矩阵的奇异值分解（SVD）及其在计算机图形学中的应用
矩阵的奇异值分解（SVD）及其在计算机图形学中的应用
引言
1. 奇异值分解（SVD）的基本理论
2. SVD的计算步骤
2.1 计算 $ A^T A $ 和 $ A A^T $
2.2 求特征值和特征向量
2.3 构建 $ V $ 和 $ U $ 矩阵
2.4 计算奇异值
2.5 验证正交性
3. SVD的数值算法
数学
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LangGraph的出现LangChain中的智能体从数据结构的角度来讲等同于一个有向无环图,也就是说,chain在推理过程中无法被循环调用.而尽管AgentExecutor(代理执行器)支持’循环’.但是缺乏精确控制能力,时常发生失控陷入死循环的情况.使用代理执行器实现循环调用LLM的能力,其调用过程主要有两步:
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动态规划（DP）经典模型 - 提升篇
文章目录
引言
第一章：动态规划的精髓
1.1 DP 的适用前提
1.2 解决 DP 问题的通用五步法
第二章：经典模型一：0-1 背包问题
2.1. 问题描述
2.2. DP 分析与求解 (二维数组)
步骤 1: 状态定义
步骤 2: 状态转移方程
步骤 3: 初始化
步骤 4: 遍历顺序
步骤 5: 返回结果
C
【C++动态规划 合法括号】2267. 检查是否有合法括号字符串路径|2084
本文涉及知识点C++动态规划
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