matlab问题:矩阵相乘的结果出现inf? [问题点数:20分]

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Eigen Matrix 详解
Eigen Matrix 详解 在Eigen中,所有的matrices 和vectors 都是模板类Matrix 的对象,Vectors 只是一种特殊的矩阵,行或者列为1. Matrix的前三个模板参数 Matrix 类有6个模板参数,现在我们了解前三个足够。剩下的三个参数都有默认值,后面会探讨,现在不管他。 Matrix 的三个强制的模板参数: Matrixtypename S
Matlab计算最短路径及路径的个数
最近老板让计算最短路径及路径个数,找遍了所有工具箱,都没现成的。急死了,什么Dijkstra和Floyd都搞不定。最后,想了想,算了吧,自己编吧,反正自己用,又没有算法复杂度要求。于是自己就写了个小程序(本程序仅限无权无向连通图)。    本人不是计算机出身,就不写算法步骤了,直接上图解。
ssim会出现最后结果显示Inf,可能就是输入的图像是彩色图像,所以就需要加一个代码
Iimg1=double(rgb2gray(imread('img1.png'))); img2=double(rgb2gray(imread('img2.png'))); 这样就可以将可以将可以将图像从RGB转化为灰度图
matlab 去除INF或者NAN的方法
INF表示“无穷大”,是<em>inf</em>inite的缩写。 NAN表示“无效数字”,是Not a number的缩写。 data11=is<em>inf</em>(data1); [<em>inf</em>_r <em>inf</em>_c]=find(data11==1); data1(<em>inf</em>_r,:)=[]; 注意:第一句is<em>inf</em>输出的data11为logical 0,1. 第二句找到全为1即全为<em>inf</em>的标签。 第三句将<em>inf</em>全赋予空值。 ...
matlab程序运行eig函数时问题
2015年4月22日,程序运行eig函数时<em>问题</em>。 <em>问题</em>: 经常会<em>出现</em> <em>inf</em> 或者 nan 的<em>问题</em>,导致程序进行不下去。 解决方案: 在计算A./B等类似的除法运算时,要改成A./(B+eps) 。 也就是添加一个offset,避免被除数<em>出现</em>0的<em>问题</em>。
matlab 和 numpy 矩阵乘法异同
最近在用python做一点东西,发现python下面的矩阵运算和<em>matlab</em>是不同的,虽然之前找到了一个关于MATLAB与python在数学运算方面指令的对照表,但是感觉还是不够详细。    对照表链接:http://www.cnblogs.com/qiyeshublog/archive/2012/08/03/2621199.html   广义的矩阵的矩阵乘法包括:<em>矩阵相乘</em>,矩阵点乘,向量乘法
两个矩阵相乘但是结果不对,只有第一行的对,求解!
代码如下: #include #include #define M 4 #define N 5 void MatrixMultiply2(int A[M][N],int B[N][M],int result[M][N]) { int i,j,k; int temp; for(i=0;i<M;j++) {
C++运行结果出现1.#INF
转载自:http://zhidao.baidu.com/question/141962606 <em>问题</em>: 我的代码: #include double seq(double x); void main() { double n,sum; cin>>n; sum=2
Matlab 进行FFT,结果出现NAN的一种可能原因
对一个列向量V做fft变换,输出<em>结果</em>全为NaN+NaNi原因:很有可能是向fft函数传递了一个含有1个或若干个NaN的向量。 即V中可能含有NaN元素解决方案: 1. 可用find(isnan(·))函数来查找矩阵中有无NaN元素 2. interp1函数的使用有产生NaN元素的可能,可将空值赋予0,即interp1(xx,yy,xx1,’linear’,0)
带符号的矩阵进行运算时,出现conj
只需要将syms定义变量的后面,加上real,即可解决该<em>问题</em>
图论09—MATLAB自带最短路函数
MATLAB自带的图论算法,本文中只列出了最常用几种,可用来求最短路中的所有最短路径,画出结构图,找到两点之间的最短路路径和距离,找到流量分配方案。
Matlab的矩阵乘法
矩阵有两种乘法:点乘和插乘。比如矩阵A乘以矩阵B,在<em>matlab</em>中用:点乘:A.*B(点乘为两个矩阵的对应项相乘)插乘:A*B(矩阵乘法)
关于matlab中矩阵与逆矩阵为何相乘不等于单位阵的问题
当我们用<em>matlab</em>计算矩阵和逆矩阵时,<em>结果</em>往往不等于单位阵 如下: &amp;gt;&amp;gt; a=magic(4) a =     16     2     3    13      5    11    10     8      9     7     6    12      4    14    15     1 &amp;gt;&amp;gt; b=a*inv(a) 警告: 矩阵接近奇异值,或者缩放...
关于编程中遇到inf的情况
在进行编程的过程中我们常常会由于没有对分母是否为0进行判断,从而造成<em>结果</em>值为<em>inf</em>或-<em>inf</em>,对这个<em>问题</em>,从根本上杜绝的话就是在做除法的时候对分母进行是否为0的判断,若后续需要对一个数是否为<em>inf</em>或-<em>inf</em>作判断的话,我们可以采用如下方法来做 一、利用C++中的numeric_limits来实现 在C++的头文件#include 中,有各个类型的最值。 如int 对应的最大最小值:std:
Matlab出现NaN错误
可以借助<em>matlab</em>自带的一个函数isnan来检查。如果涉及到计算机视觉图像矩阵处理方面,很可能是归一化的时候<em>出现</em>分母为0的情况。在分步调试的时候,最好在每一个可能<em>出现</em>NaN的地方使用isnan来做测试,例如 if isnan(FeatureMap) disp('BYFeature is a NaN!') break; end这是我的教训!
神经网络出现NAN的个人见解
<em>出现</em>原因 学习率较大,若此时反向传回来的梯度也很大的时候,参数可能会更新的非常大,倘若不幸,飞成Inf,前向传播求loss的时候,会报NAN。解决方法调小学习率。 某些batch的数据产生过大的梯度,解决方法采用梯度裁剪、数据归一化。 数据出错,网络中<em>出现</em>log0、除以0等不正常的操作。 【个人认为1、2是互相依赖的,若梯度很大但学习率比较小的话,参数更新值会因为学习率较小而变小,减少NAN...
NAN和INF产生与处理
C语言当中的nan表示not a number,等同于 #IND:indeterminate (windows)产生:对浮点数进行了未定义的操作;对负数开方,对负数求对数,0.0/0.0,0.0*<em>inf</em>、<em>inf</em>/<em>inf</em>、<em>inf</em>-<em>inf</em>这些操作都会得到nan。(0/0会产生操作异常;0.0/0.0不会产生操作异常,而是会得到nan);在GNU中,使用宏:float NAN对浮点数赋值;判定:库函数方...
简单错误程序——INF;调试到n==1,sum就inf
忘记当时想写什么了,反正关于bug // // Created by 朱正天 on 2017/8/12. //http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2011 #include &amp;lt;iostream&amp;gt; #include &amp;lt;cmath&amp;gt; double sum=0; using namespace std; double calc...
期望库存量,期望缺货量的线性拟合,基本思想与 matlab 代码
基于论文:Rossi R, Tarim S A, Prestwich S, et al. Piecewise linear lower and upper bounds for the standard normal first order loss function[J]. Applied Mathematics and Computation, 2014, 231: 489-502. 在
Matlab基础知识小记
申明: 仅个人小记1. 计算多项式的根 求解:x^3 + 3x^2+2x+4=0 <em>matlab</em>将系数严格按阶数写成一维向量,本题中为 p = [1 3 2 4] 求解:roots(p)2. 坐标轴的显示范围 axis([xmin xmax ymin ymax]) %对x,y轴的显示范围的指定 xlim([xmin xmax]) % 针对x轴的显示范围的指定
NAN,IND,INF,DEN的概念
1)NAN - Not A Number。意思是不是一个数值。VS调试显示类似”1.#QNAN00000000000“。 产生原因:无意义的算术计算如负数开方。判断方法:包含float.h头文件,调用_isnan()。 2)IND - Indeterminate Number。意思是不确定数值。VS调试显示类似“1.#IND000000000000”。 是NAN的一种特殊情况。产生原因:0除
矩阵相乘结果的判断
给出三个N*N的矩阵A, B, C,问A * B是否等于C? Input 第1行,1个数N。(0 &amp;lt;= N &amp;lt;= 500) 第2 - N + 1行:每行N个数,对应矩阵A的元素。(0 &amp;lt;= M[i] &amp;lt;= 16) 第N + 2 - 2N + 1行:每行N个数,对应矩阵B的元素。(0 &amp;lt;= M[i] &amp;lt;= 16) 第2N + 2...
Inf 函数
Inf 函数 Infinity 无穷大 Syntax 语法 Inf Inf('double') Inf('single') Inf(n) Inf(m,n) Inf(m,n,p,...) Inf(...,classname) Description 描述 Inf returns the IEEE arithmetic representation for positive
MATLAB数据溢出
整型数据的溢出 >> a=int8(234)  a =     127  小结:饱和处理<em>问题</em>的方式处理,即将计算<em>结果</em>设定为溢出方向的上下线数值。   2.3.2 浮点数  双精度类型(double) 单精度(single)  单精度和双精度的取值范围: realmin realmax  单精度类型的浮点数的精度 eps  单双精度浮点数的数值范围和精度 >> format compa
c语言中浮点运算的inf和nan错误
============================================ 作者:yuanlulu http://blog.csdn.net/yuanlulu 版权没有,但是转载请保留此段声明 ============================================ 自己遇到了浮点运算的错误,打印出来获得的浮点数总是<em>inf</em>、-<em>inf</em>、nan。郁闷
对于php输出INF的理解
记得几天前因为写递归的时候,因为递归的结束条件写错了,导致到最后输出了INF。。。。 最后根据查找的资料和对自己代码的检查,得出结论是:INF是无穷大的意思~~~~~ 各位看官写代码的时候
C语言 输出INF问题
本人在编写以下小程序,当输入数据n、m大于65536时,发现无论如何设置sum的数据类型,输出sum的值都为INF:   double fun(int n,int m){ int i; double sum = 0; for(;n &amp;lt;= m;n++){ sum += 1.0 / (n * n); } return sum; } int main(){ ...
矩阵乘法时间复杂度Matlab演示
使用Matlab内置函数统计矩阵乘法所耗时间,给出时间复杂度图示,定量理解复杂度与<em>问题</em>规模的关系。
python中inf这个玩意
今天再看算法时,看到了float(&quot;<em>inf</em>&quot;)的语句,眼前一亮,毕竟是初学,很多新鲜玩意,于是麻溜查查。Python中可以用如下方式表示正负无穷:float(&quot;<em>inf</em>&quot;), float(&quot;-<em>inf</em>&quot;) 利用 <em>inf</em> 做简单加、乘算术运算仍会得到 <em>inf</em>&amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; 1 + float('<em>inf</em>')<em>inf</em>&amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; 2 * float('<em>inf</em>')<em>inf</em> 但是利用 <em>inf</em> ..
区间DP 矩阵相乘复杂度计算
题目: 一个 a*b的矩阵与一个b*c的<em>矩阵相乘</em>,复杂度是 a*b*c,会得到一个a*c的矩阵。但是!!!我出题目的时候懵逼了!!!!!,复杂度弄成a*b*b*c了,所以你们就按我的来。 现在有N个矩阵连乘,不同的计算顺序复杂度是不一样的,求最小复杂度。 a*b的矩阵与一个b*c的<em>矩阵相乘</em>,复杂度是a*b*b*c!!!!! Input  首先是一个N(N在10
Matlab 多维矩阵乘法
前言 在使用Matlab机器人工具箱时,需要做一个多维向量乘法,但是又不想写循环语句。具体来讲: 姿态变换矩阵 T 为 4x4x1 相对位移矩阵 F 为 4x4xN 想要求 T*F(页) 代码 xdata=rpy2tr([pi/2 ,0,0;0,0,pi/2]) x=[1 2 3 0 0 pi] T=transl(x(1:3))*rpy2tr(x(4:6)) F=...
51NOD 1140 矩阵相乘结果的判断(随机化算法+矩阵结合率)
传送门 给出三个N*N的矩阵A, B, C,问A * B是否等于C? Input 第1行,1个数N。(0 <= 16) 第2N + 2 - 3N + 1行:每行N个数,对应矩阵C的元素。
矩阵相乘c++实现,简单大佬勿喷
#include &amp;lt;iostream&amp;gt;using namespace std;#define MAXX 100int a[MAXX][MAXX];int b[MAXX][MAXX];int main(){    int m,n,l,k;    cin &amp;gt;&amp;gt; m &amp;gt;&amp;gt; n &amp;gt;&amp;gt; l &amp;gt;&amp;gt; k;    for(int i=0; i&amp;lt;m;...
Numpy二维矩阵与三维矩阵的乘积
乘法运算类型及其定义 ndarry情况下: 运算符号* — 逐元素相乘 np.multiply(a,b)----逐元素相乘 np.dot(a, b)----两个二维矩阵满足第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数相同,那么可以进行矩阵的乘法,即矩阵积 np.matmul(a, b)—矩阵运算,矩阵积 matrix情况下 只有multiply是按元素相乘,其它都是矩阵运算。 当为二维与三维乘积时:(3...
方差分析的数学原理与matlab实现
Matlab实现方差分析方差分析的概念为什么要使用方差分析方差分析的数学表达交互性水平方差分析<em>matlab</em>代码示例 方差分析的概念 方差分析(Analysis of Variance,ANOVA),又称“变异数分析”,1920年由波兰数学家R.A.Fisher发明,通常用于两个以上的样本参数差别的显著性检验。 为什么要使用方差分析 统计学中的假设检验理论已经为样本参数为两个的显著性检验提供了较为完...
IDL:读栅格数据出现-Inf值
栅格数据中存有明确的负值,-3.0607,但是读数据<em>出现</em>错误,这个时候只需要按照数值设置范围提取就行 代码 pro cal_city  ;计算城市指数  ;读取数据  cd,'G:\城市发展指数计算\1992'  fns=file_search('*.tif',count=fnums)  ;print,fnums  for k=0,fnums-1 do begin    img=
关于Python中Inf与Nan的判断问题详解
这篇文章主要介绍了关于Python中Inf与Nan的判断<em>问题</em>,文中介绍的很详细,对大家具有一定的参考价值,有需要的朋友们下面来一起看看吧。 大家都知道 在Python 中可以用如下方式表示正负无穷: ? 1 2 float("<em>inf</em>") # 正无穷 float("-<em>inf</em>") # 负无穷
opencv由Mat相乘想到的几个问题
最近在做一个实验,需要对X∗XTX*X^T求取特征值,所以需要进行<em>矩阵相乘</em>操作。 我的Mat是以灰度方式读取图片得来。 数据获取的代码如下: vector images; vector labels; string imgPath; for (int i = 1; i <=
matlab矩阵乘法与矩阵点乘法的规则区别
矩阵乘法的要求是参与相乘的左矩阵的列数必须跟右矩阵的行数相同,即 A (M x N) 乘以 B (N x K) 的乘积矩阵C 为 M x K 维的。矩阵乘法<em>结果</em>矩阵的每个元素都是向量的内积,cij = , 即A的第i行向量和B的第j列向量的内积。 矩阵点乘则要求参与运算的矩阵必须是相同维数的,是每个对应元素的逐个相乘。
fftw使用时候需注意的内容
including the following lines after you #include : static void my_fftw_write_char(char c, void *f) { fputc(c, (FILE *) f); } #define fftw_export_wisdom_to_file(f) fftw_export_wisdom(my_fftw_write_cha
复数矩阵相乘的扩展矩阵计算方法
Matlab是矩阵计算语言,其最基本的存储单位就是矩阵。在诸多信号处理领域,我们所涉及到的信号都是复数信号,那么<em>matlab</em>如何处理复数矩阵呢? 假设矩阵AA\boldsymbol{A}和BB\boldsymbol{B}为复数矩阵,当我们运用<em>matlab</em>计算两个矩阵的乘积时(矩阵AA\boldsymbol{A}和BB\boldsymbol{B}满足<em>矩阵相乘</em>的维度条件),我们可以直接在命令窗口输入A...
神经网络训练时,出现NaN loss
1、梯度爆炸 原因:在学习过程中,梯度变得非常大,使得学习的过程偏离了正常的轨迹 症状:观察输出日志(runtime log)中每次迭代的loss值,你会发现loss随着迭代有明显的增长,最后因为loss值太大以至于不能用浮点数去表示,所以变成了NaN。 可采取的方法:1.降低学习率,比如solver.prototxt中的base_lr,降低一个数量级(至少)。如果在你的模型中有多个loss
MATLAB学习笔记2-矩阵与向量
2018.5.8 矩阵与向量用法一样  1. 矩阵的建立&amp;gt;&amp;gt; A = [1,2,3; 3,4,5]   %用大括号表示矩阵的建立,然后中间用分号隔开&amp;gt;&amp;gt; B = [1,3,4; 4,5,6]  &amp;gt;&amp;gt; C = [A,B; B,A]      %两个矩阵建立更大的矩阵 2.冒号表达式:e1:e2:e3     %其中e1表达开始值 e2表示步长  e3表示终止值...
矩阵乘法 --- 蓝桥杯
<em>问题</em>描述   输入两个矩阵,分别是m*s,s*n大小。输出两个<em>矩阵相乘</em>的<em>结果</em>。 输入格式   第一行,空格隔开的三个正整数m,s,n(均不超过200)。   接下来m行,每行s个空格隔开的整数,表示矩阵A(i,j)。   接下来s行,每行n个空格隔开的整数,表示矩阵B(i,j)。 输出格式   m行,每行n个空格隔开的整数,输出相乘後的矩阵C(i,j)的值。
两个3*3*n旋转矩阵在第三维相乘
比较low的方法 for i = 1:n C(:,:,i) = A(:,:,i) * B(:,:,i); end elegant的方法, 用arrayfun arrayfun(@(M1,M2,n) M1(:,:,n)*M2(:,:,n), A, B, size(A,3) )
USTC机试——从一个文件中读出两个矩阵,求出其乘积将矩阵输出到另外一个文件中
输入文件:3.in3 31 2 34 5 67 8 93 21 24 57 8输出文件:3.out30 36 66 81 102 126 代码如下://思想:从文件中读入两个矩阵,输出<em>矩阵相乘</em>的<em>结果</em> #include&amp;lt;stdio.h&amp;gt; #define N 100 int main(){ FILE *fp1,*fp2; int a[N][N]; int b[N][N];//定...
矩阵乘法(2)
Description 输入两个矩阵,分别是m*s,s*n大小。输出两个<em>矩阵相乘</em>的<em>结果</em>。 Input  第一行,空格隔开的三个正整数m,s,n(均不超过200)。  接下来m行,每行s个空格隔开的整数,表示矩阵A(i,j)。  接下来s行,每行n个空格隔开的整数,表示矩阵B(i,j)。 Output m行,每行n个空格隔开的
Matlab矩阵乘法
>> a = [1 2 3;4 5 6;7 8 9];>> b= [ 2 2 2;2 2 2;2 2 2];>> c=a .*b c =      2     4     6     8    10    12    14    16    18 >> c1=a *b c1 =     12    12    12<b
Deep Learning 之 训练过程中出现NaN问题
相信很多人都遇到过训练一个deep model的过程中,loss突然变成了NaN。在这里对这个<em>问题</em>做一个总结。 一般来说,<em>出现</em>NaN有以下几种情况: 1.如果在迭代的100轮以内,<em>出现</em>NaN,一般情况下的原因是因为你的学习率过高,需要降低学习率。可以不断降低学习率直至不<em>出现</em>NaN为止,一般来说低于现有学习率1-10倍即可。 2.如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话,<em>出现</em>NaN
稀疏矩阵与矩阵块乘法
Sparse Matrix A matrix with lots of zeros is called sparse (the opposite of sparse is dense). For sparse matrices, you can save a lot of memory by only storing the non-zero values. Another exampl...
matlab代码优化(转来的,没法转,就copy过来了)
用过Matlab的人都知道,Matlab是一种解释性语言,存在计算速度慢的<em>问题</em>,为了提高程序的运行效率,<em>matlab</em>提供了多种实用工具及编码技巧。   1. 循环矢量化 Matlab是为矢量和矩阵操作而设计的,因此,可以通过矢量化方法加速M文件的运行。矢量化是指将for循环和while循环转换为等价的矢量或矩阵操作。下面给出一个循环的例子: i=0; for n = 0:0.1:
大矩阵的分块乘法及matlab实现
大矩阵的分块乘法及<em>matlab</em>实现
矩阵相乘-c++代码实现及运行实例结果
代码实现两<em>矩阵相乘</em> 伪代码 c++代码 #include #include using namespace std; /*此程序两个矩阵均为行列相同的方阵*/ void matrixMultiply(int a[2][2],int b[2][2],int c[2][2]); int main() { int A[2][2]={1,2,3,4};//初始化 in
将对称矩阵压缩存储,实现矩阵相乘,输出相乘后结果(用二维数组)
数组地址的传送是我很容易弄错的地方,很惭愧没有学好c和c++知识,现将代码粘如下,还需改进。不是很完美! #include "stdafx.h" #include #include #include #define N 2 using namespace std; //函数声明部分 void Error(char *s); //错误处理函数 voi
numpy矩阵乘法中遇到的问题
一、* 到底是怎么回事    我们先来看一下<em>问题</em>出在哪以前没有深入接触过、计算过矩阵。一个 1 * 2 矩阵和 6 * 1 矩阵“ *” 运算,得到了一个6 * 2 矩阵,感觉这不科学啊??那么<em>问题</em>出在哪呢?一言蔽之,“*”运算要理解成,对应元素相乘,这句话至关重要我们来看一个例子x1 = np.array([1,2]) x3 = np.array([[1],[2],[3],[4],[5],[6]...
Matlab\Simulink仿真中遇到的代数环问题
simulink搭建模型的时候第一次遇见了代数环<em>问题</em>。 运行报错解决方案是在代数环回路中增加memory或者是delay模块。参考文献 : 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21250983 百度百科 https://baike.baidu.com/item/%E4%BB%A3%E6%95%B0%E7%8E%AF/1720866?fr=aladdin
解决散点数据插值中的问题:输入含有 NaN 的数据
点击打开链接https://ww2.mathworks.cn/help/<em>matlab</em>/math/interpolating-scattered-data.html
matlab启动时出现问题
<em>出现</em>一下<em>问题</em> # <em>matlab</em> uname: /usr/local/MATLAB/R2013b/bin/glnxa64/libtiff.so.5: no version <em>inf</em>ormation available (required by /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_highgui.so.2.4) sed: /usr/local/MATLAB/R2
语音识别学习日志 2018-7-25 [softmax溢出的解决(softmax结果张量中的元素大部分是0或1)]
昨天做的MLP,网络中每一层都没用任何激活函数,所以输出层的<em>结果</em>_logits中的部分数值比较大(绝对值在3000左右)。最后使用softmax函数对输出层进行处理得到各个<em>结果</em>的概率,发现训练的<em>结果</em>很不理想,准确率在50%以下。最后发现softmax的<em>结果</em>大部分是[0,0,0,0,0,1,0,0,0,0]这种单位向量。最后又看了看softmax,softmax函数的定义如下:          ...
两个矩阵相乘算法
本来是处理两个矩阵的连乘求如何加括号使得中间的运算次数最少的<em>问题</em>,但是突然想到实现一下如何求连个矩阵连乘的算法,就实现了一下,挺简单的: 注意程序围绕的思想: 1.两个<em>矩阵相乘</em>,前一个矩阵的列等于一个矩阵的行 2.拿前一个矩阵的每一行,依次的乘以后一个矩阵的每一列 #include //注意矩阵连乘需要满足的是: //前一个矩阵的列等于后一个矩阵的行 using namespace st
Matlab与线性代数 -- 矩阵的乘法
打磨一项技能最需要的就是耐心,我们知道做一件事情不会一蹴而就,需要长时间的积累。关于Matlab的打磨会持续很长的时间,每天学习一个知识点,一年下来就不得了。要有耐心,要有耐心,跟着我们每天花5分钟的时间,弄懂一个知识点并让其沉淀下来,一年以后就会遇到不一样的自己。
win8.1安装驱动出现“第三方INF不包含数字签名信息”如何解决
win8.1安装驱动<em>出现</em>“第三方INF不包含数字签名信息”如何解决
Hdu 4920 Matrix multiplication[矩阵乘法的时间复杂度优化]
题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4920  题目的意思就是求两个矩阵的乘法。
Python numpy中的nan和inf,nan替换成对应的均值
nan:not a number <em>inf</em>:<em>inf</em>inity;正无穷 numpy中的nan和<em>inf</em>都是float类型   t!=t 返回bool类型的数组(矩阵) np.count_nonzero() 返回的是数组中的非0元素个数;true的个数。 np.isnan() 返回bool类型的数组。 那么<em>问题</em>来了,在一组数据中单纯的把nan替换为0,合适么?会带来什么样的影响? 比如...
实现两个矩阵相乘
题目:实现两个<em>矩阵相乘</em>。 想法: 通过分析<em>矩阵相乘</em>可假设变量i,j,k控制下标, 则有以下公式: c[i][j]=a[i][k]*b[k][j](三个变量循环次数:i&amp;gt;j&amp;gt;k) 所以可以使用三次循环解出相乘的每个数字。 说明:我将以4*4矩阵为例说明方法。 代码: #include&amp;lt;stdio.h&amp;gt; #define N...
C语言 inf和nan
自己遇到了浮点运算的错误,打印出来获得的浮点数总是<em>inf</em>、-<em>inf</em>、nan
MATLAB程序运行中会出现问题
1. 有关xlsread函数在运行时,会<em>出现</em>“服务器<em>出现</em>意外情况”报错现象。我用的是excel2013和2007版本都会<em>出现</em>这一<em>问题</em> 解决:打开一个excel文件,选择文件-选项-加载项,左下角的管理复选框中选到“com加载项”,点击转到,将<em>出现</em>的框里的Addin项都disable掉,在运行程序就可以了。
WIN7系统INF
软件<em>出现</em>“无法安装这个硬件”“INF中的服务安装段落无效”<em>问题</em>的解决办法
MATLAB中函数bwmorph的用法
 bwmorph:对二值图像的形态学操作。 BW2 = bwmorph(BW,operation) BW2 = bwmorph(BW,operation,n) BW2 = bwmorph(BW,operation)对二值图像应用形态学操作。 BW2 = bwmorph(BW,operation,n)应用形态学操作n次,n可以是Inf,这种情况下该操作被重复执行直到图像不再发生变化为止
USB驱动缺少的文件
软件<em>出现</em>“无法安装这个硬件”“INF中的服务安装段落无效”<em>问题</em>的解决办法 mdmcpq.<em>inf</em> usbser.sys
MATLAB simplify函数运算结果简化
simplify函数可以对符号表达式进行简化,有时表达式比较复杂化简后的<em>结果</em>会带有一个分子和分母都巨长的分数,这时候可以使用vpa()对精度进行限制,vpa(exp,n) exp为表达式,n为小数有效数字位数,进而得到一个比较简洁的表达式...
安装打印机时提示inf错误
当安装打印机时提示<em>inf</em>错误下载次文档解压复制两个文件到制定文件夹就可以解决了
Tensorflow交叉熵计算错误
转载请标明出处:小帆的帆的专栏<em>出现</em>错误的原因-y * np.log(a) - (1-y) * np.log(1 - a)当a = y = 0.0, y * np.log(a) = 0 * -<em>inf</em> = nan 当a = y = 1.0, (1 - y) * np.log(1 - a) = 0 * -<em>inf</em> = nan <em>出现</em>nan的核心原因是log(0.0) = -<em>inf</em>, 所以a的取值才是关键
CUDA范例精解通用GPU架构-(2)其实写个矩阵相乘并不是那么难
http://www.cnblogs.com/yusenwu/p/5300956.html  程序代码及图解析: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 #include #incl
Hadoop矩阵相乘
方法如下:从课件中抄的,懒得翻译了。懒得看的可以直接看我传的图片,应该立马看懂(字较丑) •We canthink of a matrix as a relation with three attributes: the row number, thecolumn number, and the value in that row and column. Thus, we could view
dataframe中包含inf写入数据库时报错
1. 需要将<em>inf</em>替换成nan,或者在文件开头加入设置语句:pd.set_option('mode.use_<em>inf</em>_as_na', True)2. 该函数需要升级pandas到0.23版本3. pandas0.23版本中不包含rooling_mean系列函数,已改为Rolling(windows=).mean()...
矩阵卷积、矩阵相乘的转化
两个矩阵卷积转化为<em>矩阵相乘</em>形式——Matlab应用(这里考虑二维矩阵,在图像中对应)两个图像模糊(边缘)操作,假设矩阵A、B,A代表源图像,B代表卷积模板,那么B的取值决定最后运算的<em>结果</em>。                Matlab中的应用函数——conv2(二维卷积,一维对应conv)        函数给出的公式定义为:              同一维数据卷积一样,它的实质在于
matlab:矩阵中对NaN的处理方式
解决的<em>问题</em>:为了能够对采集的数据矩阵做数据处理,需要对矩阵中的存在的NaN进行查值替换     处理办法:由于数据自身特性,用上一个采集的数据代替NaNfunction result_matrix = findNaN(matrix) %找到矩阵中NaN,并用同列前一个数字替换 %计算矩阵行列数(r:行数,c:列数) [r,c] = size(matrix); temp = isnan(mat
np.argwhere(np.isnan(x))判断数组/矩阵中Nan(或者inf)值的位置:
x = np.array([[2,3,nan], [3,nan,1]]) print (np.argwhere(np.isnan(x))) # array([[0,2],[1,1]])  
matlab的两个复数数组的点乘
y1=a.*b; 这里,假如a与b都是<em>matlab</em>的复数数组。 这个点乘就很有迷惑性。 这个点乘只是在数组层面。 而其中的复数乘,还是叉乘。
【tensorflow】训练网络loss突然出现nan的情况
尝试在MNIST上跑AlexNet,然而发现loss一直下降的时候,在某一时刻突然<em>出现</em>了nan。 在tensorboard上显示如下: 可以看到在最后面的accuarcy突然下降。一开始百思不得其解, 原因其实在于交叉熵中的 y_truth * log(y_predict) log(0) * 0的时候, 则会<em>出现</em>NaN, 一旦<em>出现</em>这个情况,网络训练<em>结果</em>必然完蛋 https://...
背包问题的模拟退火算法MATLAB实现
在这个0-1背包的例子中,假设有12件物品,质量分别为2磅、5磅、18磅、3磅、2磅、5磅、10磅、4磅、11磅、7磅、14磅、6磅,价值分别为5元、10元、13元、4元、3元、11元、13元、10元、8元、16元、7元、4元,包的最大允许质量是46磅。clear clc a = 0.95; k = [5;10;13;4;3;11;13;10;8;16;7;4]; %价值 k = -...
信息竞赛中的INF的含义
含义就是无限大,就写一个不可能到达的值即可。 比如:数据保证n&amp;lt;=10,那么我们INF就可以写11
在矩阵乘法,为什么 Matlab这么快?
在矩阵乘法,为什么 Matlab这么快? 下面是使用 MATLAB R2011a + 并行计算工具箱在一个带有特斯拉C2070的机器上的<em>结果</em>: >> A = rand(1024); gA = gpuArray(A); % warm up by executing the operations a couple of times, and then: >> tic, C =
两个矩阵相乘
矩阵A乘以B(15 分)给定两个矩阵A和B,要求你计算它们的乘积矩阵AB。需要注意的是,只有规模匹配的矩阵才可以相乘。即若A有R​a​​行、C​a​​列,B有R​b​​行、C​b​​列,则只有C​a​​与R​b​​相等时,两个矩阵才能相乘。输入格式:输入先后给出两个矩阵A和B。对于每个矩阵,首先在一行中给出其行数R和列数C,随后R行,每行给出C个整数,以1个空格分隔,且行首尾没有多余的空格。输入保...
python将nan, inf转为特定的数字
最近,处理两个矩阵的点除,得到<em>结果</em>后,再作其他的计算,发现有些内置的函数不work;查看得到的数据,发现有很多nan和<em>inf</em>,导致python的基本函数运行不了,这是因为在除的过程中分母<em>出现</em>0的缘故。为了将<em>结果</em>能够被python其他函数处理,尤其numpy库,需要将nan,<em>inf</em>转为python所能识别的类型。这里将nan,<em>inf</em>替换0作为例子。 1. 代码 import numpy
mdmcpq.inf和usbser.sys文件下载
软件<em>出现</em>“无法安装这个硬件”“INF中的服务安装段落无效”<em>问题</em>的解决办法 mdmcpq.<em>inf</em> usbser.sys 将mdmcpq.<em>inf</em>复制到c:\windows\<em>inf</em> 将usbser.sys复制到c:\windows\system32\drivers
蓝桥杯-算法训练-矩阵相乘(java版)
<em>问题</em>描述   输入两个矩阵,分别是m*s,s*n大小。输出两个<em>矩阵相乘</em>的<em>结果</em>。 输入格式   第一行,空格隔开的三个正整数m,s,n(均不超过200)。   接下来m行,每行s个空格隔开的整数,表示矩阵A(i,j)。   接下来s行,每行n个空格隔开的整数,表示矩阵B(i,j)。 输出格式   m行,每行n个空格隔开的整数,输出相乘後的矩阵C(i,j)的值。 样例输入 2 3 2 1 0 -1 1...
一维数组和二维数组矩阵乘法
//二维数组存储矩阵乘法 void multi(int a[3][3], int b[3][2]){ for (int i=0;i<2;j++) //j代表b矩阵的列数 { for (int k=
矩阵链乘法求两矩阵相乘所需的最小次数(算法3.6&3.7)
使用动态规划方法,n个<em>矩阵相乘</em>有以下递归性质: M[i][j]=min(i<iostream
Tensorflow 训练结果为 NAN
Tensorflow 预测的中间<em>结果</em>有很多 NAN,如下图 看一下计算 loss 的时候是否有类似下面的代码 cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(prediction), reduction_indices=[1])) 由于 prediction 可能为 0, 导致 log 出错,
深度学习出现nan问题
        在参考、运行经过修改的一段卷积神经网络代码时,<em>出现</em>了loss=nan的<em>问题</em>,通过自己的解决该<em>问题</em>的方式,总结了以下两点可能的原因:(1)可能是因为引入图片或标签的路径不对,在代码所引入的路径下没有实际代码需要用到的资源(2)输入图片的大小和网络设计时要求引入的图片的大小不同        以上两点与各种博客所写的修改学习率等方法不同,请检查并仔细斟酌参考。...
Numpy中的矩阵乘法问题
最近参加的一个Program,主题是生物识别,其中的PCA/LDA特征值提取部分需要大量用到线性代数矩阵论的知识,但是稍不注意numpy中的乘法规则就很容易得到错误的<em>结果</em>,最终导致后续<em>结果</em>的崩盘,尤其是较大规模的矩阵,更是很难发现错误。 Numpy中的矩阵乘法分为两大情况,使用numpy.array和使用numpy.matrix. Numpy确实重载了*操作符,可以直接对array或者matrix对
模糊向量笛卡尔乘积的MATLAB实现
已知两个模糊向量分别如下所示,求它们的笛卡尔乘积。MATLAB程序可直接运行,有注释。
能够实现矩阵相乘的程序
<em>矩阵相乘</em> <em>矩阵相乘</em><em>矩阵相乘</em><em>矩阵相乘</em><em>矩阵相乘</em><em>矩阵相乘</em><em>矩阵相乘</em><em>矩阵相乘</em><em>矩阵相乘</em><em>矩阵相乘</em><em>矩阵相乘</em><em>矩阵相乘</em>
无穷大数 INF
#define INF 0x3f3f3f3f 0x3f3f3f3f的十进制是1061109567,也就是10^9级别的(和0x7fffffff(32-bit int的最大值)一个数量级),而一般场合下的数据都是小于10^9的,所以它可以作为无穷大使用而不致<em>出现</em>数据大于无穷大的情形。 另一方面,由于一般的数据都不会大于10^9,所以当我们把无穷大加上一个数据时,它并不
修改驱动程序,解决“inf文件中找不到所需的段落”的问题
上周给同事装一个华塑的pcie转串口的卡的驱动,发现报一个错:<em>inf</em>文件中找不到所需的段落。上网搜了一下,大部分是转载的同一篇博客,要修改<em>inf</em>文件,加入Install32的段落,但只是说从另外一个<em>inf</em>文件中复制相关的行,没有说清楚加什么内容。还有的说要开启Smart Card服务,不过查看了一下,这个服务是开启的。另外,华塑的官网上提到是因为ghost版本windows的原因,缺少某些系统驱动
matlab】:matlab中不断的出现计算过程怎么办
这个<em>问题</em>是会经常性出的,就是<em>matlab</em>中不断的<em>出现</em>计算。 关于这个<em>问题</em>,我们需要考虑的是自己是不是写错了,一般会<em>出现</em>下面两种可能的错误1,关于计算的函数没有写分号 ;这种是致命<em>问题</em>,如果函数不写分号,肯定是会<em>出现</em>错误的2,关于赋值的函数错误 比如说我的一行赋值语句如下: I((plot_x(i)-20):(plot_x(i)+20),(plot_y(i)-20):(plot_y(i)+20
【面试题】两个n*n的矩阵相乘--采用一位数组表示
#include #include using namespace std; void MatrixMultiplication(int * pArry1, int *pArry2, int * pDestArry, int len) { int row ; int col; row= col = (int)sqrt((double)len); if (row * col != le
memcache所需要的jar包下载
alisoft-xplatform-asf-cache-2.5.1.jar,commons-logging-1.1.1.jar,hessian-4.0.7.jar,log4j-1.2.11.jar,stax-api-1.0.1.jar,wstx-asl-3.2.9.jar 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/xuebuo01/5831239?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xuebuo01/5831239?utm_source=bbsseo[/url]
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