在r中应用以矩阵的每一行作为输入的函数 - 腾讯云开发者社区

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Homography matrix(单应性矩阵)在广告投放中的实践

在计算机视觉中，平面的单应性被定义为从一个平面到另一个平面的投影映射（小注：术语「单应性」在不同学科上有各种不同的含义。例如，在数学上，它有更通用的意思。...在计算机视觉中，对单应性最感兴趣的部分只是其他意义中的一个子集）。因此，一个二维平面上的点映射到摄像机成像仪上的映射就是平面单应性的例子。...映射目标点到成像仪的单应性矩阵H可以完全用H=sM[r1 r2 t]表述，其中： ? 注意，H现在是3x3矩阵。 OpenCV使用上述公式来计算单应性矩阵。...OpenCV提供了一个方便的函数findHomography()，以对应点序列作为输入，返回最佳描述这些对应点的单应性矩阵。...文章开头部分，也是选用的ransac方法。在单应性矩阵中只有8个独立参数，我们选择归一化，使得 ? =1。但通常的方法是对整个单应性矩阵乘以一个尺度比例。

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转义字符r在Python内置函数print()中的妙用

在Python 3.x中，内置函数print()用来实现格式化输出，各参数含义请参考本文末尾的相关阅读。本文重点介绍print()函数的end参数以及转义字符'\r'的妙用。...本文末尾的相关阅读中已经提到，end参数用来确定print()函数在输出全部内容之后以什么结束，默认是转义字符'\n'，也就是换行符，在使用时可以根据需要修改这个参数的值，例如： ?...那么，如果把end参数设置为回车符'\r'，会是什么样的效果呢？...下面的代码 from time import sleep for i in range(1000): print(i, end='\r') sleep(0.01) 运行效果如下面的视频所示：

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理解交叉熵作为损失函数在神经网络中的作用

假设最后的节点数为N，那么对于每一个样例，神经网络可以得到一个N维的数组作为输出结果，数组中每一个维度会对应一个类别。...Softmax回归处理神经网络的原始输出不是一个概率值，实质上只是输入的数值做了复杂的加权和与非线性处理之后的一个值而已，那么如何将这个输出变为概率分布？...在TensorFlow中实现交叉熵在TensorFlow可以采用这种形式： cross_entropy = -tf.reduce_mean(y_ * tf.log(tf.clip_by_value(y...函数其实计算的是整个矩阵的平均值，这样做的结果会有差异，但是并不改变实际意义。...由于在神经网络中，交叉熵常常与Sorfmax函数组合使用，所以TensorFlow对其进行了封装，即： cross_entropy = tf.nn.sorfmax_cross_entropy_with_logits

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在Python中反转二维列表（矩阵）与`zip`函数的使用

循环简单的二维循环，将原始二维列表的每一行的第 N 个元素，放到新的二维列表的第 N 行中。...Python 内置函数zip，可以不断迭代多个列表相同索引的元素组成的元组。...Type: type Subclasses: zip函数的一个常见用法是提取一个无限长度的生成器的前 N 个元素。...函数的用法是将两个列表组合为一个字典。...如果要进行专业的数值分析和计算的话，可以使用numpy库的matrix.transpose方法来翻转矩阵。

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前端ES6中rest剩余参数在函数内部如何使用以及遇到的问题？

ES6 中引入了 rest 参数（...变量名），用于获取函数内不确定的多余参数，注意只能放在所有参数的最后一个： function restFunc(...args) { console.log(...剩余参数只包含没有对应形参的实参，arguments 包含函数的所有实参剩余参数是一个真正的数组，arguments 是一个类数组对象，不能直接使用数组的方法 arguments 不能在箭头函数中使用...在函数内部的怎么使用剩余参数剩余参数我们大都用在一些公共的封装里面，经常配合闭包、call、apply、bind 这些一块使用，对于这几个的使用差异很容易把人绕晕。...(args[0]) } restFunc(2) // 2 2、在闭包函数中配合 call、bind 使用这里在函数内部用 call、bind 去改变 this 指向 function callFunc...3、在闭包函数中配合 apply 使用示例和上面的 call、bind 类似，不过注意 apply 接收的参数本来就是一个数组或类数组，所以这里并不需要额外用展开运算符去展开剩余参数： function

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ROS_Kinetic_25 在ubuntu16.04使用Leap_motion并作为手势输入控制Gazebo中的机器人

ROS_Kinetic_25 在ubuntu16.04使用Leap_motion并作为手势输入控制Gazebo中的机器人 ?...在终端输入： ~/LeapDeveloperKit$ sudo dpkg -i Leap-2.3.1+31549-x64.deb 会出现如下错误： ?...解决方法： sudo gedit /lib/systemd/system/leapd.service 输入并保存： [Unit] Description=LeapMotion Daemon After...3 在ROS kinetic中使用Leap motion 需要按照相关功能包中的说明文件修改编译环境库或很少的源码，编译成功后， ?...4 遥控Gazebo中turtlebot的示例 roslaunch turtlebot_gazebo turtlebot_world.launch roslaunch leap_motion_control

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数学建模暑期集训21：主成分分析（PCA）

% eig函数的详解见第一讲层次分析法的视频 [V,D] = eig(R); % V 特征向量矩阵 D 特征值构成的对角矩阵 %% 第四步：计算主成分贡献率和累计贡献率 lambda = diag...：') % 注意：这里的特征向量要和特征值一一对应，之前特征值相当于颠倒过来了，因此特征向量的各列需要颠倒过来 % rot90函数可以使一个矩阵逆时针旋转90度，然后再转置，就可以实现将矩阵的列颠倒的效果...次，构成一个n*p的矩阵 F(:, i) = sum(Ai .* X, 2); % 注意，对标准化的数据求了权重后要计算每一行的和 end 前两个的主成分累计贡献率已达97.74%，因此保存主成分的个数选择...%% (1)主成分聚类：将主成分指标所在的F矩阵复制到Excel表格，然后再用Spss进行聚类 % 在Excel第一行输入指标名称（F1,F2, ..., Fm） % 双击Matlab工作区的F,进入变量编辑中...%%（2）主成分回归：将x使用主成分得到主成分指标，并将y标准化，接着导出到Excel，然后再使用Stata回归 % Y = zscore(y); % 一定要将y进行标准化哦~ % 在Excel第一行输入指标名称

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连续信源的熵与RD

连续信源的 (相对) 熵可正可负。 R(D) 的定义域率失真的定义域问题就是在信源和失真函数已知的情况下，讨论允许平均失真度 \bar{D} 的最小和最大取值问题。...{j} d\left(x_{i}, y_{j}\right) 只有当失真矩阵的每一行至少有一个 \mathbf{0} 元素时,信源的平均失真度才能达到下限值 \mathbf{0} 。...D)=0 当 0 \leq D \leq D_{\text {max }} 时， 0\lt R(D)\lt H(X) 由于 I(X, Y) 是非负函数,而 R(D) 是在约束条件下的...\boldsymbol{R}(D) \geq 0 D_{\text {max }} ：是定义域的上限。 D_{\text {max }} 是满足 R(D)=0 时所有的平均失真度中的最小值。...}{ll} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{array}\right] 求 \mathbf{D}_{\min } 和 \mathbf{D}_{\max } 解：失真矩阵的每一行至少有一个

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文本挖掘模型：本特征提取

string line; //用于输出每一行的结果 ifstream infile(argv[1]); // 打开输入文件 if (!...具体来说，在独立性假设的前提下，同时考虑检索单元出现在文档中的概率以及不出现在文档中的概率，对于给定的查询q 的某一个检索单元ωi，可以定义wi ： wi=log[r(N-R-n+r) / (R-r)...第一个矩阵X中的每一行表示意思相关的一类词，其中的每个非零元素表示这类词中每个词的重要性（或者说相关性），数值越大越相关。...最后一个矩阵Y中的每一列表示同一主题一类文章，其中每个元素表示这类文章中每篇文章的相关性。中间的矩阵则表示类词和文章雷之间的相关性。...是0.74对应了文档中出现了9次，rich是0.36对应文档中出现了3次；其次，右奇异向量中一的第一行表示每一篇文档中的出现词的个数的近似，比如说，T6是0.49，出现了5个词，T2是0.22

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隐式循环及function函数

隐式循环在单细胞分析中，我们读取多个单细胞数据集时通常会用到lapply()函数，循环读取多个数据集比如在技能树最近如何整合多个单细胞数据集推文中，就多次用到了lapply()函数 dir='GSE152938...FUN：函数,即对x的每一行/列执行FUN这个函数 simplify:表明是否应简化结果的逻辑,一般默认为 = TRUE 使用的小栗子： #循环处理数据 test<- iris[1:6,1:4] apply...(test, 2, mean)# 对test的每一列求平均值 apply(test, 1, sum)# 对test的每一行求和 #批量画图 par(mfrow = c(2,2)) apply(iris...FUN：函数,即对x的每一行/列执行FUN这个函数。对于像+、%*% 这样的函数，函数名必须加上反引号或引号。...写函数的函数——function() 使用apply或者lapply函数时，都有FUN参数，就是我们在执行循环时需要用的函数，这个函数可以是内置的比如mean或者sum等函数，也可以由我们自己构建如果需要写对应需求的函数

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矩阵的三种存储方式---三元组法行逻辑链接法十字链表法

例如，提取图 1 稀疏矩阵中的元素 2 的过程如下：由 rpos 数组可知，第一行首个非 0 元素位于data[1]，因此在遍历此行时，可以直接从第 data[1] 的位置开始，一直遍历到下一行首个非...M.number = 4; M.row = 3; M.column = 4; //每一行首个非零元素在一维数组中的位置 M.rpos[1] = 1; M.rpos...我们把矩阵的每一行每一列分别看成一个链表，然后将每一行和每一列的链表的第一个元素存放在一个数组中。这个数组就叫行链表的头指针数组，列链表的头指针数组。...当我们访问矩阵的时候，就可以从行/列头指针数组中取出对应的指针，就可以访问这一行或者这一列的元素了。 ? ? 链表中节点的结构应如下图。... 打印矩阵对于十字链表矩阵的打印，我们每次从行/列头结点数组中取出每一行或者每一列的第一个节点依次往下访问就可以了，和普通的链表访问没有区别。

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matlab基础与常用语法

摘自数学建模清风课程 %% Matlab基本的小常识 % (1)在每一行的语句后面加上分号(一定要是英文的哦;中文的长这个样子；)表示不显示运行结果 a = 3; a = 5 % (2)多行注释:选中要注释的若干语句...%% 输出和输入函数(disp 和 input) % disp函数 % matlab中disp()就是屏幕输出函数，类似于c语言中的printf（）函数 disp('你好，世界') a = [1,2,3...A = [1,2,3;4,5,6] B = repmat(A,2,1) B = repmat(A,3,2) %% Matlab中矩阵的运算 % MATLAB在矩阵的运算中，“*”号和“/”号代表矩阵之间的乘法与除法...% 在Matlab中，计算矩阵A的特征值和特征向量的函数是eig(A),其中最常用的两个用法： A = [1 2 3 ;2 2 1;2 0 3] % （1）E=eig(A)：求矩阵A的全部特征值，构成向量...（V的每一列都是D中与之相同列的特征值的特征向量） [V,D]=eig(A) %% find函数的基本用法 % 下面例子来自博客：https://www.cnblogs.com/anzhiwu815/

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谱聚类

,ck) 根据输入的数据构建数据集的相似矩阵S 根据相似S矩阵构建邻接矩阵W，度矩阵D 计算拉普拉斯矩阵L 构建标准化后的拉普拉斯矩阵D(**- 1/2)LD(** 1/2) 计算D(**- 1/2)LD...(** 1/2)最小的k1个特征值所各自对应的特征向量f 将各自对应的特征向星f组成的矩阵按行标准化，最终组成nxk1维的特征矩阵F 对F中的每一行作为一个k1维的样本，共个样本，用输入的聚类方法进行聚类...得到output 概念解释：无向图：没有方向的图，也可以说没有出度好入度，Wij=Wji 度：和某个定点连接的所有边的权重之和例子： image.png 邻接矩阵W：比如数字1对应第一行，和它相连的有...image.png 度矩阵D：把W的每一列的数字之和放到到对角线的位置： image.png 拉普拉斯矩阵：拉普拉斯矩阵的定义就是L=D-W,则对应的L矩阵如下： image.png 无向图G的切图...面临的问题：相似度矩阵的构建问题：业界一般使用高斯相似函数或者k近邻来作为相似度量，一般建议使用k近邻的方式来计算相似度权值聚类数目的给定如何选择特征向量如何提高谱聚类的执行效率应用： cv,

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C＋实现神经网络之六—实战手写数字识别

csv文件中，每一行有785个元素，第一个元素是数字标签，后面的784个元素分别排列着展开后的184个像素。...在前面的一篇博客中已经提到了输入输出的组织形式，偷懒直接复制了：既然说到了输出的组织方式，那就顺便也提一句输入的组织方式。生成神经网络的时候，每一层都是用一个单列矩阵来表示的。...显然第一层输入层就是一个单列矩阵。所以在对数据进行预处理的过程中，我就是把输入样本和标签一列一列地排列起来，作为矩阵存储。标签矩阵的第一列即是第一列样本的标签。以此类推。...把输出层设置为一个单列十行的矩阵，标签是几就把第几行的元素设置为1，其余都设为0。由于编程中一般都是从0开始作为第一位的，所以位置与0-9的数字正好一一对应。...在代码中的作用是，检验下转换后的矩阵和标签是否对应正确这里是把col(3)，也就是第四个样本从一行重新变成28x28的图像，看上面的第一张图的第一列可以看到，第四个样本的标签是4。

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百道Python入门级练习题（新手友好）

题目描述【问题描述】编写程序，完成3*４矩阵和4*３整数矩阵的乘法，输出结果矩阵。【输入形式】一行，供24个整数。以先行后列顺序输入第一个矩阵，而后输入第二个矩阵。...第2行，mtx1用来记住第一个矩阵。它是3行4列的矩阵。它的初值是空列表。 2. 第3行到第7行，是一个for循环。每循环一次，得到矩阵的一行。row变量用来记住这一行。 3....每循环一次，就往row列表中加入一个整数。循环4次，就生成了一行。 5. 第7行，把矩阵的一行加到mtx1的尾部。mtx1是以列表作为元素的列表，也即矩阵。 6....不过，矩阵的元素在屏幕上没有分行显示，而是显示在同一行。步骤3：矩阵相乘 3行4列的矩阵乘以4行3列的矩阵，结果是3行3列的矩阵。你事先要熟悉矩阵的乘法。...每循环一次，求出第r行（r从0开始编号）中的一个元素的值。v变量记住这个值。第6行把v变量加到row列表尾部。 5. 第7行，row加到result矩阵尾部，成为新的一行。

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三维点云拼接的方法_图像拼接算法研究

A为2N*9 取A 的svd分解中最小特征值对应的 v 向量，即将9*9的V矩阵的最后一列作为 h向量 H = reshape(h,3,3)' ,matlab 中将h向量按列重新排列成矩阵...使用全局单应矩阵映射源图像在空画布warped_img1 (ch, cw )中根据偏移量off 确定左图img1 的映射位置调用imagewarping.cpp，将matlab 中的变量传入c...R A N S A C 算法筛选后的匹配对 ( x i , x i ′ ) 中的左图关键点坐标！...,double(off),X(1,:),Y(:,1)' 其中，Hmdlt 矩阵的每一行是网格顶点的局部单应矩阵按列排列后的结果在空画布warped_img1 (ch, cw )中根据偏移量off...确定左图img1 的映射位置确定空画布warped_img2 (ch, cw )中每一点使用哪一个局部单应矩阵 /* Get grid point for current pixel(i,j) *

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R语言系列第一期：R语言背景、下载安装及功能介绍

https://mirrors.shu.edu.cn/CRAN/ 在CRAN页面选择适配自己系统的R软件（截至编者成文前，最新版本为R-3.5.2）随后，作为我们平常工作的软件我们只需要选择Base...3.界面了解（中文版为例）快捷键：编辑→GUI设置 #Tips: 在R的控制台中不同的颜色代表不同含义：红色代表输入代码，蓝色代表结果展示，绿色代表注释内容。...矩阵(matrix)：矩阵是一个二维的元素向量组，在数学上被广泛运用(如协方差矩阵)，在R中，矩阵里的元素可以是任意类型，但必须相同。...数组(array)：数组就像是更高维的矩阵，通常使用dim()函数来创建所需要的维度。内部元素类型需相同。...③R对缺失值(NA)处理。 R允许向量包含缺失值，在计算中，对NA的处理会得到NA的结果。不过我们再遇到特殊问题时，对于NA会有特殊的对待。

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PyTorch进阶之路（二）：如何实现线性回归

在线性回归模型中，每个目标变量的估计方式都是作为输入变量的一个加权和，另外还会有某个常量偏移（也被称为偏置量）： yield_apple = w11 * temp + w12 * rainfall +...训练数据训练数据可以使用两个矩阵表示：输入矩阵和目标矩阵；其中每个矩阵的每一行都表示一个观察结果，每一列都表示一个变量。 ? 我们已经分开了输入变量和目标变量，因为我们将分别操作它们。...我们可以使用以下方法比较模型预测和实际目标：计算两个矩阵（preds 和 targets）之间的差异；求这个差异矩阵的所有元素的平方以消除其中的负值；计算所得矩阵中元素的平均值。...在更新权重之后，我们将梯度重置为零，以免影响后续计算。现在我们来看看新的权重和偏置： ? 使用新的权重和偏置，模型的损失应更低。 ?...我们还添加了一个日志语句，能够显示每第 10 个 epoch 的最后一批数据的损失，从而可让我们跟踪训练进程。loss.item 会返回存储在损失张量中的实际值。训练模型 100 epoch。 ?

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菜鸟的数学建模之路（四）：BP神经网络

那么过去每一天的空气湿度、室外温度即为输入层的输入，天气状况为输出层的输出，隐层主要为这两者的对应关系（这个关系不用太关心），在通过BP神经网络训练后，输入未来某一天的空气湿度、室外温度，之后该网络就会根据历史数据...输入层、隐层、输出层的参数设置关于这些参数的设置主要是激励函数的选取，这里用matlab工具箱来说明：此次预测选用MATLAB中的神经网络工具箱进行网络的训练,预测模型的具体实现步骤如下: 将训练样本数据归一化后输入网络...本文在选取隐层神经元个数的问题上参照了以下的经验公式: 其中,n为输入层神经元个数,m为输出层神经元个数,a为[1,10]之间的常数,a可取1-10中的任意数值。...newff函数(新版本):建立一个前馈反向传播（BP）网络 % (1) net=newff（P,T,S） % P: 输入数据矩阵。(RxQ1)，其中Q1代表R元的输入向量。...其数据意义是矩阵P有Q1列，每一列都是一个样本，而每个样本有R个属性（特征）。一般矩阵P需要事先归一化好，即P的每一行都归一化到[0 1]或者[-1 1]。 % T：目标数据矩阵。

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安捷伦芯片原始数据处理

「other」「列表中包含的其他矩阵，维度同R和G一致」「genes」「包含探针信息的数据框，每个荧光点必须要对应一行，可以有任意列」「targets」「含有RNA样本信息的数据框，行对应芯片数量...列会作为MAplot的图例，GeneName列与RG$genes中为symbol的列同名，内容为要检索匹配到的名称（可以想象成str_detect函数的检索），然后color列就是MAplot中点的颜色了...M值矩阵虽然不是表达矩阵，但是按照limmauserguide 16章 #对双通道芯片的处理，可以作为差异表达分析（lmFit,ebayes那套的输入） MA$M->dat head(dat) #检查下...,median) #ids新建median这一列，列名为median，同时对dat这个矩阵按行操作，取每一行的中位数，将结果给到median这一列的每一行 ids=ids[order(ids$symbol...(dat1)=ids$symbol#把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名 dat1[1:4,1:4] save(dat1,group_list,phe,file = 'step1

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Homography matrix(单应性矩阵)在广告投放中的实践

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在Python中反转二维列表（矩阵）与`zip`函数的使用

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