1 压缩感知的简介 1.1 提出 D． Donoho、E． Candes 及华裔科学家 T． Tao等人提出了一种新的信息获取理论 － 压缩感知（Compressive Sensing） Donoho D L． Compressed sensing［J］ ． IEEE Transactions on Information Theory， 2006， 52( 4) : 1289 － 1306 1.2 评价 突破了香农-奈奎斯特采样
https://judgegirl.csie.org/problem/0/10122 稀疏矩陣為大部份元素皆為零的矩陣，在科學與工程領域中求解線性模型時經常出現大型的稀疏矩陣。現在給予最常見的 Coordinate Format (簡稱 COO 格式)，請問兩個矩陣相乘結果為何。給予矩陣 An,m 和 Bm,r，請計算稀疏矩陣相乘。 因为最近需
需求分析 编写的五子棋程序中，有存盘退出和续上盘的功能，如果使用二维数组来记录数据，如下图： 发现问题 因为该二维数组的很多值是默认值 0，因此记录了很多没有意义的数据。 解决问题 当一个数组中大部分元素为０，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组。 举例说明 原
稀疏数组 引子： 下图是一个11行11列的围棋棋盘，使用二维数组展示出来，此时用户要保存该棋局，有两种方式存储该棋局，第一种是使用该二维数组原封不动的存储到磁盘中，第二种方式是将其转换为稀疏数组存储到磁盘中，当下次打开时再将该稀疏数组还原为二维数组。 稀疏数组的原型图： 说明
1. 准确的PCA和概率解释（Exact PCA and probabilistic interpretation） PCA 用于对具有一组连续正交分量(Orthogonal component 译注: 或译为正交成分,下出现 成分 和 分量 是同意词)的多变量数据集进行方差最大化的分解。 在 scikit-learn 中， PCA 被实现为一个变换器对象， 通过
1.基本介绍 当一个数组中大部分元素为0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组。 稀疏数组的处理方法是： 记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值把具有不值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规模 2.转换思路 二维数组转稀疏数组的思路
稀疏表示学习（二）-- 如何计算稀疏表示 稀疏表示学习（二）1. 稀疏建模的理论和实现 - 如何计算稀疏表示Relaxation MethodGreedy Method 2. 总结 稀疏表示学习（二） 本次主要学习资料是Duke大学Guillermo Sapiro教授的公开课——Image and video processing, by Pro.Guillermo S
1. 雄激素性脱发不仅限于男性，女性也可能发病。 2. 有的时候你可能只是感觉自己脱发多，但实际是正常的生理脱发。 你可以在每天只洗一次头的前提下，使用水盆来洗头，然后仔细数数盆中的头发有多少根，少于100根是正常的生理性脱发，如果连续几天都多于100根，很有可能是病理性脱发。 3
稀疏数组（五指棋游戏） package com.cafuc;import javax.sound.midi.Soundbank;public class Chess { public static void main(String[] args) { //创建一个二维数组 11*11 0:表示没有棋子 1：表示黑棋 2：白棋 int [][] a=new int[11][11];
自 2017 年 6 月谷歌发布论文《Attention is All You Need》后，Transformer 架构为整个 NLP 领域带来了极大的惊喜。在诞生至今仅仅四年的时间里，Transformer 已经成为自然语言处理领域的主流模型，基于 Transformer 的预训练语言模型更是成为主流。 随着时间的推移，Transformer 还开
数组之稀疏数组 1、什么是稀疏数组？ 当一个数组中大部分元素为0，或者为同一值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组。 稀疏数组的处理方式： 记录数组一共几行几列，有多少个不同值； 把具有不同值的元素和行列及值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规模。 2、稀疏数组的实现及还原
public class ArrayTest { public static void main(String[] args) { int[][] array1 = new int[11][11]; array1[1][2] = 1; array1[2][3] = 2; array1[4][5] = 1; /*输出原始数组*/ System.out.println("输出原始数组："
稀疏数组 public class TestXiShuArray { public static void main(String[] args) { //稀疏数组 //1、创建一个二维数组 11*11 0:没有棋子 1:黑棋 2:白棋 int[][] array1 = new int[11][11]; array1[1][2] = 1; array1[2][3] = 2; //输出原始的数组 Sy
一、稀疏数组的实际需求 1、问题背景 编写的五子棋程序中，有存盘和续上盘的功能。 2、分析问题 因为该二维数组的很多值的默认值为0，因此也记录了很多没有意义的数据。 3、解决方案 当一个数组中大部分元素为零或同一值时，可以使用稀疏数组来保存该数组。 二、稀疏数组
public class ArraysDemo { public static void main(String[] args) { // 初始化矩阵 int [][] a1 = new int[11][11]; a1[2][1]=1; a1[6][6]=2; a1[10][10]=3; System.out.println("original matrix:");
【1】背景 如下图所示，这里有一个 15 × 15 的棋盘，如果现在要让你通过编码的方式，让你将这盘棋局保存起来，你会怎么做呢？ 面对行列数据的保存，我相信大多人第一时间都会想到用二维数组进行保存。 【2】普通数组保存棋盘数据 比如，我们可以将棋盘进行抽象化，用一个 15 × 15 的二维数
个人学习记录：希望大家能多多交流 提出宝贵意见 互帮互助 共同进步 喜欢把注释写的比较详细，可忽略。 加油！加油！加油！ package com.eliauk.sparsearray; import java.io.*; /** * @author Eliauk * @version 1.0.0 * @ClassName SparseArrayToFileAgin.java * @Descriptio
稀疏数组 什么是稀疏数组？ 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 00 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 00 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 00 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 00 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 00 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 00 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 00 0 0 0 0 1 1 0 0 0
一个实战来了解学习稀疏数组 这篇博客是本人在学习了B站尚硅谷韩老师的数据结构课程后所做，在此表示感谢！ 文章目录 一个实战来了解学习稀疏数组稀疏数组稀疏数组的基本介绍应用实例 项目编写编写工具类棋盘类的编写(二维数组相关的类)保存棋盘状态类的编写(稀疏数组相关的类
包位置、主类代码框架已删方便你取走运行 import java.util.Arrays;//代码用到了Arrays所以这个不能少放在在代码最顶部，如图所示 public static void main(String[] args) { int[][] Array = new int[12][12]; Array[6][6] = 1; Array[8][6
稀疏数组(数据结构) 场景 需求：编写五子棋游戏中，有存盘和续上盘的功能。 分析问题：因为该二维数组的很多值默认都是0，因此记录了很多没有意义的数据。 解决：稀疏数组 稀疏数组介绍 当一个数组大部分元素为0，或者为同一值的数组时，可以用稀疏数组来保存该数组。 稀疏数组的处理
稀疏数组 稀疏数组：将无用的元素压缩掉，如右图。还能根据稀疏数组还原成原数组。 稀疏数组
//package java.array; public class arrayDome8 { public static void main(String[] args) { //创建一个二维数组 0 代表没有棋子1代表黑棋2代表白棋子 int[][] array1=new int[11][11];//一个11*11的棋盘里面没有赋值 array1[1][2]=1; a
一、什么是稀疏数组当一个数组a中大部分元素为0，或者为同一个值，那么可以用稀疏数组b来保存数组a。首先，稀疏数组是一个数组，然后以一种特定的方式来保存上述的数组a，具体处理方法：记录数组a一共有几行几列记录a中有多少个不同的值最后记录不同值的元素所在行列，以及具体的值，放在一个小规
稀疏数组 当一个数组中大部分元素为0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组。 稀疏数组的处理方法是： 记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值 把具有不同值的元素行列及值记录在一个小规模的数组中（稀疏数组），从而缩小程序的规模。 row col val 原始数
