矩阵

在c语言中 有：a[5]={1,2,3,4,5} ； 那么在 delphi中，这个数组的赋值该怎么写？？ 问题补充：下面有人说的对，我就是想在声明数组的时候赋初值，至于初值的内容你们不需要知道，我想知道的只是申明的时候赋值的格式，而不是通过一个过程去实现 var a:=array[1..5] of integer=(1,2,3,4,5) 只有全局变量才能赋初始值，而且5个值都要赋满 s:array[1..264] of integer； s:=((1),(2),(2),(1),(1),(2),(2),(1),(2),(1),(1),(1),(1),(2),(2),(1),(1),(2),(1),(1),(2),(2),(1),(1),(2),(1),(1),(2),(2),(2),(1),(2),(1),(2),(1),(2),(2),(2),(2),(1),(2),(2),(1),(2),(1),(1),(2),(1),(2),(1),(1),(2),(1),(1),(1)); s:=(122112221211111111111111222221212121212121212); 都显示错误哦；C语言可以的哦 静态数组的定义方法 //1. 标准方法： var MyArr: array[0..10] of Integer; //定义静态数组 --------------------

《大学离散数学》图的矩阵表示，无向图关联矩阵，有向图关联矩阵 无向图关联矩阵相关计算 mport numpy as np ramdom_matrix = np . array ( [ [ 1 , 1 , 1 , 0 , 0 , 0 ] , [ 0 , 1 , 1 , 0 , 1 , 0 ] , [ 0 , 0 , 0 , 1 , 1 , 0 ] , [ 1 , 0 , 0 , 1 , 0 , 2 ] ] ) #输入你想算的矩阵 print ( "每条边关联顶点个数" ) print ( sum ( ramdom_matrix ) ) a = 0 for i in range ( 0 , 4 ) : print ( "第" , i , "行元素的度数为" ) print ( sum ( ramdom_matrix [ i ] ) ) a = a + sum ( ramdom_matrix [ i ] ) print ( "根据握手定律，可知顶点度数总和为：" ) print ( a ) 有向图邻接矩阵 import numpy as np ramdom_matrix = np . array ( [ [ 1 , 2 , 1 , 0 ] , [ 0 , 0 , 1 , 0 ] , [ 0 , 0 , 0 , 1 ] , [ 0 , 0 , 1 , 0 ] ] ) #输入需要算的矩阵

暴露的问题 ： （1）：对指针数组形成二维数组的理解不深 （2）：对普通指针与指针数组的内存情况产生混淆 （3）：对new生成的二维数组的delete方法 问题（1）：指针数组构建二维数组的原理： 心得理解： ①：指针数组本身就形成了一层数组，若要形成二维数组，仅仅需要新增一层数组内存 ②：所以单纯的指针变量若要形成二维数组，需要形成两层数组（形成指针数组–>形成二维数组） 问题（2）：普通指针与指针数组内存情况混淆 （√）： int * * p ; //定义双层指针； //【1】正确的写法 //****①分配指针数组内存 p = new int * [ n ] ; //****②由指针数组生成二维数组 for ( int i = 0 ; i < n ; i ++ ) { p [ i ] = new int [ n ] ; //开辟第二层（非指针内存） } //【2】错误的写法 //****①：混淆双层指针与指针数组的内存情况 for ( int i = 0 ; i < n ; i ++ ) { p [ i ] = new int [ n ] ; } //原因分析： 双层指针只分配有单一内存（4个字节），而没有分配相应的内存。 //*****②：混淆动态开辟内存的原理： 错误： int * * p = new int [ n ] ; 分析： ( 1 ) int * p = new

来源： CSDN 作者： Zack-zzh 链接： https://blog.csdn.net/u012338130/article/details/103570558

　 　Dynamic Label Propagation for Semi-supervised Multi-class Multi-label Classification ICCV 2013 　　在基于Graph的半监督学习方法中，分类的精度高度依赖于可用的有标签数据 和 相似性度量的精度。此处，本文提出一种半监督的 multi-class and multi-label 分类机制，Dynamic Label Propagation（DLP），是在一个动态的过程中传递，执行 transductive learning。现有的半监督方法一般都很难处理多标签/多分类问题，因为缺乏考虑标签的关系；本文所提出的方法重点强调动态度量和标签信息的融合。 　　 　　 监督的度量学习方法 经常学习马氏距离（Mahalanobis distance），努力缩小相同标签之间的距离，与此同时，尽可能保持或者拉大不同标签图像的距离。 基于Graph的监督学习框架 利用少量的有标签信息去挖掘大量的无标签数据的信息。 Label Propagation 具体的认为在一个Graph中通过信息传递，有较大相似性的由边链接的点趋于拥有相同的标签。另外一种类型的办监督学习方法， 协同训练（Co-training） ，利用多视角特征来相互帮助，拉进无标签数据来重新训练并且增强分类器（by pulling out

题目:返回一个二维整数数组中最大联通子数组的和。 要求： 输入一个二维整形数组，数组里有正数也有负数。 求所有子数组的和的最大值。 程序要使用的数组放在一个叫 input.txt 的文件中， 文件格式是: 数组的行数, 数组的列数, 每一行的元素， (用逗号分开) 每一个数字都是有符号32位整数，当然，行数和列数都是正整数。 源程序 /* 设计思路： 1、首先从文件读入一个二维整型数组（有正有负）； 2、从数组中选出最小的一个数，如果为负数则除去，检验联通性； 3、联通，接下来找剩余中最小的数，如果为负数则除去，检验联通性；如果为正数，则可得最大的和。 4、如果在检验联通性时不成立，则保存最近的联通数组的和。 5、循环执行第3步，直到保存了所有可能的联通数组的和，找出最大值。 */ package zishuzu1; import java.io.*; public class zishuzu1 { static int b=52345; static int[][] p= new int[100][100]; public static void main(String[] args) throws IOException { File f = new File("input.txt"); BufferedReader buf = new BufferedReader(new

题目描述： 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。 给出一个由二维数组表示的矩阵，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。 示例 1: 输入: nums = [[1,2], [3,4]] r = 1, c = 4 输出: [[1,2,3,4]] 解释: 行遍历nums的结果是 [1,2,3,4]。新的矩阵是 1 * 4 矩阵, 用之前的元素值一行一行填充新矩阵。 示例 2: 输入: nums = [[1,2], [3,4]] r = 2, c = 4 输出: [[1,2], [3,4]] 解释: 没有办法将 2 * 2 矩阵转化为 2 * 4 矩阵。 所以输出原矩阵。 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/reshape-the-matrix 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。 /** * @param {number[][]} nums * @param {number} r * @param {number} c *

1. 前言：Mat类简介 　　OpenCV 作为强大的计算机视觉开源库，很大程度上参考了MatLab的实现细节和语法风格，比如说，在OpenCV2.x版本以后，越来越多的函数实现了MatLab所具有的功能，甚至干脆连函数名都一模一样（如 imread, imshow,imwriter等）。 　　在计算机内存中，数字图像以矩阵的形式存储和运算，比如，在MatLab中，图像读取之后对应一个矩阵，在OpenCV中，同样也是如此。 　　在早期的 OpenCV1.x 版本中，图像的处理是通过IplImage（该名称源于Intel的另一个开源库Intel Image Processing Library ，缩写成IplImage）结构来实现的。早期的OpenCV是用C语言编写，因此提供的借口也是C语言接口，其源代码完全是C的编程风格。IplImage结构是OpenCV矩阵运算的基本数据结构，但是由于是由c语言写的，所以内存等等完全要自己进行控制，很容易出现内存泄漏等等。 　　到 OpenCV2.x 版本，OpenCV开源库引入了面向对象编程思想，大量源代码用C++重写，Mat类 (Matrix的缩写) 是OpenCV用于处理图像而引入的一个封装类。从功能上讲，Mat类在IplImage结构的基础上进一步增强，并且，由于引入C++高级编程特性，Mat类的扩展性大大提高

1、对以下二维数组中的二进制数取反 |1，0，0，1| |0，1，1，0| |1，1，0，0| *2、对以下二维数组进行转置 |1，2，3，4| |5，6，7，8| |9，10，J，Q| 3、利用二维数组完成乞丐领赏程序 4、国际象棋棋盘中车、象（含中国象棋“象”）、马的攻击范围 5、打印杨辉三角形前五行 6、计算班级每个学生总分、学科平均分（含表头行、姓名列） 第六题说明： 表结构如下： 程序运行大致界面如下： 输入第1个同学的姓名： 张三 输入语文成绩： 80 输入数学成绩： 90 输入英语成绩： 70 .............. 班级成绩表如下： 其中阿拉伯数字、姓名、学科都应动态输出。 表格中绿色部分由用户输入，红色部分由计算得来。 思路1：二维数组描述全表，计算时需要字符串和数字来回转化。 思路2：如下图 所有数据由两个一维数组和一个二维数组构成。输入输出需要注意逻辑关系，计算可以免转换。 参考代码（思路1）： 1 static void Main(string[] args) 2 { 3 int t; 4 var a=new string[5,5]; 5 a[0, 0] = "姓名"; 6 a[0, 1] = "语文"; 7 a[0, 2] = "数学"; 8 a[0, 3] = "英语"; 9 a[0, 4] = "总分"; 10 a[4, 0] = "平均分";

Eigen是一个高层次的C ++库，有效支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。Eigen是一个开源库，从3.1.1版本开始遵从MPL2许可。 为了将Matlab写的运动学程序转化为C++所编写的dll，需要用用到矩阵库Eigen，Eigen库是一个使用C++源码编写的矩阵库，基本上能满足计算中所需要用到的运算，下面介绍一些库的入门学习。 1.首先是关于固定大小矩阵，向量的定义，初始化 #include<iostream> #include<Eigen/Core> using namespace std; using namespace Eigen; //import most commen Eigen types int main(int, char *[]) { Matrix3fm3; //3X3单精度矩阵 m3<< 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9; Matrix4fm4 = Matrix4f::Identity();//4X4单位矩阵（单精度） Vector4iv4(1, 2, 3, 4); //长度为4的整形向量 //输出结果 std::cout<< "m3\n" << m3 << "\nm4:\n" <<m4 << "\nv4:\n" << v4 << std::endl; getchar(); return0; } /*学习笔记*/ /