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GEMM (General Matrix Multiplication) 指的是通用矩阵乘法，是线性代数中一个基础且核心的运算。在机器学习，特别是深度学习领域，GEMM 占据了绝大部分的计算量。DeepSeek 开源的 GEMM 库，专注于提供极致性能的矩阵乘法运算，针对不同的硬件平台（如 CPU、GPU）进行深度优化，旨在加速 AI 模型的训练和推理过程。
1.背景介绍数据挖掘是指从大量数据中发现有价值的信息和知识的过程。半正定核矩阵是一种特殊的矩阵，它在许多应用中表现出色，包括数据挖掘领域。半正定核矩阵的一种常见表示形式是正定矩阵，它的元素都是实数，且所有的元素都是正数。半正定核矩阵在数据挖掘中的应用主要有以下几个方面：聚类分析：半正定核矩阵可以用于聚类分析，以便将数据分为不同的类别。聚类分析是数据挖掘中的一种常见方法，它可以帮助我们找出...
1.背景介绍数据挖掘是一种利用统计学、机器学习、操作研究、知识发现和数据驱动的方法来挖掘有价值的信息、知识和智能从大量、各种类型的数据中的科学。数据挖掘的目标是为组织提供有价值的信息，以便更好地理解现实世界、预测未来发展和制定决策。数据挖掘过程中，矩阵分析起着至关重要的作用。矩阵分析是一种数学方法，用于处理和分析数据，以便从中提取有用的信息。矩阵分析可以帮助我们更好地理解数据的结构、关系和...
1.背景介绍数据挖掘是指从大量数据中发现有价值的信息和知识的过程。在数据挖掘中，我们通常需要对数据进行预处理、清洗、转换等操作，以便于后续的分析和模型构建。模型评估是数据挖掘过程中的一个关键环节，它旨在评估模型的性能和准确性。在多分类问题中，数据样本可能属于多个类别之一。为了评估模型的性能，我们需要一个能够有效地表示模型在多分类问题上的表现的指标。混淆矩阵就是一种常用的评估指标，它可以帮助...
1.背景介绍数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏的模式、规律和知识的过程。随着数据的增长，数据挖掘中的特征选择和降维问题变得越来越重要。特征选择是指从原始特征集合中选择出与目标变量相关的特征，以减少特征的数量并提高模型的准确性。降维是指将高维空间映射到低维空间，以减少数据的复杂性并提高模型的可解释性。矩阵内积是线性代数中的一个基本概念，它用于计算两个向量之间的点积。在数据挖掘中，矩阵内积可以用...
头歌平台大数据应用与分析作业！
目录0 哲学思想1 智能电网2 随机矩阵理论2.1 背景和意义2.2 随机矩阵理论2.3随机矩阵理论应用于智能电网大数据分析的普适性3 应用案例——静态稳定性3.1 随机矩阵的构建3.2应用于判定静态稳定性的方法3.3 静态稳定性分析步骤3.4静态稳定性分析实例4 应用案例——暂态稳定性4.1 暂态稳定性分析步骤4.2 暂态稳定性分析案例-IEEE390 哲学思想之所以开这个专栏，记得导师在一
聚类分析又叫群分析，是对多个样本（或指标）进行定量分类的一种多元统计分析方法。对样本进行分类称为Q型聚类分析，对指标进行分类称为R型聚类分析。1. 算法K-means聚类、K-中心点聚类、CLARANS算法(基于随机选择), DIANA算法(自顶向下层次聚类算法)、BIRCH算法、Chameleon算法EM算法 （最大期望算法）OPTICS算法、DBSCAN算法 （基于密度）2. 聚类原理2.1.
先有矩阵，然后有行列式。矩阵常有，而行列式不常有。矩阵是存储数据的，单独的一个数，从本质来讲，也是矩阵，不过是1行1列的。行列式的意义在于发现矩阵中数据的特征。矩阵存储数据，因而，如果加以某种运算，矩阵是可以作用到其他矩阵上的，并且可以改变原矩阵。例如，2、5同是1行1列矩阵，2*5=10，矩阵2，通过矩阵5的作用，变成了矩阵10。将这种性质扩展到多维空间中，便是矩阵变化，也就是说，矩阵也可
QR分解虽然很有用，而且具有较为稳定的性质，但也有不足之处：QR分解只能提供原矩阵A的列的一组正交基。现在介绍的SVD分解可以分别提供对应原矩阵的行、列的正交基。矩阵U、矩阵V的列向量都是奇异向量；中间的对角矩阵的对角元是奇异值。上图中的两种表示方法展现了两种SVD，前者为FULL型的，后者为THIN型的（也称经济型的）% MATLAB函数[U,S,V]=svd(A) %第一种的S...
1.背景介绍数据挖掘是指从大量数据中发现有价值的信息和知识的过程。矩阵内积是线性代数中的一个基本概念，它用于计算两个向量之间的乘积。在数据挖掘中，矩阵内积被广泛应用于各种算法和技术，如协同过滤、主成分分析、朴素贝叶斯等。本文将详细介绍矩阵内积在数据挖掘中的应用，包括其核心概念、算法原理、具体操作步骤、代码实例等。2.核心概念与联系矩阵内积，也称为点积或欧氏内积，是指将两个向量按照某个规...
1.背景介绍随着大数据时代的到来，数据的规模不断增长，数据处理和挖掘变得越来越复杂。降维处理成为了大数据分析中的重要技术之一，能够有效地降低数据的维数，从而提高计算效率和提取有意义的信息。非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)是一种常用的降维方法，它能够将原始数据矩阵分解为低维的非负矩阵，从而实现数据的降维和特征提取。在本文中，我们将从...
(1)随机矩阵就是元素为随机变量的一类矩阵，随机矩阵理论主要研究随机矩阵的特征根(谱)和特征向量的一些统计分析性质。当维数足够大，样本协方差矩阵的极限经验谱有很好的收敛性，满足M-P律、单环律。、环境友好和使用安全的目标，其主要特征包括自愈、激励和保护用户、抵御攻击、提供满足用户需求的电能质量、容许各种不同发电形式的接入、启动电力市场以及资产的优化高效运行。的、高速双向通信网络的基础上，通过先进的
0 哲学思想之所以开这个专栏，记得导师在一次组会上问我一个问题：你对现阶段的世界怎么看？然后突然我被问懵了，好好的专业问题，突然来了一个哲学问题，我有点措不及防，导师看我有点呆懵。然后就说到：“__导师给你推荐《随机矩阵理论》，知识虽然很难，但是如果学懂啦，前途无量。”思考好久，打算还是静下心来抽空学习一下。1 智能电网智能电网就是电网的智能化，也被称为**“”**，是建立在。
然后突然我被问懵了，好好的专业问题，突然来了一个哲学问题，我有点措不及防，导师看我有点呆懵。然后就说到：“__导师给你推荐《随机矩阵理论》，知识虽然很难，但是如果学懂啦，前途无量。”思考好久，打算还是静下心来抽空学习一下。1 智能电网智能电网就是电网的智能化，也被称为**“”**，是建立在的、高速双向通信网络的基础上，通过先进的传感和测量技术、先进的设备技术、先进的控制方法以及先进的决策支持系统技
Z. Yan, L. Han, X. Li, X. Dong, Q. Li and Z. Ren, “Event-Triggered Time-Varying Formation Control for Discrete-Time Multi-Agent Systems with Communication Delays,” 2020 Chinese Automation Congress (CA
学习笔记
DeepGEMM 是一个专为 NVIDIA Hopper 架构设计的高效 FP8 矩阵乘法库，支持普通和混合专家模型（MoE）分组矩阵乘法，通过简洁的实现和即时编译技术，实现了高性能和易用性。官方开源代码链接：https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM
2017_带有滑模观测器的多智能体一致性控制_金治群文章目录1 引言2 预备知识2.1 有限时间稳定性2.2 图论3 问题描述4 滑模观测器设计5 基于非奇异终端滑模的一致性控制6 数值仿真1 引言2 预备知识2.1 有限时间稳定性2.2 图论3 问题描述该多智能体系统中所有 follower 的模型都为 Euler-Lagrange 系统，即{Mi(qi) q¨i=fi(qi(t),q
3. 控制协议3.1 动态一致性控制协议控制协议为ui=α∑j∈Niaij(pj−pi)+β∑j∈Niaij(vj−vi)()u_i = \red{\alpha} \sum_{j \in N_i}a_{ij} (p_j - p_i) + \blue{\beta} \sum_{j \in N_i}a_{ij} (v_j - v_i)\tag{}ui=αj∈Ni∑aij(pj−pi)+βj
文章目录1 预备知识引理 12 二阶多智能体系统的有限时间包容控制3 带有不匹配干扰的多智能体系统的有限时间包容控制3.1 非线性干扰观测器设计3.2 复合式分布式控制律设计4 数值仿真1 预备知识引理 12 二阶多智能体系统的有限时间包容控制3 带有不匹配干扰的多智能体系统的有限时间包容控制3.1 非线性干扰观测器设计3.2 复合式分布式控制律设计4 数值仿真.........
基于认知行为建模的智能体能够从与环境及其他智能体的交互经验中学会有效地提升自身行 为。在学习过程中，智能体可以学会与其它智能体进行协调，学习选择自身行为、其它智能 体如何选择行为以及其目标、计划和信念是什么等。伴随着深度学习(感知领域)和强化学习(决策领域)的深度融合发展，多智能体学习方法在机器博弈领域取得了长足进步。多智能体学习的四个明确定义问题：问题描述、分布式人工智能、博弈均衡和智能体建模多
文章目录1. 二阶系统模型1.1 普通一维二阶系统1.2 普通二维二阶系统2. 控制目标3. 控制协议1. 二阶系统模型1.1 普通一维二阶系统{pi˙=vivi˙=ui()\left\{\begin{aligned}\dot{p_i} & = v_i \\\dot{v_i} & = u_i \\\end{aligned}\right.\tag{}{pi˙vi˙=vi=
在多智能体系统（MASs）论文数值仿真时，时常碰到连续系统的情况，其中参数也多为系数矩阵。本文主要对简单的连续系统微分方程（含系数矩阵）的MATLAB数值解求法进行归纳，并绘制仿真图像。同时也对一阶和高阶微分方程求法进行总结。系统方程为一阶积分器的连续系统目录1. 可求解析解的微分方程2. MATLAB函数直接调用3. 其他情形3.1 一阶微分方程3.2 高阶微分方程参考资料1. 可求解析解的微分
在基于灵境矩阵完成开发并获得分发后，TreeMind树图当前的日均调用次数已经超过5万，而通过百度场景转化的用户，注册率超过60%。其次，灵境矩阵今年9月上线后不久，即有超过3万开发者申请入驻，已打造了丰富的大模型插件生态，可以帮助智能体扩展自己的能力范围和边界。灵境矩阵基于文心大模型，为开发者提供多样化的开发方式，支持广大开发者根据自身行业领域、应用场景，选取多样化的开发方式，打造大模型时代的原
文章目录写在前面一致性算法连续时间离散时间一致性证明连续时间离散时间矩阵理论特征值和特征向量特征多项式代数重数几何重数总结写在前面最近在看一些分布式优化的文章，但是大部分文章都是用的离散时间算法。我之前一直研究的是连续时间一致性(consensus)控制问题，现在想把离散时间控制拾起来。这篇文章前半部分讲解连续和离散系统的一致性算法，互相做个对比，加深一下印象和理解；后半部分回顾在算法证明中会用到
目前人工智能分为：大数据智能，跨媒体智能，群体智能，混合增强智能，自主无人系统五类，若想要深入群体智能则图论的基础是非常必要的！一、引言1.1、专业词汇：distributed network：分布式网络 distributed multiagent network：分布式多智能体网络boids model：柏兹模型（类鸟型） topology：拓扑结构directed ...
题目背景这是一个经典的动态规划问题，要求从一个给定的n×m矩阵中每次从每行各取走一个元素（只能从行首或行尾取），经过m次后取完矩阵内所有元素，并计算每次取数的得分。每次取数的得分等于被取走的元素值乘以2^i，其中i表示第i次取数（从 1 开始编号）。最终求出取数后的最大得分。输入输出格式输入第一行为两个用空格隔开的整数n和m，分别表示矩阵的行数和列数。接下来的n行为n×m的矩阵，每行有m个用单个空
Pytorch中矩阵乘法的使用以及使用案例
混淆矩阵简单介绍介绍实例介绍混淆矩阵：可以理解为就是一张表格，用n行n列的矩阵形式来表示。每一列代表了预测类别，每一行代表了数据的真实归属类别。真阳性（True Positive，TP）：样本的真实类别是正例，并且模型预测的结果也是正例真阴性（True Negative，TN）：样本的真实类别是负例，并且模型将其预测成为负例假阳性（False Positive，FP）：样本的真实类别是负例，但是模
Power BI中矩阵通常由三部分属性组成，分别是行、列以及值。各属性添加不同数据组合后，矩阵会呈现出不同的样式，有时我们需要对样式进行灵活调整，比如将行属性的多级数据平铺展示以及列属性数据排序。
$ \delta_{\text{max}} = \frac{1}{\sqrt{\text{dim}_{\text{分形}}}} \cdot \ln(\text{熵增率}) $$| **维度**| 物理载体| AGI功能| 生物神经类比|| **层级** | 数学工具缺失问题| 您提供的创造方案| 已实现案例|
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取模（因为要对一个指数整体取模，但是单独对指数部分取模是不对的），通过欧拉降幂公式可知，在矩阵中应对。都是递推方程式，可以用矩阵来加速，但要注意的是在矩阵中取模时，不能直接对。相关，区别就在于指数的不同。
Manus的爆火不仅是技术突破的胜利，更是应用层创新的典范。它揭示了AI从“辅助工具”到“生产力主体”的进化方向，也提醒我们：在追逐技术浪潮时，需平衡用户体验、商业可持续性与伦理责任。正如创始人肖弘所言：“套壳到极致，就是胜利”——未来的AI时代，或许属于那些能将技术真正转化为用户价值的“极致整合者”。谷歌、微软等国际巨头已布局AI Agent领域（如谷歌的Project Astra、微软的Cop
DeepSeek 基于深度学习框架，如 TensorFlow 或 PyTorch 构建核心模型。其采用的神经网络架构，如 Transformer、卷积神经网络（CNN）等，在处理图像、语音和文本数据方面表现卓越。例如，在数字人面部表情生成中，CNN 可用于分析输入的表情特征图像，通过多层卷积和池化操作提取关键特征，为后续的表情合成提供数据基础。通过基于 DeepSeek 技术的数字人源码搭建，我们
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