我能找到满足线性方程的坐标吗？ - 腾讯云开发者社区

但如果项目很大，功能很多，你还能继续使用单模块工程吗？项目过大，结构肯定也越来越复杂这时候如果你继续使用单模块工程，进展就会遇到各种问题。同时维护起来也是很麻烦的事情。...一、使用maven多模块工程的好处复杂项目拆分成多个模块多模块的划分可以降低代码之间的耦合性，方便维护。多模块可以根据工程拆分，也可以根据菜单拆分，具体可根据公司要求。...结构拆分清晰了，那么公司团队中每个人负责的代码模块也就清晰了。不会出现两个人改了同一段代码，如果功能出现问题责任追踪也很方便。方便代码的重用。...如果你有一个新的swing项目需要用到app-dao和app-service，添加对它们的依赖即可，你不再需要去依赖一个WAR。...比如app-util，就可以作为成公司的一份基础工具类库，供所有项目使用。这是模块化最重要的一个目的。解决了包的问题。maven将包的依+赖关系定义在了pom.xml中，所有jar包放在.m2里。

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我想转行程序员，上个编程培训班，能找到工作吗？我可以自学吗？

我自己是法学院毕业后，为了转行上过编程培训班。因此后台也经常收到提问：晚枫，上编程培训班能找到工作吗？我应该去上培训班还是自学？...今天结合自己这几年的经验和所见所想，详细地给大家回复一下（没有任何广告）。1、不得不说，我没找到**先说我的答案：任何一家培训班都不能保证100%就业。...但我上完培训班并没有找到工作。当然其中有我自己的原因，比如我培训学的是Java，然而我现在的工作却是Python开发。不能抹杀培训班给我带来的知识上的帮助。2、编程培训班的帮助是什么？...大家觉得能转行成功，找到程序员工作的核心前提是什么？我认为是你很好得掌握了对方企业需要的编程知识。比起是不是培训班出身，企业更关注的是你能不能完成他们的工作任务，对吗？...所以说上培训班能不能找到工作这个问题，不如换成：上培训班能不能更好得让你学会编程知识？站在这个角度，我认为对一部分连学习计划都制定不来的人来说，答案是肯定的。

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“我能分清奥特曼们了，你能分清我的口红吗？”

---- 我能分清奥特曼们了，你能分清我的口红吗？ “口红颜色都分不清？明明这颜色，它就完全不一样的呀！？” ? 如上图所示，我不知道各位能不能分清，但是对于我这个标准大直男而言，我是真的分不清。...我曾经在还没结婚的时候，送我女朋友几支口红，但是在我挑口红的时候我就觉得。。。emm！这咋都一样的颜色呢？但是幸好，我没有买过死亡芭比粉。 ? 而我，真的有时候在考虑，是不是真的是我的眼神有问题呢？...直到上次，我拿出这么一张图给我老婆看。 ? 我老婆直接就说一句：“卧槽，这不是都一个样吗？” 粉丝神器 zark是一个刚入门AI的研一学生，从自动化转专业过来的。...这也是他第一个从数据爬取，到模型搭建，模型训练至模型打包的整个流程打通的小项目，最后，我就鼓励他拿出来，分享给感兴趣的大家们。...或许下次的对话就会成为这种场景：女：“你连我的口红都分不清，你不爱我！” 男：“真不怪我，那你能分得清奥特曼吗？” 女：“可以呀，你看！（打开代码，加载模型...）”

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我什么也不懂，能搞个自己的网站吗？能！

今天我就给大家带来一个最简单的最快的从0到1的网站搭建教程大家准备好了吗？首先呢我来说一下我们搭建网站的思路 ? 再说的明白（具体）一点 ? 首先我们需要一台服务器服务器是个什么东西？...）有了服务器之后我们需要给服务器选择一个系统一般的我们会选择高效方便的Linux系统 Linux系统有好几个不同的版本例如Ubuntu，Centos，Redhat等我在本文就使用Ubuntu的系统了...（如果你是其他系统的服务器，可以私聊我安装教程）我们首先来介绍一下如何连接服务器你拿到（或设置好）自己的服务器密码之后可以使用xshell或者putty工具进行连接因为我是属于那种比较偷懒的...首先找到自己喜欢网站的源码狗哥这里推荐A5源码里面有许多好看的js特效我们这边随便选一个好看的特效网站 http://www.a5xiazai.com/texiao/ ?...我们找到了刚刚下载的tomcat镜像现在我们要拿到tomcat对应的ID进入箱子里面 docker attach 323aae9c0be7 （这个ID是通过docker ps查出来的）现在我们就已经进入

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阿里面试：Java的synchronized 能防止指令重排序吗？我犹豫了

我要开始我的表演了。下面二胖第一面开始了。面试官：二胖是吧，先做个自我介绍吧。...面试官：好的，我看你简历上写着熟练掌握并发编程你能跟我说说并发编程里面你都知道哪些关键字。...二胖：这不就是要考我 synchronized 和volatile 这个我擅长啊，我特意背过的，synchronized 是java提供的一个关键字它主要能保证原子性、有序性它的底层主要是通过Monitor...面试官：我们今天的面试就到这里吧，后续有消息人事会联系你，感谢你今天来面试。二胖很郁闷回去谷歌了下这个问题，stackoverflow上也有这个问题，看样子不只我一个人不知道这个问题吗？...说好的synchronized 不是可以保证有序性的吗？volatile的有序性？synchronized 不能不够保证指令重排吗？怎么来定义顺序呢？

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科学家找到「专吃病毒」的生物，网友：能消除人体内病毒吗？｜PNAS

从理论上讲，病毒中包含的核酸、大量的氮和磷，是能作为微生物的营养成分使用的。...△显微镜下的氯病毒颗粒结果显示，他们观测到一种名为Halteria的微生物在疯狂吞食病毒并茁壮成长：在不含有其它食物来源的水样本中，Halteria的数量在两天内增加了15倍，而氯病毒的含量下降到了原来的百分之一...与之形成对比的是，在没有病毒的对照组中，Halteria的数量并没有增加。...更重要的是，Halteria种群的存在，可能还会使当前的食物网和生态系统模型发生相应的变化，因为在这之前它并不会涉及到病毒和其消费者之间的营养及能量联系。...加好友请务必备注您的姓名-公司-职位噢 ~ 点这里关注我，记得标星哦～一键三连「分享」、「点赞」和「在看」科技前沿进展日日相见 ~

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我是一名工程师, 我真的够牛逼, 能要求人性化的管理吗?!

2017.5.7, 深圳, Ken Fang 企业的文化是人性化的管理, 是尊重工程师；工程师可自由的上下班, 自身决定产品的质量, 甚至可决定版本的需求可做, 可不做⋯ 这样的企业文化, 前提是：工程师要真正的够牛逼...可是管理上最困难的一点就是, 很难, 甚至是没办法（尤其是当企业变成了上万人的企业后）, 去正确的判断ㄧ个产品上的问题: 1. 到底是工程师不够牛逼所造成的? 2....还是问题的本身, 本就是很难去避免的。...假如, 我们只是简单的换个思路, 也许就会好很多： 1. 产品的问题应该由更有效的工具与技术来改善；而不是期望再靠更多的人, 甚至是流程来解决。 2....工程师是否牛逼, 应由团队文化使得工程师能有自我的意识；工程师自己便能理解自身是否够牛逼？而团队文化的建立, 这就完完全全是团队领导的责任与最重要的一项工作。

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你的一句「我愿意」能做什么？腾讯说，或许能帮他们找到回家的路 | 亲儿子 #32

当时我看这部电影的时候，就为失去孩子的家庭感到难过，电影片尾那一长串的寻找失踪儿童的照片也让人揪心。 ? 我想为那些走失的孩子们做点什么。...我想要帮他们回家，过一个温暖的新年；我想要他们的父母得偿所愿，不必每天在负疚中生活；我想要更多的人帮助他们，记住他们的脸，让每一个孩子在温暖的家里长大。 ?...你也可以看到小程序上面的一行字：你是否愿意收到附近失踪儿童的紧急信息，你的帮助或许能拯救一个家庭。只要你点击「愿意」，那么你就可以接收到走失儿童的信息，获得他们的照片，帮助警方留意走失的小朋友。...现在，我们想要帮助走丢了的孩子回家，和家人团圆，一起过一个温暖的新年。互联网信息时代，我们可以用互联网和科技的力量更好的帮助走丢的孩子找到回家的路。也许以后还会有走丢的老人，走丢的宠物。...「儿童失踪信息紧急发布」小程序使用地址 https://minapp.com/miniapp/5593/ 「你是否愿意收到附近失踪儿童的紧急信息，你的帮助或许能拯救一个家庭。」

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矩阵可逆-我们能不能回到当初第一次见面的模样

我学习主打一个字典学习法，我觉得理解每一个名词背后的意思，就是最深刻的学习过程。比如现在出现的线性变换，你能说出来吗？但是要明确一点，线性变换你要说明白现在在什么空间做变换。...也就是说矩阵的每一列告诉我们，原来的坐标轴（基向量）经过变换后变成了新的坐标轴。其他点都是由基向量线性组合得到的，所以当基向量变化时，其他点也会跟着变化。找到感觉了吗？...不可逆矩阵则像是一个单向的机器。你把原材料放进去加工后，得到的产物可能无法完全恢复原状。或者说，可能有多种不同的原材料能加工成同样的产品，导致无法确定原来的原材料是什么。...逆矩阵是对于一个可逆矩阵 A 而言的，它是一个满足 AB = BA = I 的矩阵 B。可以将逆矩阵看作是矩阵的“倒数”，在矩阵运算中起到类似于数的倒数的作用。...线性方程组: 求解线性方程组 Ax = b 时，若 A 可逆，则解为 x = A^(-1)b。线性变换: 可逆矩阵表示一个可逆的线性变换。特征值不能缺席。

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秩-线性代数中的信息浓度值

从向量的角度出发，关注的是向量之间的线性关系。向量组就像是一群人，秩表示这群人中能独立思考的人数最多是多少。线性无关才是重要的，彼此不能互相表示。极大无关组才是秩的本真定义法。...子空间的性质整个空间V也是V的子空间多个子空间的交集还是子空间子空间的子空间也是原空间的子空间我眼花了，这个子空间写的对吗？越看越不像。基底是向量空间中的一组特殊的向量。...解空间：是指线性方程组的所有解的集合。准确说，对于一个齐次线性方程组 Ax = 0，它的解空间是所有满足这个方程的向量x的集合。...过渡矩阵就是一本“字典”，它告诉我们如何将一个向量在新基下的坐标转换为旧基下的坐标，反之亦然。过渡矩阵是可逆矩阵。本来到这里我就解决问题了，但是是难得的好机会，再写一点。...我觉得我是记住了，不知道你有没有记住。

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高斯消元法(Gauss Elimination)【超详解&模板】

好在，我们可以找到同一个线性变换的矩阵兄弟们的一个性质，那就是：若矩阵A与B是同一个线性变换的两个不同的描述（之所以会不同，是因为选定了不同的基，也就是选定了不同的坐标系），则一定能找到一个非奇异矩阵...我刚才说，“固定坐标系下一个对象的变换等价于固定对象所处的坐标系变换”，那个“固定对象”我们找到了，就是那个向量。但是坐标系的变换呢？我怎么没看见？请看： Ma = Ib 我现在要变M为I，怎么变？...对了，再前面乘以个M-1，也就是M的逆矩阵。换句话说，你不是有一个坐标系M吗，现在我让它乘以个M-1，变成I，这样一来的话，原来M坐标系中的a在I中一量，就得到b了。...如果原信号属于该组正交基所张成的线性子空间，那么该信号就能无失真的恢复（满足采样定理）。学过信号处理的朋友，你知道这组正交基是什么吗？:)第二个例子是关于为什么傅里叶变换在线性系统理论中如此重要？...答案可能五花八门，但我认为我的理解是比较深入的：原因是傅里叶基是所有线性时不变算子的特征向量（和本文联系起来了）。这句话解释起来比较费工夫，但是傅里叶变换能和特征向量联系起来，大家一定感觉很有趣吧。

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万字长文带你复习线性代数！

与之相对应，如果无法找到一组非全零的标量，使得线性组合得到零向量，那么这组向量就是线性无关的(Linear Independent)： ?...一个矩阵是可逆的(invertible)的，必须满足两个条件，首先要是方阵，其次是可以找到另一个方阵B，使得AB=I。并不是所有的方阵都是可逆的。同时，一个矩阵的逆矩阵是唯一的： ?...10.2 基的特性基有如下的特性： (1)基是一个能张成空间V的数量最小的向量集合如果一组向量S能够张成子空间V，那么基中包含的向量数目小于或等于S中向量的数目。 ?...11.3 坐标系与线性方程我们之前所说的线性方程，都是相对于直角坐标系所说的，有时候有些问题直接在直角坐标系下进行求解并不容易，但是转换到另一坐标系下就会变得十分简单，这就得到了通过坐标系转换来求解问题的思路...所以我们在直角坐标系下的这个变换矩阵A也就找到了，此时我们可以称两个坐标系下的变换矩阵是相似矩阵(Similar matrices)： ? 假设直线L为y=0.5x，那么求解过程如下： ?

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【笔记】《Laplacian Surface Editing》的思路

因为最近太忙了所以现在才抽空写好总结发出来这篇文章对于数学的要求可能比较高尤其是构造和求解线性方程组那里，需要好好阅读，里面也许还有很多理解不透彻或理解错误的地方，请谅解这篇文章我发现网络上几乎没有开源的实现...而之所以要将这样的坐标应用到三维中就是为了找到一种能够在相对坐标中表达出绝对坐标的方法, 这样的表示能够让我们在对网格进行处理时一定程度上忽略掉网格本身的绝对关系, 忽略掉网格在编辑时发生的平移, 旋转...这些被固定的点就称为控制点handle point 在实践中文章发现如果控制点的目标位置能够满足线性方程组的最小二乘解而不是精确相等的话, 可以得到更好的效果....L就是由原顶点, ROI边界顶点和需要改变的控制点组成,其中原顶点满足的是能量函数的前半部分约束, 边界和控制点统称为控制点满足的是后半部分能量函数的约束....对这个新得到的拉普拉斯坐标组合出新的线性方程组然后用PartB的方法进行表面重建就可以得到迁移后的表面 ?

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【GAMES101】Lecture 13 光线追踪 Whitted-Style

，从我们人眼发射出的光线所经过的光路同样也是进入我们人眼的光线的光路，那光线追踪具体怎么做呢第一步，从人眼向投影平面每个像素投射出去一条光线，找到与场景物体的交点，这里考虑遮挡，只找到最近的交点然后将交点和光源连线...求三角形交点那三角形怎么求光线的交点呢，那这个事情比较复杂，我拆开来做，三角形不是能表示一个平面吗，那我先求光线和平面的交点，再去判断这个交点在不在三角形内，哎判断点在不在三角形内这个我们学过，那问题就是如何求和平面的交点...t不就行了吗但是这个是不是算出来之后还得判断这个交点是不是在三角形内部，有没有一算出来就知道和三角形有没有交点的，答案是有 Möller Trumbore Algorithm（MT算法）我们之前讲插值的时候不是讲过三角形的重心坐标系吗...，那如果光线和三角形有交点，那这个交点是不是也会有一个重心坐标，于是就会有下面这个方程那这里面不是有三个未知数吗，但是我们的O和D实际上是三维的向量，所以这里面其实是三个方程，三个方程三个未知数，可算唯一解...当然如果大家学过这个线性代数的话，这个线性方程组也可以用克莱姆法则算出来

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「Deep Learning」读书系列分享第二章：线性代数 | 分享总结

这就是说 Z 和 X、Y 是线性相关的，如果不满足，如果 Z 这个向量不能这样表出，就叫线性无关。这是矩阵对应的一个线性方程组。这是一个矩阵，现在像右边这样把它展开，就是矩阵和线性方程组是对应的。...如果里面有这样情况，这就是矩阵不可逆的情况，它的行列式是 0。0 的话会有什么变化？原来这是一个坐标系，到这里变成一条线了，这就是做了一个降维操作，把两维的变成一位了。那一位能返回去吗？...A 矩阵可能还有其他的情形，可能还有其他一些特征值和特征向量。矩阵特征值分解的效果，就是对一个矩阵 A，在平面上找到所有满足这种关系的向量集合。 ?...这是数学上的表达，但还是不够形象。 ? 那么现在形象理解一下，我把线性方程组做下简化，变成二元线性方程组。方程组画在空间里面就是两条直线，同时满足这两个方程组的解，就是两条直线的交叉。...Ax=b 是线性方程的一种表示，它的形象解释就是找到这样一个向量，它在线性变换之后变到了 B 点，我们要找到 x，就是 b 原来的样子，是一个可逆的操作。这就是线性方程组的含义。 ? ?

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Hulu视频如何提升推荐多样性?

Hulu陈拉明的推荐算法研究团队在NIPS 2018会议上提出的基于DPP的推荐多样性算法，能较好地提高推荐的多样性和相关性，并且执行效率也十分可观。我们团队也复现了该算法，具有不错的上线效果。...DPP通过最大后验概率估计，找到商品集中相关性和多样性最大的子集，从而作为推荐给用户的商品集。行列式点过程 P 刻画的是一个离散集合 ? 中每一个子集出现的概率。...但是，直接求解该优化问题是 NP 难的，陈拉明团队则利用贪婪算法，提出了一种能加速行列式点过程推理过程的方法。首先，DPP取Log后的函数是满足次模函数的： ? 。...此过程的计算复杂度来源于求解线性方程组，虽然求解线性方程组的计算复杂度也是三次方，但是系数矩阵V是下三角矩阵，因此，每次迭代的计算复杂度可降到二次方。...横坐标代表相关性，纵坐标代表多样性，在Netflix Prize数据上DPP算法优于其他三个算法，而 Cover 的性能是表现最好的；但在Million Song数据上Cover的表现是最差的。 ?

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线性代数精华——向量的线性相关

向量这个概念我们在高中就接触到了，它既指一个点在空间中的坐标，也表示一个有向线段，如果我们加入复数概念的话，它还能表示一个数。在线性代数当中，向量就是指的n个有次序的数 ? 组成的数组。...那么，我们称向量b能被向量组A线性表示。这一点能够成立，其实也就是方程组： ? 有解。如果我们将它展开，其实就是我们之前介绍的非齐次线性方程组。...我们之前的文章当中已经证明过了，要使得该方程组有解，必须要满足：R(A) = R(A, b)，这样，我们就把向量组和之前的线性方程组联系起来了。如果存在不全为0的数： ? ，使得： ? 。...，向量组A线性相关，就是齐次线性方程组Ax=0有非零解。我们之前介绍齐次线性方程组的时候曾经介绍过，齐次线性方程组要有非零解的条件是R(A) 的基是 ? ，对于任一向量x，都有唯一的一个表示： ? 数组 ? 就是向量x在基 ? 中的坐标。对于n维向量空间 ? ，我们取它的单位坐标向量组： ? ，那么x就可以表示成: ?

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人工智能中的线性代数：如何理解并更好地应用它

让我们做个简单的练习。线性代数是计算数学的「主力军」。我举个简单的例子来说明。假设我们有一根两端固定的极细金属棒，其温度恒等于零。...变量 ti = t (xi) 将满足方程式： ? 基于边界条件且 qi = q (xi)，得到线性方程组： ? 具体来说，这个系统可以通过扫描法「正面」解决，但是在实际模型中，系统变得更加复杂。...因此，多项式的集合是向量空间，而多项式就是向量。 ? 既然多项式类似于有向线段，那么它们也肯定有坐标。但是如何获知多项式的坐标以及多项式有多少个坐标呢？...「示例」基本结束了，但仍然有必要讲讲研究线性代数的各种方法。我简短回顾一下自己的经历，提出几点建议。最重要的问题：AI 真的需要线性代数吗？这取决于你的目的。...并不是说你需要学习有关数学的所有知识，这样会耽搁于此，失去研究其他更重要的东西（如微积分/统计）的动力。你的目标应该是使用线性代数来找到点与点之间的最短路径。

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人工智能中的线性代数：如何理解并更好地应用它

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透析矩阵，由浅入深娓娓道来—高数-线性代数-矩阵

我们知道，运动是相对的，把[-1,2]变成[5,2]，除了“移动”，还可以通过变换坐标系的方式实现。也就是说，找到这样的一个坐标系，在那里，同样的一个向量可以表示为[5,2]。...这里,我选择的i =1(自己验证的时候可自行选择i) ,具体的验证过程如下所示....则我们称B是A的逆矩阵，而A则被称为可逆矩阵。记作： A-1 A × A-1 = I 那么我该如何计算方阵M的逆呢?在我看的3D图形上是给出了如下的方法....如果从线性方程式的角度，理解矩阵乘法就毫无难度。下面是一组线性方程式。矩阵的最初目的，只是为线性方程组提供一个简写形式。...这里是矩阵乘法的简单应用。 4X4齐次矩阵两条平行线会相交吗? 在没有认识到齐次空间之前,我们知道两条平行线是不能相交的,但是两条平行线真的不能相交吗?

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“我能分清奥特曼们了，你能分清我的口红吗？”

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