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矩阵算法最新视觉报道_矩阵公式一览表(2024年11月全程跟踪)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：热点更新日期：2024-11-27

矩阵算法

谷歌工程师刷题秘籍！ 𐟔壀ŠLeetCode 101: 和你一起轻松刷题（C++）》是一本专注于C++编程语言的算法刷题指导书籍。由谷歌公司的一位资深工程师撰写，内容涵盖了数据结构、排序与搜索、字符串处理、数组与矩阵、树与图、动态规划、贪心算法、回溯法、分治策略等多种算法类型和主题。 ✨内容与结构：题目覆盖广泛：书中包含了数百道经典算法题目，涵盖了各种算法类型和主题。深度题解：每一道题目都配以详细的解题过程和思路解析，从问题分析、算法设计到最终的C++代码实现，步步深入。代码示例：提供的C++代码示例遵循良好的编程规范，注重代码的可读性和效率，同时兼顾了对C++特性的有效运用。知识梳理：书中还对相关算法原理、数据结构特性进行了系统梳理和归纳。难度分级：题目按照LeetCode平台的难度等级（简单、中等、困难）进行划分，方便读者根据自身水平进行有梯度的练习。技巧与提示：书中穿插了作者在刷题过程中积累的经验技巧、常见陷阱提醒以及优化策略。 ✨特点：实战价值高：书中的题目能够有效模拟技术面试场景，帮助读者提升解决实际编程问题的能力。系统整合：通过刷题集的形式，将零散的知识点有机整合，形成一套完整的算法学习路径，有利于读者构建系统的算法知识体系。 𐟌Ÿ这是一本非常适合C++程序员提升算法能力、备战技术面试的实战指南。它以细致入微的题解、丰富的实战经验分享和针对性的语言实现，提供了一条高效且富有挑战性的学习路径，有助于在短时间内显著提升算法思维和编程技能。

vivo X200：色彩鲜艳，细节清晰 𐟓𘠦ƒ𓨦捕捉生活中的美好瞬间吗？vivo X200是你的理想选择！这款手机不仅拍照色彩鲜艳不失真，而且真正做到了原相机的效果。𐟌ˆ 它的功耗低，电池容量大，即使拍摄一整天，电量依旧充足。𐟔‹ 无论是远处的风景还是细微的物体，vivo X200都能捕捉到令人满意的细节。𐟏ž️ 在高倍率变焦时，蓝图算法矩阵的大模型加入，使得画质显著提升，细节更加清晰，色彩更加鲜艳。𐟔 此外，vivo X200还支持长焦微距功能，最高支持20倍变焦，为拍摄微观世界提供了可能。𐟐œ 性价比超高，是摄影爱好者的不二之选！𐟌Ÿ

OFDM信道估计，新思路来袭！将OFDM信道估计与深度学习超分辨率结合起来，把信道估计矩阵看作2D图像。通过超分辨率网络SRCNN和去噪网络DnCNN进行估计。具体来说，导频值得到导频位置的频率响应，然后通过插值得到其他数据位置的频率响应。然而，插值算法在CV领域被超分辨率神经网络虐得体无完肤。超分辨率算法虽然效果好，但泛用性很差，不同SNR条件下需要训练不同参数的模型。我的研究致力于以下三个方面：提高泛用性：不需要提前选择不同SNR的参数网络。减少先验信道信息：尽量做到不需要先验信道信息和信噪比。效果优于MMSE：计算量小，效果比MMSE好。思考：第一点是否可以加一个用于选择不同信噪比模型的网络，根据接收到的导频值估计SNR范围。第二点想把LS方法结合起来。第三点，采用更先进的网络，SRCNN已经是很老的网络了。就这么多，睡觉𐟘ꀀ

【MAT3341 Applied Linear Algebra: 一份详尽的应用线性代数课程笔记，涵盖矩阵算法、范数、条件数、正交性、对角化等关键概念，帮助理解和解决实际线性系统问题】"MAT3341 Applied Linear Algebra"网页链接「应用线性代数」「矩阵理论」「范数和条件数」「正交和对角化」

德银Quant实习，8小时通关！在Deutsche Bank Quant实习生的在线评估中，你需要花费8个小时来完成三个部分：核心、衍生和算法。每个部分包含10个问题，全部是选择题。核心部分：简单贝叶斯问题超几何分布正态分布的和 11个人围坐一圈，某两人不相邻的概率绿皮书中的相关系数范围原题绿皮书中的Markov Chain原题衍生部分：抛硬币连续三个正面的期望随机微积分问题判断Martingale问题绿皮书中答案为1/8的Brownian Motion问题算法部分：代码复杂度判断 SGD问题线性回归假设 Ridge问题级数求和监督学习问题判断 Bernoulli变量求和 Binomial变量收敛到正态分布给定矩阵求10次方准备好迎接挑战了吗？祝你好运！𐟒ꀀ

8章数学书搞定机器学习基础嘿，大家好，我是小八！最近深度学习和强化学习真是火得不行，机器学习和人工智能也成了科技界的热门话题。越来越多的人，无论是学生还是职场人士，都在忙着学这些新知识。不过，机器学习对数学的要求可是相当高的。很多机器学习的方法，比如最优化方法、矩阵论、信息论、随机过程和图论，都超出了我们平时学的那些数学知识。很多人都知道，机器学习中的一些数学概念，比如微积分、线性代数和概率论，都和本科教学的内容有很大的不同。看到书里的公式和理论却不知道它们的意思，这真是让人头疼。这本书的目标就是帮你打好机器学习所需的数学基础。它用最少的篇幅，精准地覆盖了机器学习所需的各种数学知识。全书分为8章，包括一元函数微积分、线性代数与矩阵论、多元函数微积分、最优化方法、概率论、信息论、随机过程和图论。每一章的顺序和结构安排都非常细致。强烈推荐这本书给大家，来夯实你的数学基础吧！这样你才能更好地理解和应用机器学习的各种算法和模型。加油！𐟒ꀀ

跟几位摄影师朋友@宁思潇潇@Derrick_Zhang_@王鹏鹏ken@拍照的小辣椒聊了两个多小时，更加深刻地感受到 vivo 的本分和长期主义。在手机摄影这条路上，一步一步的完善夜景、人像、长焦，再到 vivo X200 系列的专业视频，从自研影像芯片到算法矩阵，每一步都思路清晰，稳扎稳打。穿越周期之后的 vivo，成就了手机影像的灭霸地位，成就了连续三年三个季度的销量榜首，称之为中国手机品牌的“阿甘”，更显贴切。就像我们最后聊到，在新的周期里，我们需要更多这样的品牌，用持续的研发和创新，通过手机影像，传递我们的本土文化，就像 vivo 长期支持 FIRST 青年电影展一样，除了技术和产品，还有很多可以做的事情，也将带来无限的可能性。「vivoX200系列」少数派sspai的微博视频

vivoX200系列发布会永远可以相信vivo的影像，自研蓝图算法矩阵，自研蓝图传感器技术，自蓝图影像新品，把握了关键的自研创新。同时使用了索尼LYT-818，也带来了拍照比肩一英寸，视频超越一英寸的表现，期待后续实测。当然大模型也能够实现切实的画质增强，硬实力和算法全到位。同时OriginOS5新系统也实现了系统级AI的跨越，功能体验值得期待。再加上更优的流畅性，可以说vivoX200应有了最强蓝科技。当然，想要性能功耗到位，联发科肯定不能缺席，首发天玑9400，蓝晶调校，自带V2影像实力。当然vivo联合实验室，也将会和arm共同深耕底层芯片技术。

𐟧 AI推理芯片全解析𐟒𛊰Ÿ䔁I推理ASIC，如Groq，正成为AI推理的重要趋势。这种芯片不仅整合了CPU、GPU和CUDA-compliance logic，还采用了stacked DRAM (HBM)等chiplets技术。 𐟒ᤸ同于传统的CPU和GPU，Groq采用了高效的systolic array矩阵乘法处理架构，无需HBM/DRAM作为数据传递中介，从而实现了更高的数据带宽和更低的功耗。 𐟓Œ此外，Groq精简了设计，仅使用SRAM实现推理，这使得其数据延迟极低，但不适合进行大规模模型推理。不过，通过前端算法的优化，可以弥补这一不足。 𐟔同时，借助CPU进行实时数据预处理，可以降低金融、信号处理等应用对算法算力的需求。 𐟔쥜訊柳‡制造方面，Chiplet集成技术正逐渐成为主流，通过wafer-level封装实现。这一技术也符合物理定律：数据传递距离越短，功耗越低。 𐟒ᦀ𛧚„来说，AI推理芯片正逐渐成为AI领域的重要突破，为各种应用提供了更高效、更稳定的计算支持。

弗洛伊德算法与迪杰斯特拉算法详解在数据结构中，使用邻接矩阵求最短路径有两种著名的算法：弗洛伊德算法（Floyd-Warshall algorithm）和迪杰斯特拉算法（Dijkstra's algorithm）。以下是这两种算法的详细步骤：弗洛伊德算法初始化 𐟚€ 创建一个邻接矩阵 `graph[V][V]`，其中 `V` 是顶点的数量。如果顶点 `i` 到顶点 `j` 之间有边，则 `graph[i][j]` 是该边的权重；如果没有边，则 `graph[i][j]` 是无穷大（或一个非常大的数）。创建一个数组 `dist[]` 来保存源点到所有其他顶点的最短距离。初始时，除了源点的距离为0，其他所有顶点的距离都是无穷大。创建一个布尔数组 `sptSet[]` 来跟踪哪些顶点已经包含在最短路径树中。算法执行 𐟚€ 在 `dist[]` 中找到距离最小的顶点，该顶点不在 `sptSet` 中。将找到的顶点加入到 `sptSet` 中。更新与该顶点相邻的所有顶点的距离值。重复步骤2，直到所有顶点都被加入到 `sptSet` 中。返回结果 𐟚€ 返回 `dist[]`，它包含从源点到所有顶点的最短距离。迪杰斯特拉算法初始化 𐟚€ 创建一个邻接矩阵 `graph[V][V]`。初始化一个矩阵 `dist[][]`，其中 `dist[i][j]` 初始时等于 `graph[i][j]`。算法执行 𐟚€ 对于每一对顶点 `i` 和 `j`，考虑所有顶点 `k` 作为中间顶点，如果 `dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j]`，则更新 `dist[i][j]`。返回结果 𐟚€ 返回 `dist[][]`，它包含所有顶点对之间的最短距离。这两种算法都可以有效地求解邻接矩阵中的最短路径问题，选择哪种算法取决于具体的需求和场景。

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