matrix类模板，不同类型矩阵的乘法或加法 - 腾讯云开发者社区

Matrix Exp(Matrix &mat) 分别求一个矩阵对象中的所有元素的对数并以此创建一个矩阵 void setByArray(TT array) 模板函数，使用二维数组 array 设置矩阵的值...mat 的加法运算结果并返回结果矩阵，当前矩阵不受影响 Matrix get_sub_with(Matrix &mat) 计算当前矩阵对象与矩阵对象 mat 的减法运算结果并返回结果矩阵，当前矩阵不受影响...Matrix get_mul_with(Matrix &mat) 计算当前矩阵对象与矩阵对象 mat 的乘法运算结果并返回结果矩阵，当前矩阵不受影响 Matrix get_mul_with(double...) 将一个一维数组转化为矩阵对象支持的运算符操作运算符作用说明 - 取负运算符，将矩阵中的所有元素取为相反数 + 计算矩阵的加法运算 - 计算矩阵的减法运算 * 计算矩阵的乘法运算 == 判断两个矩阵是否相等...= 判断两个矩阵是否不相等 >> 从键盘输入一个矩阵矩阵需要注意： 1）Matrix 类只支持传入 double 类型的数组数据。

1.3K2 0

稀疏矩阵之 toarray 方法和 todense 方法

事实上，我在才开始接触 SciPy 稀疏矩阵的时候也曾经把这 2 个方法之间画上等号。但是，两者之间还是存在着很大的不同，具体有哪些不同之处我们就首先从返回值类型开始说明。...返回值类型在说明返回值类型之前，我们首先需要知道的是不管是 toarray() 方法还是 todense() 方法，它们都是 7 种 SciPy 稀疏矩阵中的任意一种稀疏矩阵类的实例的方法！...显然，我们可以发现 toarray() 方法的返回值类型是 numpy.ndarray 而 todense() 方法的返回值类型是 numpy.matrix，这两个类型必然存在某种程度上的不同之处。...我们都知道矩阵的运算无非就是加法、减法、数乘、转置、乘法、求逆、求幂、哈达玛乘积和克罗内克乘积。...类的实例来说，加法、减法、数乘以及转置全部都和二维数组的结果几乎完全一致。

3.8K3 1

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

SLAM初探：Eigen库简单使用

:endl; } Matrix表示矩阵，Vector表示向量，数字表示维度，最后的f和i分别表示单精度和整型数据类型。...#include 包含所有普通矩阵函数，不包括稀疏矩阵函数。它们会增加编译时间。矩阵和向量类型 Eigen中的所有密集矩阵和向量都是通过Matrix类来表示的。...Matrix通过一系列的模板参数来生成具体的类别。...相同尺寸的矩阵兼容元素类型通过MatrixBase::cast()自动转换。...上述这些方法都可以逐列或逐行的执行。

3K3 1

MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（4）——数据类型之矩阵

标量乘法的结合律。被两个标量乘的次序不影响结果：α(βA) = (αβ)A。标量加法对标量与矩阵乘法的分配率。...两个标量相加后乘以一个矩阵等于每个标量乘以该矩阵之后的结果矩阵相加：(α+β)A =αA +βA。标量乘法对矩阵加法的分配率。...我们可以认为矩阵由行向量或列向量组成，因此矩阵相加或用标量乘以矩阵等于对应行向量或列向量相加或用标量乘它们。（15）矩阵乘法我们可以定义矩阵的乘法运算。...矩阵乘法的结合律。矩阵乘的次序不影响计算结果：(AB)C=A(BC)。矩阵乘法的分配率。矩阵乘法对矩阵加法是可分配的：A(B+ C) = AB + AC并且(B + C)A = BA + CA。...（16）两矩阵元素相乘与矩阵乘法定义不同，MADlib的两矩阵元素相乘定义为C=AB，A、B、C均为mXn矩阵，C的元素由下式给出： ?

2K1 0

TypeScript实现向量与矩阵

向量有两种基本运算：即向量加法和向量数量乘法向量的加法如上所示，描述了两个向量相加，它的计算规则如下：相加的两个向量其维度必须相等把向量中的分量(即向量中的每个数)分别想加，最终构成的向量就是其相加后的结果...向量的加法运算向量的减法运算向量的乘法运算向量的除法运算向量取正向量取负向量的点乘我们将上述函数一一实现实现加法运算：add /** * 向量的加法运算 *...创建Matrix类，声明构造函数需要传的参数 export class Matrix { constructor(private twoDimArray: number[][]) {} }...矩阵的加法运算矩阵与矩阵相加就称为矩阵的加法运算。...实现矩阵的加法运算add和减法运算sub /** * 加法运算 * @param another 另一个矩阵 * @return Matrix 新的矩阵

1.9K2 1

TypeScript 实战算法系列（九）：实现向量与矩阵

2.2K3 0

【干货】用于机器学习的线性代数速查表

这是一份速查表，所有例子都很简短，假设你处于熟悉它们的阶段，建议收藏备用。 ? 本教程分为7个部分; 他们是： 1. 数组 2. 矢量 3. 矩阵 4. 矩阵的类型 5. 矩阵运算 6....矢量加法 c= a+ b 矢量减法 c= a- b 矢量乘法 c= a* b 矢量除法 c= a/ b 矩阵点积 c= a.dot(b) 矩阵乘以标量 c= a* 2.2 向量范数 from numpy.linalgimport...矩阵加法 C= A+ B 矩阵减法 C= A- B 矩阵乘法（哈达马积） C= A* B 矩阵除法 C= A/ B 矩阵乘以矩阵（点积） C= A.dot(B) 矩阵乘以向量（点积） C= A.dot(...b) 矩阵乘以标量 C= A.dot(2.2) 4.矩阵的类型在更广泛的计算中经常使用不同类型的矩阵作为元素。...矩阵分解（matrix factorization或Matrix factorization）将矩阵分解为其组成部分，以使其他运算更简单，更稳定。

8989 0

【深度学习】 NumPy详解（三）：数组数学（元素、数组、矩阵级别的各种运算）

本系列将介绍Python编程语言和使用Python进行科学计算的方法，主要包含以下内容： Python：基本数据类型、容器（列表、元组、集合、字典）、函数、类 Numpy：数组创建、数组操作、数组数学、...线性代数运算：Numpy提供了丰富的线性代数运算函数，如矩阵乘法、求解线性方程组、特征值计算等。...元素级别 NumPy提供了许多在数组元素级别进行数学运算的函数，例如加法、减法、乘法、除法、幂运算等。这些函数会对数组中的每个元素进行相应的数学计算，并返回一个新的数组作为结果。...矩阵乘法 import numpy as np matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) #...矩阵乘法 result = np.matmul(matrix1, matrix2) # 或者使用 @ 运算符 # result = matrix1 @ matrix2 print(result) 输出结果为

1181 0

深度学习：张量介绍

矩阵乘法请记住，矩阵是向量的集合。相同的操作适用于向量，但在涉及行和列时还有一些规则需要注意。...通过这个视图，就可以清楚如何在矩阵上执行点积。发生乘法的唯一方法是第一个矩阵中的行数与第二个矩阵中的列数匹配。...在上图中，很明显，左侧矩阵中的每个向量（或行）都乘以第二个矩阵中的每个向量（或列）。因此，在此示例中，A 中的每个向量必须与 B 中的每个向量相乘，从而产生 16 个点积。...由于点积是通过按元素相乘然后求和来执行的，因此首先发生的事情是每个矩阵与其相应的矩阵相乘。当这种情况发生时，矩阵乘法会导致矩阵中的每个向量与其他向量执行点积。从某种意义上说，它就像一个嵌套的点积。...，现在可以使用 matmul 或 @ 执行张量乘法。

3902 0

python+numpy：基本矩阵操作

)) # # # numpy矩阵的元素索引方式可以用于改变或者选择矩阵不同行的元素（不仅仅是同一列的数据） # a = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10,...# 如果输入为整形，则会给数据的类型定义为int64 # matrix1 = np.array([1,2,3]) # print(matrix1.dtype) # # 如果输入的数据为小数点，则会给数据类型定义为...=np.int8) # print(matrix4.dtype) # # 当数据本身和指定的数据类型不符合时,会将数据转化成指定的数据类型，有可能会发生溢出 # matrix5 = np.array([...，数据类型不改变，因此，需要注意溢出现象等 # print(devide1) # print(devide2) # # # 矩阵的两种向量乘法（使用dot） # x = np.array([[1,2],...# 将一个矩阵或者向量进行维度的调整 x1 = np.array([1,2,3]) y1 = np.array([1,2]) # 实现x1和y1转置的矩阵乘法，可以先将y1变成列向量 print(np.multiply

7000 0

机器学习基本概念，Numpy，matplotlib和张量Tensor知识进一步学习

目标通常是发现数据中的结构或模式，例如分组（聚类）或找到数据的低维度表示（降维）。...例子：聚类（如顾客细分，将顾客分组）降维（如PCA，用于数据可视化或预处理）强化学习强化学习是另一种学习形式，其中智能体（agent）在一个环境中学习如何采取行动以最大化某种累积奖励。...索引和切片：可以像操作数组一样，在张量中获取特定位置的值或切片。数学运算：张量支持各种数学运算，包括加法、乘法、矩阵乘法等。这些运算是神经网络的基础，用于权重更新和激活函数应用等。...形状变换：可以改变张量的形状，例如从一个三维张量变为二维，或者反之，这在神经网络的不同层之间传递数据时非常常见。...print(t1 + t2) # 矩阵乘法 matrix1 = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]]) matrix2 = torch.Tensor([[5, 6], [7,

1061 0

【C++】开源：Eigen3线性代数模板库配置使用

title=Main_Page Eigen3 是一个开源的 C++ 模板库，用于线性代数和数值计算。...4.平台无关性：Eigen3 是一个纯模板库，不依赖于任何特定的硬件或操作系统，因此可以在多个平台上使用和移植。...6.兼容性：Eigen3 支持 C++11 或更高版本的编译器，并且与其他常见的 C++ 库和框架（如 STL、Boost 等）兼容。 2....7, 8; // 矩阵加法 Eigen::MatrixXd result = matrix1 + matrix2; std::cout Matrix Addition:\n"...<< result << std::endl; // 矩阵乘法 result = matrix1 * matrix2; std::cout Matrix Multiplication

4321 0

PyTorch核心--tensor 张量！！

下面从3个方面做一共总结：张量的概念张量的原理张量的操作张量的概念 1. 张量的定义张量是一种多维数组，它可以是标量（零维数组）、向量（一维数组）、矩阵（二维数组）或具有更高维度的数组。...在PyTorch中，张量是tensor.Tensor 的实例，可以通过不同的方式创建，如直接从Python列表、Numpy数组或通过特定函数生成。...变为(3, 8) 张量的原理 PyTorch中的张量是基于Tensor类实现的，它提供了对底层存储的抽象。...数学运算 # 加法 result_add = tensor_3d + 2 # 乘法 result_mul = tensor_3d * 3 # 矩阵乘法 matrix_a = torch.rand((...广播广播是一种自动扩展张量的操作，使得形状不同的张量可以进行逐元素的数学运算。

3260 0

大火的DeepSeek可以为程序员做些什么?

例如，当用户提问：用C++20的Concept实现一个加法函数时，DeepSeek会生成如下代码： // 用户提问：“用C++20的Concept实现一个加法函数” // DeepSeek生成的代码...template concept Addable = requires(T a, T b) { { a + b } -> std::same_as; // 要求a+b的返回类型与.../注释，最最烦的莫过于别人的代码不写文档/注释； DeepSeek可以结合代码生成文档或注释，如下为类Matrix生成的文档注释： /** * @class Matrix * @brief...支持矩阵加法、乘法的数学类 */ class Matrix { public: /** * @brief 构造函数 * @param rows 矩阵行数...* @param cols 矩阵列数 */ Matrix(int rows, int cols); /// @brief 矩阵加法运算符重载

1.4K1 0

《C++ 张量计算库：人工智能模型的强劲“引擎”》

在模型的训练过程中，大量的矩阵乘法、加法、卷积等张量操作频繁进行。例如，在深度学习中，神经网络的前向传播是数据通过各层网络时张量的一系列变换与计算，反向传播则是基于损失函数对张量参数的梯度计算与更新。...通过模板，可以让函数和类能够适应不同的数据类型，而无需为每种数据类型都编写重复的代码。...例如，定义一个张量类模板，使得它可以实例化为不同数据类型的张量对象，如 float 型张量、double 型张量等。...比如矩阵乘法，采用分块矩阵乘法算法，将大矩阵分成多个小矩阵块进行计算，这样可以提高缓存命中率，减少内存访问次数。...在张量计算库中，可以针对这些指令集进行代码优化，例如编写 SIMD 指令集优化的向量加法、乘法等函数，以充分利用 CPU 的并行计算能力。

1040 0

矩阵快速幂小结

}, & \dots & \dots \\ a_{31}, & \dots & \dots \\ a_{41} & \dots & a_{nm} \end{bmatrix} $$ 运算这里只讲加法减法和乘法...，其他的例如矩阵求逆等与本文内容出入较大，有兴趣的可以自己学习加法注意，只有行列均相同的矩阵才有加法！...乘法这才是重点！！两个矩阵能进行乘法的前提条件是：一个矩阵的行数等于另一个矩阵的列数形式化的来说，若$A$是$i \times k$的矩阵，那么$B$必须是$k \times j$的矩阵！...矩阵乘法不满足交换律！..._{n} + f_{n - 1} \\ f_{n} \end{bmatrix} $$ 观察一下，上面的一项需要用到$f_{n}$和$f_{n - 1}$，下面的一项只需要用到$f_n$ 同时结合上面的矩阵乘法的定义

4472 0

NumPy 学习笔记（一）

例如矩阵乘法、换位、加法等 NumPy 数组：　　1、NumPy 提供最重要的数据结构是一个称为 ndarray 的 N 维数组类型。...（嵌套）序列； dtype 为数组的数据类型，可选；copy 可选，默认为true，表示对象是否被复制；order 里 C（按行）、F（按列）或A（任意，默认）； subok 默认情况下，返回的数组被强制为基类数组...] # 输出对象的内存信息 print(arr.flags) 4、数组的简单运算：　　　　　　大部分数学运算均只对在相应元素进行，如运算四则运算加减乘除，并且运算支持广播　　　　　　（即不同形状的数组如果符合某种条件则可以进行运算...若要进行矩阵乘法则需要函数 dot() 或运算符 @ import numpy as np arr_one = np.array([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]) arr_two =...= ", arr_one < arr_two) print("arr_one ** 2", arr_one ** 2, sep=" = ") # @ 可以用于矩阵乘法 print("matrix_product

9891 0

码农眼中的数学之～矩阵专栏（附Numpy讲解）

矩阵：是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。...不影响阅读的) Numpy有专门的矩阵函数（np.mat），用法和 ndarray差不多，我们这边使用经常使用 ndarray类型，基础忘记了可以去查看一下：Numpy基础扩展：矩阵的加法运算满足交换律...矩阵乘法还是要用 LaTex演示一下的，不然有些朋友可能还是觉得比较抽象：（大家有什么好用的LaTex在线编辑器可以推荐的）拿上面那个方程组来演示一下： image.png 两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵...： A+B=B+A 矩阵的乘法满足结合律和对矩阵加法的分配律：结合律： (AB)C=A(BC) 左分配律： (A+B)C=AC+BC 右分配律： C(A+B)=CA+CB 矩阵的乘法与数乘运算之间也满足类似结合律的规律...([[ 0.5 , -0.5 ], [-0.25, 0.75]]) # A^TA.T matrix([[3, 1], [2, 2]]) # *默认就是矩阵乘法A * A matrix

3.3K4 0

《C++运算符重载：谨慎开启的强大魔法》

例如，我们可以为一个自定义的矩阵类重载加法运算符，使得两个矩阵能够通过“+”进行相加操作。但在进行运算符重载之前，我们必须明确其本质。...保持语义一致性在重载运算符时，一定要确保重载后的运算符行为符合人们对于该运算符的通常理解。例如，对于加法运算符“+”，一般来说应该表示两个对象的某种合理的合并或累加操作。...对称性对于一些具有对称性的运算符，如加法（“+”）和乘法（“*”）等，应该确保重载后的运算符在交换操作数的顺序时，结果保持一致。...例如，如果 a + b 和 b + a 的结果不同，就会让人感到困惑。 2. 结合性同样，对于具有结合性的运算符，如加法和乘法，重载后的运算符应该遵循通常的结合性规则。...模板与运算符重载如果你的代码中使用了模板，那么在重载运算符时要考虑模板参数的影响。确保重载的运算符能够正确地处理不同类型的模板参数，并且与模板的其他特性相互兼容。 2.

1381 0

【AI系统】Tensor Core 深度剖析

但实际上，Tensor Core 里面的乘法计算只有 Fp16，存储或者加法计算的时候是用到 Fp32 的，于是可以把刚才的一个乘法计算把它节省掉。...在矩阵乘法中，每个 Warp 会负责计算结果矩阵 C 的一个或多个部分。这通常通过将结果矩阵 C 的不同块分配给不同的 Warp 来实现，每个 Warp 独立地计算其分配到的部分。...这种分配方式充分利用了 GPU 的并行计算能力，并减少了内存访问的延迟，从而提高了矩阵乘法的性能。当执行矩阵乘法时，Warp 中的线程会协同工作，完成一系列乘法和加法操作。...下面我们详细解释一下这个过程，首先，多个线程组成一个 Warp，协同工作以处理矩阵乘法中的一部分。这些线程共同合作，通过执行一系列乘法和加法操作，能够高效地计算出结果。...通过全局内存，不同线程块计算得到的结果块可以被拼接起来，形成最终的完整矩阵乘法结果。

1831 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

C++实现简单矩阵工具包

稀疏矩阵之 toarray 方法和 todense 方法

SLAM初探：Eigen库简单使用

MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（4）——数据类型之矩阵

TypeScript实现向量与矩阵

TypeScript 实战算法系列（九）：实现向量与矩阵

【干货】用于机器学习的线性代数速查表

【深度学习】 NumPy详解（三）：数组数学（元素、数组、矩阵级别的各种运算）

深度学习：张量介绍

python+numpy：基本矩阵操作

机器学习基本概念，Numpy，matplotlib和张量Tensor知识进一步学习

【C++】开源：Eigen3线性代数模板库配置使用

PyTorch核心--tensor 张量！！

大火的DeepSeek可以为程序员做些什么?

《C++ 张量计算库：人工智能模型的强劲“引擎”》

矩阵快速幂小结

NumPy 学习笔记（一）

码农眼中的数学之～矩阵专栏（附Numpy讲解）

《C++运算符重载：谨慎开启的强大魔法》

【AI系统】Tensor Core 深度剖析

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐