这里两个超大的数字相乘，用到前面的两个超大的数字相加的方法，所以这里顺便贴一下代码。...两个超大的数字相加 function largeCount(f, t) { f += ""; t += ""; let fl = f.length, tl = t.length...arr = [...arr, ...lastMan.slice(i)]; } } return arr.reverse().join(""); } 下面是两个超大的数字相乘的代码...两个超大的数字相乘 function multiply(f, t) { let current, currentLevel, i, j, mult, a1, a2, zero; let
参考链接： Python程序可将两个矩阵相乘 方法一： def matrix_multiply(matrix1,matrix2): new_matrix = [[0 for i in range
2 3 3append函数，增加向量内同类型的数值> x x[1] "1" "2" "3" "3" "a"若加上字符型数据，则会变换原始向量的数据类型> x append(x = a, 11, after = 5)那么如何在任何向量的任何位置增加任意元素...80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 [91] 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100（这份函数来自jimmy）在向量上减少元素可以换一种思路...，也就是选择元素图片来自知乎数据科学这部分包含所有的逻辑运算符合，可以通过这个来在向量里挑选元素比方说> a a 元素
索引向量元素，定义包含元素索引集合，集合写在脚标处。用符号-表示集合补集索引。 矩阵(matrix)。一个二维数组。每个元素由两个索引确定。粗体大写变量名称。...对应位置元素相加。C=A+B，Ci,j=Ai,j+Bi,j。标量和矩阵相乘或相加，与矩阵每个元素相乘或相加，D=aB+C，Di,j=aBi,j+c。...深度学习，矩阵和向量相加，产生另一矩阵，C=A+b，Ci,j=Ai,j+bj。向量b和矩阵A每一行相加。无须在加法操作前定义一个将向量b复制到第一行而生成的矩阵。...隐式复制向量b到很多位置方式，称广播(broadcasting)。 矩阵、向量相乘。 两个矩阵A、B矩阵乘积(matrix product)是第三个矩阵C。矩阵A列数必须和矩阵B行数相等。...两个向量点积满足交换律x⫟y=y⫟x。矩阵乘积转置 (AB)⫟=B⫟A⫟。两个向量点积结果是标量，标量转置是自身，x⫟y=(x⫟y)⫟=y⫟x。
目录 im2col实现 优缺点分析 参考 博客：blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN im2col实现 如何将卷积运算转为矩阵相乘？...上图为3D卷积的传统计算方式与矩阵乘法计算方式的对比，传统卷积运算是将卷积核以滑动窗口的方式在输入图上滑动，当前窗口内对应元素相乘然后求和得到结果，一个窗口一个结果。...相乘然后求和恰好也是向量内积的计算方式，所以可以将每个窗口内的元素拉成向量，通过向量内积进行运算，多个窗口的向量放在一起就成了矩阵，每个卷积核也拉成向量，多个卷积核的向量排在一起也成了矩阵，于是，卷积运算转化成了矩阵运算...，尺寸为(dst_h * dst_w) * (kernel_size)，可以看到最内层循环在逐行拷贝当前窗口内的元素，窗口大小与卷积核大小相同，一次拷贝kernel_w个元素，一个窗口内要拷贝src_channels...逻辑上虽然为矩阵乘法，实现时两个矩阵逐行内积即可。
1.利用标准库函数sort()对vector进行排序 参考源码： #include #include vector vec; //比较函数，这里的元素类型要与...2.利用标准库函数find()对vector进行查找 vector向量容器没有提供根据元素查找的成员，可使用find函数来完成。...InputIterator find (InputIterator first, InputIterator last, const T& val); 3.构造类型在vector中的排序与查找 将构造类型
/*每一种css定位方式，都可以用js动态控制*/ 有两个元素...，分别为父元素子元素，高度与宽度都确定，要垂直居中对齐:第一种实现js,js又可以分为两种方式 第一种是普通定位，第二种是绝对定位 ...有两个元素，分别为父元素子元素，高度与宽度都确定，要垂直居中对齐:第2种实现css， css又可以分为两种方式 第一种是普通定位，第二种是绝对定位 有两个元素，分别为父元素子元素，高度与宽度都确定，要垂直居中对齐:第2种实现css， css又可以分为两种方式...第一种是普通定位，第二种是绝对定位 有两个元素，分别为父元素子元素，高度与宽度都确定，要垂直居中对齐
---title: "向量取子集和元素的修改方法"output: html_documentdate: "2023-03-09"---1.向量取子集的方法——用"[]"中括号取子集（1）按照逻辑值取子集...：中括号里是与x等长且一一对应的逻辑值向量将TRUE对应的值挑选出来，FALSE对应的值丢弃x 元素，其他保留## [1] 8 122.修改向量中的某个/某些元素：取子集+赋值（1）改一个元素x 将第4个元素改为40x## [1] 8 9 10 40 12（2）改多个元素x 将第1个和第5个元素分别改为80和20x## [1] 80 9 10 11 20Attention:R语言里的修改，都要赋值，没有赋值就没有发生过！
[]能够创建一个向量子集，[[]]可以提取向量中的元素。我们可以将一个向量比作10盒糖果，使用[]可以获取其中的3盒糖果，使用[[]]则是打开盒子并从中取出一颗糖果。...对于简单的向量，使用[]或[[]]会产生相同的结果（所以大多数人都没能区分它们）。但在某些情况下，它们会返回不同的结果。...例如，对于一个命名的向量，创建一个子集与提取一个元素将会不同： x <- c(a = 1, b = 2, c = 3) x["a"] #> a #> 1 x[["a"]] #> [1] 1 我们利用糖果盒的比喻来进行理解...由于[[]]只能用于提取出一个元素，因此不适用提取多个元素的情况。...: # attempt to select more than one element in vectorIndex 此外，[[]]也不能用于负整数，因为负整数的意思是提取除指定位置外的所有元素
一是使用plot函数 画出两个向量的曲线，并将它们重叠在一起。...这样可以清楚地看到两个向量之间的差异 x = linspace(0,2*pi,100); y1 = sin(x); y2 = cos(x); plot(x,y1,x,y2) legend('sin(x)...','cos(x)') 二是使用stem函数 构造两个向量的差异向量，用stem函数绘制差异向量的高度 x = linspace(0,2*pi,100); y1 = sin(x); y2 = cos...- y2; plot(x,y1,x,y2); hold on; stem(x,diff); legend('sin(x)','cos(x)','difference'); 三是bar函数 绘制差异向量的条形图
解释物理现象：力的做功，当力的向量和移动距离向量有夹角时，力的功就是力向量与距离向量的点积。 方便复杂计算： 例如，向量的点积为零，意味着垂直，这在证明垂直问题上有很大作用。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
这里应当注意，向量是具有方向性的。BC与BD是同向，所以夹角应当是60°。BC和CE你可以把两条向量移动到一个起点看，它们所成角为一个钝角，120°。...扩展资料 已知向量AB、BC，再作向量AC，则向量AC叫做AB、BC的和，记作AB+BC，即有：AB+BC=AC。...这就是说，两个向量和与差的坐标分别等于这两个向量相应坐标的和与差。...A1X+B1Y+C1=0……..(1) A2X+B2Y+C2=0……..(2) 则(1)的方向向量为u=(-B1,A1)，(2)的方向向量为v=(-B2,A2) 由向量数量积可知，cosφ=u·v/|u...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
np.dot(matrix_a, matrix_b) == matrix_a @ matrix_b == matrix_a * matrix_b2） element-wise product ： 矩阵对应元素相乘...1种用法：np.multiply(matrix_c, matrix_d) 对于nd.array()类型而言，数组 arrA * arrB 只能element-wise produt(对应元素相乘)# -...)#[[ True True True]# [ True True True]# [ True True True]]'''# 2） element-wise product ： 矩阵对应元素相乘...1种用法：np.multiply(matrix_c, matrix_d)对于nd.array()类型而言，数组 arrA * arrB 只能element-wise produt(对应元素相乘) '''...11 12 23]]#[[ 5 6 2]# [ 7 8 29]# [13 14 15]]method_1 = np.multiply(matrix_c, matrix_d) # 对应位置元素相乘
Vector(int size) 第三种构造方法创建指定大小的向量，并且增量用 incr 指定。增量表示向量每次增加的元素数目。...类向量中添加元素常用方法 1.void addElement(Object obj)在集合的末尾添加一个元素，不管它是什么类型都会把它的toString()返回值加进去。...三、Vector类向量中删除元素对象的常用方法 1.void removeAllElement( )删除集合中的所有元素，并将把大小设置为0。...四、总结 本文主要介绍了Vector类、Vector类向量中添加元素常用方法、Vector类向量中删除元素对象的常用方法。 Vector类是实现动态数组的功能，介绍它的4种构造方法。...Vector类向量中删除元素对象的常用方法有removeAllElement( )删除集合中的所有元素，并将把大小设置为0、removeElement(Object obj)从向量中删除第一个出现的参数
function arrayIntersection ( a, b ) { var ai=0, bi=0; var result = new A...
假如有一个数组是这样子： var a=["a","b","c","d"]; 在网上看到好多例子，感觉下面这个方法还算是可以 function shuffle(a...
class Solution { public: vector twoSum(vector& nums, int target) { } }; 解题思路： 1、暴力法：两个...2、排序法：这里有两种思路： 1）排好序后，利用区间法来计算两个数的和(两个指针分别指向首尾，逐步向中间收缩) 2）排好序后，固定一个元素a[i]，在余下的数中查找target - a[i]，查找可用二分查找法...进而可以想到结构体，每个数有两个属性：value和index，这样就搞定了。 3、hashtable法：时间复杂度降为O(N)。...但是前面也说过，hash不能存储重复的元素，比如(0,3,2,0)，只存储3个元素，那查找后就无法得到正确答案。...这样就可以得到我们想要的结果，千万不要把所有元素都插入了，再来查找，不然就得不到答案。
问题 如何比较两个向量，或者将一个向量的所有元素与某一个常数进行比较。 解决方案 比较运算符（==、!=、、=）能对两向量间的各个元素进行比较。...这些运算符也能将向量中所有元素与一个常数进行比较。返回结果是每两个元素间比较结果的逻辑值向量。 讨论 R软件包含两个逻辑值，TRUE和FALSE。...，它会将两个向量中每两个对应的元素进行比较，并以逻辑值向量方式返回比较结果： > v <- c( 3, pi, 4) > w <- c(pi, pi, pi) > v == w# 比较两个各自包含3个元素的向量...FALSE > v <= w [1] TRUE TRUE FALSE > v > w [1] FALSE FALSE TRUE > v >= w [1] FALSE TRUE TRUE 也可以将一个向量与一个常数进行比较...所以，之前的例子可以简化为： > v <- c(3, pi, 4) > v == pi# 将包含3个元素的向量与一个常数进行比较 [1] FALSE TRUE FALSE > v !
将每个元素替换为右侧最大元素) https://leetcode-cn.com/problems/replace-elements-with-greatest-element-on-right-side.../ 题目描述 给你一个数组 arr ，请你将每个元素用它右边最大的元素替换，如果是最后一个元素，用 -1 替换。...示例 1： 输入：arr = [17,18,5,4,6,1] 输出：[18,6,6,6,1,-1] 解释： - 下标 0 的元素 --> 右侧最大元素是下标 1 的元素 (18) - 下标 1 的元素...--> 右侧最大元素是下标 4 的元素 (6) - 下标 2 的元素 --> 右侧最大元素是下标 4 的元素 (6) - 下标 3 的元素 --> 右侧最大元素是下标 4 的元素 (6) - 下标 4...的元素 --> 右侧最大元素是下标 5 的元素 (1) - 下标 5 的元素 --> 右侧没有其他元素，替换为 -1 示例 2： 输入：arr = [400] 输出：[-1] 解释：下标 0 的元素右侧没有其他元素
推荐阅读时间：4min~5min 文章内容： 使用Numpy将python函数向量化 想要实现将python函数向量化，Numpy中的vectorize 和frompyfunc函数都可以满足要求。...vectorize 函数 Numpy的 vectorize 函数能够实现将普通的python函数转化成具有向量化的功能。...简单来说就是，如果一个python函数只能对单个元素进行某种处理操作，经过vectorize 转化之后，能够实现对一个数组进行处理。
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