在 MATLAB 中，有一个非常有用的函数 reshape ，它可以将一个 m x n 矩阵重塑为另一个大小不同（r x c）的新矩阵，但保留其原始数据。
应用： 五子棋棋盘的棋子的存档问题 思路构图： xishu.jpg SparseArray.java 运行结果 原始数组: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
本文对 Java 中稀疏数组进行了介绍，讲解了稀疏数组和定义语法、应用场景和优势，并给出了样例代码。
黑白图像常采用灰度图的方式存储，即图像的每个像素填充一个灰色阶段值，256节阶灰图是一个灰阶值取值范围为0-255的灰阶矩阵，0表示全黑，255表示全白，范围内的其他值表示不同的灰度。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
问题描述 试题编号： 201503-1 试题名称： 图像旋转 时间限制： 5.0s 内存限制： 256.0MB 问题描述： 问题描述 旋转是图像处理的基本操作，在这个问题中，你需要将一个图像逆时针旋转90度。 计算机中的图像表示可以用一个矩阵来表示，为了旋转一个图像，只需要将对应的矩阵旋转即可。 输入格式 输入的第一行包含两个整数n, m，分别表示图像矩阵的行数和列数。 接下来n行每行包含m个整数，表示输入的图像。 输出格式 输出m行，每行包含n个整数，表示原始矩阵逆时针旋转90度后的矩阵。 样例输入 2 3 1 5 3 3 2 4 样例输出 3 4 5 2 1 3 评测用例规模与约定 1 ≤ n, m ≤ 1,000，矩阵中的数都是不超过1000的非负整数。
给定一个包含 m × n 个格子的面板，每一个格子都可以看成是一个细胞。每个细胞都具有一个初始状态：1 即为活细胞（live），或 0 即为死细胞（dead）。
总篇链接：https://laoshifu.blog.csdn.net/article/details/134906408
由 N 个整数元素（有正数也有负数）组成的一维数组 (A[0], A[1],…,A[n-1], A[n])，这个数组有很多连续子数组，那么其中数组之和的最大值是什么呢？
本专栏第23篇数学建模学习笔记（二十三）灰色关联分析记录了灰色关联分析的一些基本知识。本篇内容对数学原理不作赘述，对matlab程序进行一定的补充。
TensorFlow对Android、iOS、树莓派都提供移动端支持。 移动端应用原理。移动端、嵌入式设备应用深度学习方式，一模型运行在云端服务器，向服务器发送请求，接收服务器响应；二在本地运行模型，
从题目中可知，当矩阵中的某个元素为0时，那么它所在的行与列都将清零，因此，可以先记录下原始矩阵中0的坐标，这里的话，自然而然的就想到了标记数组，伪代码如下：
https://deeplearning4j.org/cn/compare-dl4j-torch7-pylearn
给定一个仅包含 0 和 1 、大小为 rows x cols 的二维二进制矩阵，找出只包含 1 的最大矩形，并返回其面积。
输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字，例如，如果输入如下矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 则依次打印出数字1,2,3,4,8,12,16,15,14,13,9,5,6,7,11,10.
数组是存储同一类型数据的数据结构，使用数组时需要定义数组的大小和存储数据的数据类型。
【新智元导读】本文选自开源深度学习项目 Deeplearning4j （DL4J）博客，文章虽然着重介绍自家产品，但内容仍然值得借鉴。与其他项目相比，DL4J 在编程语言和宗旨两方面都独具特色。本文同时收录其他开源深度学习框架介绍，包括最近被亚马逊选中而备受关注的 MXNet。 Deeplearning4j （简称 DL4J）不是第一个开源的深度学习项目，但与此前的其他项目相比，DL4J 在编程语言和宗旨两方面都独具特色。DL4J 是基于 JVM、聚焦行业应用且提供商业支持的分布式深度学习框架，其宗旨是在合
曾经有位大神在帖子里这么写着：采用改进型的vandermonde矩阵RS算法.其优点算法运算复杂度更低且解决了利用矩阵构造RS码当矩阵奇异时，构造的纠错码不为RS码的问题。
需要说明的是，由于算法的代码实现主要注重思路的清晰，下方有代码实现的文章主要以Python为主，Java为辅，对于Python薄弱的同学敬请不用担心，几乎可以看作是伪代码，可读性比较好。如实在有困难可以自行搜索Java代码
你是个房地产开发商，想要选择一片空地 建一栋大楼。你想把这栋大楼够造在一个距离周边设施都比较方便的地方，通过调研，你希望从它出发能在 最短的距离和 内抵达周边全部的建筑物。请你计算出这个最佳的选址到周边全部建筑物的 最短距离和。
在日常生活开发中，我们时常遇到需要自动化完成的重复性任务，比如自动化测试,还记得在某银行开发某某通软件时,开发要辅助测试,每次项目上线后都要群里发100条消息,真的苦不堪言,每次发版后都要测试(因为之前出现过消息丢失),在比如游戏辅助,比如读取桌面,在桌面内进行人脸识别找到头部,然后鼠标移动到头部,按下鼠标左键进行射击(不要骂我哦,我没有开挂),再比如完成一些日常任务啥的
因子分析是一种描述原始变量或原始样本之间相关关系的一种手段，所谓因子指的是多个错综复杂的自变量经过有效手段抽取到少数几个综合计算变量的代称，它是一种多变量统计分析方法，通过因子得分确定较高得分的公共因子载荷矩阵进行对原始变量的代替(相当于降维)，出发点是原始变量的相关系数矩阵
在高维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难等问题，是所有机器学习方法共同面临的严重障碍，被称为维数灾难。
F.pad是pytorch内置的tensor扩充函数，便于对数据集图像或中间层特征进行维度扩充，下面是pytorch官方给出的函数定义。
HDF5 (Hierarchical Data Format) 是由美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，是一种跨平台传输的文件格式，存储图像和数据
矩阵乘法可以理解为向量之间的投影，左侧矩阵的行向量与右侧矩阵的列向量投影作为结果。
在Wiki上看到的LSA的详细介绍，感觉挺好的，遂翻译过来，有翻译不对之处还望指教。
选自machinelearningmastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：Panda 矩阵分解在机器学习应用中的重要性无需多言。本文对适用范围很广的奇异值分解方法进行了介绍，并通过代码演示说明了其工作方式、计算方法及其常见的几种基础应用。 矩阵分解也叫矩阵因子分解，涉及到用给定矩阵的组成元素描述该矩阵。 奇异值分解（SVD）可能是最著名和使用最广泛的矩阵分解方法。所有矩阵都有一种 SVD 方法，这使得其比特征分解（eigendecomposition）等其它方法更加稳定。因此
有人认为恢复模糊的图像是不可能的，因为会丢失信息。但我对这个问题进行了很多思考，并认为如果输出图像的大小与输入图像的大小相同，那实际上是可能的！这样，输出就有足够的像素/信息来恢复原始像素/信息。
「独立成分分析」（ICA）与 PCA 类似，也会找到一个新基底来表示数据，但两者的目标完全不同。
写在前面：我已经很久没有建设我的CSDN博客了，最近开始刷LeetCode，打算把我的解题过程记录成博客，既是一种总结，也是一种分享。在此先立个flag，在十一月三十日之前把array类的easy等级的题目都刷完（一共34道），并且都记录在博客中，希望不要让我自己打脸。 -----------------------------------分割线-------------------------------------------
特征值分解与SVD奇异值分解的目的都是提取一个矩阵最重要的特征。然而，特征值分解只适用于方阵，而SVD奇异值分解适用于任意的矩阵，不一定是方阵。
目前人工智能与深度学习顺应了互联网时代潮流，人机对话已经成为目前人工智能领域中非常热门的处理技术。其中基于深度学习的人机对话交换系统（智能机器人）是人工智能最有潜力的领域，甚至被称作人工智能的皇冠。相对于传统的页面简单交互，人机对话系统更能读懂你的内心世界与想法。
压缩感知代码初学 实现：1-D信号压缩传感的实现 算法：正交匹配追踪法OMP(Orthogonal Matching Pursuit) 》几个初学问题 1. 原始信号f是
在MATLAB中，有一个非常有用的函数 reshape，它可以将一个矩阵重塑为另一个大小不同的新矩阵，但保留其原始数据。
主成分分析（principal component analysis,简称PCA）是一种经典且简单的机器学习算法，其主要目的是用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，期望能将现有的众多相关性很高的变量转化为彼此互相独立的变量，并从中选取少于原始变量数目且能解释大部分资料变异情况的若干新变量，达到降维的目的，下面我们先对PCA算法的思想和原理进行推导： 主成分即为我们通过原始变量的线性组合得到的新变量，这里假设xi(i=1,2,...,p)为原始变量，yi(i=1,2,...,p)为主成分，他们之间的关系
12:变幻的矩阵 查看 提交 统计 提问 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 有一个N x N（N为奇数，且1 <= N <= 10）的矩阵，矩阵中的元素都是字符。这个矩阵可能会按照如下的几种变幻法则之一进行变幻（只会变幻一次）。 现在给出一个原始的矩阵，和一个变幻后的矩阵，请编写一个程序，来判定原始矩阵是按照哪一种法则变幻为目标矩阵的。 1. 按照顺时针方向旋转90度； 如： 1 2 3 7 4 1 4 5 6 变幻为 8 5 2 7 8 9
题目：重塑矩阵 在 MATLAB 中，有一个非常有用的函数 reshape ，它可以将一个 m x n 矩阵重塑为另一个大小不同（r x c）的新矩阵，但保留其原始数据。 给你一个由二维数组 mat 表示的 m x n 矩阵，以及两个正整数 r 和 c ，分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。 重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的 行遍历顺序 填充。 如果具有给定参数的 reshape 操作是可行且合理的，则输出新的重塑矩阵；否则，输出原始矩阵。
聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。
一、SVD奇异值分解的定义 image.png 二、SVD奇异值分解与特征值分解的关系 特征值分解与SVD奇异值分解的目的都是提取一个矩阵最重要的特征。然而，特征值分解只适用于方阵，而SVD奇
PCA就是找出数据中最主要的方面，用数据中最重要的方面来代替原始数据。假如我们的数据集是n维的，共有m个数据(x1,x2,...,xm)，我们将这m个数据从n维降到r维，希望这m个r维的数据集尽可能的代表原始数据集。
特征降维一般有两类方法：特征选择和特征抽取。特征选择即从高纬度的特征中选择其中的一个子集来作为新的特征；而特征抽取是指将高纬度的特征经过某个函数映射至低纬度作为新的特征。常用的特征抽取方法就是PCA。
根据文章内容，撰写摘要总结如下：本文主要介绍了NumPy库中的一些常用函数，包括数组操作、数组索引、数组形状、数组广播、数组比较以及线性代数等方面的内容。其中，数组操作和数组索引是NumPy库中最基本和最重要的两个概念，通过这些函数，我们可以方便地对数组进行各种操作和运算。另外，数组形状、数组广播、数组比较以及线性代数等方面的内容也是NumPy库中比较重要的概念，这些函数可以帮助我们更好地理解和操作数组。
本文介绍了随机化主成分分析（Randomized PCA）在去噪、降维、数据压缩、流形学习等领域的应用，并分析了在分布式计算环境下，Randomized SVD 算法在处理大型数据集的去噪、降维任务中的优势。
Hi-C 是一种基于测序的方法，用于分析全基因组染色质互作。它已广泛应用于研究各种生物学问题，如基因调控、染色质结构、基因组组装等。Hi-C 实验涉及一系列生物化学反应，可能会在输出中引入噪声。随后的数据分析也会产生影响最终输出噪声：互作矩阵，其中矩阵中的每个元素表示基因组任意两个区域之间的互作强度。因此，Hi-C 数据分析的关键步骤是消除此类噪声，该步骤也称为 Hi-C 数据归一化。
这两天读完《利用Python进行数据分析》 这本书的第4章：NumPy 基础：数组和矢量计算 后，在进行下一步阅读高级应用前，先整理本章内容，做个笔记备查，也好加深印象。在往下看前请确保你已经安装了NumPy 库，并且已经使用 import numpy as np 加载numpy库。如果 还没有安装，那么可以在cmd（windows下）中使用 pip install numpy 命令安装，ubuntu下也可以使用 sudo apt-get install python-numpy 命令安装。
Python在许多方面有着强大的吸引力 - 例如效率、代码可读性和速度方面，也正因为如此，对于希望提升应用程序功能的数据科学家和机器学习专家来说，Python通常是首选编程语言。(例如，Andrey Bulezyuk使用Python编程语言创建了一个很牛逼的机器学习应用程序。)
主成分分析(PCA)是一种降维算法，通常用于高维数据降维减少计算量以及数据的降维可视化。在本文中，我将从机器学习的角度来探讨主成分分析的基本思想。本次只涉及简单的PCA，不包括PCA的变体，如概率PCA和内核PCA。
Erasure Code（EC），即纠删码，是一种前向错误纠正技术（Forward Error Correction，FEC，说明见后附录）。目前很多用在分布式存储来提高存储的可靠性。相比于多副本技术而言，纠删码以最小的数据冗余度获得更高的数据可靠性，但是它的编码方式比较复杂。
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