数据结构练习-线性表定义与基本操作
--------------------------------------------------------------------------------------- 1. 线性表是( )。 A.一个有限序列，可以为空 B. 一个有限序列，不可以为空 C. 一个无限序列，可以为空 D.一个无限序列，不可以为空 ...
深度学习中的子空间、线性变换和矩阵概念应用
机器学习中，特征表示是指数据在某个空间中的表示形式。一个模型的目的是找到一个良好的特征表示，使得数据中的模式和关系能够被容易地识别和利用。 2. 子空间学习： 通过学习不同的权重矩阵进行线性变换，可以看作是在学习输入数据的不同子空间。每个子空间都是原始数据空间的一个投影，它强调了数据中某些特定的特征。 3. 权重矩阵的作用： 在 Transformer 模型中，不同的权重矩...
【线性代数 & C++】结合逆矩阵的克拉默法则
^{-1}Ax=Ex=x=A^{-1}b\tag{3}. A−1Ax=Ex=x=A−1b.(3)即 x = A − 1 b . x=A^{-1}b. x=A−1b. 2 C++实现 采用新方法对博文【线性代数｜C++】克拉默法则的中测试案例进行再计算. //test.cpp文件#include <iostream>#include <iomanip>#include <vector> #incl...
线性代数：抽象向量空间
一、说明 有些函数系列极具线性代数的向量特征。这里谈及多项式构成函数的线性代数意义。问题是这个主题能展开多少内涵？请看本文的论述。 二、线性空间和向量 让我先问你一个简单的问题。什么是向量？为了方便起见，二维箭头从根本上说是平面上的箭头吗？或者从根本上说，是那对实数，恰好在平面上可视化为箭头？或者这两种表现都是更深层次的东西？ 一方面，将向量定义为一个数字列表是如此清晰，缺乏更深层次的含义。它使 4...
离散化实现低通滤波器（选用双线性变换）
此处可以得到低通滤波器的截止频率为1000rad/s. 离散化的过程为将s = 2/Ts * [(z - 1) / (z + 1)] (选用双线性变换) 得到离散化序列为 Y(z) = [wc * Ts / (2 + wc)] * R(z) + [wc * Ts / (2 + wc)] * R(z - 1) + [(2 - Ts*wc) ...
学习笔记-数据结构-线性表（2024-04-16）
设计一个算法判断单链表中元素是否是递增的。 设计思想：双指针操作 变量说明： head表示链表头指针 p和q表示两个用来遍历链表的指针节点，且q始终在p之后 bool IsIncrease(LinkList *head){ // 代码优先判空，若为空链表，或者只有一个节点，一定是递增的 if(head==NULL || head->next==NULL) { return true; } // 使...
从零开始机器学习（机器学习 监督学习之线性回归 损失函数及可视化 梯度下降 线性回归的平方误差损失函数 lab实验）
文章目录 机器学习定义监督学习之线性回归损失函数及可视化梯度下降线性回归的平方误差损失函数lab实验 机器学习定义 机器学习就是机器通过不断训练数据集从逐渐知道正确的结果 机器学习包括监督学习和非监督学习 监督学习：需要输入数据和结果数据来不断训练学习 监督学习包括回归和分类 回归是结果是连续的，不是有限的 分类是结果是离散的，是有限的 非监督学习：只需要输入数据来学习 例如聚类（将某类输入数据分一...
opencv 计算机视觉 灰度变换之非线性变换
度将会得到提升，因而能增强图像暗部的细节 2.图像的傅里叶频谱的动态范围可能宽达0~10^6.直接显示频谱显示设备的动态范围往往不能满足要求，这时就需要使用对数变换。使得傅里叶频谱的动态范围被合理的非线性压缩 指数变换多用于图像整体偏暗，扩展灰度级，还可用在图像有“冲淡”的外观，需要压缩中高以下的大部分灰度级的情况下。指数变换就是用来图像增强的，提升了暗部细节。 import cv2import n...
数据结构02：线性表 链表习题02[C++]
考研笔记整理~🥝🥝 之前的博文链接在此：数据结构02：线性表[顺序表+链表]_线性链表-CSDN博客~🥝🥝 本篇作为链表的代码补充，供小伙伴们参考~🥝🥝 第1版：王道书的课后习题~🧩🧩 编辑：梅头脑🌸 参考用书：王道考研《2025年 数据结构考研复习指导》 目录 🧵09年 查找单链表倒数第k个位置的节点 🧵12年 寻找单链表的相同后缀 🧵15年 删除单链表中绝对值相等的节点 🧵19年 重新排列单链表...
【译】Based：简单线性注意力语言模型平衡召回-吞吐量权衡
sed 的文本生成吞吐量比 FlashAttention-2 高 24 倍。 我们特别对 Based 的简单性感到兴奋。仅使用两个众所周知的、类似注意力的构建块，滑动窗口注意力（具有微小的窗口大小）和线性注意力（具有exp(QKT)\exp(QK^T)exp(QKT)的泰勒级数近似），我们可以在语言建模上胜过最强的次二次架构，并实现比优化的 Transformer 更快的速度提升！ 本博文概述了我们...