基于 NumPy 矩阵的相关系数矩阵计算
一、实验目的
掌握使用 NumPy 库创建矩阵的方法，理解 NumPy 矩阵在数据存储与处理中的优势。
学会利用 NumPy 相关函数计算数据的相关系数矩阵，明确相关系数矩阵的数学意义与应用场景。
验证相关系数矩阵的基本性质，如对角线元素为 1、矩阵对称性等，提升对数据相关性分析的实践能力。
二、实验原理1. 相关系数定义相关系数用于衡量两个
数学
《算法闯关指南：优选算法--前缀和》--31.连续数组，32.矩阵区域和
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前言：
31. 连续数组
解法（前缀和+
AFDM波形理论解析：数学建模与信号构造原理
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一、引言在现代宽带无线通信系统中，随着通信速率和用户移动性的不断提升，传统正交频分复用（OFDM, Orthogonal Frequency Division Multiplexing）波形逐渐暴露出在高多普勒频移和大时延扩展场景下性能下降的问题。尤其是在高铁、无人机、卫星通信和未来 6G 典型应用中，时变信道的非平稳特性使得 OFDM 难以维持其正
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32. 最长有效括号 - 力扣（LeetCode）/** validLen[]:有效长度,validLen[i]代表,以下标i结尾时连续有效括号长度 初始时全部默认初始化为0,且i = 0时,必定不存在有效括号,从1开始 动态规划: 情况一:()() 以下标1结尾:validLe
计算机图形中的法线矩阵：深入理解与应用
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一、法线的作用
二、法线矩阵的定义与作用
三、法线矩阵的数学推导
四、法线矩阵的实际应用
1. 在顶点着色器中的应用
2. 在切线空间变换中的应用
五、法线矩阵的优化与注意事项
1. 优化
2. 注意事项
六、总结
在计算机图形学中，法线矩阵（Normal Matrix）
矩阵的奇异值分解（SVD）及其在计算机图形学中的应用
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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
Langchain中实现多Agent的利器-基于图论的️ LangGraph，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
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:
通过大模型来决定采取什么行动,使用什么工具,对用户采取输出响应
执行步骤1中的行
【狂热算法篇】探秘图论之 Floyd 算法：解锁最短路径的神秘密码(通俗易懂版)
： 羑悻的小杀马特.-CSDN博客羑悻的小杀马特.擅长C/C++题海汇总,AI学习,c++的不归之路,等方面的知识,羑悻的小杀马特.关注算法,c++,c语言,青少年编程领域.### 在本篇文章中，博主将带大家去学习所谓的Floyd算法；从基本理解，画图分
内链矩阵：用「相关文章」组件把权重从 3 年老帖导向新文的 4 步流程
关键词：内链 SEO、老带新、CSDN 自定义组件、锚文本、深度访问 全文 4 900 字 | 15 张 4K 截图 | 5 段即拷脚本 | 1 份「权重流动」原始数据 发布时间：2025-11-11 08:00（已推百度普通收录 + IndexNow）0 省流结论表格复制
步骤
操作成本
30 天实测提升
① 老帖筛权
3
*概率论：分布与检验
目录一、描述统计四分位数方差与标准差标准误差变异系数二、概率计算排列组合概率三、概率分布两类数据类型正态分布幂律分布四、统计推断点估计与区间估计假设检验五、样本容量计算（A/B 测试场景）核心影响因素两种常见场景的计算实际工作注意事项 一、描述统计四分位数四分位数是将有序样本数据分为四等份的三个数值，分别记为第一四分位数（Q1，
