线性代数的一些碎的概念

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向量空间的基: 一个向量空间,存在一个线性无关的向量组x1,...xn,...,使得对所有空间中的向量,都能被这个组线性表示。这个向量组就是这个空间的基。如果这个无关组有无限个向量,那么称这个空间是无限维的,如果有k个向量就称是k维的。比如二维直角坐标系的x,y方向的单位向量给城的向量组即是二维空间向量的基。


齐次坐标:所谓齐次坐标就是将一个原本是n维的向量用一个n+1维向量来表示。但注意:齐次坐标(a,b,c,1)和(a*h,b*h,c*h,h)都表示点(a,b,c).

应用:许多图形应用涉及到几何变换,主要包括平移、旋转、缩放。以矩阵表达式来计算这些变换时,平移用加法,而旋转,缩放这是矩阵相乘,但是采用齐次坐标则可用一次矩阵乘法表示三种变换,简化了步骤。

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Security-feature-detection-system 安全检测系统 简介 安全检测系统-多目标识别(YOLOv5)和人脸识别(Facenet)快速部署系统。 功能上:本项目使用YOLOv5实现多目标识别,使用Facenet实现人脸识别,最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足才能通过安全检测,部署上:使用pyqt5实现前端可视化,在前端页面运行YOLOv5多目标识别系统(将模型运行封装到Qt中),使用Docker封装人脸识别后端系统,使用网络请求等包实现前后端交互 案例:进行多目标识别的同时,进行人脸识别,前端系统发送请求,携带参数到后端进行人脸识别,最终返回人脸识别结果,获取人脸识别结果后,检索该成员应具备的多目标特征,与YOLOv5多目标识别的实际结果进行比对,若无误则通过安全检测。 根据原作 https://pan.quark.cn/s/9784cdf4abfd 的源码改编 项目背景 出于一些比赛的需要,以及逃离懵懂状态开始探索,我于2023.12~2024.1(大二上)开始一些CV、LLM项目的研究,苦于能力有限,当时大部分的项目都是依托开源搭建而来,诸如本项目就是依托开源的Compreface和Yolov5搭建,我只不过做了缝合的工作,所以在此必须提及这两个项目的巨大贡献:https://.com/exadel-inc/CompreFace https://.com/ultralytics/yolov5 今天是2024.7.11(大二下暑假),时隔半年我才开始这个项目的开源工作是因为,半年前的水平有限,虽然自己能实现项目的运作,但是恐很多细节介绍不好,当然本文自发出,后续我还会跟进,欢迎指正:22012100039@stu.xidian.edu.c...
<think>好的,用户现在是大一新生,面临多方面的学习压力,包括高数、线性代数、英语四级备考、跨专业考研科目,还要学习Java、Python、JavaScript三种编程语言。用户之前询问过如何学习C++,现在可能觉得时间不够用,需要优化学习策略。 首先,需要判断用户的主要需求和痛点。作为大一新生,用户可能对如何平衡这么多学习任务感到困惑,尤其是跨专业考研可能意味着目标专业与当前专业不同,需要提前准备相关科目。同时,用户想学习三种编程语言,可能担心时间分配和优先级问题。 接下来,用户可能没有明确说出的是时间管理和学习效率的问题。如何高效地安排时间,合理分配各科目的学习,以及如何避免学习中的常见误区,比如同时学多种语言导致混淆或进度缓慢,这些都是潜在的需求。 需要给出具体的建议,帮助用户制定优先级。例如,数学和英语是基础,需要长期积累,而编程语言的学习可以分阶段进行,根据目标选择重点。同时,跨专业考研的科目需要提前了解考试内容和重点,制定计划。 还要考虑用户的实际可行性,比如每天的时间安排,如何利用片时间,避免疲劳战术。可能需要推荐一些高效的学习方法,比如主动回忆、间隔重复等,以及如何将不同科目的学习结合起来,比如用编程实践数学知识。 另外,用户提到学习三种语言,可能需要建议先掌握一门,再扩展其他,避免同时学习导致效率低下。可以结合跨专业考研的目标,选择最相关的语言重点学习,其他作为辅助。 最后,需要鼓励用户保持动力,合理休息,避免焦虑,并提供一些资源推荐,比如优质的学习资料、时间管理工具等。</think>作为大一新生面对多线程学习任务,建议采用"战略聚焦+效率优化"的学习框架,以下是根据个人教学经验整理的详细方案(含时间管理公式): --- ### **一、优先级矩阵(使用艾森豪威尔矩阵优化)** 用数学方式量化各科目优先级: $$ P = \frac{W_i \times U_i}{T_i} $$ 其中: - $W_i$ = 科目权重(考研>必修课>语言学习) - $U_i$ = 使用频率(英语>数学>编程) - $T_i$ = 每日耗时(建议语言类≤1.5h/天) | 科目 | 推荐投入时间 | 关键策略 | |-----------------|--------------|-----------------------------| | 英语四级 | 每日1小时 | 片时间背单词+周末真题模考 | | 高数/线代 | 每日1.5小时 | 结合Python实现可视化理解 | | 考研专业课 | 每周8小时 | 建立知识图谱框架 | | 编程语言 | 每日1小时 | 三语差异化学习(见第三部分) | --- ### **二、数学与编程的协同学习法** **案例1:用Python验证矩阵运算** ```python import numpy as np # 线性代数实践 A = np.array([[1,2],[3,4]]) B = np.array([[5,6],[7,8]]) print("矩阵相乘:\n", A @ B) # 对比手算结果 print("行列式:", np.linalg.det(A)) ``` **案例2:用Java实现微积分概念** ```java // 数值积分示例 public class Calculus { public static double integrate(Function<Double,Double> f, double a, double b) { double sum = 0; double dx = 0.0001; for(double x=a; x<b; x+=dx) { sum += f.apply(x) * dx; } return sum; } public static void main(String[] args) { // 计算∫x² dx from 0到1 System.out.println(integrate(x -> x*x, 0, 1)); // 应接近0.333 } } ``` --- ### **三、三语学习差异化策略** 通过对比学习提升效率(星标★为推荐优先级): | 维度 | Java (★★★) | Python (★★★★★) | JavaScript (★★☆) | |--------------|----------------|----------------|------------------| | **学习重点** | 面向对象思想 | 数据分析基础 | DOM操作 | | **最佳实践** | 实现设计模式 | 使用NumPy/Pandas| 开发浏览器插件 | | **每日代码量** | 50行 | 30行 | 20行 | | **考研关联度** | 数据结构考题常用| 机器学习基础 | 较少 | **协同学习示例:** ```javascript // 在Node.js中调用Python计算线性代数 const { spawn } = require('child_process'); const pythonProcess = spawn('python', ['matrix_ops.py']); pythonProcess.stdout.on('data', (data) => { console.log(`Python计算结果: ${data}`); }); ``` --- ### **四、时间管理方案(以周为单位)** **时间分配公式:** $$ T_{total} = 112h \quad (16h/天 \times 7天) $$ $$ T_{study} = 0.6 \times T_{total} = 67h $$ $$ T_{rest} = 0.4 \times T_{total} = 45h $$ **具体分配表:** | 时间段 | 活动安排 | 工具推荐 | |-------------|----------------------------|-------------------------| | 6:30-7:30 | 英语听力+真题训练 | 每日英语听力APP | | 8:00-10:00 | 数学理论学习 | Notability做电子笔记 | | 10:30-12:00 | 编程实践(Python为主) | Jupyter Notebook | | 14:00-16:00 | 跨专业课程学习 | XMind构建知识图谱 | | 16:30-18:00 | Java项目开发(控制台应用) | IntelliJ IDEA | | 19:30-21:00 | 线性代数+编程结合练习 | MATLAB/NumPy | | 21:30-22:30 | JavaScript基础学习 | FreeCodeCamp课程 | --- ### **五、防坑指南** 1. **编程学习陷阱**: - 避免同时学习三语言的循环结构(易混淆): ```java // Java的for for(int i=0; i<10; i++){...} ``` ```python # Python的for for i in range(10): ... ``` ```javascript // JS的for...of for(const item of array){...} ``` 2. **数学学习误区**: - 不要直接背诵公式,例如对行列式的理解: $$ \det(A) = \sum_{\sigma \in S_n} \text{sgn}(\sigma) \prod_{i=1}^n a_{i,\sigma(i)} $$ 通过三维几何意义(平行六面体体积)辅助记忆 3. **考研准备原则**: - 使用二八定律:用20%时间掌握目标院校80%的考点 - 建立错题本:对每个错题标注知识点权重 $$ W_e = \frac{出现频次}{章节总分} \times 100\% $$ --- ### **六、工具链推荐** 1. **复合学习工具**: - Obsidian(建立数学-编程知识图谱) - Anki(设置英语-数学交叉记忆卡片) 2. **效率工具**: ```mermaid graph TD A[待办事项] --> B{TIME <30min?} B -->|Yes| C[片时间处理] B -->|No| D[放入专注时段] C --> E[使用番茄钟执行] D --> F[使用Forest深度专注] ``` --- ### **七、阶段性目标检测** 每两周用以下公式评估进展: $$ Progress = \frac{\sum (完成度 \times 权重)}{\sum 权重} \times 100\% $$ - 完成度标准: - 数学:章节测试正确率 - 编程:LeetCode通过率 - 英语:真题模考分数 建议保持进度在65%-80%区间,当连续两周低于60%时需要调整计划。 --- **最后建议**:在大一阶段优先夯实数学和英语基础,编程学习聚焦Python+Java。用「35分钟专注+5分钟回顾」的微学习法提高效率,定期用甘特图跟踪进度。记住:持续的小步快跑胜过间歇性冲刺!
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