北航矩阵理论A笔记：零基础到上线全程指南

需积分: 50 64 下载量 56 浏览量 更新于2024-08-10 收藏 1.14MB PDF 举报
《dx_d-Android Studio开发实战：从零基础到APP上线》是一份详尽的教程，针对想要学习Android Studio开发的初学者设计，特别是那些希望从零开始并最终实现应用上线的人群。该教程并非单纯讲解编程技术，而是结合了实际项目经验和理论知识，以帮助读者建立坚实的编程基础。 课程内容涵盖了矩阵理论的基础部分，特别强调了矩阵在软件开发中的重要作用。作者引用了北京航空航天大学矩阵理论A课程的笔记，由任课教师赵迪编写，张京蕊整理。笔记共分为七个部分，分别是补充公式、Jordan标准形、线性变换与矩阵、欧式空间与R分解、常用矩阵分解、范数与级数、以及广义逆和直积拉直及其应用。每个部分深入浅出地讲解了相关概念，如矩阵运算规则、矩阵的变换表示、矩阵分解技巧等，这些都是构建Android应用程序过程中不可或缺的数学工具。 作者强调，尽管提供了电子版笔记，但鼓励学生们积极参与课堂学习，亲手记录笔记，通过实践来巩固理论知识。学习过程中，不仅要理解矩阵的理论，还要学会如何在实际项目中运用，例如在布局管理、界面渲染等环节中利用矩阵进行坐标变换。同时，课程也关注到代码规范和性能优化，确保开发出的APP不仅功能完备，而且运行高效。 此外，课程还包含了矩阵理论在Android Studio中的具体应用实例，比如在处理图像、动画或游戏开发中的矩阵操作。通过这些实例，学生能更好地理解和掌握矩阵在Android开发中的实用价值。 《dx_d-Android Studio开发实战》是一套既理论深入又实践导向的教程，旨在帮助读者通过矩阵理论的学习，逐步掌握Android开发技能，并最终成功发布自己的应用程序。对于任何想要进入Android开发领域的人来说，这是一份极具价值的学习资料。

PyPI 官网下载 | dx_eurocode-1.0.0-py3-none-any.whl

2022-02-03 上传
《PyPI官网下载dx_eurocode-1.0.0-py3-none-any.whl：探索Python库的安装与使用》 在Python编程环境中，扩展生态的多样性得益于Python Package Index（PyPI）的存在。PyPI是Python开发者共享和发现软件包的官方仓库...

android-sdk_r17-windows.zip

387 浏览量
5. **Build Tools**：包含编译应用所需的各种工具，例如aidl（Android Interface Definition Language）用于处理接口定义，dx用于转换字节码，以及aapt（Android Asset Packaging Tool）用于处理资源文件。...

adt-bundle-windows-x86_64-20140624

1748 浏览量
对于2014年发布的adt-bundle-windows-x86_64-20140624，需要注意的是，随着技术的发展，Google后来推出了Android Studio，这是现在官方推荐的Android开发环境，它基于IntelliJ IDEA，提供了更强大的功能和更现代的...

22.10.10.231450.232161_S-lun0_fip.bin 22.10.10.231450.232161_S-lun1_fip.bin 22.10.10.231450.232161_S-lun2_fip.bin ecarx-image-cluster-e04-dx11-lun.bin 把以上4个文件名一次改成 lun0_fip.bin lun1_fip.bin lun2_fip.bin lun3_fip.bin

122 浏览量
可以使用以下命令进行批量修改： ...mv ecarx-image-cluster-e04-dx11-lun.bin lun3_fip.bin ``` 这样就可以将四个文件名一次性修改为 `lun0_fip.bin`、`lun1_fip.bin`、`lun2_fip.bin`、`lun3_fip.bin`。

for(i=0; i<num-1; ++i) { p_latent_minutia_1 = & latent_template.m_minutiae[get<1>(corr[i])]; p_rolled_minutia_1 = & rolled_template.m_minutiae[get<2>(corr[i])]; for(j=i+1; j<num;++j) { p_latent_minutia_2 = & latent_template.m_minutiae[get<1>(corr[j])]; p_rolled_minutia_2 = & rolled_template.m_minutiae[get<2>(corr[j])]; dx_1 = p_latent_minutia_1->x-p_latent_minutia_2->x; dx_2 = p_rolled_minutia_1->x-p_rolled_minutia_2->x; dx_1 = abs(dx_1); dx_2 = abs(dx_2); dy_1 = p_latent_minutia_1->y-p_latent_minutia_2->y; dy_2 = p_rolled_minutia_1->y-p_rolled_minutia_2->y; dy_1 = abs(dy_1); dy_2 = abs(dy_2); if(dx_1>=dist_N | dx_2>=dist_N | dy_1>=dist_N | dy_2>=dist_N) continue; dist_1 = table_dist[dx_1*dist_N+dy_1]; dist_2 = table_dist[dx_2*dist_N+dy_2]; dist = fabs(dist_1-dist_2); if(dist>d_thr) continue; H[i*num+j] = (30-dist)/(25.0); if(H[i*num+j]>1) H[i*num+j] = 1.0; else if(H[i*num+j]<0) H[i*num+j] = 0.0; H[j*num+i] = H[i*num+j]; } }

124 浏览量
外层循环使用变量i从0到num-1遍历，内层循环使用变量j从i+1到num遍历。 在循环中，首先根据corr向量中的元素获取对应的指针p_latent_minutia_1、p_rolled_minutia_1、p_latent_minutia_2和p_rolled_minutia_2，这些...

解释代码： for (int i=0 ; i<BUFFER_SIZE-HAMMING_SIZE-MA4_SIZE-2 ;i++){ double s= 0; for(int k=i; k<i+ HAMMING_SIZE ;k++){ s -= an_dx[k] *auw_hamm[k-i] ; } an_dx[i]= s/ 1146; // divide by sum of auw_hamm }

2023-06-02 上传
3. 通过另一个 for 循环，遍历从 i 到 i+HAMMING_SIZE 的 auw_hamm 和 an_dx 数组。在这个循环中，s 的值不断被更新，计算公式为 s -= an_dx[k] *auw_hamm[k-i]。 4. 计算完 s 的值后，将其除以常量 1146，并将结果...

``` # 计算圆的部分圆心距 (dx, dy) 和偏移后的半径 dr d_r = r * sqrt((x_min - r_x)**2 + (y_min - 10)**2)```改一下

2024-09-08 上传
在给定的代码片段中，`d_r` 的计算似乎与圆的半径 `r` 和圆心 `(x_min, y_min)` 相关，但表达式 `(x_min - r_x)**2 + (y_min - 10)**2` 可能不是正确的圆心到点 `(r_x, 10)` 的距离。实际上，如果 `y_min` 表示的是...

for(i=0; i<num-1; ++i) { p_latent_minutia_1 = & latent_template.m_minutiae[get<1>(corr[i])]; p_rolled_minutia_1 = & rolled_template.m_minutiae[get<2>(corr[i])]; for(j=i+1; j<num;++j) { p_latent_minutia_2 = & latent_template.m_minutiae[get<1>(corr[j])]; p_rolled_minutia_2 = & rolled_template.m_minutiae[get<2>(corr[j])]; dx_1 = p_latent_minutia_1->x-p_latent_minutia_2->x; dx_2 = p_rolled_minutia_1->x-p_rolled_minutia_2->x; dy_1 = p_latent_minutia_1->y-p_latent_minutia_2->y; dy_2 = p_rolled_minutia_1->y-p_rolled_minutia_2->y; dist_1 = (dx_1*dx_1)+(dy_1*dy_1); dist_1 = sqrt(dist_1); dist_2 = (dx_2*dx_2)+(dy_2*dy_2); dist_2 = sqrt(dist_2); dist = fabs(dist_1-dist_2); H[i*num+j] = (30-dist)/(25.0); if(H[i*num+j]>1) H[i*num+j] = 1.0; else if(H[i*num+j]<0) H[i*num+j] = 0.0; H[j*num+i] = H[i*num+j]; } }

114 浏览量
++i)`遍历`corr`向量中的元素（即匹配的特征点对），从第一个元素开始到倒数第二个元素。 内层循环`for(j=i+1; j;++j)`从外层循环的当前元素的下一个元素开始，遍历到最后一个元素。 在内层循环中，首先通过`get...

// hamming window // flip wave form so that we can detect valley with peak detector for ( i=0 ; i<BUFFER_SIZE-HAMMING_SIZE-MA4_SIZE-2 ;i++){ s= 0; for( k=i; k<i+ HAMMING_SIZE ;k++){ s -= an_dx[k] *auw_hamm[k-i] ; } an_dx[i]= s/ (int32_t)1146; // divide by sum of auw_hamm } n_th1=0; // threshold calculation for ( k=0 ; k<BUFFER_SIZE-HAMMING_SIZE ;k++){ n_th1 += ((an_dx[k]>0)? an_dx[k] : ((int32_t)0-an_dx[k])) ; } n_th1= n_th1/ ( BUFFER_SIZE-HAMMING_SIZE);

164 浏览量
对于每个元素，如果`an_dx[k]`大于0，则将其加到`n_th1`中；否则，将其取绝对值后再加到`n_th1`中。最后，将`n_th1`除以总的样本数（BUFFER_SIZE-HAMMING_SIZE）来计算平均阈值。 这段代码的目的是通过应用汉明窗口...

我定义的计算目标函数的函数为，def quadratic(bd_X, bd_Y, x3, x4): x1 = 0.25*(((DX*(bd_X-1))**2 + (DY*(bd_Y-1))**2)**0.5+ ((DX*(51-bd_X))**2 + (DY*(bd_Y-1))**2)**0.5 + ((DX*(bd_X-1))**2 + (DY*(51-bd_Y))**2)**0.5 + ((DX*(51-bd_X))**2 + (DY*(51-bd_Y))**2)**0.5) x2 = (((bd_X-mbjx)**2 + (bd_Y-mbjy)**2 )**0.5)*DX x5 = train_optimize2[4] x6 = train_optimize2[5] x7 = train_optimize2[6] x8 = train_optimize2[7] x9 = train_optimize2[8] x10 = train_optimize2[9] x11 = train_optimize2[10] x12 = train_optimize2[11] x13 = train_optimize2[12] x14 = train_optimize2[13] x15 = train_optimize2[14] x16 = train_optimize2[15] x17 = train_optimize2[16] x18 = train_optimize2[17] x19 = train_optimize2[18] with open('regressor_model.pkl', 'rb') as f: model = pickle.load(f) x_train = np.array([[x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11, x12, x13, x14,x15,x16,x17,x18,x19]]) y_predict = model.predict(x_train) Y = y_predict return -Y

111 浏览量
好的，根据您给出的代码，可以看出目标函数的计算涉及到一些外部的变量和模型，这里简单介绍一下如何将其与 CMA-ES 优化器结合起来。 首先，我们需要将 `quadratic()` 函数转换为只接受一个参数（即解向量），并...
勃斯李
  • 粉丝: 54
上传资源 快速赚钱

最新资源