实现两个N*N矩阵的乘法，矩阵由一维数组表示。...，才能做两个矩阵的乘法。...如何得到矩阵的转置： 矩阵的转置也是一个矩阵，原始矩阵中的行转变为转置矩阵的列。...假设原始数组为M，转置矩阵为MT。那么M[1][0]＝6，在转置矩阵中我们发现MT [0][1]＝6。因此，我们能够得到程序化的结论：转置一个矩阵实际上就是对换下标变量。... { int i , j , k , temp; int *c = (int*)malloc(N * N * sizeof(int)); for(i = 0 ; i N ;
实现两个N*N矩阵的乘法，矩阵由一维数组表示。...如何得到矩阵的转置： 矩阵的转置也是一个矩阵，原始矩阵中的行转变为转置矩阵的列。...假设原始数组为M，转置矩阵为MT。那么M[1][0]＝6，在转置矩阵中我们发现MT [0][1]＝6。因此，我们能够得到程序化的结论：转置一个矩阵实际上就是对换下标变量。...int i , j , k , temp; int *c = (int*)malloc(N * N); for(i = 0 ; i N ; i++) { for(j ...k = 0 ; k N ; k++) { *(c + temp) += a[i * N + k] * b[k * N + j];
$g_id):($g_id);//定义变量$p_id //定义一组URL，这里我们用一组图片的地址,可以看到图像文件URL会根据浏览器参数id的不同而得到不同的URL $Uri = array(...$v['uri'])){//这里需要判断一下图片文件是否存在，如果不存在，则不进行输出，否则页面上会有一个img加载失败的警告信息 echo ''; } } 下面我们来看看for、foreach、while这三种循环方式的写法 //for: for($i=0;$i<count($Uri);$i++){ echo $
#include #define N 3 void fun(int arr[][N],int m) { for(int i = 0;i N;++i) {...int j = 0;j <= i;++j) { arr[j][i] *= m; } } } void show(int arr[][N]...printf("%d ",arr[i][j]); if(j == len-1) { printf("\n"...); } } } } int main() { int arr[][N] = {{1,2,3},{4,5,6},{7,8,9}}; int
题目描述 输入一维数组array和n，找出和值为n的任意两个元素。例如： array = [2, 3, 1, 10, 4, 30] n = 31 则结果应该输出1, 30 顺序不重要。...package com.light.sword; /** * @author: Jack * 2021/4/21 下午7:51 * * 输入一维数组array和n，找出和值为n的任意两个元素...例如： * array = [2, 3, 1, 10, 4, 30] * n = 31 * 则结果应该输出1, 30 顺序不重要 * 如果有多个满足条件的，返回任意一对即可 */ public......... (3)如此继续，知道比较到最后的两个数，将小数放在前面，大数放在后面，重复步骤，直至全部排序完成 (4)在上面一趟比较完成后，最后一个数一定是数组中最大的一个数，所以在比较第二趟的时候，最后一个数是不参加比较的...(5)在第二趟比较完成后，倒数第二个数也一定是数组中倒数第二大数，所以在第三趟的比较中，最后两个数是不参与比较的。 (6)依次类推，每一趟比较次数减少依次
2023-06-18：给定一个长度为N的一维数组scores, 代表0~N-1号员工的初始得分， scores[i] = a, 表示i号员工一开始得分是a， 给定一个长度为M的二维数组operations...返回一个长度为N的一维数组ans，表示所有操作做完之后，每个员工的得分是多少。 1 N 的6次方， 1 的6次方， 0 的9次方。...答案2023-06-18： 具体步骤如下： 1.创建一个长度为N的一维数组scores，表示每个员工的初始得分。 2.创建一个长度为M的二维数组operations，表示操作序列。...空间复杂度分析： • 创建一个长度为N的数组scores，空间复杂度为O(N)。 • 创建一个长度为M的数组operations，空间复杂度为O(M)。...• 结果数组ans的长度为N，空间复杂度为O(N)。 • 总体空间复杂度为O(N + M)。
题目：二维数组中的查找 在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。...例如下面的二维数组就是每行、每列都递增排序。如果在这个数组中查找数字 7，则返回 true；如果查找数字 5，由于数组不含有该数字，则返回 false。 ?...代码实现 测试用例： 要查找的数在数组中 要查找的数字不在数组中（大于数组中所有的值，小于数组中所有的值，在某两个数字之间） 空数组 # -*- coding:utf-8 -*- class Solution...: # array 二维列表 # target 要查找的数 def Find(self, target, array): found = False # 标志位...assert f.Find(target, arr) == False def test3(f): # 查找的数不在数组中 target = 5 arr = [[1,2,8,9],[2,4,9,12
比如最初的特征是n维的，我们将其映射到 维，然后再计算，这样需要 的时间。那么我们能不能想办法减少计算时间呢？ 先看一个例子，假设x和z都是n维的， ? 展开后，得 ?...由于这个函数类似于高斯分布，因此称为高斯核函数，也叫做径向基函数(Radial Basis Function 简称RBF)。它能够把原始特征映射到无穷维。...下面有张图说明在低维线性不可分时，映射到高维后就可分了，使用高斯核函数。 ? 来自Eric Xing的slides 注意，使用核函数后，怎么分类新来的样本呢？...K是对称半正定的。...许多其他的教科书在Mercer定理证明过程中使用了 范数和再生希尔伯特空间等概念，但在特征是n维的情况下，这里给出的证明是等价的。
2022-04-18：things是一个N*3的二维数组，商品有N件，商品编号从1~N， 比如things[3] = [300, 2, 6]， 代表第3号商品：价格300，重要度2，它是6号商品的附属商品...， 再比如things[6] = [500, 3, 0]， 代表第6号商品：价格500，重要度3，它不是任何附属，它是主商品， 每件商品的收益是价格*重要度，花费就是价格， 如果一个商品是附属品，那么只有它附属的主商品购买了...，它才能被购买， 任何一个附属商品，只会有1个主商品， 任何一个主商品的附属商品数量，不会超过2件， 主商品和附属商品的层级最多有2层。...给定二维数组things、钱数money，返回整体花费不超过money的情况下，最大的收益总和。 答案2022-04-18： 本来想用rust写的，但老是编译不通过，实在没辙。...} } return n } func maxScore(things [][][]int, n, money int) int { dp := make([][]int, n)
这篇文章写的算法是高斯消元，是数值计算里面基本且有效的算法之一：是求解线性方程组的算法。 这里再细写一下： 在数学中，高斯消元法，也称为行约简，是一种求解线性方程组的算法。...就好像这样 其实还有内容，但是公式编辑实在不会哇，这里给出程序的伪代码： 高斯消元法将给定的m × n矩阵A转换为行梯形矩阵。...没有关系，大致懂就行 程序的实现上面，我们导入这些内容 为了精度，导入float64 以及导入的一个N维的数组，在内部是所以ndarray封装的 这样学习的态度是不对的，我们需要看看Numpy...没关系，你不懂的官网文档满足你 NDarray在这里 可在运行时用于键入具有给定 dtype 和未指定形状的数组。 系数矩阵，向量是输入的参数，后面是返回的数据类型。...返回值是具有给定形状、数据类型和顺序的零数组。 首先，reversed 函数返回一个反转的迭代器。这个为什么倒着算呢？是因为倒着算对算法来讲有一些优点。
参数估计，根据经验假设数据符合某种特定的分布，然后通过抽样的样本来估计总体对应的参数，比如假设高斯分布，通过样本来估计对应的均值和方差 2....其次，该方法对区间大小非常敏感，不同取值会呈现不同的效果，示例如下 ? 最后直方图的可视化方式也仅仅适用于一维或者二维的数据，对于高维数据，无法适用。...f表示总体的概率密度函数，h是一个超参数，称之为带宽，或者窗口，N表示样本总数，K表示核函数。和SVM中的核函数一样，核函数可以有多种具体形式，以最常用的高斯核函数为例，公式如下 ?...以一个6个样本的一维数据为例，具体取值分别为1,2,3,4,7,9，使用高斯核函数，带宽h设置为1，则KDE对应的概率密度函数如下 ? 通过图表可以更进一步看到，抽样的6个离散值与总体分布的关系 ?..., 0.66314807, 0.6631456 ]) 作为研究样本分布的一种非参数方法，KDE可以得到更加平滑的连续型概率密度分布，而且可以处理高维数据，非常的好用。
var str = “A-2-12”; var str1 = str.split(’-’); console.log(str1); var arr = s...
也就是说，对于二维的不是线性的数据，我们将其映射到了五维以后，就变成了线性的数据。这给了我们启发，也就是说对于在低维线性不可分的数据，在映射到了高维以后，就变成线性可分的了。...也就是说现在的SVM的优化目标函数变成： ? 看起来似乎这样就已经完美解决了线性不可分SVM的问题了，但是事实是不是这样呢？...核函数详解 对于从低维到高维的映射，核函数不止一个。那么什么样的函数才可以当做核函数呢？由于一般我们说的核函数都是正定核函数，这里我们直说明正定核函数的充分必要条件。...高斯核函数 高斯核函数（Gaussian Kernel），在SVM中也称为径向基核函数（Radial Basis Function,RBF），它是非线性分类SVM最主流的核函数。...,(xm,ym),,其中x为n维特征向量。y为二元输出，值为1，或者-1. 输出是分离超平面的参数和w∗和b∗和分类决策函数。
二、kdeplot seaborn中的kdeplot可用于对单变量和双变量进行核密度估计并可视化，其主要参数如下： data：一维数组，单变量时作为唯一的变量 data2：格式同data2，...x-y轴位置 kernel：字符型输入，用于控制核密度估计的方法，默认为'gau'，即高斯核，特别地在2维变量的情况下仅支持高斯核方法 legend：bool型变量，用于控制是否在图像上添加图例...三、rugplot rugplot的功能非常朴素，用于绘制出一维数组中数据点实际的分布位置情况，即不添加任何数学意义上的拟合，单纯的将记录值在坐标轴上表现出来，相对于kdeplot，其可以展示原始的数据离散分布情况...： a：一维数组形式，传入待分析的单个变量 bins：int型变量，用于确定直方图中显示直方的数量，默认为None，这时bins的具体个数由Freedman-Diaconis准则来确定 hist...，x、y均传入字符串，指代数据框中的变量名；第二种模式：在参数data为None时，x、y直接传入两个一维数组，不依赖数据框 data：与上一段中的说明相对应，代表数据框，默认为None kind
二、kdeplot seaborn中的kdeplot可用于对单变量和双变量进行核密度估计并可视化，其主要参数如下： data：一维数组，单变量时作为唯一的变量 data2：格式同data2，单变量时不输入...kernel：字符型输入，用于控制核密度估计的方法，默认为'gau'，即高斯核，特别地在2维变量的情况下仅支持高斯核方法 legend：bool型变量，用于控制是否在图像上添加图例 cumulative...，用于绘制出一维数组中数据点实际的分布位置情况，即不添加任何数学意义上的拟合，单纯的将记录值在坐标轴上表现出来，相对于kdeplot，其可以展示原始的数据离散分布情况，其主要参数如下： a：一维数组，传入观测值向量...，且还可以在直方图的基础上施加kdeplot和rugplot的部分内容，是一个功能非常强大且实用的函数，其主要参数如下： a：一维数组形式，传入待分析的单个变量 bins：int型变量，用于确定直方图中显示直方的数量...，其主要参数如下： x,y：代表待分析的成对变量，有两种模式，第一种模式：在参数data传入数据框时，x、y均传入字符串，指代数据框中的变量名；第二种模式：在参数data为None时，x、y直接传入两个一维数组
2022-06-25：给定一个正数n, 表示有0~n-1号任务，给定一个长度为n的数组time，timei表示i号任务做完的时间，给定一个二维数组matrix，matrixj = {a, b} 代表：a...任务想要开始，依赖b任务的完成，只要能并行的任务都可以并行，但是任何任务只有依赖的任务完成，才能开始。...返回一个长度为n的数组ans，表示每个任务完成的时间。输入可以保证没有循环依赖。来自美团。3.26笔试。答案2022-06-25：拓扑排序基础上做动态规划。代码用rust编写。...[]; for i in 0..n { nexts.push(vec![]); } let mut in0: Vec = vec!...[]; for _ in 0..n { ans.push(0); } for i in 0..n { if in0[i as usize] == 0 {
下面是正定矩阵的定义和一些基本性质： 定义： 一个n阶的实对称矩阵A被称为正定矩阵，如果对于所有的非零向量x，都有x^T A x > 0。这里的x^T表示向量x的转置。...请注意，并不是所有正定矩阵的乘积都是正定的。例如，如果两个矩阵的乘积不是对称的，那么它们的乘积可能不是正定的。此外，如果矩阵不是对称的，即使它们是正定的，它们的乘积也不一定是正定的。...机器学习： 在机器学习中，正定矩阵常用于高斯过程、岭回归（Ridge Regression）和逻辑回归（Logistic Regression）等算法中。...4.主要作用： 数据增强： 通过 transform，可以对训练数据进行数据增强，增加数据的多样性，有助于提高模型的泛化能力。...图像格式转换： 可以将图像从 PIL Image 或 NumPy 数组转换为 PyTorch 的 Tensor 格式。PyTorch 模型训练通常要求输入为 Tensor 格式。
矩阵A正定是指,对任意的X≠0恒有X^TAX＞0。 矩阵A半正定是指,对任意的X≠0恒有X^TAX≥0。 判定A是半正定矩阵的充要条件是：A的所有顺序主子式大于或等于零。 ...举个栗子，在高斯过程回归里，一种非常常见的Kernel就是SVM里面著名的高斯核（但是为了让命名不是那么混淆，文献中一般把这个Kernel称作 squared exponential kernel. ...含有已知数据（训练集）的地方，这些函数都离的很近（variance很低），没有数据的时候，这个spread就比较大。 也许你会问：我为毛要搞出来函数的分布？我为毛要关心这个variance....，我们在这个二维平面上，利用高斯过程回归，对每一个地理位置估计一个该位置对应的出油量。...给定一个测试集 X* （ X* 是一个 N* x D 的矩阵， D是每一个点的维度）我们希望得到 一个 N* 维的预测向量 f*. 高斯过程回归的模型假设是 ?
convolve(in1, in2[, mode, method, precision]) 两个 N 维数组的卷积。...correlate(in1, in2[, mode, method, precision]) 两个 N 维数组的互相关。...jax.scipy.stats.gaussian_kde gaussian_kde(dataset[, bw_method, weights]) 高斯核密度估计器 gaussian_kde.evaluate...gaussian_kde.integrate_gaussian(mean, cov) 加权高斯积分分布。...gaussian_kde.integrate_kde(other) 集成两个高斯核密度估计分布的乘积。
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