Problem Introduction The dot product of two sequences \(a_1,a_2,\cdots,a_n\) and \(b_1,b_2,\cdots,b_n\) of the same length is equal to \(\sum\limits_{i=1}^na_ib_i=a_1b_1+a_2b_2+\cdots+a_nb_n\) Problem Description Task.The goal is,given two sequences…

These are vectors: They can be multiplied using the "Dot Product" (also see Cross Product). Calculating You can calculate the Dot Product of two vectors this way: a · b = |a| × |b| × cos(θ) Where:|a| is the magnitude (length) of vector a|b| is t…

Conduct Dot Product of two large Vectors 1. two pointers 2. hashmap 3. 如果没有额外空间,如果一个很大,一个很小,适合scan小的,并且在大的里面做binary search package fb; public class DotProduct { public int dotPro(int[][] v1, int[][] v2) { int[][] shortV; int[][] longV; if (v1.length…

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的点积运算code,CUDA包括普通实现和采用零拷贝内存实现两种,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第十一章,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #include &…

参考的是<游戏和图形学的3D数学入门教程>,非常不错的书,推荐阅读,老外很喜欢把一个东西解释的很详细. 1.向量点积(Dot Product) 向量点积的结果有什么意义?事实上,向量的点积结果跟两个向量之间的角度有关. 2.向量叉积(Cross Product) 两个向量a,b,它们的叉积表示为axb,这个很容易跟数学中两个数字之间的相乘,但是这里是完全不同的. 两个向量叉积在图形坐标中就很直观了,axb同时垂直与a和b. 我们很容易验证axb是否同时垂直a和b向量.根据向量乘积的知识,我们只…

python代码 x = np.array([[1,3],[1,4]]) y = np.array([[2,2],[3,1]]) print np.dot(x,y) 结果 [[11 5] [14 6]] 结算过程, 行 * 列 1 3    2 2     1*2 + 3 * 3 1 * 2 + 3 * 1       11 51 4    3 1     1*2 + 4 * 3 1 * 2 + 4 * 1       14 6…

import numpy.matlib import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) b = np.array([[11,12],[13,14]]) print(np.dot(a,b)) 计算结果: 1,2.   11,12.          1 * 11 + 2 * 13.  1 * 12 + 2 * 14.      37,40 3,4.  13,14.    3 * 11 + 4 * 13. 3 * 12 + 4 * 14. 85,92…

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的两个非常大的向量实现点积操作,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,各个文件内容如下: common.hpp: #ifndef FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_ #define FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_ #include<random> template< typename T > static inline int check_Cuda(T result, const char…

参考博文::https://blog.csdn.net/david_han008/article/details/53560736 https://blog.csdn.net/n66040927/article/details/79163496?utm_source=blogxgwz3 ICP是指,利用点云的匹配关系,来求解相机的三维运动. PNP是利用已知的三维结构与图像的对应关系,来求解相机的三维运动. 对极几何,利用对极几何的约束,恢复出图像之间的相机的三维运动. 视觉里程计,分成特征提取…

CBAM: Convolutional Block Attention Module 简介 本文利用attention机制,使得针对网络有了更好的特征表示,这种结构通过支路学习到通道间关系的权重和像素间关系的权重,然后乘回到原特征图,使得特征图可以更好的表示. Convolutional Block Attention Module 这里的结构有点类似与SENet里的支路结构. 对于Channel attention module,先将原feature map分别做global avg pool…