陀螺仪 陀螺 线性 角度

1 题目 n 个孩子站成一排。给你一个整数数组 ratings 表示每个孩子的评分。 你需要按照以下要求，给这些孩子分发糖果： 每个孩子至少分配到 1 个糖果。 相邻两个孩子评分更高的孩子会获得更多的糖果。 请你给每个孩子分发糖果，计算并返回需要准备的 最少糖果数目 。 示例 1： 输入：ratin ......

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30914 最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型(GLM)的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据 采样时间：2021年1月1号~2021年12 ......

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define Elemtype int #define ERROR -1 typedef struct Node { Elemtype e; Node* next; }Node,*LinkList; void InitL ......

1 题目 在一条环路上有 n 个加油站，其中第 i 个加油站有汽油 gas[i] 升。 你有一辆油箱容量无限的的汽车，从第 i 个加油站开往第 i+1 个加油站需要消耗汽油 cost[i] 升。你从其中的一个加油站出发，开始时油箱为空。 给定两个整数数组 gas 和 cost ，如果你可以按顺序绕环 ......

一元线性回归 用 y=a*x+b 来拟合一组数据 {{x1,y1},{x2,y2}…{xn,yn}} matlab 中使用 polyfit x=data(:,1); y=data(:,2); p=polyfit(x,y,1); p (1) 为斜率 a，p (2) 为截距 b 多元线性回归 用 y=a ......

想要理解为什么人们会债务缠身，你不必研究银行利率，而应该研究关于人类的贪婪、不安全感和乐观主义的历史；想要理解为什么人们会在熊市的最低点将股票卖出，你不必从数学角度研究未来预期回报，而应该想想一名投资者面对着家人，心里盘算着自己的投资行为是否会危及他们未来生活时的那种煎熬。我很喜欢伏尔泰的一句话：“ ......

1 题目 给定一个 m x n 的矩阵，如果一个元素为 0 ，则将其所在行和列的所有元素都设为 0 。请使用 原地 算法。 示例 1： 输入：matrix = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]] 输出：[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]] 示例 2： 输入：matrix ......

https://developer.aliyun.com/article/778441 云原生应用 我们正经历从单体应用转向分布式微服务架构应用的技术趋势。分布式微服务架构作为越来越多的软件开发设计模式，以领域设计模型来指导业务需求的抽象与封装。对业务的实体抽象还是边界划分，会以微服务架构作为落地点 ......

去年，anfu 谈论了他对 Prettier 跟 Eslint 的看法-为什么我不使用 Prettier，同样在那个时候，VUECONF 2022 也分享了关于对前端项目 linter 跟 formatter 的实践- Vue 项目配置：最佳实践与个人偏见，彼时，这些经验与分享让我重新审视这些代码规 ......

我草，终于开始学线性规划对偶了。 抄袭一下 dxm 论文。 定义 首先线性规划是这样一个东西： \[\max : c^{T}x \\ s.t. \\ Ax\le b \\ x\ge 0 \]令 \(x\) 是 \(1\times n\) 向量，\(A\) 是 \(m\times n\) 矩阵。则上述 ......

https://developer.aliyun.com/article/778848 简介： 笔者认为应用开发者为了适应云原生趋势，需要掌握必要的K8S基础知识点，详细介绍在《从应用开发角度认识K8S》： https://developer.aliyun.com/article/778441。 作 ......

怎么线性规划对偶？ 我：写出约束，转为标准型，转置矩阵，对换目标与约束，整理。 zhy：直接给每一个变量设一个变元乘上去整理一下就可以了。 于是在网上查了一下资料，发现了这篇讲稿，感觉这个方式快捷多了啊，于是记了一下。 如果你看过算法导论之类的一些东西（有点记不清是不是这本书了），你发现上面讲解线性 ......

1 题目 An n-bit gray code sequence is a sequence of 2n integers where: Every integer is in the inclusive range [0, 2n - 1], The first integer is 0, An i ......

多角度的模板匹配 背景介绍 熟悉OpenCV的朋友肯定都知道OpenCV自带的模板匹配matchTemplate方法是不支持旋转的，也就是说当目标和模板有角度差异时匹配常常会失败，可能目标只是轻微的旋转，匹配分数就会下降很多，导致匹配精度下降甚至匹配出错。另一个方法是matchShape(形状匹配) ......

在 cnblogs 中阅读。 【少图预警！】【需要结合其他文章食用！】 ？声明？ 这里不对线性代数相关概念和异或线性基做最基本的概述。 上网搜大概可以搜到三篇高质的讲解线性基的博客： 线性基小记 - command_block 的博客 - 洛谷博客 (luogu.com.cn) 线性基学习笔记 - ......

%判断一个矩阵是否可以对角化并求解其对角化矩阵% 定义矩阵 A A = [4,2,-2;2,1,-1;-2,-1,1]; % 定义矩阵 A % A = [4, -2; 1, 1]; % 计算特征向量和特征值 [V, D] = eig(A); % 判断是否存在足够数量的线性无关特征向量 if rank ......

目录1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 经常被用于分类问题的降维技术，相比于PCA，LDA可以作为一种有监督的降维算法，降维的时候用到了y的真实值，有监督的降维。 在PCA中，算法 ......

目录1. 引入2. 几何的角度理解SVD3. 空间的角度理解4 如何求解SVD5. SVD的应用 1. 引入 奇异值分解，singular value deconposition是6种矩阵分解方式中，综合性最强应用最广泛的分解技术，是PCA（主成分分析）的基础 六种矩阵分解技术： 只有矩阵为方阵(m ......

线性：指多元变量的每一元变量都是1次方(可以将高于1次方的元，以新一元变量代换，求解再做开方运算) 将应用问题转化为 多个多元线性方程，并成一组； 由多元线性方程组 抽出 增广矩阵，并以“消元法”的策略，步步判断求解； 对 增广矩阵 的 多个 “方程” 应用“行消元法” 化简 成 阶梯矩阵；判断有无 ......

目录1. 概念2. 性质3. 相似矩阵4. 矩阵的行列式与迹5. 特征值与特征向量分解矩阵 1. 概念 特征值与特征向量的英文是 eigenvalue 和 eigenvector， 这个前缀 eigen- 起源于德语，意思是 proper(这里应该是专属的意思）、characteristic（特征的 ......

什么是栈和队列 栈（stack），是一种"后进先出"（Last In First Out,LIFO)的线性表，其限制是只允许在表的一端进行插入和删除运算。比如往桌子上放盘子，往上放盘子（压栈）后，只能从最上面（栈顶）取盘子（弹栈）。 队列（queue），是一种"先进先出" (First in Fir ......

1 题目 假设你正在爬楼梯，需要n步你才能到达顶部。但每次你只能爬一步或者两步，爬到顶部的方法有多少种？ 样例 1： 输入： n = 3 输出： 3 解释：共3种 1, 1, 1 1, 2 2, 1 样例 2： 输入： n = 1 输出： 1 解释：只有一种方案 2 解答 错误的想法： class ......

暂时咕咕咕了某些内容。 1. 矩阵 1.1 记号与约定 记一个 \(n\times m\) 的矩阵 \(A\) 行号集合为 \(\{1,2,\ldots,n\}\)，列号集合为 \(\{1,2,\ldots,m\}\)，有时会根据上下文省略下标中的 \(A\)。 将矩阵 \(A\) 第 \(i\) ......

1 题目 You are given a large integer represented as an integer array digits, where each digits[i] is the ith digit of the integer. The digits are ordere ......

第一章 向量空间 向量空间 这个先鸽一会儿。 线性方程组 这个先鸽一会儿。 线性相关与基底 这个先鸽一会儿。 第二章 线性变换与矩阵 线性变换 这个先鸽一会儿。 坐标表示 这个先鸽一会儿。 可逆与同型 这个先鸽一会儿。 对偶空间 这个先鸽一会儿。 第三章 基本行列变换与线性方程组 这个先鸽一会儿。 ......

前言 来自清华大学的研究者提出了一种新的注意力范式——代理注意力 (Agent Attention)。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 ......

Python中可以使用多种库进行拟合方程，其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库，而SciPy则提供了大量的科学计算函数，包括拟合算法。之前已经分享过一元一/二次方程的拟合，有兴趣的可以查看：Python拟合一元方程。今天给大家分享下如何使用Python拟合多元... ......

1 题目 给定一个 n × n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像。请你将图像顺时针旋转 90 度。 你必须在 原地 旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要 使用另一个矩阵来旋转图像。 示例 1： 输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 输出： ......

效果 1) 因为这边只用到圆，所以直接拿掉了Shape类，将半径放到了刚体类上，碰撞检测就直接用刚体位置+半径来判断就可以。 2) 碰撞的开始到结束，用CollisionPair来记录相关状态及信息。 3) 没有涉及到角运动，所有涉及的公式都是线性运动物理公式。 public class MyRig ......

本来要先讲数组的，介于之前已经总结过可变数组vector了，故不再开一个专题去介绍用法和原理。但是要提一嘴： 数组作为数据结构可以高效地存储和查询给定索引（下标）的数据，其时间复杂度均为O（1），因为这个性质，数组可以用来模拟其他很多数据结构，但是如果要将整个数组进行移位操作，例如在中间插入和删除数 ......