矩阵

数组指针：指针指向了一个数组 指针数组：数组中存储的为，指针 #include <stdio.h> //void fun(char a[][20],int n)直接传二维数组 void fun(char(*a)[20], int n)//数组指针 { int i; for (i = 0; i < n; i++) scanf("%s", a[i]); } int main(void) { int i; char s[3][20]; fun(s, 3); for (i = 0; i < 3; i++) printf("%s\n", s[i]); return 0; } 来源： CSDN 作者： captionyao 链接： https://blog.csdn.net/qq_38436175/article/details/104056458

蓝桥杯-回文取数 思想 先从最左端开始向下，但是不能让它从i=0，j=0开始，因为可能还会再用一次这个循环，就是有两次向下的情况发生 问题描述 　　回形取数就是沿矩阵的边取数，若当前方向上无数可取或已经取过，则左转90度。一开始位于矩阵左上角，方向向下。 输入格式 　　输入第一行是两个不超过200的正整数m, n，表示矩阵的行和列。接下来m行每行n个整数，表示这个矩阵。 输出格式 　　输出只有一行，共mn个数，为输入矩阵回形取数得到的结果。数之间用一个空格分隔，行末不要有多余的空格。 样例输入 3 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 样例输出 1 4 7 8 9 6 3 2 5 样例输入 3 2 1 2 3 4 5 6 样例输出 1 3 5 6 4 2 # include <stdio.h> # define MAX 200 int main ( ) { int i , j , n , m , count , a [ MAX ] [ MAX ] ; scanf ( "%d %d" , & n , & m ) ; for ( i = 0 ; i < n ; i ++ ) for ( j = 0 ; j < m ; j ++ ) scanf ( "%d" , & a [ i ] [ j ] ) ; count = n * m ; i = - 1 ; j = 0 ; while (

文章目录 题目描述 代码 代码1 代码2 总结 题目原型 题目描述 问题 1097 : 蛇行矩阵 时间限制 : 1 Sec 内存限制 : 64 MB 提交 : 5423 解决 : 3528 题目描述 蛇形矩阵是由 1 开始的自然数依次排列成的一个矩阵上三角形。 输入 本题有多组数据，每组数据由一个正整数N组成。（N不大于 100 ） 输出 对于每一组数据，输出一个N行的蛇形矩阵。两组输出之间不要额外的空行。矩阵三角中同一行的数字用一个空格分开。行尾不要多余的空格。 样例输入 5 样例输出 1 3 6 10 15 2 5 9 14 4 8 13 7 12 11 提示 无 代码 代码1 # include <iostream> using namespace std ; int main ( ) { int n ; cin >> n ; int aa [ n ] [ n ] , ii ; aa [ 0 ] [ 0 ] = 1 ; for ( int i = 0 ; i < n - 1 ; i ++ ) { aa [ i + 1 ] [ 0 ] = aa [ i ] [ 0 ] + i + 1 ; //！！！ for ( int j = 0 ; j < n - 1 ; j ++ ) { aa [ i ] [ j + 1 ] = aa [ i ] [ j ] + j + i + 1 + 1

题目描述 在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），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。 public class Solution { public boolean Find(int target, int [][] matrix) { if(matrix ==null ||matrix.length ==0||matrix[0].length ==0) //矩阵不为空,行不为0 ,列不为0 return false; //返回不存在 int r = 0; //从第0行开始 int cols = matrix[0].length;//获取列的宽度 int rows = matrix.length;//获取行的宽度 int c = cols - 1;//列的遍历下标从 列宽度减一 while(r<= rows-1 && c>=0 ) //行小于 { if(target >matrix[r][c])//目标值大于当前值 r++; //行数增加 else if (target == matrix[r][c]) return true; //找到对应的数字了 else c--;//列数-- } return false; } } 来源： CSDN 作者： duhongyu1

职能型组织优点： 1、强大的技术支持，便于交流；2、清晰的职业生涯晋升路线；3、直线沟通、交流简单、责任和权限很清晰；4、有利于重复性工作为主的过程管理 职能型组织缺点： 1、智能利益优先于项目，具有狭隘性；2、组织横向之间的联系薄弱、部门间协调难度大；3、项目经理极少或缺少权利、权威；4、项目管理发展方向不明，缺少项目基准等 项目型组织优点： 1、结构单，责权分明，利于统一指挥；2、目标明确单一；3、沟通简洁、方便；4、决策快 项目型组织缺点： 1、管理成本过高；2、项目环境封闭，不利于沟通、技术共享等；3、员工缺乏事业上的连续性和保障等 矩阵型组织优点： 1、项目经理负责制，有明确的项目目标；2、改善了项目经理对整体资源的控制；3、及时响应；4、获得职能组织更多的支持；5、最大限度地利用公司的稀缺资源；6、改善了跨职能部门间的协调合作；7、使质量、成本、时间等制约因素得到更好的平衡；8、团队成员有归属感，士气高，问题少；9、出现的冲突较少，易处理解决 矩阵型组织缺点： 1、管理成本增加；2、多头领导；3、难以监测和控制；4、资源分配与项目优先的问题产生冲突；5、权利难以保持平衡 来源： https://www.cnblogs.com/leiyf/p/5689161.html

1. PCA的原理理解 PCA 要求原始数据经过新的线性变换，尽可能保留原始数据大部分的信息；PCA的变化要求，找到一组新的基（基之间内积为0，且为了计算方便，这组基经过标准化，即为标准正交基），进行变换，将原始数据投影到新的基上，进行变换，为了保留原始数据大部分的信息，因此希望投影尽可能分散；故越分散，保留原始数据信息越多； 与此同时，越分散，导致这个主成分内部，方差越大；因此方差越大的主成分保留原始数据信息越多，故根据方差从大到小选出第一大主成分、第二大主成分，。。。。。。 2.PCA构建协方差矩阵、相关系数矩阵？ 3.PCA最后的形式，步骤 总结一下PCA的算法步骤： 设有m条n维数据。 1）将原始数据按列组成n行m列矩阵X 2）将X的每一l列（代表一个属性字段）进行零均值化，即减去这一列的均值 3）求出协方差矩阵 4）求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量 5）将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前k行组成矩阵P 6）即为降维到k维后的数据 来源： CSDN 作者： 滴水-石穿 链接： https://blog.csdn.net/sinat_34971932/article/details/103381603

基础部分 1、导入numpy模块 import numpy as np 2、查看numpy版本信息 print(np.__version__) numpy的主要对象的多维数组Ndarray。Numpy中维度（dimensions）叫做轴（axis）,轴的个数叫做秩。 3、通过列表创建一位数组 np.array([1, 2, 3]) 4、通过列表创建一个二维数组 np.array([(1, 2, 3),(4, 5, 6)]) 5、创建全为0的二维数组 np.zeros((3,3)) 6、创建全为1的三维数组 np.ones((2,3,4)) 7、创建一维等差数组 np.arange(5) 8、创建二维等差数组 np.arange(6).reshape(2,3) 9、创建二维单位矩阵 np.eye(3) 10、创建等间隔一维数组（1到10之间，共6个数，数字之间间隔相同） np.linspace(1, 10, num=6) 11、创建二维随机数组 np.random.rand(2,3) 下面说明一下random模块中的一些常用函数的用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)：生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组。 numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)：生成一个浮点数或N维浮点数组，取数范围

#include<reg52.h> #define uchar unsigned char #define uint unsigned int uchar code table[]={}; sbit dula=P2^6; sbit wela=P2^7; void delayms(uint xms){ uint i,j; for(i=xms;i>0;i--) for(j=110;j>0;j--); } void display(uchar num){ dula=1; P0=table[num]; dula=0; } void matrixkeyscan(){ uchar temp,key; P3=0xfe; temp=P3; temp=temp&0xf0; if(temp!=0xf0){ delayms(10); temp=P3; temp=temp&0xf0; if(temp!=0xf0){ temp=P3; switch(temp){ case 0xee: key=0; break; case 0xde: key=1; break; case 0xbe: key=2; break; case 0x7e: key=3; break; } while(temp!=0xf0){ temp=P3; temp=temp&0xf0; } display(key); } } P3=0xfd;

一、引言 前面的文章介绍了很多分类算法，分类的目标变量是标称型数据，而本节将会对连续型的数据做出预测。主要讲解简单的线性回归和局部加权线性回归。 二、什么是回归？ 回归的目的是预测数值型的目标值。他和我们之前做的分类是不一样的。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。假如你想预测小姐姐男友法拉利汽车的功率，可能会这么计算： HorsePower = 0.0015 * annualSalary - 0.99 * hoursListeningToPublicRadio 写成中文就是： 小姐姐男友法拉利汽车的功率 = 0.0015 * 小姐姐男友年薪 - 0.99 * 收听公共广播的时间 这就是所谓的回归方程（regression equation），其中的0.0015和-0.99称为回归系数（regression weights），求这些回归系数的过程就是回归。一旦有了这些回归系数，再给定输入，做预测就非常容易了。具体的做法是用回归系数乘以输入值，再将结果全部加在一起，就得到了预测值。 说到回归，一般都是指线性回归（linear regression），所以本文里的回归和线性回归代表同一个意思。线性回归意味着可以将输入项分别乘以一些常量，再将结果加起来得到输出。需要说明的是，存在另一种成为非线性回归的回归模型，该模型不认同上面的做法，比如认为输出可能是输入的乘积。这样

剑指Offer题目一： 在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），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，输入这样一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。 解题思路： 定义一个二维数组。 对二维数组中的数据进行排序。 手动输入二维数组的所有数据。（也可以随机生成，较为简单，但是依题意，还是手动输入。） 对二维数组中的数据进行遍历，对输入的数据和数组中的数据进行匹配，匹配成功则返回true。 代码如下: package Offer_1; import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; public class Demo { public static void main(String[] args) { int[][] a = new int[4][3]; //随机生成的二维数组 // System.out.println("随机生成的二维数组a如下："); // for(int i=0;i<5;i++){ // for(int j=0;j<8;j++){ // a[i][j]=(int) (Math.random()*100); // System.out.print(a[i][j]+" "); // } // System.out.println(" "); // }