矩阵

资源限制 时间限制：1.0s 内存限制：512.0MB 问题描述 　　给定一个N阶矩阵A，输出A的M次幂（M是非负整数） 　　例如： 　　A = 　　1 2 　　3 4 　　A的2次幂 　　7 10 　　15 22 输入格式 　　第一行是一个正整数N、M（1<=N<=30, 0<=M<=5），表示矩阵A的阶数和要求的幂数 　　接下来N行，每行N个绝对值不超过10的非负整数，描述矩阵A的值 输出格式 　　输出共N行，每行N个整数，表示A的M次幂所对应的矩阵。相邻的数之间用一个空格隔开 样例输入 2 2 1 2 3 4 样例输出 7 10 15 22 提交代码 import java.util.Scanner; public class Main { static int n; static int m; public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); n = sc.nextInt();//n阶行列式 m = sc.nextInt();//幂数 int[][] nn = new int[n][n]; int[][] nm = new int[n][n];//M次幂 //创建 for(int i = 0; i < n; i++) { for(int j = 0; j < n; j+

目录 文章来源 摘要 基本概念 粒子滤波 时间序列模型 系统模型 通信系统 经典状态空间表示 论文所提出的状态空间表示 借鉴之处 文章来源 IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS, VOL. 56, NO. 3, MARCH 2008，Frederic Lehmann 摘要 　　该论文对STTC（space-time trellis codes）下的未知平坦信道进行盲估计，在接收端使用粒子滤波算法。其结果与已知完美信道条件下使用VA（Viterbi Algorithm）性能接近。 基本概念 粒子滤波 　　在一个时间离散动态系统中，用下面的方程来表示： 　　其中，第一个等式是过程等式：从上一个过程 转移到当前过程 ， 是在有限序列中取。第二个等式是状态等式。第三个等式是测量等式。 和 分别是过程噪声和测量误差。 　　在使用粒子滤波估计时，算法框图如下： 时间序列模型 　　 是移动平均过程，表示如下： 　　 是自回归过程，表示如下： 系统模型 通信系统 　　该论文使用STTC编码，并将其通过BPSK映射。在第j个天线上接受到的观测值为： 　　其中是在第k个时间间隙，从第i个发送天线到第j个接受天线的复时变信道增益. 经典状态空间表示 ![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1543270/202003/1543270

本文参考资料 Stanford CS231n AlexNet VGG ResNet DenseNet 卷积神经网络 随着CV的发展，卷积神经网络有越来越多的应用，但是在写代码的时候，size、channel匹配常常是我们关心的问题。 图片大小计算公式 卷积示意图： 两个 Filter（卷积核） ，输出两个矩阵，深度也就是2 初始图片+pad1是周围加了1圈0，从5x5x3( 3代表RGB三个颜色 )变为7x7x3， 但笔者下文给出的计算公式是根据原图片大小给出的，因Pytorch默认pad层为1，若考虑容易导致重复。 因为图片有 三个颜色通道，深度是3，因此filter的深度也是3 ，再加上大小为3x3，故filter矩阵是3x3x3矩阵 图片中最右侧的绿色框为输出，相当于对三个颜色通道进行了加权平均 输出矩阵的大小计算为（5（ 原图 ）+1（ pad层 ）-3（ 卷积核大小 ））=3（ 输出大小 ），因此输出3x3矩阵，加上两个filter，为3x3x3 看不太懂？下面还有例子。 Conv2d代码详解 笔者将使用Pytorch的Conv2d搭建一个简单的卷积神经网络例子，并将卷积核大小设置为5x5。 Conv2d参数： 下面是使用 28*28的MNIST数据集 的模型初始化， 备注里包含了卷积核的大小、模型传递方式。 conv net的结构设计比较复杂，一般是： input->[

数组是Java中的一种容器对象，它拥有多个单一类型的值。当数组被创建的时候数组长度就已经确定了。在创建之后，其长度是固定的。下面是一个长度为10的数组： public class ArrayDemo { private int arraySize=10; public int[] arrayOfIntegers = new int[arraySize]; } 上面的代码是一维数组的例子。换句话说，数组长度只能在一个方向上增长。很多时候我们需要数组在多个维度上增长。这种数组我们称之为多维数组。为简单起见，我们将它称为2维数组。当我们需要一个矩阵或者X-Y坐标系的时候，二维数组是非常有用的。下面就是一个二维数组的例子： public class TheProblemOf2DArray { private static final int ARR_SIZE=10; public static void main(String[] args) { int arr[][]=new int[ARR_SIZE][ARR_SIZE]; } } 想象一下，一个二维数组看起来就像一个X-Y坐标系的矩阵。 然而，可能让Java开发者们感到惊讶的是，Java实际上并没有二维数组。 在一个真正的数组中，所有的元素在内存中都存放在连续的内存块中，但是在Java的二维数组并不是这样

数组中重复项的去除 一维数组的重复项： 使用array_unique函数即可，使用实例如下： PHP <?php $aa = array("apple", "banana", "pear", "apple", "wail", "watermalon"); $bb = array_unique($aa); print_r($bb); ?> 1 2 3 4 5 <?php $aa = array("apple", "banana", "pear", "apple", "wail", "watermalon"); $bb = array_unique($aa); print_r($bb); ?> 结果如下：Array ( [0] => apple [1] => banana [2] => pear [4] => wail [5] => watermalon ) 。 二维数组的重复项： 对于二维数组咱们分两种情况讨论，一种是因为某一键名的值不能重复，删除重复项；另一种因为内部的一维数组不能完全相同，而删除重复项，下面举例说明： ㈠因为某一键名的值不能重复，删除重复项 PHP <?php function assoc_unique($arr, $key) { $tmp_arr = array(); foreach ($arr as $k => $v) { if (in_array($v[

文章目录 1.矩阵的一些基础知识 1.1 矩阵只有乘法 1.2 向量有点乘(也是内积)和叉乘： 1.3 单位向量 1.4 正交矩阵 1.5 线性无关和线性相关的向量 1.6 矩阵的逆 1.7 对称矩阵 1.7 矩阵的秩（rank） 1.8 伴随矩阵 1.9 矩阵的零空间 1.10 矩阵的扩展基定理 1.矩阵的一些基础知识 1.1 矩阵只有乘法 1.2 向量有点乘(也是内积)和叉乘： （1）点乘就是两个对应向量值相乘 ：得到的是一个数值 高中知道两个向量的长度解法： a ⋅ b = ∣ a ∣ ∣ b ∣ c o s < a , b > a · b = |a||b|cos<a,b> a ⋅ b = ∣ a ∣ ∣ b ∣ c o s < a , b > 如果给出两个向量的值： a = [ a 1 , a 2 , . . . , a n ] b = [ b 1 , b 2 , . . . , b n ] a=[a_1,a_2,...,a_n] \\ b=[b_1,b_2,...,b_n] a = [ a 1 ​ , a 2 ​ , . . . , a n ​ ] b = [ b 1 ​ , b 2 ​ , . . . , b n ​ ] 则两个向量的内积： a b = a 1 b 1 + a 2 b 2 + . . . + a n b n ab=a_1b_1+a_2b_2+...+a

关于smarty二维数组循环显示，如何写section语句。附上二维数组。 [code language=php]$obj=array(array('cheng','male','wuhan'), array('zhao','male','nanchang'), array('li','male','wuhan'));[/code] 我想要的效果是用表格把结果列出来。每行各是一维数组，单元格是一维里的元素。。 我想了一个上午弄不出头绪。。smarty手册上没给出数组的例子，只写了结果。 哪位大牛帮我解决下问题 最佳答案 {section name=sec loop=$obj} {section name=subsec loop=$obj[sec]} {$obj[sec][subsec]} {/section} {/section} --------------------------------------------———————————————————— <table> {section name=sec loop=$obj} <tr> {section name=subsec loop=$obj[sec]} <td>{$obj[sec][subsec]}</td> {/section} </tr> {/section} </table> 来源： oschina 链接：

matlab这种软件功能很强大，但是都不是常常会用到，尤其是像在学生中。每次用的时候总会把一些基本的函数忘记，还的去网上查。我之前在使用的时候也总结过，可惜在一次数据丢失中全没了(︶︹︺)。 从现在开始就总结在这里了。 1.矩阵的声明格式 A = [12 23 23;12 45 67;] 运行结果： A = 12 23 23 12 45 67 2.字符串数组的声明格式 A = ['2c';'3a';'0f'] 运行结果： A = 2c 3a 0f 3.将文件中的数据读取出来 A = load（‘.\lena.txt’）%纯数字数据 4.将文件中的16进制数据读取出来 A = textread('.\lena.txt','%s') %括号里面有两部分一个是文件地址，另一个是读出数据格式 %s是字符串的形式读出来，读出来的数据都会加 ‘’ 比如 ‘3d’ ；%d 整数 ；%e 实数：科学算法形式 ； %f 实数：小数形式 %g 由系统自动选择 5.将16进制转换为10进制 hex2dec(a) %注意括号里面若是数字的话要加单引号 （‘23’），可以是数组（a），不需要加单引号，否则会出错（ 细节 ） 6.打开文件 lena_dec=fopen('lena_dec.txt', 'wt'); fopen()是个将数据按指定格式读入到matlab中的函数。

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。 代码 # include <iostream> using namespace std ; int const MAX_N = 1e3 + 7 ; int m , n , arr [ MAX_N ] [ MAX_N ] ; int main ( ) { cin >> n >> m ; for ( int i = 0 ; i < n ; i ++ ) for ( int j = 0 ; j < m ; j ++ ) cin >> arr [ i ] [ j ] ; for ( int i = 0 ; i < m ; i ++ ) { for ( int j = 0 ; j < n ; j ++ ) cout << arr [

向量的范数在 这里 某百科已经说得清楚，矩阵A的1范数就是列和范数，2范数就是A^H*A的最大特征值的开方，无穷大范数就是行和范数 在我用python验证时遇到了一些基础问题：特征值分解后想验证下是否正确，结果验证错误。 详见这里 python里面有非常简单的实现，不再赘述 np.linalg.norm() 另外有相关问题可以加入QQ群讨论，不设微信群 QQ群：868373192 语音图像视频深度-学习群 来源： CSDN 作者： SpeechImageKing 链接： https://blog.csdn.net/SPESEG/article/details/104565933