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线性代数
Deeplearning4J 1.0.0-beta7实用新特性
它为您提供了
线性代数
用例的各种运算,比如:矩阵乘法、奇异值分解等。
AlphaFinance
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2023-12-17 00:11
杂谈
dl4j
JAVA
深度学习
机器学习
deep
learning
MIT
线性代数
笔记-第27讲-复数矩阵,快速傅里叶变换
目录27.复数矩阵,快速傅里叶变换打赏27.复数矩阵,快速傅里叶变换对于实矩阵而言,特征值为复数时,特征向量一定为复向量,由此引入对复向量的学习求模长及内积假定一个复向量z⃗=[z1z2⋮zn]\vec{z}=\begin{bmatrix}z_1\\z_2\\\vdots\\z_n\end{bmatrix}z=z1z2⋮zn,其中z1,z2,⋯ ,znz_1,z_2,\cdots,z_nz1,z2
蟭蟟虫儿
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2023-12-16 20:48
MIT-线性代数
线性代数
1125矩阵乘法(C语言)
一:题目二:思路分析1.对于学习过
线性代数
的人来说,对应公式十分熟悉,而对于没接触过
线性代数
的人来说,我们地一步要做的是从题目所给的公式中找规律2.这个题目,给了我们三个变量n,m,k,我们我看清它们分别表示那个矩阵的行和列三
玖剹
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2023-12-16 18:47
题目讲解
矩阵
算法
线性代数
c语言
学习方法
开发语言
visual
studio
MIT_
线性代数
笔记:第 17 讲 正交矩阵和施密特正交化
目录正交向量Orthonormalvectors标准正交矩阵Orthonormalmatrix标准正交列向量的优势Orthonormalcolumnsaregood施密特正交化Gram-Schmidt本讲我们完成对“正交”的介绍。Gram-Schmidt过程可以将原空间的一组基转变为标准正交基。正交向量Orthonormalvectors满足如下条件的向量q1,q2……qn为标准正交:qiTqj=
浊酒南街
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2023-12-16 06:38
MIT_线性代数笔记
线性代数
笔记
矩阵
线性代数
运算方法总结
线性方程组的行列式解法(克拉默法则)首先写出方程的系数行列式,第一列x1第二列x2以此类推,然后用每个方程式的结果分别代替第一列到第列,得到每个未知数对应的代数行列式,方程的解为代数行列式比系数行列式逆序数的计算方法正常排列为12345,从第一个开始从左到右到被比较的数,但凡有一个数比被比较数大,逆序数加一奇排列与偶排列1.对换操作:将排列的两项交换的操作,任意一个排列经过一系列对换后可以得到任意
与rapper沉淀体育生抢妹妹的程序员
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2023-12-16 05:35
线性代数
线性代数
机器学习
矩阵
C语言小练习3:矩阵求逆(初等变换法)
学
线性代数
求矩阵的逆时,知晓了一种利用初等变换来求逆的方法。也即绑定A和E(总是执行同样的操作),把已知矩阵A转化为单位阵E,则单位阵E就会被转化为A逆。
音梦胧
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2023-12-16 04:53
矩阵
算法
线性代数
C语言实现矩阵求逆
在计算
线性代数
中,矩阵求逆是一个重要的操作。在C语言中,我们可以使用高斯-约旦消元法来实现矩阵的求逆。本文将介绍如何使用C语言编写一个程序,用于计算给定矩阵的逆矩阵。
幻想之境的探索
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2023-12-16 04:21
c语言
矩阵
算法
编程
【C语言】向量点积计算
题目描述在
线性代数
、计算几何中,向量点积是一种十分重要的运算。给定两个n维向量a=(a1,a2,...,an)和b=(b1,b2,...,bn),求点积a⋅b=a1⋅b1+a2⋅b2+...
钟子期901
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2023-12-16 03:11
C语言入门
c语言
算法
开发语言
1108:向量点积计算(C C++)
【题目描述】在
线性代数
、计算几何中,向量点积是一种十分重要的运算。给定两个n维向量a=(a1,a2,...,an)和b=(b1,b2,...,bn),求点积a⋅b=a1b1+a2b2+...
小渝同学
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2023-12-16 03:41
#
c++
Openjudge:向量点积计算
描述在
线性代数
、计算几何中,向量点积是一种十分重要的运算。给定两个n维向量a=(a1,a2,…,an)和b=(b1,b2,…,bn),求点积a·b=a1b1+a2b2+…+anbn。
python小白要逆袭
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2023-12-16 03:41
python
python
列表
向量
09:向量点积计算
原题链接总时间限制:1000ms内存限制:65536kB描述在
线性代数
、计算几何中,向量点积是一种十分重要的运算。给定两个n维向量a<
神犇营
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2023-12-16 03:37
OJ-1.6编程基础之一维数组
C++
信奥
信息学奥赛一本通(1108:向量点积计算)
1108:向量点积计算时间限制:1000ms内存限制:65536KB提交数:22720通过数:17933【题目描述】在
线性代数
、计算几何中,向量点积是一种十分重要的运算。
橙子教师
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2023-12-16 03:07
信奥一本通(数组)
信息学奥赛一本通:1108:向量点积计算
1108:向量点积计算时间限制:1000ms内存限制:65536KB提交数:36182通过数:28574【题目描述】在
线性代数
、计算几何中,向量点积是一种十分重要的运算。
阿耨多羅
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2023-12-16 03:37
算法
c++
1108:向量点积计算
1108:向量点积计算时间限制:1000ms内存限制:65536KB【题目描述】在
线性代数
、计算几何中,向量点积是一种十分重要的运算。
Obey_bey_an
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2023-12-16 03:36
向量点积计算
题目描述在
线性代数
、计算几何中,向量点积是一种十分重要的运算。给定两个n维向量a=(a1,a2,⋯,an)和b=(b1,b2,⋯,bn),求点积a·b=a1b1+a2b2+⋯+anbn。
Dream_MC_LZR
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2023-12-16 03:03
算法
矩阵乘法的几种表达与逆矩阵
1.通用方法(行列乘加)矩阵A的第i行乘以矩阵B的第j列,对应元素相乘后相加,得到Cij这就是同济版
线性代数
的东西,不想多说了,没什么巧。
铁道孤影
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2023-12-16 02:51
代数基础
矩阵
线性代数
MIT18.06
线性代数
笔记2
文章目录正交向量与子空间子空间投影投影矩阵和最小二乘正交矩阵和Gram-Schmidt正交化行列式及其性质行列式公式和代数余子式克拉默法则、逆矩阵、体积特征值和特征向量对角化和A的幂微分方程和exp(At)马尔科夫矩阵傅里叶级数复习二正交向量与子空间向量正交:xTy=0空间正交:S中每个向量与T中每个向量正交行空间正交于零空间,同理列空间正交于左零空间在实际应用中,数据可能会有干扰项,此时会导致A
Falling_Asteroid
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2023-12-16 01:55
MIT18.06线性代数
线性代数
笔记
机器学习
MIT18.06
线性代数
笔记1
文章目录方程组的几何解释矩阵消元乘法和逆矩阵A的LU分解转置-置换-向量空间R列空间和零空间求解Ax=0主变量特解求解Ax=b可解性和解的结构线性相关性、基、维数四个基本子空间矩阵空间、秩1矩阵和小世界图图和网络复习一方程组的几何解释线性组合:找到合适的x和y的线性组合,从而让col1和col2组合得到结果b向量3x3矩阵:对于任何b都有Ax=b吗?==列的线性组合能否覆盖整个三维空间?三个向量(
Falling_Asteroid
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2023-12-16 01:25
MIT18.06线性代数
线性代数
笔记
决策树
MIT18.06
线性代数
笔记3
文章目录对称矩阵及正定性复数矩阵和快速傅里叶变换正定矩阵和最小值相似矩阵和若尔当形奇异值分解线性变换及对应矩阵基变换和图像压缩单元检测3复习左右逆和伪逆期末复习对称矩阵及正定性特征值是实数特征向量垂直=>标准正交谱定理,主轴定理为什么对称矩阵的特征值是实数:对特征值和特征向量取共轭(A是实数矩阵,共轭后不变)Ax=λxx‾TAx=λx‾Tx⇒取共轭Ax‾=λ‾x‾⇒转置x‾TA=x‾Tλ‾x‾TA
Falling_Asteroid
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2023-12-16 01:52
MIT18.06线性代数
线性代数
笔记
决策树
matlab中数组和矩阵的区别
在MATLAB中,矩阵的元素通常表示
线性代数
中的向量或者矩阵,可以进行各种
线性代数
运算
大吉大利你吃鸡
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2023-12-15 20:31
技术名词与概念
matlab
线性代数
矩阵
MIT_
线性代数
笔记:第 15 讲 子空间投影
目录投影(射影)Projections投影矩阵Projectionsmatrix为什么要投影WhyProject在高维投影Projectioninhigherdimensions最小二乘LeastSquares投影(射影)Projections简单来说,两个向量之间的投影是将其中一个向量转换到另外一个向量的方向上,然后求内积。投影问题的几何解释就是:如何在向量a的方向上寻找与向量b距离最近的一点。
浊酒南街
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2023-12-15 09:58
MIT_线性代数笔记
线性代数
笔记
机器学习
MIT_
线性代数
笔记:第 16 讲 投影矩阵和最小二乘法
目录投影Projections最小二乘法LeastSquares矩阵ATA^TATA投影Projections上一讲介绍了投影矩阵P=A(ATA^TATA)−1^{-1}−1ATA^TAT,当它作用于向量b,相当于把b投影到矩阵A的列空间。p+e=b,说明b由两部分组成:p=Pb为A的列空间中的部分;e=(I−P)b为A的左零空间中的部分。I−P为左零空间的投影矩阵,可以验证(I−P)T(I−P)
浊酒南街
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2023-12-15 09:58
MIT_线性代数笔记
线性代数
笔记
矩阵
阶段五:深度学习和人工智能(掌握使用TensorFlow或PyTorch进行深度学习)
掌握使用TensorFlow或PyTorch进行深度学习需要具备一定的编程基础和数学基础,包括编程语言、数据结构、算法、
线性代数
、概率论和统计学等方面的知识。
哈嗨哈
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2023-12-15 04:14
深度学习
人工智能
tensorflow
Numpy库
生成1.1普通生成1.2随机生成1.3其它生成二、访问三、赋值四、运算五、其它介绍:NumPy是一个用于数值计算的Python库,它提供了高效的多维数组对象(ndarray)、用于数组计算的函数以及用于
线性代数
取名真难.
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2023-12-15 04:36
机器学习
numpy
python
机器学习
matlab追赶法解三对角方程组_数值计算方法 第三章
线性代数
方程组的直接解法(1)...
写在章前:求解线性方程组的数值方法大体上可分为直接法和迭代法两大类.。直接法是指在没有舍入误差的情况下经过有限次运算可求得方程组的精确解法,又称为精确法;迭代法则是采取逐次逼近的方法,亦即从一个初始向量出发,按照一定的计算格式,构造一个向量的无穷序列,其极限才是方程组的精确解,只经过有限次运算往往得不到精确解。在这一章,我们将主要介绍解线性方程组的一些基本的直接法。一、Gauss消去法1、三角形方
weixin_39827728
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2023-12-15 00:36
深度学习-必备的数学知识-
线性代数
5
深度学习必备的数学知识
线性代数
在数学中,分解通常指的是将一个复杂的对象或结构分解为更简单的部件或组件。这个概念在许多数学领域都有应用。
占得世间一味愚
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2023-12-14 19:40
深度学习
深度学习
线性代数
人工智能
深度学习-必备的数学知识-
线性代数
-1
我将在这篇文章中为大家介绍一部分与深度学习有关的
线性代数
。
线性代数
我们先来了解
线性代数
中几个重要概念:标量、向量、矩阵、张量重要概念标量(scalar):标量是一个数。例如:1、2、3。我们
占得世间一味愚
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2023-12-14 19:10
深度学习
深度学习
人工智能
线性代数
深度学习-必备的数学知识-
线性代数
2
深度学习必备的数学知识
线性代数
我们已经在
线性代数
1中讲解了四个重要概念:标量、向量、矩阵和张量。以及转置、矩阵相加、标量与矩阵相乘或相加和向量和矩阵相加。这篇文章将为大家讲解矩阵乘积以及线性方程组。
占得世间一味愚
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2023-12-14 19:10
深度学习
深度学习
线性代数
人工智能
NumPy学习:NumPy(Numerical Python)基础(一)
它是一个Python库,提供多维数组对象,各种派生对象(例如掩码数组和矩阵),以及用于对阵列进行快速操作的各种例程,包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O、离散傅里叶变换、基本
线性代数
、基本统计操作
snail哥
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2023-12-14 19:37
NumPy详解
数据分析
NumPy
python
开发语言
多维数组
人工智能学习阶段有哪些?
而高等数学则包括数据分析、概率论、
线性代数
及矩阵、凸优化等。良好的数学基础,也是有利于以后同学
华清远见成都中心
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2023-12-14 13:53
人工智能
学习
一 Eigen中常用数据类型
Eigen库提供了多个数据类型用于
线性代数
运算。以下是一些常见的Eigen数据类型的列表:矩阵类型(MatrixTypes):Eigen::Matrix:通用的矩阵类型,具有动态大小或固定大小。
ht6806
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2023-12-14 12:34
Eigen使用
c++
解决numpy.linalg.LinAlgError: singular matrix
numpy.linalg.LinAlgError:singularmatrix1.检查矩阵的条件数2.使用广义逆矩阵3.处理数据中的冗余信息总结解决numpy.linalg.LinAlgError:singularmatrix在使用NumPy进行
线性代数
运算时
抓饭不吃皮牙子
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2023-12-06 23:11
numpy
同调群的维度 和 同调群的秩
与
线性代数
中对向量空间的维度的理解类似。对同调群,k维同调群的维度是k。同调群的秩是指同调群中的自由部分的维度。同调群通常包含自由部分和挠部分。同调群的秩是指同调群中自由部分的维度。
素材积累
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2023-12-06 13:10
笔记
TORCH01-06:Tensor的数学运算
1.基本四则运算; 2.三角函数运算; 3.指数与对数运算; 4.统计运算; 5.随机运算; 6.
线性代数
运算;数学基本运算
杨强AT南京
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2023-12-06 10:22
麻省理工公开课:
线性代数
》中文笔记来了
MLNLP社区在Github上最新发布了一套MIT
线性代数
课程LinearAlgebra的学习笔记,目前已获得1600star。项目简介如下所示,欢迎大家关注!
经常破防的AI君
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2023-12-06 08:45
线性代数
矩阵
numpy
人工智能
MIT
线性代数
笔记-第15讲-子空间投影
目录15.子空间投影打赏15.子空间投影用途:用于在Ax⃗=b⃗A\vec{x}=\vec{b}Ax=b无解(即b⃗\vec{b}b不属于AAA的列空间)时,将b⃗\vec{b}b投影至AAA的列空间,从而得到一个最接近的解x⃗^\widehat{\vec{x}}x考虑向量投影至向量设p⃗=xa⃗\vec{p}=x\vec{a}p=xa因为e⃗⊥a⃗\vec{e}\perp\vec{a}e⊥a,即
jiaoliao945
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2023-12-06 08:14
MIT-线性代数
线性代数
MIT
线性代数
笔记-第21讲-特征值,特征向量
目录21.特征值,特征向量打赏21.特征值,特征向量对于一个方阵AAA,若Ax⃗=λx⃗A\vec{x}=\lambda\vec{x}Ax=λx,即Ax⃗A\vec{x}Ax平行于x⃗\vec{x}x,那么λ\lambdaλ是AAA的特征值,x⃗\vec{x}x是AAA的特征向量,特征向量不可为0⃗\vec{0}0当λ=0\lambda=0λ=0时,x⃗\vec{x}x属于AAA的零空间,而可逆矩
jiaoliao945
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2023-12-06 08:14
MIT-线性代数
线性代数
MIT
线性代数
笔记-第20讲-克拉默法则,逆矩阵,体积
目录20.克拉默法则,逆矩阵,体积求逆公式克拉默法则用行列式关联体积打赏20.克拉默法则,逆矩阵,体积求逆公式考虑二阶方阵,有[abcd]−1=1ad−bc[d−b−ca]\begin{bmatrix}a&b\\c&d\end{bmatrix}^{-1}=\dfrac{1}{ad-bc}\begin{bmatrix}d&-b\\-c&a\end{bmatrix}[acbd]−1=ad−bc1[d−
jiaoliao945
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2023-12-06 08:14
MIT-线性代数
线性代数
MIT
线性代数
笔记-第22讲-对角化,A的幂
目录22.对角化,AAA的幂打赏22.对角化,AAA的幂特征向量矩阵:一个每一列都是方阵AAA的特征向量且这些特征向量线性无关的nnn阶方阵,记作SSSAS=A[∣∣∣∣x1x2⋯xn∣∣∣∣]=[∣∣∣∣λ1x1λ2x2⋯λnxn∣∣∣∣]=[∣∣∣∣x1x2⋯xn∣∣∣∣][λ10⋯00λ2⋯0⋮⋮⋱⋮00⋯λn]=S[λ10⋯00λ2⋯0⋮⋮⋱⋮00⋯λn]\begin{aligned}AS
jiaoliao945
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2023-12-06 08:14
MIT-线性代数
线性代数
MIT
线性代数
笔记-第17讲-正交矩阵,Schmidt正交化
目录17.正交矩阵,SchmidtSchmidtSchmidt正交化打赏17.正交矩阵,SchmidtSchmidtSchmidt正交化“标准”经常表示单位长度标准正交基:由两两正交的单位向量组成的基将标准正交基中的元素记作q⃗1,q⃗2,⋯ ,q⃗n\vec{q}_1,\vec{q}_2,\cdots,\vec{q}_nq1,q2,⋯,qn有q⃗iTq⃗j={0,i≠j1,i=j\vec{q}_
jiaoliao945
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2023-12-06 08:44
MIT-线性代数
线性代数
MIT
线性代数
笔记-第14讲-正交向量与空间
目录14.正交向量与空间打赏14.正交向量与空间x⃗⋅y⃗\vec{x}\cdot\vec{y}x⋅y也可以记作x⃗Ty⃗\vec{x}^T\vec{y}xTy或y⃗Tx⃗\vec{y}^T\vec{x}yTx,因而∣x⃗∣2|\vec{x}|^2∣x∣2也可以记作x⃗Tx⃗\vec{x}^T\vec{x}xTx所以勾股定理——∣x⃗∣2+∣y⃗∣2=∣x⃗+y⃗∣2|\vec{x}|^2+|\v
jiaoliao945
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2023-12-06 08:13
MIT-线性代数
线性代数
MIT
线性代数
笔记-第23讲-微分方程,exp(At)
目录23.微分方程,exp(At)exp(At)exp(At)用矩阵求解微分方程矩阵指数二阶常微分方程打赏23.微分方程,exp(At)exp(At)exp(At)用矩阵求解微分方程例:{du1dt=−u1+2u2du2dt=u1−2u2\left\{\begin{matrix}\dfrac{du_1}{dt}=-u_1+2u_2\\\dfrac{du_2}{dt}=u_1-2u_2\end{ma
jiaoliao945
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2023-12-06 08:11
MIT-线性代数
线性代数
scipy
scipy是什么常用方法是什么scipy是Python语言的一个开源数值计算库,主要目的是为科学、工程、计算等领域提供有用的数学算法和函数,包括
线性代数
、优化、信号处理、傅里叶变换、统计函数等。
trust Tomorrow
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2023-12-06 08:55
python
scipy
python
2022.09 复盘,10计划
=6.5天:/7=1❌Must西交大:数字逻辑电路108/5=21.6周:21.6/4=5.4天:/7=1❌Must西交大:离散数学225/5=45周:45/4=11.3天:/7=1❌Must西交大:
线性代数
狼牙雪豹
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2023-12-06 06:30
掌握计算机视觉开发技能的 8 个步骤
在深入研究每个步骤之前,让我们看看计算机视觉技术最适合哪些情况:图像分割物体检测图像分类跟踪一段时间内移动的物体人脸检测与识别光学字符识别图像生成当今计算机视觉专家所需的基本技能:Python语法数学分析
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wouderw
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2023-12-06 05:37
计算机视觉
人工智能
机器学习算法工程师
职位要求1、扎实的数学功底和分析技能,精通计算机视觉中的数学方法;高等数学(微积分)、
线性代数
(矩阵论)、随机过程、概率论、摄影几何、模型估计、数理统计、张量代数、数据挖掘、数值分析等;2、具备模式识别
prolrj2015
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2023-12-05 23:48
算法
专业课145+总分440+东南大学920考研专业基础综合信号与系统数字电路经验分享
数学一资料选择:①高数:张宇强化班②
线性代数
:李永乐强化③概率论:王式安强化+张宇强化上面说
一个通信老学姐
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2023-12-05 06:54
东南大学920考研
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东南大学无线电考研论坛
考研
经验分享
信号处理
信息与通信
numpy学习笔记
numpy1应用一个强大的N维数组对象ndarray广播功能函数整合C/C++/Fortran代码的工具
线性代数
、傅里叶变换、随机数生成等功能Numpy学习&示例对象创建一个ndarray只需调用NumPy
Monet-
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2023-12-05 03:00
python
考研试卷的题型和分数,学姐都为你准备好了!
思修与法律基础16分,当代世界经济与形势与政策16分)英语:(完型10分,阅读A40分,阅读B(即新题型)10分,翻译10分,大作文20分,小作文10分)数学:理工类(数一、数二)经济类(数三)数一:高数56%、
线性代数
邹老师么么哒
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2023-12-05 03:34
线性代数
笔记23
微分方程和exp(At)有则有矩阵找到A的特征值因为A是奇异的,所以有一个特征值是0,根据迹可知道,另一个特征值是-3用公式也求得两个特征值然和可得则解就为:令u=Sv,v中各个向量不再耦合,S为特征向量矩阵这是我们希望得到的结果其中矩阵指数两个泰勒展开
大飞哥
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2023-12-05 02:55
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