莫愁千里路自有到来风CSDN请求进入专栏 X是否进入《C++专栏》?确定目录 线性dp简介斐波那契数列模型 第N个泰波那契数思路：代码测试： 三步问题思路：代码测试：最小花费爬楼梯思路：代码测试： 路径问题数字三角形思路：代码测试：不同路径 思路：代码测试：LIS模型最长递增子序列思路：代码测试： 线性dp简介线性DP(Introduction)线性DP是动态规划问题中的一类问题，指状态之间有 线性关系 的动态规划问题DP解题套路根据题意列出状态表示dp表里面的值所代表的含义分析问题的过程中发现重复子问题根据状态表示列出状态转移方程dp[i]等于什么初始化填
《数据结构与算法之美》读书笔记写在前面这本书的大部分内容比较浅显，因此只挑DSAA课程上没有涉及或没有深入讨论的点总结第二章数组相关提高传统数组插入/删除数据效率的方法：如果插入的数据不要求有序，可以直接把某位的原数据替换成新数据，然后把原数据放到数组末尾，避免大面积的数据移动。删除时不用一个一个删，可以先把要删的元素一个个标记好，等到数组中没有更多的存储空间时一并集中删除。警惕C语言中数组访问越界的问题，通过内存公式计算出的内存地址是可用的，即便越界，程序也可能不报任何错。容器（ArrayList/vector）VS传统数组：容器好用，上手快，封装性强，但有时需要装箱拆箱，存在性能损失。插入
基于3Blue1Brown视频的笔记 一种新的看待方式 对于一个向量，比如说，如何看待其中的3和-2？ 一开始，我们往往将其看作长度（从向量的首走到尾部，分别在x和y上走的长度）。 在有了数乘后，我们可以将其视为对向量进行缩放的标量，缩放的对象是两个特殊的向量 和 ，这两个向量也被称为xy坐标系的基向量。 也就是有： 这种把向量看作向量的数乘的和的思想正体现了数乘和相加是线性代数的核心。 这里很自然引出一个问题，可不可以换另外的向量作基向量？ 比如这里我们用 和 ，想象一下任意缩放这两个向量，然后相加，得到不同的结果。 感性上
多元线性回归模型举例及python实现方式一、导入数据二、资料预处理：label-encoding、onehotencoding三、资料与处理：train、test训练集-测试集分组四、做特征缩放FeatureScaling，加速gradientdescen五、预测值公式：y_pred=w1*x1+w2*x2+w3*x3+w4*x4+b六、cost_function价值函数：找一条最适合的曲线七、设定optimizergradient-descent梯度下降函数：根据斜率改变参数八、真实面试者定薪资比如你做了一个企业想要招人，但是不知道月薪应该定在多少，你做了一个月薪和收入的调研，包括年限、学
范数理论2023年11月16日文章目录范数理论1.向量的范数2.常用向量范数3.向量范数的等价性4.矩阵的范数5.常用的矩阵范数6.矩阵范数与向量范数的相容性7.矩阵范数诱导的向量范数8.由向量范数诱导的矩阵范数9.矩阵范数的酉不变性10.矩阵范数的等价性11.长方阵的范数下链1.向量的范数向量的长度也称为向量的二范数[!quote]-长度的定理设x,y,z∈Cn , λ∈C{x,y,z\in\mathbbC^n\,\,,\,\,\lambda\in\mathbbC}x,y,z∈Cn,λ∈C非负性：长度大于等于0{0}0，仅当向量为0{0}0时取等。齐次性：∣∣λx∣∣=∣λ∣⋅∣∣x∣∣
1.背景介绍数据分析是现代人工智能和大数据技术的核心组成部分，它涉及到处理和分析大量数据，以挖掘隐藏的信息和知识。为了更好地进行数据分析，我们需要掌握一些数学基础知识，包括线性代数和概率论。在本文中，我们将深入探讨这两个领域的核心概念、算法原理、应用和实例，并讨论其在数据分析中的重要性和未来发展趋势。2.核心概念与联系2.1线性代数线性代数是一门数学分支，主要研究的是线性方程组和向量空间。线性方程组是指形如$ax+by=c$的方程，其中$a,b,c$是已知常数，$x,y$是未知变量。向量空间是指一个包含向量的集合，其中向量可以通过线性组合得到。线性代数在数据分析中的应用非常广泛，例如：数据表示
考点剖析 线性表是算法题命题的重点，该类题目实现相对容易且代码量不高，但需要最优的性能（也就是其时间复杂度以及空间复杂度最优），这样才可以获得满分。所以在考研复习中，我们需要掌握线性表的基本操作，在平时多进行代码练习。当然在考场上，我们并不一定要求代码具有实际的可执行性，但我们需要去清晰的表达出算法的思路步骤，且算法题目只允许使用C/C++语言进行实现。线性表知识点 关于线性表这章内容其实并不多，我们将其分为两大部分：顺序存储（也就是我们常说的顺序表）和链式存储（链表），其中对于链表部分我们需要掌握其中的单链表、双链表、循环链表、静态链表等部分链表。 关于线性表的内容
1.背景介绍强对偶(StrongDuality)是一个在优化问题中非常重要的概念，它表示原始优化问题和其对偶(Dual)问题的最优值之间的关系。在许多实际应用中，强对偶成立的条件是非常有用的，因为它可以帮助我们更有效地解决问题。在这篇文章中，我们将讨论强对偶成立的条件，从线性代数到函数分析，探讨其核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。2.核心概念与联系2.1优化问题与对偶问题优化问题是指我们希望找到一个使某个目标函数值最小或最大化的解的问题。一个典型的优化问题可以表示为：$$\begin{aligned}\min{x\in\mathbb{R}^n}&\quadf(x)\s.t.&\
在CUDA4.0编程指南的第21页有一个示例(下面给出)来说明循环遍历设备内存中二维float组的元素。2D的尺寸是width*height//Hostcodeintwidth=64,height=64;float*devPtr;size_tpitch;cudaMallocPitch(&devPtr,&pitch,width*sizeof(float),height);MyKernel>>(devPtr,pitch,width,height);//Devicecode__global__voidMyKernel(float*devPtr,size_tpitch,intwidth,int
1.背景介绍线性映射矩阵的可逆性是线性代数中的一个重要概念，它有着广泛的应用在数学、科学、工程等领域。在这篇文章中，我们将深入探讨线性映射矩阵的可逆性，包括判断可逆性、解释可逆性以及相关算法和代码实例。2.核心概念与联系2.1线性映射线性映射是将一个向量空间映射到另一个向量空间的一个线性运算。在矩阵形式下，线性映射可以表示为一个矩阵乘法。例如，给定一个矩阵A和一个向量b，线性映射可以表示为：$$A\cdotx=b$$其中，A是矩阵，x是向量，b是目标向量。2.2矩阵的可逆性矩阵的可逆性是指矩阵在线性方程组中有唯一解的条件。如果一个矩阵具有逆矩阵，那么这个矩阵就是可逆的。逆矩阵通常表示为矩阵A的
