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OpenBLAS简介及在Windows7 VS2013上源码的编译过程
OpenBLAS Open Basic Linear Algebra Subprograms 是开源的基本线性代数子程序库 是一个优化的高性能多核BLAS库 主要包括矩阵与矩阵 矩阵与向量 向量与向量等操作 它的License是BSD 3
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矩阵迹运算介绍及C++/OpenCV/Eigen的三种实现
矩阵迹运算返回的是矩阵对角元素的和 迹运算因为很多原因而有用 若不使用求和符号 有些矩阵运算很难描述 而通过矩阵乘法和迹运算符号 可以清楚地表示 例如 迹运算提供了另一种描述矩阵Frobenius范数的方式 用迹运算表示表达式 我们可以使用
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矩阵伪逆介绍及C++/OpenCV/Eigen的三种实现
矩阵A的伪逆 Moore Penrose pseudoinverse 定义为 A VD UT 其中 U D和V是矩阵A奇异值分解后得到的矩阵 对角矩阵D的伪逆D 是非零元素取倒数之后再转置得到的 当矩阵A的列数多于行数时 使用伪逆求解线性方
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分别用Eigen和C++(OpenCV)实现图像(矩阵)转置
1 标量 scalar 一个标量就是一个单独的数 2 向量 vector 一个向量是一列数 这些数是有序排列的 通过次序中的索引 可以确定每个单独的数 3 矩阵 matrix 矩阵是一个二维数组 其中的每一个元素被两个索引而非一个所确定 4
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范数介绍及C++/OpenCV/Eigen的三种实现
有时我们需要衡量一个向量的大小 在机器学习中 我们经常使用被称为范数 norm 的函数衡量向量大小 形式上 Lp范数定义如下 范数 包括Lp范数 是将向量映射到非负值的函数 直观上来说 向量x的范数衡量从原点到点x的距离 更严格地说 范数是
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