酉矩阵（Unitary Matrix）

矩阵题解——搜索二维矩阵 II【LeetCode】 chao_789 我的学习记录矩阵篇_刷题笔记矩阵算法线性代数 leetcode python
240.搜索二维矩阵II1.1核心思想问题描述：给定一个mxn的二维矩阵，矩阵的每一行从左到右递增，每一列从上到下递增。判断目标值target是否存在于矩阵中。解决思路：从矩阵的右上角（或左下角）开始搜索。如果当前元素等于target，返回True。如果当前元素小于target，则排除当前行（因为当前行的所有元素都小于target）。如果当前元素大于target，则排除当前列（因为当前列的所有元素
矩阵题解——螺旋矩阵 II【LeetCode】 chao_789 我的学习记录矩阵篇_刷题笔记算法 leetcode python 数据结构矩阵
59.螺旋矩阵II第一个算法：基于层数和偏移量的方法算法逻辑思路：初始化阶段：创建n×n的零矩阵，设置起始点(0,0)，计算需要循环的层数(n//2)，初始化计数器为1核心循环逻辑：通过偏移量控制每一层的边界外层循环：遍历每一层(offset从1到loop)内层四个循环：按顺时针方向填充当前层左→右：填充上边，范围[starty,n-offset)上→下：填充右边，范围[startx,n-offs
✨【Blender/Houdini 渲染必看】CPUⓥⓢGPU？3 分钟选对算力不踩坑！渲染101专业云渲染 blender houdini 分布式服务器 maya
核心问题速答Q：渲染该选CPU还是GPU？✅CPU：复杂场景/批量渲染/预算可控首选✅GPU：单帧速度/实时预览/急单交付必选维度1：硬件硬刚——CPU凭啥赢麻了？▫️多线程王者：16核/32核服务器矩阵，支持50-300台并行渲染▫️场景兼容性：粒子特效/全局光照/超复杂模型稳定输出秘密武器：CPU批量渲染100帧耗时=GPU单帧耗时，整体效率持平！⚙️维度2：动态计费逻辑——成本由什么决定？计
高斯混合模型GMM&K均值（十三-1）——K均值是高斯混合模型的特例 phoenix@Capricornus 模式识别与机器学习均值算法机器学习算法
EM算法与K均值算法的关系K均值可以看成是高斯混合模型的特例。对K均值算法与EM算法进行比较后，可以发现它们之间有很大的相似性。K均值算法将数据点硬（hard）分配到聚类中，每个数据点唯一地与一个聚类相关联，而EM算法基于后验概率进行软（soft）分配。事实上，可以从EM算法推导出K均值算法。考虑一个高斯混合模型，其中混合分量的协方差矩阵由σ2I{\sigma^2}Iσ2I给出，其中σ2{\sig
Transformer底层原理解析及基于pytorch的代码实现 LiRuiJie 人工智能 transformer pytorch 深度学习
1.Transformer底层原理解析1.1核心架构突破Transformer是自然语言处理领域的革命性架构，其核心设计思想完全摒弃了循环结构，通过自注意力机制实现全局依赖建模。整体架构图如下：以下是其核心组件：1）自注意力机制（Self-Attention）-输入序列的每个位置都能直接关注所有位置-数学公式（缩放点积注意力）：-Q：查询矩阵（当前关注点）-K：键矩阵（被比较项）-V：值矩阵（实际
力扣网C语言编程题：搜索二维矩阵（右上角-＞左下角解法）魏劭逻辑编程题 C语言算法 leetcode c语言
一.简介上一篇文章关于"在二维数组中查找某个元素"的问题，提供了两种解题思路，文章如下：力扣网C语言编程题：搜索二维矩阵的普通解法与二分查找法-CSDN博客本文提供第三种解题思路：从左下角->右上角，或者右上角->左下角。二.力扣网C语言编程题：搜索二维矩阵（右上角->左下角解法）解题思路三：（换行或换列）因为题目中，数组中元素是每行元素是递增的，同时，每一行的首元素比上一行最后一个元素大，那么，
大模型笔记10：LoRA微调 errorwarn 笔记
LoRA微调的原理矩阵的秩矩阵的秩代表一个矩阵中所含信息的大小。行秩：矩阵中互相不重复、不依赖（即线性无关）的行的最大数目。列秩：矩阵中互相不重复、不依赖的列的最大数目。事实上，行秩和列秩总是相等的，因此我们通常直接称之为“矩阵的秩”。Transformer中微调哪些参数：LoRA的改进版本
阅读笔记(2) 单层网络:回归 a2507283885 笔记
阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划（共度AI新圣经：深度学习基础与概念）的Task02以下内容为个人理解，可能存在不准确或疏漏之处，请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗？一组基向量是一组线性无关的向量，它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说，这个空间里的任意一个向量，都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
数据库系统工程师简要概括笔记 Mint_Datazzh 数据库系统工程师数据库笔记数据库系统工程师
文章内容仅为粗略总结知识，便于个人复习思考原文链接:数据库系统工程师简要概括笔记–笔墨云烟数据库系统工程师—1.1计算机硬件基础知识数据库系统工程师—1.2计算机体系结构与存储系统数据库系统工程师—1.3安全性、可靠性与系统性能评测基础知识数据库系统工程师—2.程序语言基础知识数据库系统工程师—3.1~3.4线性结构、数组和矩阵、树和二叉树、图数据库系统工程师—3.5排序算法数据库系统工程师—3.
学习AI机器学习所需的数学基础 frostmelody 机器学习小知识点人工智能学习机器学习
一、机器学习岗位的数学需求矩阵机器学习岗位研究型职位工业界职位DeepMind/Meta/Google研究部门研究科学家/研究工程师普通科技公司机器学习工程师/数据科学家需硕士/博士数学水平本科数学基础二、数学需求深度解析1.研究型职位（需深度数学）学历要求：数学/物理/计算机/统计/工程本科基础硕士/博士优先（Kaggle调查显示博士占比高）薪资关联：学历与收入呈正相关2.工业界职位（基础数学）
【机器学习】数学基础——张量（傻瓜篇）一叶千舟深度学习【理论】机器学习人工智能
目录前言一、张量的定义1.标量（0维张量）2.向量（1维张量）3.矩阵（2维张量）4.高阶张量（≥3维张量）二、张量的数学表示2.1张量表示法示例三、张量的运算3.1常见张量运算四、张量在深度学习中的应用4.1PyTorch示例：张量在神经网络中的运用五、总结：张量的多维世界延伸阅读前言在机器学习、深度学习以及物理学中，张量是一个至关重要的概念。无论是在人工智能领域的神经网络中，还是在高等数学、物
【机器学习实战】Datawhale夏令营2：深度学习回顾城主_全栈开发机器学习机器学习深度学习人工智能
#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习＆图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
MySQL之锁机制详解:全局锁,表级锁,行级锁 AA-代码批发V哥 MySQL mysql 数据库
MySQL之锁机制详解:全局锁,表级锁,行级锁一、锁机制基础：从并发问题到锁分类1.1并发访问的三大问题1.2锁的核心作用1.3锁粒度分类二、全局锁：掌控整个数据库的"超级锁"2.1全局锁原理2.2全局锁语法与使用2.2.1显式加锁2.2.2隐式加锁（备份场景）2.3全局锁的双刃剑三、表级锁：粗粒度的高效控制3.1表级锁核心特性锁兼容性矩阵：3.2MyISAM表级锁实战3.2.1加锁示例3.2.2
基于51单片机开发多功能菜单系统项目介绍（开源）菜鸟—历险记 51单片机嵌入式硬件单片机
51单片机多功能菜单系统一、项目介绍基于51单片机开发的多功能菜单系统是一种集成多种功能的嵌入式系统，广泛应用于电子产品中，该系统的核心是AT89C52芯片，其强大的处理能力和丰富的外设接口使其成为许多项目的理想选择。这是一个有趣且实用的项目，可以帮助用户实现多种功能，我设计了的功能有：矩阵键盘输入密码、PWM直流电机驱动风扇调速、DS18B20温度监控、光敏电阻检测模块、加减乘除计算器、人的BM
认识Jacobian 一碗姜汤统计学习线性代数矩阵
Jacobian（雅可比矩阵）是数学中用于描述多元函数在某一点处导数的重要概念，广泛应用于微积分、微分几何、数值分析等领域。以下从定义、数学表达、几何意义、应用场景等方面详细解析：一、定义与数学表达1.基本定义若有一个从欧式空间Rn\mathbb{R}^nRn到Rm\mathbb{R}^mRm的多元函数：f:Rn→Rmf:\mathbb{R}^n\to\mathbb{R}^mf:Rn→Rm，其分量
亚矩阵云手机：优化海外平台Appodeal多账号广告套利的新利器云手机指导员大数据 unity 矩阵网络安全云计算线性代数
Appodeal作为一个综合性的广告中介平台，整合了众多广告源，为开发者和广告商提供了多样化的广告变现途径。广告套利作为一种常见的盈利策略，通过在不同渠道投放广告并利用差价获取利润。然而，Appodeal为保障平台的公平性和广告质量，设置了严格的风控机制，传统的多账号广告套利面临诸多挑战。亚矩阵云手机凭借其独特的技术优势，为解决这些问题提供了有效的方案，助力实现多账号广告套利的优化。一、Appod
3秒搞定DeepSeek数学公式转Word！学生党救星（附代码实测） Uyker python 编辑器
适用场景：论文交稿deadline/报告美化/作业急救工具白嫖指南：免费+免安装方案优先一、终极方案：Mathpix截图转公式（强推！）效果：复杂矩阵→完美还原步骤：复制DeepSeek输出的LaTeX代码（例）\vec{F}=q(\vec{E}+\vec{v}\times\vec{B})打开Mathpix官网→按Ctrl+Alt+M截取公式右键粘贴到Word→自动变身标准公式！✅优势：识别准确率
Day7 神经网络的矩阵基础
神经网络的矩阵基础一、矩阵的基本概念1.矩阵的定义与类型矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。在神经网络中，矩阵是表示和操作数据的基本结构。常见的矩阵类型包括：方阵：行数和列数相等的矩阵，记作n×nn×nn×n矩阵。行向量：只有一行的矩阵，可以看作是一个n×1n×1n×1的矩阵。列向量：只有一列的矩阵，可以看作是一个1×n1×n1×n的矩阵。单位矩阵：主对角线上的元素为1，其余元素为0的方阵
OpenCV中创建Mat对象 Ethan@LM opencv 人工智能计算机视觉
第1章创建Mat对象1.1.创建空的Mat对象cv::Matmat;1.2.创建灰度图像//创建一个3行4列、8位无符号单通道矩阵（相当于灰度图）cv::Matmat(3,4,CV_8UC1);1.3.创建彩色图像//创建三通道矩阵（相当于彩色图像）cv::Matmat_color(480,640,CV_8UC3);CV_8UC1：8位无符号，单通道（灰度图）CV_8UC3：8位无符号，三通道（彩
C# vs Python：谁更适合初学者？用5个关键点教你掌握深度学习中的线性代数墨瑾轩一起学学C#【四】c#python 深度学习
关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣嘿，小伙伴们！今天我们要一起探索如何使用C#来入门深度学习的世界，特别关注其中的线性代数部分。你可能会好奇：“为什么是C#而不是Python？”别急，我们会在接下来的内容中详细解释这个问题，并通过对比两种语言的特点，让你明白选择C#进行深度学习并不是一个坏主意
详解3DGS 一碗姜汤计算机视觉人工智能计算机视觉
4可微分的3D高斯splatting核心目标与表示选择我们的目标是从无法线的稀疏SfM点出发，优化出一种能够实现高质量新视角合成的场景表示。为此，我们选择3D高斯作为基本图元，它兼具可微分的体表示特性和非结构化的显式表示优势，既能支持优化过程，又能实现快速渲染。高斯参数与投影模型3D高斯定义高斯由世界空间中的均值（位置）μ\muμ和协方差矩阵∑\sum∑定义，其概率密度函数为：G(x)=e−12(
线性代数和c语言先学哪个,线性代数和哪个更有用？段丞博线性代数和c语言先学哪个
一、从数学与应用数学这个专业来分析下“线性代数”和“高等数学”这两块的内容，无论哪块知识在“考研究生数学科目中的考试”都会涉汲到的，而且有些专业的考试也包括概率论与数理统计这块知识。线性代数和哪个更有用?1、线性代数内容：行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值和特征向量、二次型。2、高等数学内容：函数·极限·连续、导数与微分、不定积分、定积分及广义积分、中值定理的证明、常微分方程、一元微积分的应用
数学：线性相关和线性无关的关系千码君2016 数学线性代数系数唯一性定义法矩阵秩法行列式法高维空间的基线性方程组
在线性代数中，线性无关是描述向量组性质的重要概念，它反映了向量组中向量之间是否存在“冗余”或“依赖”关系。以下从定义、判断方法、几何意义及应用等方面详细说明：一、线性无关的定义才成立，则称该向量组线性无关。反之，若存在不全为0的系数使等式成立，则称向量组线性相关。二、核心理解：线性无关的本质三、线性无关的判断方法1.定义法（直接验证）2.矩阵秩法
4、理解线性代数的核心概念与应用 rice5 线性代数第五版深度解析线性代数向量空间子空间
理解线性代数的核心概念与应用1引言线性代数是现代数学的重要分支之一，广泛应用于科学、工程、计算机科学等领域。理解线性代数的基本概念和原理不仅有助于学术研究，还能够提升解决实际问题的能力。本文将深入探讨线性代数中的核心概念，帮助读者建立坚实的理论基础，并掌握实际应用技巧。2向量空间向量空间是线性代数的基础概念之一。一个向量空间(V)是指一个集合，其元素称为向量，并且这些向量之间可以进行加法运算和标量
（线性代数最小二乘问题）Normal Equation（正规方程）音程数学线性代数机器学习人工智能
NormalEquation（正规方程）是线性代数中的一个重要概念，主要用于解决最小二乘问题（LeastSquaresProblem）。它通过直接求解一个线性方程组，找到线性回归模型的最优参数（如权重或系数）。以下是详细介绍：1.定义与数学表达式给定一个超定方程组（方程数量多于未知数）：Ax=bA\mathbf{x}=\mathbf{b}Ax=b其中：A∈Rm×nA\in\mathbb{R}^{m
从入门到精通：Spring MVC的矩阵参数、数据预处理与HTTP缓存实战 Solomon_肖哥弹架构 spring mvc java SpringMVC
肖哥弹架构跟大家“弹弹”SpringMVC设计与实战应用，需要代码关注欢迎点赞，点赞，点赞。关注公号Solomon肖哥弹架构获取更多精彩内容历史热点文章MyCat应用实战：分布式数据库中间件的实践与优化（篇幅一）图解深度剖析：MyCat架构设计与组件协同（篇幅二）一个项目代码讲清楚DO/PO/BO/AO/E/DTO/DAO/POJO/VO写代码总被Dis：5个项目案例带你掌握SOLID技巧,代码有
小红书自热矩阵：低成本创业神器，轻松引流实现财富自由 qq_41756364 矩阵小红书小红书矩阵小红书克隆小红书引流
在当今这个充满机遇与挑战的时代，越来越多的人渴望通过低成本创业实现财富自由。而小红书自热矩阵系统的出现，无疑为众多创业者提供了一个强大的工具。一、小红书的巨大潜力小红书作为一款热门的社交电商平台，拥有庞大的用户群体和极高的活跃度。用户在这里分享生活点滴、购物心得、美妆技巧、旅游攻略等各种内容，形成了一个丰富多彩的社交生态。对于创业者来说，小红书不仅是一个展示产品和服务的平台，更是一个获取精准流量的
ICBDDM2025：大数据与数字化管理前沿峰会鸭鸭鸭进京赶烤学术会议大数据图像处理计算机视觉 AI编程人工智能机器人考研
在选择大学专业时，可以先从自身兴趣、能力和职业规划出发，初步确定几个感兴趣的领域。然后结合外部环境因素，如专业前景、教育资源和就业情况等，对这些专业进行深入的分析和比较。大数据专业：是一个热门且前沿的学科领域，它涉及到数据的收集、存储、处理、分析和应用等多个方面。课程设置基础课程数学基础：高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。这些课程为大数据分析提供了必要的数学工具，例如线性代数在机器学习算法中
数学实验matlab课后习题,数学实验练习题(MATLAB) 沈洲行数学实验matlab课后习题
注意:在下面的题目中m为你的学号的后3位(1-9班)或4位(10班以上).第一次练习题1.求解下列各题：1)30sinlimxmxmxx->-2)(4)cos,1000.0=xmxyey求3)21/20mxedx?(求近似值，可以先用inline定义被积函数，然后用quad命令)4)4224xdxmx+?50x=展开(最高次幂为8).2.对矩阵21102041Am-???=??-??，分别求逆矩阵
代码随想录|图论|05岛屿数量（深搜DFS） Paper Clouds 图论深度优先算法数据结构 leetcode
leetcode:99.岛屿数量题目题目描述：给定一个由1（陆地）和0（水）组成的矩阵，你需要计算岛屿的数量。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成，并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。输入描述：第一行包含两个整数N,M，表示矩阵的行数和列数。后续N行，每行包含M个数字，数字为1或者0。输出描述：输出一个整数，表示岛屿的数量。如果不存在岛屿，则输出0。思路遇到一个没有遍历过的节点陆
书其实只有三类西蜀石兰类
一个人一辈子其实只读三种书，知识类、技能类、修心类。知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍，我一直不太乐意去读，因为单纯的知识是没法做事的，就像知道地球转速是多少一样（我肯定不知道），这种所谓的知识，除非用到，普通人掌握了完全是一种负担，维基百科能找到的东西，为什么去记忆？知识类的书，每个方面都涉及些，让自己显得不那么没文化，仅此而已。社会认为的学识渊博，肯定不是站在
《TCP/IP 详解，卷1：协议》学习笔记、吐槽及其他 bylijinnan tcp
《TCP/IP 详解，卷1：协议》是经典，但不适合初学者。它更像是一本字典，适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。这本书，我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来，翻译得一般，甚至有明显的错误。如果英文熟练，看原版更好： http://pcvr.nl/tcpip/ 下面是我的一些笔记，包括我看书时有疑问的地方，也有对该书的吐槽，有不对的地方请指正： 1.
Linux—— 静态IP跟动态IP设置 eksliang linux IP
一.在终端输入 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 静态ip模板如下： DEVICE="eth0" #网卡名称 BOOTPROTO="static" #静态IP（必须） HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址 IPV6INIT=&q
Informatica update strategy transformation 18289753290
更新策略组件：标记你的数据进入target里面做什么操作，一般会和lookup配合使用，有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中，rejected row是输出在错误文件里，不想看到reject输出，将错误输出到文件，因为有时候数据库原因导致某些column不能update，reject就会output到错误文件里面供查看，在workflow的
使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载，造成假死状态酷的飞上天空 request
现象就是：程序运行一段时间，可能是几十分钟或者几个小时，然后后台日志里面就不出现下载页面的信息，一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成，但是水平有限研究源码未果。经过不停的google终于发现一个有价值的信息，是给twisted提出的一个bugfix 连接地址如下http://twistedmatrix.
利用预测分析技术来进行辅助医疗蓝儿唯美医疗
2014年，克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术，所以，即使降低很少一部分成本，都可以为诊所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案，供应商将视野投向了预测分析技术和工具，但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着什么。克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
java 线程(一)：基础篇 DavidIsOK java 多线程线程
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Tomcat服务器框架之Servlet开发分析 aijuans servlet
最近使用Tomcat做web服务器，使用Servlet技术做开发时，对Tomcat的框架的简易分析：疑问：为什么我们在继承HttpServlet类之后，覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后，该方法会自动被Tomcat服务器调用，doGet方法的参数有谁传递过来？怎样传递？分析之我见： doGet方法的
揭秘玖富的粉丝营销之谜与小米粉丝社区类似 aoyouzi 揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万，第七天成交量单日破了1000万;第23天时，累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月，粉丝已经超过500万，月交易额突破10亿，而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万，位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿，但是却鲜有成功者，玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。　　近日，一直坚持微信粉丝营销
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会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点会话:多次请求与响应的过程 1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术格式:传一个参数的 url?名=值传两个参数的 url?名=值 &名=值关键代码
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Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法白糖_ Flash
问题背景：项目使用的是Anychart图表组件，渲染出来的图是Flash的，往往一个页面有时候会有多个flash图，而需求是让我们做一个打印预览和打印功能，让多个Flash图在一个页面上打印出来。那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素，然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果，结果让人大跌眼镜：Flash是
Window 80端口被占用 WHY? bozch 端口占用 window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候，会提示80端口已经被其他软件占用，那一般又会有那些软件占用这些端口呢？下面坐下总结： 1、web服务器是最经常见的占用80端口的，例如：tomcat , apache , IIS , Php等等； 2
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Perl正则表达式 chenbowen00 正则表达式 perl
首先我们应该知道 Perl 程序中，正则表达式有三种存在形式，他们分别是：匹配：m/<regexp>;/ （还可以简写为 /<regexp>;/ ，略去 m）替换：s/<pattern>;/<replacement>;/ 转化：tr/<pattern>;/<replacemnt>;
[宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢? comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........ &
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酉矩阵（Unitary Matrix）

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