参考网址:https://qianwenma.cn/2018/05/17/mathjax-yu-fa-can-kao/# 基本运算 1.乘法$x\times y$ x\times y 2.乘法$x^{n}$ x^{n} 3.平方根$\sqrt{x+y}$  $\sqrt[n]{3}$ \sqrt{x+y}  \sqrt[n]{3} 4.除法$x\div y$ x\div y 5.分数$\frac{x}{y}$ \frac{x}{y} 6.异或$A\oplus B$ A\oplus B 7.小于等

参考: LaTex 使用特殊章节符号 (§) LaTex 使用特殊章节符号 (§) 在.tex文件开头,加上以下内容: \usepackage[utf8]{inputenc} \usepackage{cleveref} \crefname{section}{§}{§§} \Crefname{section}{§}{§§} 并在通过以下命令引用章节 (section): As explained in \cref{sec:foo} 效果如下 (下图下方): 2018.10

函数.符号及特殊字符 声调 语法 效果 语法 效果 语法 效果 \bar{x} \acute{\eta} \check{\alpha} \grave{\eta} \breve{a} \ddot{y} \dot{x} \hat{\alpha} \tilde{\iota} 函数 语法 效果 语法 效果 语法 效果 \sin\theta \cos\theta \tan\theta \arcsin\frac{L}{r} \arccos\frac{T}{r} \arctan\frac{L}{T} \sin

原文地址:https://blog.csdn.net/ying_xu/article/details/51240291 这段时间用Latex很多,常常需要查阅相关特殊的符号,这里做一个整理,也方便大家查阅. 摘自:<一份不太简短的LATEX2介绍>或112分钟学会LATEX2    原版作者:Tobias Oetiker

import numpy as np numpy模块的array相乘时,有两种方式:一是矩阵形式,二是挨个相乘. 需要用矩阵形式相乘时,则要用np.dot()函数. #矩阵与矩阵相乘a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])c = a.copy()print(a * c)print(np.dot(a, c))#a*c 得出的结果是a和c中每个元素依次相乘,为3x3的矩阵#np.dot(a, c) 得到的结果是a和c进行矩阵相乘,为3x3的矩阵 #矩阵与向量:

何为向量? 在初中课本中,我们知道: 向量是有大小和方向的量. 这样解释太笼统了,现在我们只讨论平面上的向量. 那么,我们约定:在平面上的向量,由一个二元组组成:如α(c1,c2). 在此平面上建立一个平面直角坐标系,设向量两端点分别为:x1(a1,b1), x2(a2,b2). 那么,c1 = a2 - a1, c2 = b2 - b1. 可以得知,该向量在平面上有无数位置. 那么,矩阵可以理解为一堆向量的集合. 比如下面这个矩阵: 它是一个3 x 4 的矩阵.那么,它拥有4个列向量,3个行向

本系列文章由 @YhL_Leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50240237 下面列出一些基本的LaTeX公式符号命令: 1 部分希腊字母 命令 显示 命令 显示 \alpha α A A \beta β B B \gamma γ \Gamma \varGamma Γ  Γ delta δ \Delta \varDelta Δ  Δ \epsilon ϵ E E \eta η H H \theta

/**ajax 获取企业名称 * * @param Request $request * * @return \Illuminate\Http\JsonResponse * @author lxw */ public function getCompanyName( Request $request ) { $keyword = $request->query->get('q', ''); $allCompany = Company::query(); $allCompany = $allCo

加^号 输入\hat  或 \widehat 加横线 输入 \overline 加波浪线 输入 \widetilde 加一个点 \dot{要加点的字母} 加两个点\ddot{要加点的字母} 加箭头 输入\vec 转自:https://blog.csdn.net/dlaicxf/article/details/52680666 如有侵权,请联系删除.

博主一些小小的总结,以后会继续更的. 某个传送门. ⎝⎛•‿•⎞⎠⎝⎛•‿•⎞⎠⎝⎛•‿•⎞⎠ 1.左右一个$: 1+1=2 $1+1=2$ ($3$及以后的都需要$) 2.左右两个$: 1+1=2 $$1+1=2$$ 3.分数线: \frac{A}{B} $\frac{A}{B}$ 4.上标下标 i^j i_j $i^j$ $i_j$ 5.求和求积 \sum(i) \sum_{i=1}^{n}(i) \prod(i) \prod_{i=1}^{n}(i) $\sum(i)$ $\sum_{i=

使用冒号运算带有数值数据(数值的增加为1) # Creating a sequence from 5 to 13. v <- 5:13 print(v) # Creating a sequence from 6.6 to 12.6. v <- 6.6:12.6 print(v) # If the final element specified does not belong to the sequence then it is discarded. v <- 3.8:11.4 print

转义字符在LaTeX中有一些符号被用于特殊的用途,如 \\      \backslash\ 符号被用于命令的转义,直接在LaTeX中输入这些符号是无法正确得到这些符号的,甚至会引起LaTeX的报错.在需要这些符号时,需要使用相应的命令来进行转义:   latex命令 输出符号 latex命令 输出符号 \# # \$ $ \% % \{ { \} } \~{} ~ \_{} _ \^{} ^ \textbackslash \ \& &

页面布局里总是会有类似 “文字 | 文字” 的设计样式,不同的浏览器存在严重偏差. 有兼容问题就要解决,下面总结了3种解决方案,分享给大家: 一.系统默认的样式 1.元素换行的段落 <div class="txt"> <a href="">文字链接</a> <em>|</em> <a href="">文字链接</a> <em>|</em>

向量的一种特殊乘法 element wise multiplication 物体反射颜色的计算采用这样的模型: vec3 reflectionColor = objColor * lightColor;//物体反射颜色 = 物体颜色 * 光源颜色. (vec3(r,g,b), r,g,b在[0,1]范围里). 比如:光源是自然光:lightColor = vec3(1.0,1.0,1.0);物体是绿色的:objColor  = vec3(0,0,1.0,0.0); 反射光就是:reflectio

R语言基础:数组和列表 数组(array) 一维数据是向量,二维数据是矩阵,数组是向量和矩阵的直接推广,是由三维或三维以上的数据构成的. 数组函数是array(),语法是:array(dadta, dim),其中data必须是同一类型的数据,dim是各维的长度组成的向量. 1.产生一个三维和四维数组. 例1:xx <- array(1:24, c(3, 4, 2)) #一个三维数组 例2:yy <- array(1:36, c(2, 3, 3, 2)) #一个四维数组   2.dim()函数可

线性代数,面向连续数学,非离散数学.<The Matrix Cookbook>,Petersen and Pedersen,2006.Shilov(1977). 标量.向量.矩阵.张量. 标量(scalar).一个标量,一个单独的数.其他大部分对象是多个数的数组.斜体表示标量.小写变量名称.明确标量数类型.实数标量,令s∊ℝ表示一条线斜率.自然数标量,令n∊ℕ表示元素数目. 向量(vector).一个向量,一列数.有序排列.次序索引,确定每个单独的数.粗体小写变量名称.向量元素带脚标斜体表示.

在使用Breeze 库时,需要导入相关包: import breeze.linalg._ import breeze.numerics._ Breeze创建函数 //全0矩阵 DenseMatrix.zeros[Double](,) res0: breeze.linalg.DenseMatrix[Double] = 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 //全0向量 DenseVector.zeros[Double]() res1: breeze.linalg.DenseVector[

Numpy中数组的乘法 按照两个相乘数组A和B的维度不同,分为以下乘法: 数字与一维/二维数组相乘: 一维数组与一维数组相乘: 二维数组与一维数组相乘: 二维数组与二维数组相乘: numpy有以下乘法函数: *符号或者np.multiply:逐元素乘法,对应位置的元素相乘,要求shape相同 @符号或者np.matmul:矩阵乘法,形状要求满足(n,k),(k,m)->(n,m) np.dot:点积乘法 解释:点积,也叫内积,也叫数量积两个向量a = [a1, a2,-, an]和b = [b1

R语言最基本的数据类型-向量(vector) 1.插入向量元素,同一向量中的所有的元素必须是相同的模式(数据类型),如整型.数值型(浮点数).字符型(字符串).逻辑型.复数型等.查看变量的类型可以用typeof(x)函数查询. > #插入向量元素 > x <- c(88,5,12,13) > x [1] 88 5 12 13 > x <- c(x[1:3],168,x[4]) #插入168数字在13之前 > x [1] 88 5 12 168 13 > 2.

R语言最基本的数据类型-向量(vector) 1.插入向量元素,同一向量中的所有的元素必须是相同的模式(数据类型),如整型.数值型(浮点数).字符型(字符串).逻辑型.复数型等.查看变量的类型可以用typeof(x)函数查询. > #插入向量元素 > x <- c(88,5,12,13) > x [1] 88 5 12 13 > x <- c(x[1:3],168,x[4]) #插入168数字在13之前 > x [1] 88 5 12 168 13 > 2.

进行SIMD多媒体扩展的设计,源于一个很容易观察到的事实: 许多多媒体应用程序操作的数据类型比对32位处理器进行针对性优化的数据类型更窄一些. 图像三基色,都是8位.音频采样也都是8位和16位来表示. SIMD的多媒体扩展指令与标准的SIMD指令相比,它指定的操作数更少,因此使用的寄存器堆更小. SIMD扩展主要对一下三项进行了简化: 1)多媒体SIMD扩展固定了操作代码中数据操作数的数目,从而在x86的体系结构的MMX,SSE,AVX中添加了数百条指令. 2)多媒体SIMD没有提供向量体系结构