我想要有效地实现Tensorflow中矩阵元素的多样性的概念,这样它就可以在神经网络训练的每一次迭代中执行。更准确地说,
输入:一个大矩阵,整数的A,从[0,2^K)到K很大的范围。
输出:整数的向量,或矩阵的谱,s of size H*L + 1,其中s[i]表示[0, 2^K)中重复i次数的整数数。
计算注意事项:H x L = 32*400和K = 16。这个过程需要在神经网络的每一次迭代中运行。
示例:
A = [[0,0,0,1,1,2,2],
[3,4,4,4,4,5,6]]
K = 3
s = [1,2,2,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0
我正在尝试在Labview中实现一个一维DCT类型II滤波器。这个公式可以在中看到
正如你所看到的,xk =一个包含n次迭代的和函数的和。
据我所知,嵌套的for循环应该用移位寄存器来处理函数,并保存运行中的总输出。我的问题出在输出矩阵xk上。要么只有一个输出到矩阵,要么由于没有索引,每个输出都覆盖了最后一个输出。尝试将矩阵放入for循环中会导致移位寄存器和矩阵之间出现错误:
You have connected two terminals of different types.
The source is a double and the sink is a 1D array o
如何编写一个函数来计算像[2, 1, 2, 5, 2, 1, 1, 3]这样的列表中只出现一次的数字。如果创建了两个以上的数字,则应该返回最小的数字,如果没有具有一次外观的数字,则应该返回"Not“。
这是我写的代码:
def one_time(nums, n):
nums.sort()
if nums[0] != nums[1]:
print(nums[0], end = " ")
for i in range(1, n - 1):
if (nums[i] != nums[i + 1] and
我有一个两列六行的矩阵,并想用以下代码构建第二个矩阵:
for i=2
if F(:,i)<50
G(:,i) = 1
end
end
但是什么都没发生。
其思想是,如果F的第二列中的值小于50,则G中的相应值将为1。
很抱歉可能是基本的问题,但不知道为什么这不能工作。如果我更改为评估F值是否为~= 50,则一切都按其应有的方式工作。
谢谢你的帮助。
我有一个矩阵
1 2
1 3
1 4
2 1
2 4
3 1
我需要的结果矩阵只包含
1 3 (number of elements that related to element 1 (2,3,4))
2 2 (number of elements that related to element 2 (1,4))
3 1 (number of elements that related to el
我试着用Java 8编写代码。昨天,我用线性代数的例子找到了下一个。在矩阵向量乘法(链接中的最后一个例子)的基础上,对矩阵乘法的所有者方法进行了编码。我的密码在这里:
import java.util.stream.IntStream;
public static void matrixMatrixProduct() {
System.out.println("Matrix matrix mulptiplication");
final int DIM1 = 15;
final int DIM2 = 20;
final int DIM3 = 2
考虑到下一个结构。
struct Cell
{
int Value;
}
和下一个矩阵定义
var MatrixOfInts = new int[1000,1000];
var MatrixOfCells = new Cell[1000,1000];
哪一个矩阵将占用较少的内存空间?或者它们是等效的(每字节)?
下面有一个函数,用于搜索数组中的重复条目,然后返回重复项的列表。我想加快我的代码的速度,谁能建议一个更有效的方法吗?
代码:
def findDupe(array):
dupelist = []
for i in range(len(array)):
for j in range(len(array)):
comp1 = array[i]
comp2 = array[j]
if comp1 == comp2 and i!=j:
if comp2 not in