matlab矩阵特征分解第38页

AI学习专题（一）LLM技术路线

阶段1：AI及大模型基础（1-2个月）数学基础线性代数（矩阵、特征值分解、SVD）概率论与统计（贝叶斯定理、极大似然估计）最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas

王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

Cesium高级开发教程之三十：Mesh

顶点是三维空间中的点，边连接这些顶点，而面则由多个边围成，最常见的面是三角形，因为三角形是最简单的多边形，并且任何复杂的多边形都可以分解为多个三角形。一、效果图

Thomaz529·2025-02-10 01:39

【电力负荷预测】时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制TCN-BiGRU-Attention负荷多变量时间序列预测【含Matlab源码 4752期】

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。

Matlab领域·2025-02-10 00:03

【Java基础-44.2】Java中的LinkedList：特征与方法详解

本文将深入探讨LinkedList的特征及其常用方法的应用。1.LinkedList的特征1.1双向链表结构LinkedList是基于双向链表实现的，每个节点（Node

AllenBright·2025-02-10 00:03

多头注意力机制的创新优化：MLA架构解析

传统MHA中，每个注意力头需独立存储键和值矩阵，导致内存与计算成本增加。MLA通过低秩联合压缩技术，将键值对压缩为一个潜在向量，显著减少缓存容量需求，从而优化了推理效率和资源利用。

耶耶Norsea·2025-02-09 23:22

品牌竞争理解

3、品牌注重差异性4、关注基层面：即战略型品牌身份与特征：谁、为什么战略品牌表现：怎么运作；战略品牌影响：如何获得信任、品牌表现如何5、营销渠道：知晓、思考、决策；

星尘幻宇科技·2025-02-09 22:20

C#递归函数的解释

通过递归，可以将复杂问题分解为更简单的子问题，直到达到某个终止条件（也称为基线条件）为止。递归在解决某些问题时非常有效，例如计算阶乘。

qq_44774906·2025-02-09 22:16

使用MATLAB实现SMOTE算法

本文将介绍如何使用MATLAB实现SMOTE算法，并提供相应的源代码。SMOTE算法通过合成新的少数类样本来平衡类别不平衡的数据集。它通过在少数类样本之间插入合成样本，以增加少数类样本的数量。

PixelLancer·2025-02-09 22:42

[数据结构]算法复杂度详解

：算法速度的衡量尺2、空间复杂度：算法占地的衡量尺3、常见的复杂度三、复杂度的计算1、时间复杂度计算2、空间复杂度计算3、最好、最坏、平均复杂度四、C语言中的复杂度分析实例1、求和函数2、冒泡排序3、矩阵乘法

疑惑的杰瑞·2025-02-09 20:03

【DeepSeek】Deepseek辅组编程-通过卫星轨道计算终端距离、相对速度和多普勒频移

【一文读懂】卫星轨道的轨道参数（六根数）和位置速度矢量转换及其在终端距离、相对速度和多普勒频移计算中的应用Matlab程序本文笔者将尝试通过deepseek-R1模型，编写Matlab程序，完成上文中的运算过程

瑶光守护者·2025-02-09 19:29

基于机器学习的DDoS检测系统实战

基于机器学习的DDoS检测系统实战（Python+Scikit-learn）｜毕业设计必备摘要：本文手把手教你从0到1实现一个轻量级DDoS攻击检测系统，涵盖数据预处理、特征工程、模型训练与可视化分析。

计算机毕业设计指导·2025-02-09 19:28

CNN-day11-注意力机制

通过注意力机制，模型可以做到对图像中不同区域、句子中的不同部分给予不同的权重，从而增强感兴趣特征，并抑制不感兴趣区域。2注意力应用注意力机制最初应用于机器翻

谢眠·2025-02-09 19:26

提取矩阵每一行非零下标及个数

1,0,1,0,0],[0,4,0,0,4],[0,0,2,3,0]]print(data)output:[[1,0,1,0,0],[0,4,0,0,4],[0,0,2,3,0]]np.nonzero这个方法可以把矩阵非零数的行

跨界科技汇·2025-02-09 19:25

Python面向对象（基本概念）

面向对象编程的详细介绍：基本概念对象（Object）：对象是面向对象编程的核心概念，它可以是现实世界中具体事物的抽象表示，比如一辆汽车、一个人等，在Python中每个对象都有自己的属性（用来描述对象的特征

倾听冷暖·2025-02-09 19:23

数值型特征处理 - 归一化和分桶

而分桶可能是指把连续的数值分成不同的区间，比如年龄段分成0-18，19-30这样的区间消除特征间的量纲差异，使不同特征具有可比性，适用于依赖距离或梯度的模型（如SVM、神经网络、KNN）最大最小归一化（

Ivanqhz·2025-02-09 18:50

微软 LayoutLM：文档理解的强大工具

（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】LayoutLM是微软开发的一款预训练模型，它能够从文本和图像输入中生成布局特征

·2025-02-09 18:35

深度学习-数学基础-01

学习神经网络需要以下数学基础：线性代数向量与矩阵神经网络中的数据通常以向量（如输入特征向量）和矩阵（如权重矩阵）的形式表示。理解向量的点积、加法、减法等运算，以及矩阵的乘法、转置等操作至关重要。

·2025-02-09 18:35

尚硅谷 java 学习 b 站大学版 Day16 继承与多态

五、面向对象特征二：继承性（inheritance）一、继承性的优势：1、减少代码冗余，提高代码的复用型2、便于功能的拓展3、为之后的多态性的使用提高了前提二、继承性的格式：classAextendsB

亢从文_Jackson·2025-02-09 17:41

MapReduce是什么？

MapReduce的基本思想是将计算任务分解为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段：在这个阶段，输入的数据会被拆分成多个片段，每个片段会被分配给不同的计算节点（也叫做“Mapper”）。

头发那是一根不剩了·2025-02-09 16:03

基于AI的网络流量分析：构建智能化运维体系

传统方法依赖于固定的规则和特征匹

Echo_Wish·2025-02-09 16:33

蓝桥杯单片机快速得奖方法(分享一些实用技巧)

文章目录前言一、蓝桥杯单片机痛点1.LED灯微亮2.数码管微亮3.蜂鸣器乱叫4.驱动程序不会写5.按键程序灵敏度低容易误操作6.矩阵按键代码总是记不住一写就忘记7.使用大量延时函数导致程序运行效率低下二

花落已飘·2025-02-09 15:30

矩阵的转置

#include#defineMAX_SIZE100//#defineMAX_SIZE100是一个宏定义，它的作用是给常量MAX_SIZE赋一个值100。//宏定义的作用：//在代码中使用MAX_SIZE时，编译器会自动将它替换为100。//这意味着，当你写MAX_SIZE时，编译器会自动替换为100，从而可以在多个地方使用该常量，而不需要每次手动写100。intmain(){intm,n;int

杜子不疼.·2025-02-09 15:59

OpenCV：视频背景减除

7.1考虑场景的动态性7.2考虑光照变化情况7.3考虑实时性要求7.4考虑物体特征7.5考虑阴影影响8.资源下载简述在计算机视觉领域，背景减除广泛应用于目标检测、视频监控、运动分析等任务。

Quz·2025-02-09 14:28

数字信号处理Python示例（13）生成方波信号

一、方波信号方波是一种非正弦周期波形，它的特征是在每个周期内电压或电流快速地在两个电平之间切换，通常是在

通信仿真实验室·2025-02-09 14:56

信号与系统matlab实验报告,信号与系统实验报告.doc

1、中南大学信号与系统试验报告姓名学号专业班级自动化实验一基本信号的生成1实验目的l学会使用MATLAB产生各种常见的连续时间信号与离散时间信号；l通过MATLAB中的绘图工具对产生的信号进行观察，加深对常用信号的理解

凌风柏·2025-02-09 14:55

matlab+nnf.m,中南大学-信号与系统matlab实验报告.doc

中南大学-信号与系统matlab实验报告.doc实验一基本信号的生成1实验目的学会使用MATLAB产生各种常见的连续时间信号与离散时间信号；通过MATLAB中的绘图工具对产生的信号进行观察，加深对常用信号的理解

开心镖局17355838355·2025-02-09 14:24

[独家原创]基于五种算法优化CNN-BiLSTM-Attention的多变量时序预测8模型消融实验一键对比

FVIM、SSA、GWO-CNN-BiLSTM-Attention、CPO-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM8模型多变量时序预测一键对比(仅运行一个main即可)[原创未发表]Matlab

机器学习和优化算法·2025-02-09 14:52

SCI一区级 | SAO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention雪消融算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测Matlab实现

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。

天天Matlab代码科研顾问·2025-02-09 14:50

CNN卷积神经网络多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)

代码地址：CNN卷积神经网络多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)标题：CNN卷积神经网络多变量多步预测，光伏功率预测一、引言1.1研究背景及意义随着全球能源危机的加剧和环保意识的提升

机器学习之心·2025-02-09 13:15

jackl的科研日常·2025-02-09 13:13

巧妙使用机器学习的方法来检测IOT设备中的DDOS攻击

智慧家庭网关路由器用的异常检测框架有以下的特征：·轻量级的特征：路由器必须要处理高带

网络安全大菠萝·2025-02-09 11:04

欧盟发布《AI系统定义指南》：如何辨别真假AI系统

文章目录前言一、混乱的人工智能术语定义二、人工智能的七个要素特征三、人工智能定义的讨论前言自2025年2月2日起，欧盟《人工智能法案》（AIAct）的首批规则已开始实施。

岛屿旅人·2025-02-09 11:27

大话商品模型

SPUStandardProductUnit，标准化产品单元，是对某一类标准产品的共同特征属性的描述，是商品信息共有属性的一种抽取

云夢南行·2025-02-09 10:56

深度学习的算法在人群计数（数人头）

以下是几种被广泛认为效果较好的算法类别及其特点：1.基于卷积神经网络（CNN）的算法特点：利用CNN的强大特征提取能力，直接从图像中学习人群计数的特征。

人工智能专属驿站·2025-02-09 10:25

深度学习之基于多模态融合的商品分类方法研究与实现

传统的商品分类方法主要依赖于单一的文本或图像信息，往往难以准确捕捉商品的全面特征。因此，本项目旨在利用深度学习技术，结合多模态数据融

Q1744828575·2025-02-09 10:54

人工智能训练师如何做业务数据处理？

以下是人工智能训练师处理业务数据的完整技术方案，结合Python代码示例和最佳实践：一、业务数据处理核心流程graphTDA[数据理解]-->B[数据清洗]B-->C[特征工程]C-->D[数据分割]D

小宝哥Code·2025-02-09 09:13

2025年日祭

（糖丸了）（2025.2.8）NetworkNetworkofSchoolsDP优化——矩阵数论——容斥、二项式反演DP优化——斜率优化数据结构——左偏树数据结构——

JeremyHe1209·2025-02-09 08:38

B树和B+树比较（特征和算法）

B树和B+树的特征b树的核心树高:一般来说，树的高度要比二叉平衡树低很多数组:每一个node，都是一个“数组”，数组是很关键的决定性因素，我们后面写入和读取分析的时候会讲到。

误入坑的程序媛·2025-02-09 08:07

不使用递归的决策树生成算法

对于每个节点，根据特征选择和树的条件构建子节点；如果达到叶节点条件，直接将其标记为叶节点。最后，逆序处理计算每个结点的叶节点数量：通过逆序

Fuxiao___·2025-02-09 07:03

c/c++蓝桥杯经典编程题100道（14）矩阵转置

矩阵转置->返回c/c++蓝桥杯经典编程题100道-目录目录矩阵转置一、题型解释二、例题问题描述三、C语言实现解法1：使用额外空间（难度★）解法2：原地转置（仅限方阵，难度★★）四、C++实现解法1：使用

tamak·2025-02-09 07:29

每日Attention学习18——Grouped Attention Gate

RethinkingU-shapedNetworkwithMulti-kernelLightweightConvolutionsforMedicalImageSegmentation模块名称GroupedAttentionGate(GAG)模块作用轻量特征融合模块结构模块特点特征融合前使用

xiongxyowo·2025-02-09 06:54

模块化的基本概念

基本定义模块化是指将一个复杂的系统分解为多个相对独立的部分（即模块），每个模块负责执行特定的功能或任务。这些模块可

難釋懷·2025-02-09 06:53

2024年hw蓝队初级面试总结_weblogic反序列化流量特征(1)

apache：解析漏洞1.php%0a换行解析1.php.xxx未知后缀解析SSI远程命令执行路径穿越nginx：解析漏洞1.jpg/.php目录穿越（nginx配置别名的时候alias的时候，忘记加/将造成目录穿越漏洞）CRLF注入(Nginx会将$uri进行解码，导致传入%0a%0d即可引入换行符，造成CRLF注入漏洞)jboss:反序列化war后门部署weblogic：反序列化ssrf任意文

2401_84254530·2025-02-09 05:49

.NET FrameWork 4.0 新特性

具体来说，本文中将介绍.NET框架4的如下一些新功能和改进特征：应用程序兼容性和部署\内核新功能及改进\托管扩展框架\并行计算\网络编程\Web开发\客户端开发\数据\通信和工作流一、应用程序兼容性和部署除了一些在安全

浪子回头了·2025-02-09 04:35

2023 年全国职业院校技能大赛（高职组） “云计算应用”赛项赛卷 B部分解析_云计算应用赛项

2022年全国职业院校技能大赛高职组云计算赛项试卷部分解析【赛程名称】第一场：模块一私有云、模块二容器云【任务1】私有云服务搭建[5分]【题目1】1.1.1基础环境配置[0.2分]【题目2】1.1.2Yum

aclncf1313·2025-02-09 03:28

mysql8 从C++源码角度看sql生成抽象语法树

它负责将SQL查询字符串分解成一系列的标记（tokens），如关键字、标识符、操作符等。在dispatch_sql_comma

蚰蜒螟·2025-02-09 03:23

Facebook矩阵营销：多维度布局，精准打击

Facebook矩阵营销作为一种创新的营销策略，通过建立多层次的社交媒体布局，实现精准定位目标用

IPdodo全球网络服务·2025-02-09 02:17

51单片机学习代码整理

LK_07·2025-02-09 01:15

Matlab实现长鼻浣熊优化算法求解单目标优化问题

随着现代人类社会的快速发展，人们对于效率和效果的需求越来越高，这也促进了优化问题的研究和应用，单目标优化问题是其中一类常见的问题，它需要寻找一个最优的解以满足预设的目标函数，本文将介绍使用Matlab实现长鼻浣熊优化算法来求解单目标优化问题

程序员杨弋·2025-02-09 01:45

LS-SDMTSP：遗传算法（GA）求解大规模单仓库多旅行商问题（LS-SDMTSP），MATLAB代码

一、问题定义大规模单仓库多旅行商问题（Large-ScaleSingle-DepotMulti-TravelingSalesmanProblem，简称LS-SDMTSP）是组合优化领域中极具挑战性的经典问题。假设存在一个单一仓库，它既是所有旅行商的出发地，也是最终的返回地。同时，有数量众多的客户节点散布在地理空间中，并且有一支由多个旅行商组成的队伍。每个旅行商需要从仓库出发，遍历一定数量的客户节点

IT猿手·2025-02-09 01:14

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