介绍 W3C设备方向规范允许开发者使用陀螺仪和加速计的数据。这个功能能被用来在现代浏览器里构筑虚拟现实和增强现实的体验。但是这处理原生数据的学习曲线对开发者来说有点大。 在本文中我们要分解并解释设备方
JS这项技术,细节到位了,就会一通百通。经常在网上看到说学一个框架,最有效的办法是去看它的源码。但我经常看不懂,为什么呢?因为我基础不好,不明白源码中的一些写法的含义。 例如, callback && callback(); //这啥意思? obj.length === +obj.length; //这又是啥意思? var arrproto = Array.prototype; arrproto.slice.call(arguments); //为啥要这样写?不是都这样写 Array.prototype.s
作为一个对线性代数一无所知的开发者,想快速对向量和矩阵进行一个了解和认识,那么本文就正好适合你。
人工智能不但可以理解语音或图像,帮助医学诊断,还存在于人们生活的方方面面,机器学习可以理解为系统从原始数据中提取模式的能力。
在一些电商网站,或一些活动页上,看到一些特效,比如:抽奖时,点击图片,实现图片的随机切换,数字的随机切换等,为了吸引用户的注意力,增加网页的互动性,这个效果是怎么实现的呢
设置一个已经给定的矩阵的行列重复次数 , 根据给定的矩阵 , 进行指定的重复 , 生成新矩阵 ;
http://mpvideo.qpic.cn/0bc3wuakqaaahaahlnlbp5rvbnodvc2qbkaa.f10002.mp4?dis_k=bfa73c7566839a49774553e
2 1,333 views A+ 所属分类:学习 A、乘法速算 [B]一、十位数是1的两位数相乘[/B] 乘数的个位与被乘数相加,得数为前积,乘数的个位与被乘数的个位相乘,得数为后积,满十前一。 例:15×17 15 + 7 = 22 5 × 7 = 35 --------------- 255 即15×17 = 255 解释: 15×17 =15 ×(10 + 7) =15 × 10 + 15 × 7 =150 + (10 + 5)× 7 =150 + 70 + 5
给你一个正数整型数组nums(不考虑有负数的情况),在数组中找出由三个数组装成的最大乘积值,并输出这个乘积
在深度学习中经常会遇到不同维度的矩阵相乘的情况,本文会通过一些例子来展示不同维度矩阵乘法的过程。
我们把只包含质因子 2、3 和 5 的数称作丑数(Ugly Number)。求按从小到大的顺序的第 n 个丑数。
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题目:假设有一个很长的花坛,一部分地块种植了花,另一部分却没有。可是,花不能种植在相邻的地块上,它们会争夺水源,两者都会死去。
只有当第一个矩阵(左矩阵)的列数等于第二矩阵(右矩阵)时,两矩阵才能相乘。因为得到的结果矩阵的i一行的第j个元素(Cij)是左矩阵第i行所有元素分别与右矩阵第j列的所有元素分别相乘后再相加,所以结果矩阵的行数等于左矩阵的行数,结果矩阵的列数等于右矩阵的列数。
给定一个正数整型数组nums(不考虑有负数的情况),在数组中找出由三个数组装成的最大乘积值,并输出这个乘积。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》,这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版,而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
一个数末尾的0是由2和5乘出来的,而1到2000里2多得是,主要看1到2000中有多少个5或5的n次方的倍数。 (1)统计5的倍数 2000/5=400,比如5、10、15、20、25等等。这些数,要么直接含了0,要么与2的倍数相乘会得到0,所以共有400个0。 (2)统计25的倍数 2000/25=80,比如25、50、75等等,这些数与4或4的倍数相乘,会得到两个0,但因为上一步中经加过一次0了,所以这里只能加80个0,而不是80 * 2 = 160个0。 (3)统计125的倍数: 2000/125=16,比如125、250、375等等,这些数与8或8的倍数相乘,会得到3个0。但是因为前两步算过两次了,这里只能再加一次。所以会增加16个0,而不是16 * 3 = 48个0。 (4)统计625的倍数 2000/625=3。这三个数分别数是625,1250和1875。这些数与16或16的倍数相乘,会得到4个0。但是前面已经计算过3次了,所以只会增加3个0,而不是3 * 4 = 12个 0。 (5)最后结果:400+80+16+3 = 499
“Linear Algebra review(optional)——Matrix-matrix multiplication”
深度学习是关于数据的,我们需要将数据以矩阵或更高维向量的形式表示并对它们执行操作来训练我们的深度网络。所以更好地理解矩阵运算和线性代数将帮助您对深度学习算法的工作原理有更好的理解。这就是为什么线性代数可能是深度学习中最重要的数学分支。在这篇文章中,我将尝试对线性代数做一个简单的介绍。
对于如何算 n 的阶乘,只要你知道阶乘的定义,我想你都知道怎么算,但如果在面试中,面试官抛给你一道与阶乘相关,看似简单的算法题,你还真不一定能够给出优雅的答案!本文将分享几道与阶乘相关的案例,且难度递增。
新年第一篇技术类的文章,应该算是算法方面的文章的。看标题:快速幂和矩阵快速幂,好像挺高大上。其实并不是很难,快速幂就是快速求一个数的幂(一个数的 n 次方)。
在前面的文章中(js算法初窥02(排序算法02-归并、快速以及堆排)我们学习了如何用分治法来实现归并排序,那么动态规划跟分治法有点类似,但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题,最后组合它们的结果,而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题。 那么我还有一个疑问,前面讲了递归,那么递归呢?分治法和动态规划像是一种手段或者方法,而递归则是具体的做操作的工具或执行者。无论是分治法还是动态规划或者其他什么有趣的方法,都可以使用递归这种工具来“执行”代码。 用动态规划来解决问题主要分为三个步骤:1、定义
这里PI为圆周率,而最后一顼为雅格布·伯努力数是无穷的级数,这里我们取前5项即可得到接近16位有效数字的近似值,而精度的提高可由雅格布·伯努力数取的项数增加而得到。
都知道, 计算机中存储整数是存在着位数限制的, 所以如果需要计算100位的数字相乘, 因为编程本身是不支持存储这么大数字的, 所以就需要自己实现, 当然了, 各个编程语言都有大数的工具包, 何必重复造轮子, 但我还是忍不住好奇他们是如何实现的, 虽然最终没有翻到他们的底层源码去, 但查询的路上还是让我大吃一惊, 来吧, 跟我一起颠覆你的小学数学.
这个岗位最近已经越来越火,作为一个刚毕业没两年的小青年,职位规划与目标都是迷茫的。仅此记录一下日常点滴。
中 , 如果 定义了 一个 “乘法” 运算 , 满足以下 四个 性质 , 那么 该 非空集合
动态规划,英文:Dynamic Programming,简称DP,将问题分解为互相重叠的子问题,通过反复求解子问题来解决原问题就是动态规划,如果某一问题有很多重叠子问题,使用动态规划来解是比较有效的。
在前面的文章中(js算法初窥02(排序算法02-归并、快速以及堆排)我们学习了如何用分治法来实现归并排序,那么动态规划跟分治法有点类似,但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题,最后组合它们的结果,而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题。
一个困扰了数学界80多年的单位猜想,被一个博士后研究员证伪了。他在晶体形状的对称性结构中,发现了一个关于乘法逆元基本猜想的反例。
有些数的素因子只有 3,5,7,请设计一个算法找出第 k 个数。注意,不是必须有这些素因子,而是必须不包含其他的素因子。例如,前几个数按顺序应该是 1,3,5,7,9,15,21。
选自Medium 作者:Niklas Donges 机器之心编译 参与:Tianci LIU、思源 线性代数的概念对于理解机器学习背后的原理非常重要,尤其是在深度学习领域中。它可以帮助我们更好地理解算
选自Medium 作者:Niklas Donges 机器之心编译 参与:Tianci LIU、思源 线性代数的概念对于理解机器学习背后的原理非常重要,尤其是在深度学习领域中。它可以帮助我们更好地理解算法内部到底是怎么运行的,借此,我们就能够更好的做出决策。所以,如果你真的希望了解机器学习具体算法,就不可避免需要精通这些线性代数的概念。这篇文章中,我们将向你介绍一些机器学习中涉及的关键线性代数知识。 线性代数是一种连续形式的数学,被广泛应用于理工类学科中;因为它可以帮助我们对自然现象建模,然后进行高
1,相乘次数 题目要求描述: 一个整数每一位上的数字相乘,判断是否为个位数,若是则程序结束 ,不是则继续相乘,要求返回相乘次数。 例:39 > 3*9=27 > 2*7=14 > 1*4=4 返回 3 105 > 1*0*5=0 返回0 4 返回0 def multiplicative_times(num): i = 0 #用来计算相乘次数 while num // 10
IEEE754标准是用于规范浮点数运算的IEEE标准,用于解决浮点数标准混乱的问题。其被认证后不久,几乎所有的处理器生产商都采用这一标准,极大的推动了软件的发展。浮点数存储的格式如下:
也许各位对矩阵的了解都是从"解方程组"开始的,但实际上矩阵的意义远远不止于此。实际上,矩阵在计算机图形学中永远十分广泛的应用。甚至于说,如果没有矩阵,那么也不会有三维游戏、三维动画之类的艺术形式。
给定一个正整数 n,将其拆分为至少两个正整数的和,并使这些整数的乘积最大化。 返回你可以获得的最大乘积。 示例 1: 输入: 2 输出: 1 解释: 2 = 1 + 1, 1 × 1 = 1。 示例 2: 输入: 10 输出: 36 解释: 10 = 3 + 3 + 4, 3 × 3 × 4 = 36。 思路: 根据贪心算法,就尽量将原数拆成更多的 3 如果整数 n 的形式是 3k+1,例如 7。按照上面规则,会拆分成“3 + 3 + 1”。 1 是没作用的。此时
本题难点:第一,三个数相乘有可能会达到数值的极限,应用long,其次,结果为两种,最大的三个数相乘或者最大的正数与最小的两个负数相乘。
这道题的思路是让一个字符串每个字符与另一个字符串的每一个字符相乘,该进位就进位,该补 0 就补 0,每一次相乘后将结果相加,加到最终就是相乘的结果。 若两个字符串任一为 0,则相乘结果就是 0,直接返回 0 即可。定义一个储存结果集的变量,按照题目要求是字符串,分别求出两个字符串的长度,对 num2 从右边开始遍历,因为右边是低位,定义一个可拼接的 StringBuffer 类型的变量,定义一个储存进位值的变量,i 向左移动是向高位移动,移动几位就要补几个零,读取每一个字符与 ‘0’ 作差得到整形的结果,这是因为 ASCII 码值的字符 ‘0’~‘9’ 是紧挨着的。 同样的,对 num1 从低位进行遍历,先获取字符对应的整形值,两整形相乘加上上一个进位,将结果对 10 求余,得出个位的值,十位的当进位处理,并将结果除以 10 取整,相当于只获取了十位的值,最后的进位是当新的一位处理,直接拼接即可,以上各种拼接后,数值大的在右边,而现实的数,数值大的在右边,所以需要进行一次反转,调用字符串相加的算法得出结果后加入结果集,最后返回最终结果集即可。 字符串相加的算法:思路是将其每个字符转换成整型相加得出结果再转换成字符串。首先获取传进来的两个字符串的长度,且定义一个保存进位的 add 变量,定义结果集,只要以上三个变量不为任一一个不为 0 都能进入循环,只要 num1 或者 num2 的长度不为 0 则进行取值。这里的 num1.charAt(i) - '0' 主要是利用字符 ‘0’ 到 ‘9’ 的 ASCII 码值是连续的,让其作差即可得到字符的本身的整型值。 取完值,两字符串相加再加上上一步的进位,对结果求余作为本次运算的结果,再对结果除以 10 获得进位的值,同步维护两个指针,最后要记得将答案反转一下,因为拼接字符串是从左到右拼接的,但是我们的数是从又到左数值越大的,返回最终答案,记得 toString 变成 String 类型。
具体而言是指置三指针index2,index3,index5,比方说当前要求的是第i个丑数,我们已经知道前i-1个丑数,这一定是从这前i-1个丑数中产生的,初始时index2=index3=index5=1,指在1这个数的下标(我们设下标是1)
MMULT表示矩阵乘法(matrix multiplication)。学习过前面文章的朋友,可能已经意识到乘法矩阵在Excel公式中有很多应用。
向量是2D、3D数学研究的标准工具,在3D游戏中向量是基础。因此掌握好向量的一些基本概念以及属性和常用运算方法就显得尤为重要。在本篇博客中,马三就来和大家一起回顾和学习一下Unity3D中那些常用的3D数学知识。
我们可以将三个素因子用数组保存起来,轮流将素因子与前K-1个数中的每一个数相乘,就可以得到第 k 个数;
中文题面:给定一个整数 n ,返回可表示为两个 n 位整数乘积的 最大回文整数 。因为答案可能非常大,所以返回它对 1337 取余 。
本文基于阿里推荐 DIN 和 DIEN 代码,梳理了下深度学习一些概念,以及TensorFlow中的相关实现。
矩阵乘法的Strassen 这个算法就是在矩阵乘法中采用分治法,能够有效的提高算法的效率。 先来看看咱们在高等代数中学的普通矩阵的乘法 两个矩阵相乘 上边这种普通求解方法的复杂度为: O(n3)
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/135750.html原文链接:https://javaforall.cn
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