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    「首席架构师推荐」数值分析软件列表

    PARI/GP是一种广泛使用的计算机代数系统设计用于快速计算数论(分解、代数数论、椭圆曲线…),但也包含大量的其他有用的函数来计算等数学实体矩阵,多项式,幂级数,代数数量等,和很多超越函数。...PARI也可以作为C库使用，以允许更快的计算。 SageMath是一款开源数学软件，具有统一的Python接口，可以作为文本接口或基于web的图形界面使用。...包括用于开源和专有通用CAS的接口，以及其他数值分析程序，如PARI/GP、GAP、gnuplot、岩浆和Maple。 Speakeasy是一个交互式的数字环境，也具有解释式编程语言。...Euler Mathematical Toolbox是一个强大的数字实验室与编程语言，可以处理实数，复数和区间数，向量和矩阵。它可以生成2D/3D的图形。...IDL是一种基于FORTRAN语言的商业解释语言，具有一定的向量化功能。广泛应用于太阳物理、聚变、大气科学和医学界。GNU数据语言是一种免费的选择。 ILNumerics。

    2.8K20

    Java中将特征向量转换为矩阵的实现

    本期，我们将从Python的特征向量处理扩展到Java中实现类似功能。我们将讨论如何在Java中将特征向量转换为矩阵，介绍相关的库和实现方式。...摘要本文将重点介绍如何在Java中将特征向量转换为矩阵。...构造矩阵：将特征向量按照需求排列成矩阵形式。操作与应用：对矩阵进行操作，如矩阵乘法、转置等。在Java中，我们可以使用多种库来进行这些操作，包括Apache Commons Math、EJML等。...转换为矩阵：分别调用两个不同类的方法将向量转换为矩阵。验证矩阵维度：使用 assertEquals 断言方法验证转换后的矩阵的行数和列数。...全文小结本文详细介绍了Java中将特征向量转换为矩阵的实现。我们探讨了如何使用Apache Commons Math和EJML库进行向量到矩阵的转换，提供了具体的源码解析和使用案例。

    3.7K21

    Snova架构篇（一）：Greenplum MPP核心架构

    本节主要从MPP架构入手，结合gp核心架构设计理念为深入理解snova打基础。...不要在查询的WHERE子句中将要使用的列上进行分布。 不要在日期或者时间戳上分布。 分布键列数据应该含有唯一值或者非常高的势。 如果单个列无法实现均匀分布，则使用多列分布键，但不要超过两列。...不适合向量计算、JIT架构。（简单来说，就是不适合批处理形式的计算） 需要REWRITE表时，需要对全表进行REWRITE，例如加字段有默认值。 列存小结： 压缩比高。...非常适合向量计算、JIT架构。对大批量数据的访问和统计，效率更高。 读取很多列时，由于需要访问更多的文件，成本更高。例如查询明细。...gpload使用定义在一个YAML格式的控制文件中的规范来执行一次装载。

    4.6K10

    机器学习入门 6-5 梯度下降的向量化和数据标准化

    接下来就是对在第0项添加X0的式子进行向量化的处理，其实前面实现梯度下降的时候已经实现了部分向量化，在求梯度的式子中每一个元素对应的式子看作是两个向量对应的点乘，在代码中使用"dot"的来实现。...通常情况下向量会被表示成列向量的形式，但是如果两个矩阵能够相乘，需要满足第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数，很明显如果"式子1"为列向量的话不能够进行矩阵乘法，因此如果进行矩阵乘法运算需要将"式子1"...本课程为了严谨起见，还是将梯度转换成相应的列向量，因此需要将"式子3"整体进行转置操作得到的结果就是"式子4"。...至此我们将求梯度的过程转换为向量化的方式，其实就是通过矩阵乘法计算梯度的"式子4"： ? 接下来只需要在我们自己封装的LinearRegression类中将计算梯度的函数进行相应的修改即可。 ? ?...此时设置的样本数小于每个样本特征数，这是因为我们现在使用的梯度下降公式在计算梯度的时候，让每一个样本都来参与计算，这使得当样本量比较大的时候，计算梯度也相应的比较慢，但是有改进的方法，这就是下一小节要说的随机梯度下降法

    1.5K00

    GAN的入门与实践

    假设给定一段100维的向量X{x1, x2,…, x100 }作为网络的输入，其中x是产生的随机数，一般按照高斯分布或者均匀分布产生，GAN通过对抗训练的方式，可以生成清晰的图像，这个过程是通过GAN不断模拟训练集中图像的像素分布来实现的...生成器一共包括1个全连接层和4个转置卷积层，每一层后面都跟一个batchnorm层，激活函数都选择relu。...全连接层fc的输入参数value指输入向量，output_shape指经过全连接层后输出的向量维度，比如我们生成器这里噪声向量维度是128，我们输出的是4*4*8*64维。 ?...这里有两个GAN可供选择，DCGAN 和WGAN-GP，他们唯一不同的地方是损失函数的计算不同，网络结构都是一样的，二者都是GAN的改进版，WGAN-GP效果好更好一些，这里我们使用WGAN-GP。...PART 04 结束 总结 下面谈一谈我训练GAN的感受，GAN是在是太难训练了，即使是使用WGAN，WGAN-GP，还是遇到了训练困难的问题，以上这些结果都是我做了好几次实验得出来的结果，有些实验中间得到的生成结果其实是惨不忍睹的

    1.2K40

    k means聚类算法实例数据_Kmeans聚类算法详解

    （jieba） 步骤二、计算文本特征并构建 VSM（向量空间模型）。 步骤三、使用 K-means 算法进行聚类。...corpus.append(data_adj) #语料库建立完成 # print(corpus) return corpus ---- 步骤二、计算文本特征并构建 VSM（向量空间模型...词频：TF = 词在文档中出现的次数 / 文档中总词数 逆文档频率：IDF = log（语料库中文档总数 / 包含该词的文档数 +1 ） 因此这一步我们需要用到sklearn这个库，具体思想是构建一个...词频分析结果如下图所示： 该部分代码如下： def countIdf(corpus): vectorizer=CountVectorizer()#该类会将文本中的词语转换为词频矩阵，矩阵元素a...语料库建立完成 # print(corpus) return corpus def countIdf(corpus): vectorizer=CountVectorizer()#该类会将文本中的词语转换为词频矩阵

    1.4K30

    浅析CC中的点云配准为什么效果好于PCL？

    所以说所有的点云的算法一定是根据点云的属性，比如点云的有序性，以及点云的稀疏程度，噪声大小，在调用PCL的算法的时候一定要学会调整参数进行适配，所以在实际应用中，选择合适的配准工具和参数通常需要根据具体的应用场景和数据特点进行实验和调整...double q[4] = {cos_half_t, a.x * sin_half_t, a.y * sin_half_t, a.z * sin_half_t}; // 归一化四元数...Sigma_px.isValid()) return false; // 转置 sigma_px SquareMatrixd...] = bottomMat.m_values[2][1]; QSigma.m_values[3][3] = bottomMat.m_values[2][2]; // 计算 QSigma 的特征值和特征向量...maxEigValue = 0; Jacobi::GetMaxEigenValueAndVector(eigVectors, eigValues, maxEigValue, qR); // 这些特征值和特征向量对应于一个四元数

    1.4K20

    数据视化的三大绘图系统概述：base、lattice和ggplot2

    A ~ x表示A在纵轴上展示，x在横轴上展示。 条件变量为连续型变量时，要先将其转换成离散型变量。...这样就可以使用这个变量作为条件变量了 #连续型变量x将会被分割为#个区间，重叠度为proportion，每个区间内观测数相等 myx<- equal.count(x, number = #, overlap...用来分组的变量（因子） index.cond 列表，设定面板的展示顺序 key(或auto.key) 函数，添加分组变量的图例符号 layout 两元素数值型向量，设定面板的摆放方式（行数和列数）；如有需要...Split/position 数值型向量，在一页上绘制多幅图形 Type 字符型向量，设定一个或多个散点图的绘图参数，（如p=点，l=线，r=回归，smooth=平滑曲线，g=格点） xlab/ylab...gp, y)) + geom_point() #建立映射关系并添加点几何对象 #或 > df gp = factor(rep(letters[1:3], each = 10

    5.6K30

    机器学习算法实现解析——liblbfgs之L-BFGS算法

    and gradient vectors. */ // 存储当前的变量值和梯度值 veccpy(xp, x, n);// 将当前的变量值复制到向量xp中 veccpy(gp, g, n);// 将当前的梯度值复制到向量...x和向量g，因此从xp和gp中恢复变量值和梯度值 /* Revert to the previous point. */ veccpy(x, xp, n); veccpy(g,...gp, n); ret = ls; goto lbfgs_exit;// 释放资源 } 由于在线搜索的过程中会对变量x以及梯度的向量g修改，因此在进行线搜索之前，先将变量x以及梯度g保存到另外的向量中...gp，gp为上一代的值，g为当前的值 两个循环 // 通过拟牛顿法计算Hessian矩阵 // L-BFGS的两个循环 j = end; for (i = 0;i 数的和，那么直接写即可，如果需要改成差，那么得重新修改；如果在print_result函数的参数中传入一个函数指针，具体的计算过程在该函数中实现

    1.7K60

    【微机原理与汇编语言】实验三　码制转换实验

    在程序设计中，经常有需要将一种码转换成另一种码。码的转换使用查表法比较容易实现，但在本例程中将采用简单的数字操作来完成转换。常用的ASCII码与十六进制的对应关系如表2-3-1所列。...ASCII码（数字符）转换为十六进制数 涉及到的几个跳转的指令 jc;进位则跳转 jb;无符号小于则跳转 JC A4 ;跳过非数值ASCII码 JMP A5 jmp;无条件跳转...jng; 有符号不大于则跳转 实验源码 ; ASCII码(数字符)转换为十六进制数 ; 源数据存放在DS段0000h~0007h单元 ; 运行终止后,DS段0008h为始址的内容应为...10进制下48开始是0 ，依次到57是9，然后从65开始才是A 实验源码2 ; 十六进制数转换为ASCII码 ; 源数据在DS段0000h~0001h单元 ; 运行停止后,DS段0002h~0005h...ADD AL,07H ;在0Ah~0Fh之间，需加07h A2: ADD AL,30H ;转换为相应ASCII码 MOV [DI+CLEN

    1.8K30

    站在机器学习视角下来看主成分分析

    在我们拥有的所有可能性中，我们只选择正交投影，其基本情况如下。 ? 根据向量特性，在W空间中的所有向量中，最接近u的向量是u在W上的正交投影。...基矢量不必是正交的，但子空间中的每个基矢量都可以使用Gram-Schmidt过程替换为正交基，我们可以很容易地将基矢的长度改为1.因此，这个优化问题的约束条件是基向量的长度必须为1。 ?...我们将从最容易处理的情况开始，即当投影维数k = 1时。使用k = 1情况的好处是我们可以去除Pi或基向量q的内部求和，因为这里只有一个向量。...即上面的等式是一个标量乘以向量本身的点积。 ? ? 那么什么是X q的转置？它与原X有什么不同？ ? 换句话说，列向量表示k维度的新子空间内的距离。...现在我们将k = 1表达式转换为通用k表达式。原始的最小化表达式 ? 即相当于： ? 其中q不再是一个向量而是一个矩阵。

    1.5K50

    liblbfgs中L-BFGS算法的实现

    vectors. */ // 存储当前的变量值和梯度值 veccpy(xp, x, n);// 将当前的变量值复制到向量xp中 veccpy(gp, g, n);// 将当前的梯度值复制到向量gp中...x和向量g，因此从xp和gp中恢复变量值和梯度值 /* Revert to the previous point. */ veccpy(x, xp, n); veccpy(g, gp, n);...ret = ls; goto lbfgs_exit;// 释放资源 } 由于在线搜索的过程中会对变量x以及梯度的向量g修改，因此在进行线搜索之前，先将变量x以及梯度g保存到另外的向量中。...在L-BFGS算法中，不再保存完整的 H_k ，而是存储向量序列 \left \{ s_k \right \} 和 \left \{ y_k \right \} ，需要矩阵时 H_k ，使用向量序列 \...假设有个print_result函数，需要输出两个int型数的和，那么直接写即可，如果需要改成差，那么得重新修改；如果在print_result函数的参数中传入一个函数指针，具体的计算过程在该函数中实现

    1.4K30

    机器学习算法实现解析——liblbfgs之L-BFGS算法

    and gradient vectors. */ // 存储当前的变量值和梯度值 veccpy(xp, x, n);// 将当前的变量值复制到向量xp中 veccpy(gp, g, n);// 将当前的梯度值复制到向量...x和向量g，因此从xp和gp中恢复变量值和梯度值 /* Revert to the previous point. */ veccpy(x, xp, n); veccpy(g,...gp, n); ret = ls; goto lbfgs_exit;// 释放资源 } 由于在线搜索的过程中会对变量x以及梯度的向量g修改，因此在进行线搜索之前，先将变量x以及梯度g保存到另外的向量中...在L-BFGS算法中，不再保存完整的HkH_k，而是存储向量序列{sk}\left \{ s_k \right \}和{yk}\left \{ y_k \right \}，需要矩阵时HkH_k，使用向量序列...假设有个print_result函数，需要输出两个int型数的和，那么直接写即可，如果需要改成差，那么得重新修改；如果在print_result函数的参数中传入一个函数指针，具体的计算过程在该函数中实现

    2.1K20

    博客 | MIT—线性代数（上）

    其中，行变换为左乘，列变换为右乘。...5、 置换、转置和向量空间：矩阵置换是交换A的两行。置换目的是在A的行空间变换中，若消元后的主元位置并非依次排列，就需要通过额外的置换矩阵调整之。因此，准确来说，存在置换矩阵P，使得P·A=L·U。...矩阵转置就是互换A的行和列，其中，若A转置·A=B，则B一定为对称矩阵。向量空间Rn，由全体包含n个元素的向量构成，全体向量对数乘和加减运算封闭。...9、 线性相关性、基和维数：线性无关表明不存在一组非零系数使得向量组之间可以线性表出，它是构成基的前提。基在线性无关的基础上，还要有能力构建一个子空间，它决定子空间维数。维数则是在子空间中基的个数。...由定义可知，两个正交子空间只可能交于零向量一个点，否则无法满足任意正交的条件。 14、 子空间投影：（个人认为这是线性代数在机器学习领域最重要的知识点！）

    2.9K20

    反作弊如何检测系统仿真（1）

    我们将以NtDeviceIoControlFile/IofCallDriver两个反作弊调用中的一些杂项数据转储来结束本文。这与虚拟机管理程序无关，但是我们在调查的同时发现了-为什么不呢？...检测向量很多，我们想详细介绍从无效到超级有效的几种技术。猫鼠游戏将继续，但它需要在相对方面进行更多创新。我们认为，反作弊在这一领域已停滞不前，我们希望提供更多有关我们为何会有这种感觉的信息。...大多数开放源代码管理程序都是为在Intel处理器上使用而构建的，因此将涉及更多的向量。尽管反作弊和作弊提供者较少支持，但许多方法也可以应用于AMD。...由此可见，有几种方法可以强制执行一般保护故障（#GP）。本文档告诉我们必须始终设置位0，并且使用ECX = 0和执行指令EAX[0] = 0将导致#GP。...这是在进行错误检查后执行代码并处理写入故障转储的数据的便捷方法。逻辑如下： 注册错误检查回调。 将幻数和GUID保存为转储的一部分。 在下次启动时解析转储。

    4.3K340

    生信代码：绘制基因组突变全景图

    默认为NULL mutsig Mutsig resuts，通常提供名sig_genes.txt的文件 includeColBarCN 是否在柱状图中包含CN logColBar 在log10比例尺上绘制顶部条形图...如果为TRUE，将删除在copcoplot中没有突变的样本，以实现更好的可视化。...默认为TRUE colors 每个Variant_Classification的颜色命名向量 sortByMutation 根据突变强制排序矩阵。...（当然你也考虑将数据可以转换为maf后再用maftools包绘图） ComplexHeatmap包也是一个超级强大的包，函数功能很多，今天则主要讲解该包如何绘制基因组突变全景图。...Multi_Hit")) 2.4画图 ComplexHeatmap包画图的主要函数为oncoprint(),先让我们来简单了解下这个函数 主要参数 用法 mat 用于画图的矩阵 get_type 如果在矩阵中将不同的突变编码为复杂的字符串

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