数学
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
【机器学习】在向量的流光中，揽数理星河为衣，以线性代数为钥，轻启机器学习黎明的瑰丽诗章
文章目录
线性代数入门：机器学习零基础小白指南
前言
一、向量：数据的基本单元
1.1 什么是向量？
1.1.1 举个例子：
1.2 向量的表示与维度
1.2.1 向量的维度
1.2.2 向量的表示方法
1.3 向量的基本运算
1.3.1 向量加法
1.3.2 向量的数乘
1.3.3 向量的长度
JAX数值分析库：线性代数求解器的自动微分实现
JAX数值分析库：线性代数求解器的自动微分实现 【免费下载链接】jax Composable transformations of Python+NumPy programs: differentiate, vectorize, JIT to GPU/TPU, and more 项目地址:
【大白笔记】一个数变成被连续正整数之和，搜索二维矩阵（I和II）
这是一个经典的数学 + 双指针 / 数论题，常见表述是：
给定一个正整数 n，判断它是否可以表示为若干个连续正整数之和（长度 ≥ 2），或求有多少种表示方式。
一、核心结论（先给你结论版）
✅ 结论 1（最重要）
一个正整数 n 可以表示为连续正整数
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