矩阵右乘矢量的结果是矢量，其中每个分量都是原矢量中的对应分量，乘上矩阵对应行的每个元素的积的加和， 与下面等价：
大家一定觉的运动以后喝可乐是一件很惬意的事情，但是 seeyou 却不这么认为。因为每次当 seeyou 买了可乐以后，阿牛就要求和 seeyou 一起分享这一瓶可乐，而且一定要喝的和 seeyou 一样多。但 seeyou 的手中只有两个杯子，它们的容量分别是 N 毫升和 M 毫升 可乐的体积为 S （S<101）毫升 （正好装满一瓶） ，它们三个之间可以相互倒可乐 （都是没有刻度的，且 S==N+M，101＞S＞0，N＞0，M＞0) 。聪明的 ACMER 你们说他们能平分吗？如果能请输出倒可乐的最少的次数，如果不能输出"NO"。
我的一个项目,我收到一个要求: 解析一个文本文件,字符串表示的日期或时间戳将有许多不同的格式,不提前知道,然而他们都代表一个有效的日期或时间戳需要正确解析。
请你找出并返回 strs 的最大子集的长度，该子集中 最多 有 m 个 0 和 n 个 1。
作者： 张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript http://blog.fens.me 前言 用R全面解析Mahout的基于用户推荐协同过滤算法(UserCF),改进的采用欧氏距离，并用R语言实现，与Mahout的结果进行对比。 Mahout是Hahoop家族用于机器学习的一个框架，包括三个主要部分，推荐，聚类，分类！ 我在这里做的是推荐部分。推荐系统在现在的互联网应用中很常见，比如，亚马逊会推荐你买书，豆瓣会给你一个书评，影评。 目录 Mahout的模型介绍 R语言模型实
行列式在数学中，是一个函数，其定义域为det的矩阵A，取值为一个标量，写作det(A)或 | A | 。无论是在线性代数、多项式理论，还是在微积分学中（比如说换元积分法中），行列式作为基本的数学工具，都有着重要的应用。 行列式可以看做是有向面积或体积的概念在一般的欧几里得空间中的推广。或者说，在 n 维欧几里得空间中，行列式描述的是一个线性变换对“体积”所造成的影响。
第一个，是一个板 #主程序 O1227 G54G90G00X0Y-60 M03S1000 Z5 G01Z0F200 D01M98P101228 G90G00Z5 G01Z0 D02M98P101228 G90G00Z5 G01Z0 D02M98P101228 G90G00Z5 G01Z0 D02M98P101228 G90G00Z5 G01Z0 D02M98P101228 G00Z100 M30 % #子程序 O1228 G91Z-2 G01G41X30F200 G03X-30Y30R30 G01X-20
Z变换在离散时间信号与系统中的地位相当于拉普拉斯变换在连续时间信号与系统中的地位。它可以求解常系数差分方程，进而估算一个线性时不变系统的响应及线性滤波器的设计。
结果示意图 正则字符类的用法 A:字符类 [abc] a、b 或 c（简单类） [^abc] 任何字符，除了 a、b 或 c（否定） [a-zA-Z] a 到 z 或 A 到 Z，两头的字母包括在内（范围） [a-d[m-p]] a 到 d 或 m 到 p：[a-dm-p]（并集） [a-z&&[def]] d、e 或 f（交集） [a-z&&[^bc]] a 到 z，除了 b 和 c：[ad-z]（减去） [a-z&&[^m-p]] a 到 z，而非 m 到 p：[a-lq-z]（减去） B:mat
由于空间梁单元的每个结点都有6个位移，可组成两个三维的向量，因此它的结点位移共有4个三维的向量，转换矩阵相应地为
语法： zip [options] [filename.zip] [filename]
镜面变换在游戏中并不少见，相关资料网上也俯拾即是，不过自己总是感觉略显生疏，在此简单一记，算作是加深印象吧~
对于这个网络我们建立一个简单的图示？我们对第一个隐藏层记为[1]，输出层为[2]。如下图
1.定义：正则表达式是一种可以用于模式匹配和替换的规范，一个正则表达式就是由普通的字符（例如字符a到z）以及特殊字符（元字符）组成的文字模式，它 用以描述在查找文字主体时待匹配的一个或多个字符串。正则表达式作为一个模板，将某个字符模式与所搜索的字符串进行匹配。
在介绍逻辑回顾处理图片分类。我们处理的问题是二分类，输入一张图片判断图片中是否有猫。输入图片格式为RGB三色图，像素取值为0~255。
for(z=0; z<10000000; z++) 循环只是为了增加程序的运行时间，让我们体会算法的时间复杂度。 算法一：短除法 想法，采用短除法找出2个数的所有公约数，将这些公因子相乘，结果就是2个数的最大公约数。【找公因子，只能使用蛮力法】 #include<stdio.h> #include<time.h> void main() { int m=28,n=72; int i,f=1; int z; clock_t start,finish; double duration; start=
LDA(Latent Dirichlet Allocation)称为潜在狄利克雷分布，是文本语义分析中比较重要的一个模型，同时，LDA模型中使用到了贝叶斯思维的一些知识，这些知识是统计机器学习的基础。为了能够对LDA原理有清晰的认识，也为了能够对贝叶斯思维有全面的了解，在这里对基本知识以及LDA的相关知识进行阐述，本系列包括两个部分：
假设我们的词典中一共有 V 个词，Unigram Model就是认为上帝按照下面游戏规则产生文本的。
因此，组合总数为100以内的偶数+95以内的奇数+90以内的偶数+…+5以内的奇数+1，
对于Python中的多继承情况，运行时在搜索对象的属性或方法时，需要遵循一定的顺序规则，这个规则称为：Method Resolution Order (MRO).
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主成分分析是指将数据中相关性很高的属性 / 变量转化成彼此相互独立或不相关的新属性 / 变量，利用较少的新属性 / 变量（主成分）去解释原来数据中的大部分属性 / 变量的一种降维方法。
GLSL基本的运算符和表达式使用方法。 运算符 优先级 运算符说明 运算符 结合性 1 括号 ( ) 无 2 数组下标函数调用、构造函数变量选择器后置++、后置-- . ++ -- 从左往右 3 前置++、前置--一元运算符 ++ -- + - ~ ! 从右往左 4 乘除法 * / % 从左往右 5 加减法 + - 从左往右 6 位操作 << >> 从左往右 7 大小关系 > >= < <= 从左往右 8 相等性 = != 从左往右 9 位操作 与 & 从左往右 10 位操作异或 ^ 从左往右 11
该模型整体上和SDCN类似，与SDCN相比，AGCN对特征信息的利用更加充分，自编码器的属性特征与图卷积的结构特征通过注意力机制自适应地学习权重，而不需要手工指定。AGCN主要包含KNN模块、DNN模块、AGCN-H模块、AGCN-S模块、双重自监督模块。其中KNN模块、DNN模块以及双重自监督模块与SDCN一致，不再详细讲解，SDCN详细请看论文阅读03——《Structural Deep Clustering Network》。
这也就是m12,m13,m14,m15为什么特别,m0,m1,m2,m3为什么和x息息相关
GPU在管理线程的时候是以block为单元调度到SM上执行，每个block中以warp作为一次执行的单位，每个warp包括32个线程。
一个集合 G 和该集合上的某种二元运算。群 G 中的两个元素通过某种二元运算可得到该群中的另一个元素。群要满足一些性质，比如交换律、结合律、元素存在逆等。
背景：今天测试某一体机产品时，在性能压力测试部分，发现产品手册给出的测试用例，在有关并行度的操作中缺失了一些细节，而这很可能让经验不足的人无法高效的进行测试。 现在记录一下这个过程，并回顾那些年我们用并行遇到的坑：
在数学中, 矩阵微积分是多元微积分的一种特殊表达，尤其是在矩阵空间上进行讨论的时候。它把单个函数对多个变量或者多元函数对单个变量的偏导数写成向量和矩阵的形式，使其可以被当成一个整体被处理。
5. LDA 文本建模 5.1 游戏规则 对于上述的 PLSA 模型，贝叶斯学派显然是有意见的，doc-topic 骰子θ→m和 topic-word 骰子φ→k都是模型中的参数，参数都是随机变量，怎么能没有先验分布呢？于是，类似于对 Unigram Model 的贝叶斯改造， 我们也可以如下在两个骰子参数前加上先验分布从而把 PLSA 对应的游戏过程改造为一个贝叶斯的游戏过程。由于 φ→k和θ→m都对应到多项分布，所以先验分布的一个好的选择就是Drichlet 分布，于是我们就得到了 LDA(Latent
本文所提方法针对召回阶段所用方法。之前的工作考虑的是如何缓解流行偏差带来的问题，包括IPS，causal embedding等，而本文考虑的是直接缓解流行偏差而不是流行偏差带来的影响。并且本文考虑到“不是所有流行偏差都是有害的”，流行的item可以反映这个item的趋势和内在特性。而我们需要缓解的是流行偏差对item曝光带来的影响。
\binom nk 表示二项式系数，其中 n 称作上指标 (upper index)，而称 k 为下指标 (lower index)。
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emacs 打开任何以*.idr和*.lidr作为后缀的文件，都可以启用idris-mode. 另外，使用C-c C-l可以在*idris-repl*中加载当前文件并启用 type check 进行检查，出现的错误会打印在*idris-notes* buffer中。
（1）首先理解meshgrid的原理和用法。简单地说，就是产生Oxy平面的网格坐标。
正则引擎主要可以分为两大类：一种是DFA，一种是NFA。这两种引擎都有了很久的历史(至今二十多年)，当中也由这两种引擎产生了很多变体！于是POSIX的出台规避了不必要变体的继续产生。这样一来，主流的正则引擎又分为3类：一、DFA，二、传统型NFA，三、POSIX NFA。
切比雪夫多项式 概述： 切比雪夫多项式是与棣美弗定理有关，以递归方式定义的一系列正交多项式序列。 通常，第一类切比雪夫多项式以符号Tn表示， 第二类切比雪夫多项式用Un表示。切比雪夫多项式 Tn 或 Un 代表 n 阶多项式。 切比雪夫多项式在逼近理论中有重要的应用。这是因为第一类切比雪夫多项式的根（被称为切比雪夫节点）可以用于多项式插值。相应的插值多项式能最大限度地降低龙格现象，并且提供多项式在连续函数的最佳一致逼近。 基本性质： 对每个非负整数n， Tn(x) 和 Un(x) 都为 n次多项式。 并且当
电路连接：直接接Zmin接口，替换原来的Zmin传感器 （个人使用的接近开关，接在ZMax 并没有撤销原来的行程开关）
神经网络就是由若干神经元组合而成的网络结构，其包含输入层、隐藏层和输出层。而含有多层隐藏层的神经网络即为深度神经网络。下图给出了一个深度神经网络的示意图。
2022-08-02：小红拿到了一个大立方体，该大立方体由111的小方块拼成，初始每个小方块都是白色。
机器视觉就是用机器代替人眼和人脑来做测量和判断。机器视觉系统工作的基本过程是获取目标的图像后，对图像进行识别、特征提取、分类、数学运算等分析操作，并根据图像的分析计算结果，来对相应的系统进行控制或决策的过程。 在很多机器视觉应用中，都需要用到机器视觉测量，即根据目标的图像，来得到目标在实际空间中的物理位置，典型的如抓取机械手、行走机器人、SLAM等。 要根据图像中的目标像素位置，得到目标的物理空间位置，我们需要首先有一个图像像素坐标与物理空间坐标的映射关系，也就是将光学成像过程抽象为一个数学公式，这种能够表达空间位置如何映射到图像像素位置的数学公式，就是所说的机器视觉成像模型，本文即讨论这种模型的机理。
Problem Description 假设一堆由1分、2分、5分组成的n个硬币总面值为m分，求一共有多少种可能的组合方式（某种面值的硬币可以数量可以为0）。
前言 文章内容取自http://www.cs.cmu.edu/~arielpro/15896s16/slides/896s16-16.pdf并有所修改, 如有侵权等问题, 请提示删除(手动感谢). 这次主要是开个系列分享分享有趣的算法. ---- 稳定匹配(The Stable Matching Problem) 不稳定对(Unstable pair) 如果: 男生x相比现有配对更喜欢女生y 女生y相比现有配对更喜欢男生x 这就是一个不稳定对, 很好理解吧. 那么稳定匹配就是不存在不稳定对
个人主页：天寒雨落的博客_CSDN博客-C,CSDN竞赛,python领域博主 💬 刷题网站：一款立志于C语言的题库网站蓝桥杯ACM训练系统 - C语言网 (dotcpp.com) 特别标注：该博主将长期更新c语言内容，初学c语言的友友们，订阅我的《初学者入门C语言》专栏，关注博主不迷路！ 目录 一、最大公约数与最小公倍数 1.题目 2.思路 3.代码 4.运行结果 5.易错点 二、求三个数字的最大值 1.题目 2.思路 3.方法一 代码 运行结果 4.方法二 三目运算符？： 代码 执行结
2022-08-02：小红拿到了一个大立方体，该大立方体由1*1*1的小方块拼成，初始每个小方块都是白色。
一个功能需求,做一个类似联系人列表的功能,点击名称获取对应的id,样式简陋,只是一个模板,原来是uniapp项目,根据需要改成了vue,需要的自行设计css
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