---------------------------------------------------------------------------------------          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         ...

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...

^{-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...

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...

对于第二章 线性数据结构概念性的补充 线性数据结构 是一个更广泛的概念，它指的是数据元素以线性方式组织的任何数据结构。在这种结构中，元素之间具有序列关系，每个元素有零个或多个前驱元素，以及零个或多个后继元素，但每个元素最多只有一个前驱和一个后继。线性数据结构的例子包括数组、链表、栈和队列。 线性表 是线性数据结构的一种，通常指的是具有相同数据类型的元素的有序序列。线性表强调元素之间按照一定的顺序排列...

对不带头节点的单链表进行就地倒置 函数的处理步骤如下： 初始化三个指针 p、q 和 r。p 用于追踪新链表的最后一个节点，最初设置为 NULL。q 指向当前正在处理的原链表的节点，最初是链表的头节点。r 用于临时保存 q->next，即下一个要处理的节点。 在 while 循环中，遍历原链表。循环的每一次迭代都会处理一个节点，将其从原位置移动到新链表的前端。这通过改变节点的 next 指针实现，使其...

                      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) ...

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...

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...

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...