矩阵乘积:对应行列对应元素相乘的和组成新的矩阵 两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵A的列数和另一个矩阵B的行数相等时才能定义.如A是m×n矩阵和B是n×p矩阵,它们的乘积C是一个m×p矩阵 并将此乘积记为: 例如: 矩阵的乘法满足以下运算律: 结合律: 左分配律: 右分配律: 矩阵乘法不满足交换律. 矩阵乘积可以形象地理解成空间的线性变化:位置的旋转,移动 卷积与矩阵 又称卷积和,即某元素邻域组成的矩阵A与卷积核矩阵B对应的元素的乘积的和,其中A,B的行列数相等.卷积核有特殊的定义:需矩阵中心元素=周…

题意很简单,就是两个大矩阵相乘,然后求乘积. 用 Strassen算法 的话,当N的规模达到100左右就会StackOverFlow了 况且输入的数据范围可达到800,如果变量还不用全局变量的话连内存开辟都开不出来 #pragma comment(linker, "/STACK:16777216") #include <iostream> #include <stdio.h> #define ll long long using namespace std; ;…

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5068 题意给的略不清晰 m个询问:从i层去j层的方法数(求连段乘积)或者修改从x层y门和x+1层z门的状态反转(更新只需更新一个节点的矩阵) 直接贴题解 我们可以把第i层跟第i+1层之间楼梯的通断性构造成一个2*2的通断性矩阵,1表示通,0表示不通.那么从第a层到第b层,就是将a到b-1的通断性矩阵连乘起来,然后将得到的答案矩阵上的每个元素加起来即为方案数.想到矩阵的乘法是满足结合律的,那么我们可以用线段树来…

在图像处理领域,Kernel = convolution matrix = mask,它们一般都为一个较小的矩阵: 用于:Sharpen,Blur, Edge enhance,Edge detect,Emboss(使凸出:在--上作浮雕图案:装饰) 1. 卷积操作与卷积矩阵的等价性 (1)创建一维信号 N = 100; s = zeros(N, 1); k = [20, 45, 70]; a = [2, -1, 1]; s(k) = a; (2)创建卷积核 L = 4; h = ones(L,…

用DFT计算线性卷积 两有限长序列之间的卷积 我们知道,两有限长序列之间的卷积可以用圆周卷积代替,假设两有限长序列的长度分别为\(M\)和\(N\),那么卷积后的长度为\(L=M+N-1\),那么用圆周卷积计算线性卷积的具体过程为: 首先将两序列在尾部补零,延拓成长度为L=M+N-1的序列 将两序列进行圆周卷积,卷积后的结果即为线性卷积的结果   而圆周卷积的实现可以通过下图实现 现讨论\(X[k]\)的\(IDFT\)使用\(DFT\)实现 \[ x[n]=\frac{1}{N}\sum_{…

现有的当前最佳机器翻译系统都是基于编码器-解码器架构的,二者都有注意力机制,但现有的注意力机制建模能力有限.本文提出了一种替代方法,这种方法依赖于跨越两个序列的单个 2D 卷积神经网络.该网络的每一层都会根据当前生成的输出序列重新编码源 token.因此类似注意力机制的属性适用于整个网络.该模型得到了非常出色的结果,比当前最佳的编码器-解码器系统还要出色,而且从概念上讲,该模型也更加简单.参数更少. 引言 深度神经网络对自然语言处理技术造成了深远的影响,尤其是机器翻译(Blunsom, 2013…

前言 在当前的复杂分布式架构环境下,服务治理已经大行其道.但目光往下一层,从上层 APP.Service,到底层计算引擎这一层面,却还是各个引擎各自为政,Client-Server 模式紧耦合满天飞的情况.如何做好“计算治理”,让复杂环境下各种类型的大量计算任务,都能更简洁.灵活.有序.可控的提交执行,和保障成功返回结果?计算中间件 Linkis 就是上述问题的最佳实践. 一.复杂分布式架构环境下的计算治理有什么问题? 1. 什么是复杂分布式架构环境? 分布式架构,指的是系统的组件分布在通过网络…

1. cv2.dft(img, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 进行傅里叶变化 参数说明: img表示输入的图片, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT表示进行傅里叶变化的方法 2. np.fft.fftshift(img)  将图像中的低频部分移动到图像的中心 参数说明:img表示输入的图片 3. cv2.magnitude(x, y) 将sqrt(x^2 + y^2) 计算矩阵维度的平方根 参数说明:需要进行x和y平方的数 4.np.fft.ifftshift(img…

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我是做Tracking 的,对于速度要求非常高.发现傅里叶变换能够使用. 于是学习之. 核心: 最根本的一点就是将时域内的信号转移到频域里面.这样时域里的卷积能够转换为频域内的乘积! 在分析图像信号的频率特性时,对于一幅图像,直流分量表示预想的平均灰度.低频分量代表了大面积背景区域和缓慢变化部分,高频部分代表了它的边缘,细节,跳跃部分以及颗粒噪声.  因此,我们能够做对应的锐化和模糊的处理:提出当中的高频分量做傅里叶逆变换得到的就是锐化的结果. 提出当中的低频分量做傅里叶逆变换得到的就是模糊的结…