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原创 实对称矩阵的正交相似对角化

特征行列式计算错误:之前误将展开式算为 ( (\lambda-1)(\lambda-2)(\lambda-9) ),正确应为 ( (\lambda-1)^2(\lambda-10) ),核心是行变换后展开时符号与因式分解错误;特征向量对应修正:单特征值由 ( \lambda=10 ) 求得 ( \mathbf{\alpha}_3 = \begin{bmatrix} -1 \ -2 \ 2 \end{bmatrix} ),而非之前的 ( \lambda=2,9 ) 对应的向量;

2025-11-06 20:56:41 750

原创 python的argparse模块详解【小白入门】

命令行参数就是你在运行程序时,在程序名字后面加的一些额外信息。# 没有参数 python main.py # 有参数 python main.py --debug --batch_size 32 --lr 0.001这里的--debug--lr 0.001就是命令行参数。argparse是 Python 标准库(从 Python 3.2 开始引入,替代了旧的optparse和getopt)中的一个模块,用于解析命令行参数。argparse解析这些跟在脚本名后面的参数(如--inputdata.txt等)

2025-11-01 21:14:08 865

原创 求下列线性变换的矩阵

在线性代数中,是指满足以下两个条件的变换TRn→RmTuvTuTvTcucTu对于任意向量uv∈Rn和标量c∈R。:给定线性变换TRn→Rn和标准基e1​e2​...en​,变换T对应的矩阵A的第i列就是Tei​在标准基下的坐标表示。在R2e1​10​e2​01​。

2025-10-23 21:21:33 1077

原创 矩阵分析线性表示例题

另一方面,输入向量在标准基下的坐标是。另一方面,输入向量在标准基下的坐标是。到标准基的过渡矩阵)。我们需要输出在标准基下的坐标。,使得当输入在标准基下的坐标是。我们需要输出在标准基下的坐标。,使得当输入在标准基下的坐标是。,那么它在标准基下的坐标是。,那么它在标准基下的坐标是。所以,如果有一个向量在。时,输出在标准基下的坐标是。所以,如果有一个向量在。时,输出在标准基下的坐标是。输出在标准基下的坐标是。输出在标准基下的坐标是。,所以如果输入向量在。,而标准基下的坐标是。,所以如果输入向量在。

2025-09-18 17:36:25 844

原创 深度学习使用Pytorch训练模型步骤

torch.utils.data.Dataset 是一个抽象类,允许你自己的数据源中创建数据集。len(self):返回数据集中的样本数量。getitem(self, idx):通过索引返回一个样本。import os# 调用预处理self.num_u = self.u_list.shape[0] # 用户总数self.num_q = self.q_list.shape[0] # 题目总数# 数据加载与清洗# 生成序列数据# 返回结果损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差异。

2025-06-27 09:02:18 907

原创 IE浏览器使用

1.新建一个文本文件,写入如下内容,然后重命名为xxx.vbs,以后要用直接双击就行。2.修改edge浏览器设置。

2025-06-25 18:36:24 204

原创 高斯列主元消去法——python实现

使用高斯列主元消去法求解线性方程组:param A: 增广矩阵(numpy数组):return: 解向量(numpy数组),或None(如果奇异)"""函数接受一个增广矩阵 ( A ),并通过高斯列主元消去法求解线性方程组。如果矩阵奇异(无唯一解),函数返回None。

2025-06-09 22:10:56 1003

原创 FFT 算法代码与公式

说明:定义一个函数fft,输入参数为一个长度为 (N) 的数组 (x),表示需要进行 FFT 变换的信号序列。

2025-05-12 22:28:44 1176

原创 线性回归(吴恩达课程作业——单变量城市人口和利润情况)

数学公式Jθ12m∑i1mhθxi−yi2Jθ2m1​i1∑m​hθ​xi−yi2代码实现代价函数用于衡量模型预测值和实际值之间的差异。Jθ12m∑i1mhθxi−yi2Jθ2m1​i1∑m​hθ​xi−yi2XXX:特征矩阵。yyy:目标变量向量。θ\thetaθ:模型参数。mmm:样本数量。

2025-04-28 21:34:18 668

原创 Ollama本地部署 DeepSeek【 Windows教程】

​1.下载Ollama并安装运行DeepSeek2.使用Docker下载Maxkb并配置为 UI 界面说明:通过 Ollama 下载、安装和运行不同的大语言模型说明:windows系统需要使用Docker下载MaxKB操作系统:Win10/11CPU/内存:4C/8GB 以上磁盘空间:100GB。

2025-04-18 17:14:07 942

原创 LSA潜在语义分析(SVD)

矩阵 (A) 的元素 (A[i,j]) 表示词项 (i) 在文档 (j)中的出现次数。通过计算文档向量与查询向量的余弦相似度,系统可智能排序结果(如。更相关),即使文档未显式包含查询词项。

2025-04-14 14:46:47 505

原创 《The Annotated Transformer》环境配置

配置《The Annotated Transformer》论文代码运行环境时老是报错,没有找到完整可行的环境配置方法,很多问题更是找不到解决方法,万幸最后终于配了出来,现在把它记录下来,一是防止遗忘,二是希望能够给像我一样的小白提供一些便利前提说明:本人非常小白,可能部分内容原理无法解释清楚,如有错误欢迎指正~

2024-11-23 21:01:20 2016 1

高斯列主元消去法数据示例

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2025-06-09

《面向学习者个性化学习特征的知识追踪》

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2025-05-14

线性回归(吴恩达课程作业-单变量城市人口和利润情况)

线性回归(吴恩达课程作业-单变量城市人口和利润情况)

2025-04-29

LSA潜在语义分析(SVD)

LSA潜在语义分析(SVD)

2025-04-15

《The Annotated Transformer》环境配置

《The Annotated Transformer》环境配置

2024-11-23

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