1.当两个矩阵相加(减)时,这两个矩阵需要有相同的行和列
2.矩阵相加(减)就是将两个矩阵中相对应的位置的数相加(减)
2.矩阵中元素的写法:A[1][2] = a1,2(1,2为a的下标)
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码龄12年
1.当两个矩阵相加(减)时,这两个矩阵需要有相同的行和列
2.矩阵相加(减)就是将两个矩阵中相对应的位置的数相加(减)
2.矩阵中元素的写法:A[1][2] = a1,2(1,2为a的下标)
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微积分--线性代数--离散数学(简介与公开课)
最近准备全面系统的学习计算机基础理论了。所以呢,我就把微积分、线性代数、离散数学作为学习的重点,也算高等数学的主要内容。自己高中时候学了一些,不过大学就没学高数,搁置了很多年,现在捡起来还不晚,还二十几岁嘛。今年准备在计算机基础理论上狠下功夫,把算法、android系统作为核心。 ----------------------------------------------------------
终于!有人总结了大模型学习资料!看完这篇就足够了!
大模型很多技术干货,都可以共享给你们,如果你肯花时间沉下心去学习,它们一定能帮到你!
OFDM接收机同步——分组检测
上一篇讲了OFDM发射机中的长短训练序列生成原理,基于此可以得到长短训练序列的准确数值,为接收机中的符号同步中的相关运算提供基础。 进入符号同步前,首先来看OFDM接收机中的第一步——分组检测。分组检测就是检测突发传输方式的信道上是否有新的数据到达,算法的好坏直接影响着接收机的后续工作性能。 一、本文意义 基于《基于xilinx fpga 的ofdm的通信系统基带设计》这本教材中分组检测算法原理,通过matlab编程仿真验证“延时相关+保持长度”分组检测算法的有效性。同时,通过仿真证明教材上的判决公式的问题
Github上这个大语言模型学习路线笔记,涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习_AI大模型学习路线
Github项目上有一个,它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习,LLM前沿算法和架构,以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识,并推荐了一系列优质的学习视频和博客,旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。
Unity 代码混淆<混淆插件(Obfuscator Pro 3.9.4)>
Unity 代码混淆<混淆插件(Obfuscator Pro 3.9.4)> 插件导入项目 导入后打开OPS/Obfuscator/Obfuscator Pro Settings 打开后可以看到界面如下 可以在上面界面中选择你需要混淆的类,方法,字段,属性,事件,参数。需要混淆的程序集的选择。如果有些程序集混淆后会有问题也可以添加到白名单里不被混淆 根据自己需求取选择 这个界面是是否添加添加随机代码的 如果使用了上面的插件可以使用 插件下载网址:https://download.cs
HyperLPR3车牌识别-Android-SDK光速部署与使用
基于深度学习高性能中文车牌识别 High Performance Chinese License Plate Recognition Framework.快速部署AndroidSDK
可汗学院公开课:线性代数笔记-11-求解三元方程组
求解三元方程组 -x + 2y - z = 93x - 7y - 2z = 102x + 2y + z = 2 用增广矩阵表示 用矩阵的方式表示3个方程 把x,y,z的系数和等号右边的数放在相应的位置 第一行*3,加到第二行上 第一行*2,加到第三行上 第二行*6,加到第三行上 第三行写成方程的形式:-31z=62 第...
商店销售预测(回归&随机森林)
通过准备线性回归的数据,我们发现了一些有趣的见解,包括周末的销售增长,公共部门支付工资时的销售增长,以及11月和12月的销售增长。如果我们选择包括这些,我们可能会得到更好的结果,但在这个时候,我们不会用它来做任何预测,而是将转向另一种可能给我们更好的结果的技术。在Kaggle竞赛中,要求我们应用时间序列预测,根据厄瓜多尔大型杂货零售商Corporación Favorita的数据预测商店销售情况,建立一个模型,准确地预测在不同商店销售的商品的单位销量。在快速查看我们的训练数据集之后,我们可以看到有很多零。
可汗学院公开课:线性代数笔记-10-三元线性方程
一个三元线性方程 一个三元线性方程表示的是一个平面 x + 4y + z = 8任意指定两个变量为0,求出满足方程的三点(0, 0, 8)(0, 2, 0)(8, 0, 0) 在坐标系中,标明三个点,可以看出组成的是一个平面 两个三元线性方程 两个三元线性方程的解表示的是一条线(两平面不平行) 增加一个方程x + y + 3z = 3任...
【实战指南】WinPE环境下360系统急救箱的病毒查杀全流程解析
本文详细解析了在WinPE环境下使用360系统急救箱进行病毒查杀的全流程。从制作WinPE启动盘到进入PE环境,再到360急救箱的深度使用和系统修复,提供了实用技巧和常见问题解决方案,帮助用户高效清除顽固病毒。
【100%通过率】华为OD机试真题 JavaScript 实现【对称美学】【2023 Q1 | 100分】
对称就是最大的美学,现有一道关于对称字符串的美学。 已知: 第1个字符串:R 第2个字符串:BR 第3个字符串:RBBR 第4个字符串:BRRBRBBR 第5个字符串:RBBRBRRBBRRBRBBR相信你已经发现规律了,没错! 就是第i个字符串=第i-1号字符串的取反+第i-1号字符串。取反即(R->B,B->R); 现在告诉你n和k,让你求得第n个字符串的第k个字符是多少。(k的编号从0开始)
线性代数复习笔记——第一章
第一章 行列式 (1)由二元线性方程组引出二阶行列式。行列式是一个值,不是一个矩阵。 (2)二阶和三阶行列式的值可以通过对角线法则计算,更高阶的不符合对角线法则。 (3)根据全排列和逆序数的定义,给出n阶行列式的计算方法。 (4)上下三角形行列式、对角行列式的值等于主对角线的元素相乘之积。 (5)行列式与它的转置行列式相等. (6)对换行列式的两行(列),行列式变号. ...
C语言使用开源库libusb进行USB设备操作
https://libusb.info/libusb is a C library that provides generic access to USB devices. It is intended to be used by developers to facilitate the production of applications that communicate with USB hardware. It is portable: Using a single cross-platform AP
Machine-learning of Andrew Ng
1.基础概念 机器学习是一门研究在非特定编程条件下让计算机采取行动的学科。最近二十年,机器学习为我们带来了自动驾驶汽车、实用的语音识别、高效的网络搜索,让我们对人类基因的解读能力大大提高。当今机器学习技术已经非常普遍,您很可能在毫无察觉情况下每天使用几十次。许多研究者还认为机器学习是人工智能(AI)取得进展的最有效途径。在本课程中,您将学习最高效的机器学习技术,了解如...
外向交货单批次赋值的标准姿势:用 BAPI_OUTB_DELIVERY_CHANGE 把 LIPS-CHARG 改得稳、改得干净
摘要: 外向交货单批次赋值涉及严格的业务约束,包括批次管理状态、单据状态、拆分规则等,直接更新表 LIPS 不可取。推荐使用 BAPI_OUTB_DELIVERY_CHANGE 接口,通过标准业务逻辑实现批次修改。关键点包括:区分单批次分配与批次拆分场景,正确设置 ITEM_CONTROL 控制结构,并确保单位/数量数据完整。附可直接执行的ABAP代码示例,实现安全可靠的批次更新流程。 (字数:149字)
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。
统计学(网易云可汗学院视频35-46集笔记)
资料链接 本次统计学学习以网易云可汗学院公开课为主: 视频链接:http://open.163.com/special/Khan/khstatistics.html 并以《深入浅出统计学》为辅: 书籍链接:https://pan.baidu.com/s/1dCV6rrOWZU-deKxAoectGA 由于是直接做笔记,所以以图片形式记录的哦 ...
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。
线性代数笔记-10 四个基本子空间
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WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作
可汗学院统计学笔记(一)
基本概念 1.总体(Population)与样本(Sample) 总体是研究对象的整体,通常数目很大,直接对总体进行分析费时费力。因此通过对总体进行抽样得到可以代表总体的样本。注意:采样过程应该是随机的,否则样本无法代表总体的特征。 2.均值(mean) 令总体数为N,样本数为n,每一个样本的取值用表示,则 总体均值: 样本均值: 3.方差(Variance)与...
MIT线性代数笔记-第八讲
Compute Solution of AX = b Example x1+2x2+2x3+2x4=b1x1+2x2+2x3+2x4=b1x_1 + 2x_2 + 2x_3 + 2x_4 = b_1 2x1+4x2+6x3+8x4=b22x1+4x2+6x3+8x4=b22x_1 + 4x_2 + 6x_3 + 8x_4 = b_2 3x1+6x2+8x3+10x4=b33x1+6x2+8...
线性代数笔记(网易公开课)
Linear Algebra Handnote(1) If LL is lower triangular with 1’s on the diagonal, so is L−1L^{-1} Elimination = Facotization: A=LUA=LU ATA^T is the matrix that makes these two inner products equal for eve
【数学】线性代数知识点总结
详细的线性代数重要知识点总结
【转】批量下载网易公开课:可汗学院线性代数课程视频
【原博客地址】:http://www.cppblog.com/everett/archive/2013/10/05/203541.html 这两天复习线性代数,看了可汗学院的线性代数公开课,143集,想下载到手机上慢慢看。写个小程序,正好练习下python。http://v.163.com/special/Khan/linearalgebra.html原理就是正则解析html网页,找到...
线性代数期末小结
线性代数知识点行列式矩阵线性方程组向量与坐标变换 行列式 n阶行列式的某一行(列)的每个元素与另一行(列)对应元素的代数余子式乘积之和为0 若n×n行列式为从左下到右上的对角行列式,则其符号为(−1)n(n+1)n(-1)^{\frac{n(n+1)}{n}}(−1)nn(n+1) 矩阵 [λλ……λ]k=[λkλk……λk]\begin{bmatrix} \lambda&amp;amp;amp;amp;amp;...
离散数学学习网站
http://www.wlxt.uestc.edu.cn/wlxt/ncourse/lsxx/web/lssx/end/imgs/16/ls16.5/16.5.2.htm 可以前后换页。
离散数学笔记
集合论 世界上各门学科与各个领域的研究与应用中,都有特定的研究的对象与目标。这些研究对象与目标呈群体形式出现,为研究它的一般性规则与特点,就出现了集合论。 集合论是一门最基础的学科,它对人类社会中的所有学科具有指导性作用。 集合论的基本内容包括三个方面,它们是: 集合论基础。 关系:关系是建立在集合论基础上的一种特殊集合,它研究客观世界中事物间关联的规则。 函数:函数是一种特殊的规范化...
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