线性代数学习笔记（未完结）
线性代数学习笔记
1 高斯消元法与矩阵的初等变换
1.1 基本量与基本定义
含有 \(n\) 个未知量、\(m\) 个方程的线性方程组 称为 \(m \times n\) 线性方程组(或 \(n\) 元线性方程组)，形式：
\[\begin{cases}
a_{11}x_1 + a_{12} x_2 + \cdots + a_{1n} x_n
数学
【必看】2026年 {计算题} ｜专项解析 ~ H：动态规划 & 图论
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七、动态规划
【第1题】1、张先生向商店订的某一厂商品，每件定价 100 元，共订购 60 件。张先生对商店经理说“如果你肯减价，每减价 1 元，我就多订 3 件商品 ”，经理算了一下
实现分布式读写集群（提升两台服务器的性能，支持分片存储+并行读写），Redis Cluster（Redis集群模式）并附排错过程
实现分布式读写集群（提升两台服务器的性能，支持分片存储+并行读写）， Redis Cluster（Redis集群模式），而非哨兵模式。Redis Cluster会自动将数据分片存储在不同节点，同时支持读写分离和故障转移，完美适配两台服务器的需求。
核心架构说明
节
线性代数 · 向量运算 | 叉乘 / 几何意义 / 推导
注：本文为 “线性代数 · 向量运算” 相关合辑。 图片清晰度受引文原图所限。 略作重排，未整理去重。 如有内容异常，请看原文。
数学基础 —— 向量运算（叉乘）keng_s 于 2016-08-05 17:17:57 发布
1_ 向量的叉乘向量的叉乘是指求同时垂直于两个向量的向量。设向量
[简化版 GAMES 101] 计算机图形学 03：线性代数下
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一、向量叉乘：突破平面的向量运算💫
1. 叉乘的核心定义
2. 叉乘的关键性质
3. 图形学中的核心应用🎯
（1）构建三维右手坐标系
（2）判定左右与内外部关系
二
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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
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:
【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
