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此外，在实战运营过程中，品牌还需要及时根据效果数据不断优化内容策略，以确保各账号间的活跃度与互动率，最终形成联动运营的内容营销模式。通过布局针对不同目标人群的、类型定位多元的营销矩阵账号，对品牌内容及关键词进行多维度运营，可以有效与用户建立更深层次的连接，从而提高用户转化率与忠诚度。例如，使用权威的品牌账号实现声量曝光和影响力的提升作用，使用贴近生活场景的个人账号实现与用户的互动沟通、提升销售转化
向量内积（点乘）和外积（叉乘）概念及几何意义
本篇笔记从解方程组开始，并引入一种新运算，然后了解二阶行列式和三阶行列式相关定义，如元素、行标、列标、主对角线、次对角线等。同时为了研究行列式展开项与元素下标之间的关系，还引入了排列、逆序、逆序数、奇排列、偶排列、标准排列、自然排列、N级标准排列以及对换等概念。
本文详细了介绍原始格基规约算法，并简单介绍目前对算法的改进。这些改进算法非常实用，被广泛应用于密码分析中。
正定函数定义：若对域 Ω\OmegaΩ 中所有的非零向量 x\boldsymbol{x}x，恒有 V(x)>0V(\boldsymbol{x})>0V(x)>0，且在 x=0\boldsymbol{x}=0x=0 处有 V(0)=0V(0)=0V(0)=0，则称标量函数 V(x)V(\boldsymbol{x})V(x) 在域 Ω\OmegaΩ 内是正定的，V(x)V(\bold
矩阵的初等行变换和初等列变换，统称为初等变换。待补充：使用Matlab判断两个矩阵是否等价。
ManacherManacher算法是一个用来查找一个字符串中的最长回文子串(不是最长回文序列)的线性算法。它的优点就是把时间复杂度为O(n2)的暴力算法优化到了O(n)。首先先让我们来看看最原始的暴力扩展，分析其存在的弊端，以此来更好的理解Manacher算法。暴力匹配暴力匹配算法的原理很简单，就是从原字符串的首部开始，依次向尾部进行遍历，每访问一个字符，就以此字符为中心向两边扩展，记录该点的最
利用特征值与特征向量求解弹性力学中的主应力与主平面问题前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言已知物体在任意一点的六个应力分量提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：import numpy as npimpor
本篇笔记讲解矩阵的幂运算和矩阵的转置，其中矩阵进行幂运算的前提是矩阵为方阵，矩阵幂运算的两条性质与数的幂运算规则类似；矩阵转置的定义与行列式转置类似，但要注意由于矩阵的行数和列数不同，所以转置之后行数和列数变换。
位置式PID算法{error(k)=rin(k)−yout(k)x(1)=error(k)x(2)=x(2)+Ts∗error(k)x(3)=error(k)−error(k−1)pid=[Kp Ki Kd]u(k)=pid∗x\begin{cases}error(k)=rin(k)-yout(k) \\x(1)=error(k) \\x(2)=x(2)+Ts*error(k)\\x(3)=err
图文通俗理解什么是三维向量的叉乘和点乘
库的安装（eigen/OSQP/OSQP-eigen）及其他实例可以参考这个链接。，其中常数项对二次型求解没有影响，可以直接忽略。由于二次规划问题求解器默认的求解形式为。以下面的一个优化问题求解为例。Cmakelist文件如下。
Gauss消元的部分主元法和完全主元法
向量组的秩和矩阵的秩
状态空间表达式的MATLAB建模设本节中,具有r个输入、m个输出的n阶线性定常系统的状态空间表达式为X˙(t)=AX(t)+BU(t)\dot{X}(t)=AX\left(t\right)+BU\left(t\right)X˙(t)=AX(t)+BU(t)Y(t)=CX(t)+DU(t)Y(t)=CX(t)+DU(t)Y(t)=CX(t)+DU(t)其中，X(t)=[x1(t)⋮xn(t)],U(
目录1、分类与回归是干嘛的？2、二者有什么区别1.输出不同2.目的不同3.本质不同4.结果不同3、场景应用1.分类应用2.回归应用学过机器学习的人都听过两个概念：分类与回归，特别的，在YOLO v1中，作者也提到了YOLO之前的物体检测方法通常都转变为了一个分类问题，如 R-CNN、Fast R-CNN 等等。而YOLO将检测变为一个 回归问题。那么这两个概念有什么联系，有什么区别呢？写这篇博客，
由此我们可以得到，在假设对于n-1阶矩阵结论成立的情况下，能够推出对于n阶矩阵结论仍然成立，又对于1阶矩阵结论显然是成立的。根据假设，对于任意n-1阶矩阵，全部顺序主子式大于0能够得到该矩阵正定，所以。是对称矩阵，这是研究二次型的必然要求，将二次多项式转换成。的行列式为该矩阵的元素值，该矩阵的顺序主子式只有1个，即。，即正定矩阵的所有特征值全大于0，自然，行列式的值。的形式的时候，交叉项的系数可以
线性代数在3D游戏建模、深度学习、机器人工程、视频图像处理、航空航天等领域都有着举足轻重的位置。在使用C++编程时，如果从零编写矩阵的乘法、求逆、求特征值等运算，将会是件很麻烦的事情。而且，不管是从计算正确性，还是从效率方面都很难得到保障。因此，成熟稳定的线性代数库显得尤为重要。Eigen是线性代数的C++模板库，它包含矩阵、向量、四元数、数值求解器和相关算法，其拥有良好的稳定性和计算效率，是我们
文章目录写在前面问题描述RBF1. Logarithmic2. Inverse-type3. ReciprocalZBF两者的联系CBF构建RCBFZCBFQP设计ES-CLFCLF-CBF QP写在前面原论文：Control Barrier Function Based Quadratic Programs for Safety Critical Systems.本文为近期阅读的论文(Ames
IF OBJECT_ID('tb') IS NOT NULL DROP TABLE tbgoCREATE TABLE tb(姓名 VARCHAR(10),课程 VARCHAR(10),分数 INT)insert into tb VALUES ('张三','语文',74)insert into tb VALUES ('张三','数学',83)insert into tb VALUES ('张三','
OFDM循环前缀及其作用（矩阵视角解释）
求矩阵A的特征值及特征向量问题就转化为求解多项式方程以及齐次线性方程组的通解问题。，若3是A的一个特征值，求：y及A的其他特征向量。的另一个根1，故A的全部特征值为-1，1，1，3。2、n阶方阵A的特征值，就是使齐次线性。因为3是A的一个特征值，所以3必为。3、A的特征矩阵也可以表示为。特征多项式也可以表示为。是矩阵A的特征值，x是A的属于。成为方阵A的特征值，非零向量。，特征值问题是对方阵而言的
The principal components of A are its singular vectors, the columns Uj and v j of theorthogonal matrices U and V. Principal Component Analysis (PCA) uses the largest u’sconnected to the first u’s and
导读1、计算器中的【e】生活中我们经常能在计算器上，计算机的计算过程中经常会看到一个【e】这个e是代表：超过了计算器的显示位数而使用了科学计数法。E是exponent,表示以10为底的指数。此格式用指数表示法显示数字，以 E+n 替换部分数字，其中 E（代表指数）表示将前面的数字乘以 10 的 n 次幂。例如，用 2 位小数的“科学记数”格式表示 12345678910，结果为 1.23E+10，
本文为大家详细解读线性规划单纯形法的原理，以及超详细的python源码解读！
官方文档里有这几个函数的对比第二列是这些方法对矩阵的要求，第三列是计算的速度，第四列是算法的可靠性与准确性。BDCSVD和JacobiSVD是计算奇异值的，如果维度小于16, 可以直接用JacobiSVD。SelfAdjointEigenSolver是计算实对称矩阵或者复数下的自伴矩阵的特征值与特征向量的。ComplexEigenSolver是计算复数矩阵的特征值与特征向量的。EigenSolve
如题
在三维世界中的旋转的表示的方法主要有：旋转只是3个自由度未知量。3*3旋转矩阵3维坐标系经过旋转，得到新的坐标系，新坐标系三轴在旧坐标系下的表示构成的3*3矩阵，就是能够表述旋转的旋转矩阵。但是3*3矩阵用来表述3个自由度的旋转时，变量产生冗余，因此旋转矩阵及其还要满足一系列其他的性质。且表示也不够直观角轴任何旋转都可以看成，围绕空间某个轴旋转一定的角度产生的，角轴对应旋转轴的方向，其模长可以用来
最近在阅读框架源码时被旋转矩阵左乘右乘绕的云里雾里，故写下一篇记录一下，以防自己不长记性。
线性代数
——线性代数
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