向量 x(

// 注:本内容为作者原创,禁止在其他网站复述内容以及用于商业盈利,如需引用,请标明出处:http://www.cnblogs.com/lv_anchoret/ Preface 为了支持光线追踪的学习,决定写一个3D泛型数学库. 我采用的是windows平台以及C++Template技术 我的库文件组织目录如下 --lvgm ----test ------testVec.cpp ----type_vec ------lv_vec2.h ------lv_vec3.h ------type_vec

题目大意 你要维护一个向量集合,支持以下操作: 1.插入一个向量(x,y) 2.删除插入的第i个向量 3.查询当前集合与(x,y)点积的最大值是多少.如果当前是空集输出0 分析 按时间线建线段树 大致同bzoj 3533 [Sdoi2014]向量集 同样的,我们不必要搞出包含询问所在时间点的所有向量再求凸包三分 一个时间点的答案就是它线段树上所有祖先的答案的最大值 复杂度一样是\(n\log^2n\) solution 没写 挖坑

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros

1.对词用独热编码进行表示的缺点 向量的维度会随着句子中词的类型的增大而增大,最后可能会造成维度灾难2.任意两个词之间都是孤立的,仅仅将词符号化,不包含任何语义信息,根本无法表示出在语义层面上词与词之间的相关信息,而这一点是致命的. 2.用向量代表词的好处 3.词嵌入的由来 在上文中提过,one-hot 表示法具有维度过大的缺点,那么现在将 vector 做一些改进: 1.将 vector 每一个元素由整形改为浮点型,变为整个实数范围的表示: 2.将原来稀疏的巨大维度压缩嵌入到一个更小维度的空间

目录 一.Doc2vec原理 二.代码实现 三.总结   一.Doc2vec原理 前文总结了Word2vec训练词向量的细节,讲解了一个词是如何通过word2vec模型训练出唯一的向量来表示的.那接着可能就会想到,有没有什么办法能够将一个句子甚至一篇短文也用一个向量来表示呢?答案是肯定有的,构建一个句子向量有很多种方法,今天我们接着word2vec来介绍下Doc2vc,看下Doc2vec是怎么训练一个句子向量的. 许多机器学习算法需要的输入是一个固定长度的向量,当涉及到短文时,最常用的固定长度的

目录 前言 1.背景知识 1.1.词向量 1.2.one-hot模型 1.3.word2vec模型 1.3.1.单个单词到单个单词的例子 1.3.2.单个单词到单个单词的推导 2.CBOW模型 3.skim-gram模型 4.Hierarchical Softmax 4.1.CBOW中的Hierarchical Softmax 4.2.CBOW中的梯度计算 5.Negative Sampling 5.1.Negative Sampling计算思路 5.2.Negative Sampling的方法

    数据模型:并不是简单地二维数据,多个维度或者对象的数据聚合起来      {           persion1's attr1:value1,...,persion1's attrN:valueN,persion2's attr1:value1,...,persion2's attrN:value1,whetherSuccess:value      }   同一个问题:不同的分类方法的类比           决策树:存在多个数值型输入,且这些数值所呈现的关系并不简单,决策树往往不

原文地址:http://developer.51cto.com/art/201104/255128_all.htm MATLAB语言是一种被称为是"演算纸"式的语言,因此追求的是方便性.灵活性以及交互性.在快速性上要比C语言这种性能强劲著称的稍逊一筹.然而,通过一些手段,我们也能让MATLAB语言快起来,甚至和C差不多了! MATLAB语言是一种被称为是"演算纸"式的语言,因此追求的是方便性.灵活性以及交互性.在快速性上要比C语言这种性能强劲著称的稍逊一筹.然而,通

Hinton 第七课 .这里先说下RNN有recurrent neural network 和 recursive neural network两种,是不一样的,前者指的是一种人工神经网络,后者指的是一种深度神经网络这里指的是前者,这部分翻译的不好,因为之前没怎么接触过RNN,不过就当理解意境吧,所以附上所有的ppt,看得懂的就看PPt,下面的是附带说明,有些语句没有那么通顺,所以就当意境了. 而且百科上居然有这么多分类: 完全递归网络(Fully recurrent network) Hopf