linear-algebra

    10गर्मी

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    क्या कोई तरीका है जिसे मैं पाइथन में यादृच्छिक ऑर्थोनॉर्मल मैट्रिक्स बनाने के लिए कॉल कर सकता हूं? शायद numpy का उपयोग कर? या कई numpy तरीकों का उपयोग कर एक ऑर्थोनॉर्मल मैट्रिक्स बनाने का कोई तरीका है

    6गर्मी

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    में एक पहचान मैट्रिक्स है या नहीं, मुझे यह जांचना होगा कि कोई मैट्रिक्स एक पहचान मैट्रिक्स है या नहीं। मुझे पता है कि एक समारोह है जो जांचता है कि क्या मैट्रिक्स एक विकर्ण मैट्रिक्स है, यानी isdiag है

    6गर्मी

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    मैं डेटासेट में आयाम को कम करने के तरीके सीखने की कोशिश कर रहा हूं। मैं Principle Component Analysis और Singular Value Decomposition पर कुछ ट्यूटोरियल में आया था। मैं समझता हूं कि यह सबसे बड़ा भिन्नता

    5गर्मी

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    पेपर Girshick, RFast-RCNN (ICCV 2015) में, "3.1 तेजी से पहचान के लिए छिड़काव एसवीडी" अनुभाग का उपयोग करके पूरी तरह से जुड़े (`" इनर प्रोडक्ट "`) परत को कैसे कम करें, लेखक आकार और गणना समय को कम करने क

    9गर्मी

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    में कई tensors के कुशल कमी मैं चार बहुआयामी tensors v[i,j,k], a[i,s,l], w[j,s,t,m], Numpy में x[k,t,n] है, और मुझे टेन्सर z[l,m,n] द्वारा दिए गए गणना करने के लिए कोशिश कर रहा हूँ: z[l,m,n] = sum_{i,j,

    6गर्मी

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    रे ट्रेसर प्रोजेक्ट के लिए, मैं किरणों और त्रिकोणों (तीन कोष्ठकों द्वारा परिभाषित) के बीच छेड़छाड़ खोजने से निपटने वाले एल्गोरिदम का शोध कर रहा हूं। जो मैंने पाया है वह है कि मोलर-ट्रंबोर (एमटी) एल्गो

    5गर्मी

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    मेरे पास एक ग्राफ है जिसमें दो प्रकार के नोड्स शामिल हैं: कंपनियां और व्यक्ति। एक कंपनी नोड में किनारों की एक सूची है जो शेयरधारकों का प्रतिनिधित्व करती है। एक शेयरधारक के पास शेयरों का प्रतिशत होता ह

    7गर्मी

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    के बैच संस्करण बनाने मैं निम्नलिखित समारोह def quaternion_multiply(quaternion0, quaternion1): """Return multiplication of two quaternions. >>> q = quaternion_multiply([1, -2, 3, 4], [-5, 6,

    5गर्मी

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    मैं निम्नलिखित की तरह एक समीकरण प्रणाली है: इस विशिष्ट प्रणाली के लिए, मुझे पता है कि एक nontrivial समाधान (रों) केवल मौजूद है यदि पी 1 == पी 2, जो है। हालांकि, मैं सिम्पी का उपयोग कर सामान्य मामले मे

    7गर्मी

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    में मैट्रिक्स एक्सपोनेंटिएशन मैं पाइथन में एक जटिल मैट्रिक्स का विस्तार करने की कोशिश कर रहा हूं और कुछ परेशानी में भाग रहा हूं। मैं scipy.linalg.expm समारोह का उपयोग कर रहा है, और एक नहीं बल्कि अजीब