低秩矩阵和张量填充算法研究

讲解我们张量分解上面经常说的t-svd内容，原论文题目如下： Factorization strategies for third-order tensors 论文链接：link 拥有高中基础水平知识，并且学习了部分矩阵分析内容 我们先来规定一些特定的符号，不再在下文重复解释。 符号 意义 x 标量（就是单纯的任意一个数） x ma

在 C++ 语言 的 标准模板库 ( STL , STL Standard Template Library ) 中 , 提供了 accumulate 元素累加算法函数 用于 将 一个容器中的元素 进行累加操作 ; accumulate 元素累加函数 将 输入容器 的 [ 起始迭代器, 终止迭代器 ) 范围 内的 元素 在一个基础值 的 基础上 进行累加 , 得到一个累加值

将图结构转换矩阵数据转换为PyTorch支持的张量类型时，出现错误AttributeError: ‘Tensor’ object has no attribute ‘todense’ 实例来源于《PyTorch深度学习和图神经网络 卷1》实例26：用图卷积神经网络为论文分类 出错部分p284页 原代码： 错误提示： ​ 找了一圈没有一样的解决方案，但

想要精通算法和SQL的成长之路 - 系列导航 原题链接 题目中有一个值得注意的点就是： 需要按照书本顺序摆放。 每一层当中，只要厚度不够了，当前层最高的那一本书籍就视为本层的高度。 那么我们假设 dp[i] ： 代表从 book[0] 摆到 book[i] 的时书架的最小高度。 假设最后一层

内容概括： 利用基于对话框的MFC项目 实现鼠标点击绘制多边形 实现扫描线算法填充多边形 源码见Yushan-Ji/ComputerGraphics: ECNU2023秋 计算机图形学课程实验代码 (github.com) 通过鼠标交互输入多边形 对各种多边形进行填充，包括边界自交的情况 利用 OnLButtonDown 和 OnRButtonDown 函数，

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（1）协方差矩阵的定义、计算过程。         协方差（Covariance）：在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。协方差在某种意义上给出了两个变量线性相关性的强度以及这些变量的尺度。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。协方差矩阵

传送门 实现多边形扫描线填充算法，并和鼠标进行交互。 具体原理略过，会贴上完整代码，可直接运行。 环境： vs2019,OpenGL的库（可以搜索如何用vs使用OpenGL的库，可以使用vs自带的插件或者其他方法，很方便） 要点： 1.NET和AET的创建，改动 2.改变鼠标点击和鼠标拖拽的响应

2哥 : 3妹，听说你昨天去面试了，怎么样啊？ 3妹 ：嗨，别提了，让我回去等通知，估计是没有通知了， 还浪费我请了一天假。 2哥 : 你又请假了啊， 你是怎么跟你那个严厉的老板请假的。 3妹 ：我说我2哥生病了，嘿嘿~ 2哥 ：一猜就是说我生病了，自从你找工作，我这一年

第三章主要内容如下 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 矩阵分解是将矩阵分解成两个或三个在形式上、性质上比较简单的矩阵的乘积。 操作方式见例题3.1 将A的第一行元素照抄 再算 第一列的元素Ln1 求第二阶的行元素 求第二阶的列元素 求三阶对角线元素

前言 今天为大家带来的是《LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LAN-GUAGE MODELS》 出版： 时间：2021年10月16日 类型：大语言模型的微调方法 ： 作者：Edward Hu, Yelong Shen 等 第一作者机构：Microsoft Corporation github：https://github.com/microsoft/LoRA 简介 为了降低现有模型在下游任务上的计算

在快速发展的人工智能领域中，以高效和有效的方式使用大型语言模型（LLM）变得越来越重要。在本文中，您将学习如何以计算高效的方式使用低秩适应（LoRA）对LLM进行调整！ 预训练的大型语言模型通常被视为基础模型，原因很充分：它们在各种任务上表现良好，我们可以

actic: AML.TA0007 technique: AML.T0015   突变技术可以规避几乎所有的 DGA 检测，不仅限于本例中所示的基于 CNN 的 DGA 检测。如果攻击者将其添加到现有 DGA 之上，则大多数 DGA 检测可能会失败。使用这种技术变异的 DGA 生成的域名成功地避开了目标 DGA 检测模型，允许攻击者继续与

本篇特征值、特征向量笔记来源于MIT线性代数课程。 对于方阵而言，现在要找一些特殊的数字，即特征值，和特殊的向量，即特征向量。 给定矩阵A，矩阵A作用在向量上，得到向量Ax（A的作用，作用在一个向量上，这其实就类似于函数，输入向量x，得到向量Ax） 在这些向量

文章背景： 当我们训练完模型后，我们需要用训练后的模型对正负样本图片进行目标检测测试，这时候我们需要算模型在新的数据集上的检测效果(精度、过杀率、漏检率，准确度等)，这时候使用测试后的结果绘制成混淆矩阵，可以很方便的帮助我们呈现和理解模型的泛化能

文章：Dive Deeper into Rectifying Homography for Stereo Camera Online Self-Calibration 作者：Hongbo Zhao, Yikang Zhang, Qijun Chen,, and Rui Fan 编辑：点云PCL 欢迎各位加入知识星球，获取PDF论文，欢迎转发朋友圈。文章仅做学术分享，如有侵权联系删文。 公众号致力于点云处理，SLAM，三维视觉，高精地