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矩阵

DeepSeek LeetCode 2503.矩阵查询可获得的最大分数 Go实现

这个实现能够高效地处理题目要求，利用了 Go 的 container/heap 包和排序功能。· 时间复杂度：O(mn log(mn) + k log k)· 每个单元格入堆一次：O(mn log(mn))// 扩展所有值小于当前查询的单元格。1. 最小堆：存储 (值, 行, 列)，按网格值排序。3. BFS扩展：只扩展值小于当前查询的单元格。· 查询排序：O(k log k)4. 访问标记：每个

 稚辉君.MCA.P9.JAVA
2026-05-20 00:20:00

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#leetcode #矩阵 #golang +2
【AI大模型--NumPy-04】-NumPy 矩阵乘法完全指南 (Matrix Multiplication)

文章摘要本教程系统讲解NumPy矩阵乘法的核心知识，包含3种实现方式（np.dot()、@运算符、np.matmul()）和维度匹配规则（(m,n)×(n,p)=(m,p)）。重点解析矩阵乘法的数学特性：不满足交换律但满足结合律，以及单位矩阵的特殊性质。特别演示了转置操作(.T)在解决维度不匹配问题中的实际应用，并通过向量旋转和线性方程组等案例展示矩阵乘法的典型应用场景。教程还包含手动计算验证、

bloxed
2026-05-22 09:11:23

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 5

#人工智能 #numpy #矩阵
CANN 模型蒸馏实战：大模型知识迁移到小模型

知识蒸馏是一种通过大模型（Teacher）指导小模型（Student）训练的技术。其核心思想是利用Teacher输出的"软标签"（包含类间关系等丰富信息）而非硬标签来训练Student。蒸馏损失函数结合KL散度（软标签）和交叉熵（硬标签），通过温度参数T控制软标签平滑度：T值越大，分布越平滑。实验表明T=3-5适用于多数场景。昇腾平台实现中，Teacher模型冻结，Student通过优化总损失（α

晚烛
2026-05-22 22:13:46

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 4

#矩阵 #线性代数 #python
从零开始学习大模型: 大模型为什么全是向量和矩阵?

今天这篇文章，我们只做一件事：搞懂**「线性代数在大模型中扮演什么角色」

Python编程杰哥
2026-06-01 21:37:36

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 4

#学习 #矩阵 #线性代数 +3
2026 流量新赛道，好客搜智搜 GEO，抢占大模型问答黄金流量

《AI搜索时代的企业获客革命：智搜GEO开辟流量新蓝海》摘要：在AI大模型成为用户首要咨询入口的背景下，江苏好客搜推出的智搜GEO系统开创了生成式引擎优化新赛道。区别于传统SEO的链接跳转模式，智搜GEO直接将企业信息嵌入AI原生回答，实现"提问即推荐"的精准转化。该系统搭载三大自研引擎：96.7%准确率的语义理解引擎、符合E-E-A-T标准的内容工厂、全域实时监测引擎，形成

 陈海伟-汇智成网络科技
2026-06-29 18:15:30

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 21

#人工智能 #矩阵
机器学习——Day03

本文系统介绍了Numpy和Pandas两个Python科学计算核心库。Numpy部分重点讲解了ndarray数组的特性及优势（内存连续、并行运算、高效C实现），详细说明了数组生成、索引切片、形状修改、逻辑运算和统计运算等核心操作，并介绍了矩阵运算规则。Pandas部分以DataFrame为核心，阐述了其数据结构特点、索引设置方法、基本数据操作技巧，以及文件读取功能。两个库相互配合，Numpy提供高

 山枫
2026-06-30 19:34:07

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#机器学习 #人工智能 #jupyter +4
为什么深度学习离不开矩阵计算？一篇看懂向量化与 Batch

深度学习为什么依赖矩阵计算？核心在于向量化与 Batch 并行处理深度学习模型通过矩阵运算（如 Z=WX+b）同时处理大量样本（Batch）和神经元，避免低效的显式循环。例如，W(3×4) 与 X(4×5) 相乘得到 Z(3×5)，每列对应一个样本输出。向量化利用高效库和 GPU 并行计算，显著提升速度。关键概念包括：向量/矩阵/张量：一维/二维/高维数组 Batch：并排计算多个样本（如 X

Super D
2026-07-01 17:21:59

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 7

#深度学习 #矩阵 #batch +3
深入理解大模型底层：分词器、词向量与词向量矩阵

当你向大模型提问时，文字经历了一场精密的变身：切碎、编号、翻译成向量、注入位置信息，才被模型真正"看见"。本文拆解这条从文本到语义的完整链路。

大靠山
2026-07-01 20:44:34

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 3

#矩阵 #线性代数 #架构 +3
从矩阵乘法到多模态大模型 - LLM 篇

分。Abstract本项目旨在从零搭建一个基于 GPT-2 Medium 衍生架构的 LLaVA 多模态大模型，使其至少支持文本、图像两种模态输入，同时尽可能减少对 Pytorch 封装库的直接调用，在此中熟练掌握基础 Transformer 的知识、模型的预训练微调等等处理技术和对多模态技术的了解。

周子航986
2026-07-09 16:14:04

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#矩阵 #线性代数
AI 赛道 10 岗位 JD 信息汇总与题目分布矩阵

层级分布：初级工程师 ~30题 / 架构专家 ~45题 / CTO管理层 ~25题。

禅与计算机程序设计艺术
2026-07-06 11:42:52

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 4

#人工智能 #矩阵 #大数据
Karpathy最新开喷：一句话让全场Agent开发者安静了

如果说前面是泼冷水，Karpathy的结尾，又给台下点了一把火。

模型启动机
2026-07-06 15:57:55

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 7

#人工智能 #大数据 #矩阵 +2
大模型量化从0到1（二）：量化的数学本质——对称、非对称与 per-group 手撕

这是《大模型量化从0到1》系列的第 2 篇。上一篇我们建立了"三角权衡"的直觉，知道了量化能省显存、代价是精度。但要真正理解 GPTQ、AWQ、GGUF 为什么效果不同，你必须先看懂。这一篇我们不放过任何一个公式，从最基础的映射一路手撕到 per-group 量化，每个公式都配可运行的 NumPy/PyTorch 代码，让你亲眼看到每一个数字是怎么算出来的。看完这篇，后面所有格式的原理你都能秒懂。

CClaris
2026-07-06 20:37:55

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 5

#语言模型 #自然语言处理 #算法 +4
大模型量化从0到1（一）：为什么要量化？显存、精度、速度的三角权衡

erate bitsandbytes ### 5.2 加载原始 FP16 模型 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM model_name = "facebook/opt-6.7b" # 6.7B 参数 model_fp16 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name,

CClaris
2026-07-06 20:28:23

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 9

#机器学习 #线性回归 #人工智能 +1
掌握数智化系统矩阵，解锁大模型赋能：小白程序员必备，收藏提升效率

如果说程序员已经是高薪职业，那么干AI的程序员，就是高薪中的高薪。学AI大模型，就是冲刺高薪的最优解！零基础小白不知道从哪入门？有基础的程序员找不到系统学习路径？实战项目练手无门？面试不知道考什么？别慌！今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包，覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程，所有资料均已整理归档，无冗余、无套路，免费分享给每一位想抓住AI风口的程序

 爱编程的小辞
2026-07-07 11:00:56

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 6

#矩阵 #线性代数 #学习 +2
数学之脑与进化之源：深入探索 GRAVIS v6.5 核心 Python-BlackScholes 边车算法、30套利策略矩阵与大模型自动进化(AutoDeveloper)自愈链

摘要：本文深入解析了GRAVIS v6.5系统的量化交易核心架构，聚焦Python高精度数学计算、策略引擎设计及自动化进化链三大模块。系统通过独立Python边车服务实现零依赖的Black-Scholes概率定价算法，采用纯数学误差函数优化计算精度，并与Node.js引擎通过HTTP双轨通信实现故障自愈。策略层采用面向对象设计，定义30个策略子类（S01~S30）的统一生命周期接口，支持套利、做

 梦帮科技
2026-07-07 16:14:05

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 6

#python #算法 #矩阵 +4
干支时辰 DNA 引擎 · Ganzhi-Shichen DNA Engine v∞.1.0

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ ╔══════════════════════════════════════════════════════════════════════════╗ ║  干支时辰 DNA 引擎 · Ganzhi-Shichen DNA Engine v∞.1.0 ║ ║ ║

龍芯北辰 |UID9622
2026-07-08 07:13:51

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 6

#python #开发语言 #深度学习 +2
短视频内容生产的第三次范式革命：从手工作坊到工业化流水线，我们到底在拼什么

【150字摘要】短视频行业正经历第三次生产范式迭代：从1.0专业剪辑时代（2016-2019）、2.0模板化时代（2020-2024）到3.0AI工业化时代（2025起）。新范式通过AI实现批量差异化生产，在产能（单账号日产能提升5-8倍）、原创度（算法重构防同质化）、品控（内置爆款逻辑）和变现（场景化设计）上全面突破。深圳某MCN案例显示，转型后人力减少70%但产能提升3倍，利润率翻两番。建议商

 技术如旧马克
2026-07-14 08:58:53

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 4

#人工智能 #大数据 #矩阵
动手学深度学习笔记--矩阵运算

分子布局又称，是矩阵求导领域的主流约定之一，广泛用于控制理论、经典机器学习公式推导中。

努力学c的David
2026-07-14 20:41:43

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 7

#深度学习 #矩阵
【收藏2026版】Java程序员零基础学大模型实战指南

身边绝大多数Java开发者，常年日复一日写接口、搭Spring Boot项目、连数据库、优化Redis缓存，技术功底扎实、业务落地能力极强。但近两年大家普遍陷入职业焦虑：传统后端岗位薪资封顶、岗位缩招、竞争白热化，不少资深开发者都在纠结，到底要不要转型、该往哪个方向突围？

网络安全工程师小龙
2026-07-20 09:47:42

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 3

#transformer #矩阵 #深度学习 +3
大模型岗位深度解析：小白程序员如何从入门到精通？收藏这份进阶指南！

文章系统梳理了大模型领域的核心岗位梯队，从技术难度和市场需求维度划分为五个层级：第一梯队（预训练/Infra工程师）技术壁垒最高，决定模型底层性能；第二梯队（基座优化/后训练/多模态）聚焦模型能力打磨；第三梯队（应用开发）直接创造商业价值；第四梯队（数据/风控/评估）保障模型稳定运行；第五梯队（Prompt工程师）门槛低但天花板明显。文章指出国内大模型人才缺口超40万，建议程序员通过系统学习路线（

网络安全工程师小龙
2026-07-20 09:57:02

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 5

#transformer #矩阵 #深度学习 +1
程序员转行AI大模型必备教程：从入门到精通，手把手告诉你我是如何转行大模型的！_转行大模型测试

本文探讨了Java程序员如何转型进入大模型开发领域。在AI快速发展的背景下，大模型因其强大的处理能力成为技术热点。文章指出，Java程序员可通过五个步骤实现转型：学习机器学习基础知识、掌握TensorFlow/PyTorch等工具、提升编程能力、补充数学知识（高数、概率论等）、参与项目实践。作者强调Java程序员在软件工程方面的经验是重要优势，有助于大模型的工程化实施。同时，文章还列举了AI大模型

 网络安全工程师小龙
2026-07-21 10:11:12

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 5

#人工智能 #transformer #java +2
CSDN干货：小白程序员必备！10大核心概念助你玩转大模型Agent工程实践，附收藏！

本文探讨了Agent系统的核心组件及其应用。首先介绍了Tool Calling与MCP协议，使Agent能通过标准化接口调用外部工具，突破模型局限。其次提出Skills System，将重复性任务的方法流程结构化，提升Agent执行效率。Memory System则解决Agent的持久化记忆问题，区分会话、知识和上下文的概念。最后分析Multi-Agent模式，通过专业化分工实现复杂任务协作，强调

 网络安全工程师小龙
2026-07-22 10:09:32

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#网络 #transformer #人工智能 +3
机器学习中的向量与矩阵：从本质理解到工程实践

向量与矩阵是机器学习的基础数据结构，本质上都是数值的多维排列。向量可以表示用户画像、文本特征等现实世界对象，而矩阵则能编码时间序列、图像像素等复杂关系。在技术实现上，TF-IDF向量化和神经网络矩阵变换是典型应用，通过余弦相似度等度量方法可以揭示高维空间中的语义关联。工程实践中需要注意稀疏矩阵存储优化和并行计算策略，同时利用PCA降维和t-SNE可视化来应对维度灾难。理解向量运算的几何意义和矩阵分

 经雷
2026-07-25 13:57:04

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#机器学习 #矩阵
2026 商用 AI 剪辑工具实力推荐榜｜实体商家短视频获客客观测评

《2026商用AI剪辑工具测评：实体企业短视频矩阵运营指南》摘要据《2026中小企业数字营销白皮书》显示，超82%实体企业面临短视频运营困境：通用工具（如剪映）缺乏批量处理能力，混剪小程序侵权风险高，单一数字人软件流程割裂。经五大维度实测，深圳诺达科技旗下「随心剪APP」以9.8分位列榜首，其核心优势包括：独创七层运营服务体系，单人日产能达100条原创视频； 98%平台过审率，服务30万门店验

 技术如旧马克
2026-07-27 08:52:38

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 8

#人工智能 #大数据 #矩阵
从矩阵乘法开始手撕多模态大模型 - 完整版

注意力机制中的矩阵秩input @ W。

aGdF8E3gQ
2026-07-27 17:35:27

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 7

#矩阵 #线性代数
Triton实现简单的Flash Attention

【代码】Triton实现简单的Flash Attention。

一个小猴子｀
2026-07-27 17:26:39

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 3

#python #人工智能 #pytorch +2
Claude Opus 5 SEO 实战：打造高质量长尾关键词内容矩阵

不要一上来就让 AI 泛泛地生成关键词，不然结果很容易散。目标用户是谁：中文内容平台运营、独立站站长、B2B 市场人员；核心主题是什么：Claude Opus 5 SEO、长尾关键词挖掘、SEO 内容矩阵搭建；内容目标是什么：教用户理解方法，顺手沉淀一套可执行流程；转化目标是什么：咨询、注册、下载模板、关注账号，或者进入产品页。上下文越清楚，模型输出通常也越靠谱。这个其实很明显。

2601_95575962
2026-07-24 18:09:53

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 4

#矩阵 #线性代数
chatgpt赋能python：Python中如何遍历矩阵——完整教程

本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的

 李自提
2023-06-18 06:16:16

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#python #矩阵
chatgpt赋能python：Python怎么手动输入矩阵

矩阵是一个二维数组，它包含了行和列。矩阵可以用于表示现实世界中的许多问题，如线性代数、图像处理、机器学习、统计学等。在Python中，我们可以使用列表（List）来表示矩阵。列表是一种可变的数据类型，可以包含任意数量的对象，包括其他列表。因此，嵌套的列表可以用来表示二维数组或矩阵。本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作

 reilust
2023-06-13 06:26:14

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#python #矩阵
OpenGL-利用矩阵变换（缩放、旋转、位移），使用glm库

OpenGL-利用矩阵变换（缩放、旋转、位移），使用glm库

 龙行天下01
2022-08-22 09:12:59

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#矩阵 #线性代数
R语言安装glmnet包

R语言安装glmnet包安装glmnet包安装glmnet包正常这样安装时报错install.packages("glmnet")改为如下代码可正常安装。install.packages("glmnet", dependencies=TRUE)具体原因等写完作业有时间再查。

Houly
2021-04-24 21:44:29

 1.1w

 9

#r语言 #算法 #矩阵
chatgpt赋能python：如何使用Python创建0矩阵

0矩阵（Zero Matrix）是一个所有元素都为0的矩阵。它的行数和列数可以是任意值，也可以是一个行向量或列向量。本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率

 test100t
2023-06-03 02:26:57

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 1

#python #矩阵
【chatgpt】简单例子：形象理解矩阵对向量求导

yAxyAx∂y∂xA∂x∂yA这个结果特别常见，也是很多线性代数相关计算的基础。

只是有点小怂
2025-03-04 16:56:16

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 16

#矩阵 #线性代数
【MATLAB源码-第274期】基于matlab的高阶累积量矩阵和PCA的JADE算法在盲信号分离中的应用仿真，输出源信号，混合信号和分离信号。

在JADE算法中，PCA用于对观测信号进行白化处理，即将观测信号的协方差矩阵变为单位矩阵，使得信号的不同维度之间变得不相关，并且具有相同的能量。由于独立信号的四阶累积量矩阵具有对角化结构，通过对角化操作，可以将原本混合在一起的信号分解为独立的源信号。在JADE算法中，白化处理为后续的高阶累积量矩阵的对角化提供了便利条件，使得特征矩阵的近似对角化成为可能。【MATLAB源码-第274期】基于matl

Matlab程序猿小助手
2025-03-11 09:35:22

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 27

#算法 #matlab #矩阵 +3
Numpy矩阵乘法：np.dot() 和 np.matmul()的区别

np.dot() 和 np.matmul() 这两个函数一直困惑了我好久，他们之间的区别到底在哪?其实在有二维数组参与运算时，他们的运算结果是一样的，区别就在于一维与一维的内积。另外在有一维数组和二维数组混合运算时，时常会将概念混淆，要弄清这个问题，就要分清一维与二维。

小夫子.
2025-08-14 21:22:09

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 13

#numpy #矩阵 #python
【3D硬核】四元数（Quaternions）与旋转矩阵（Rotation）——三维空间中的旋转

四元数 q 由一个实部 w 和一个三维向量部分 v 组成：其基本规则蕴含了非交换性这里的乘法是叉积。因为 p 在公式中被左右各“操作”了一次，旋转角会叠加。为了得到总角度 θ，我们构造 q 时必须使用半角这不仅解决了代数封闭性，还引出了四元数的双倍覆盖（Double Cover）特性：q 和 −q 在三明治变换下对 p的作用是完全一样的：在三明治变换中，如果我们把 q 替换为 −q，所以，从代数结

 m0_74310646
2026-04-14 23:19:07

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 15

#3d #计算机视觉 #几何学 +2
Spring Boot 3.x 矩阵变量(Matrix Variables)解析失败详解

Spring Boot 3.x 矩阵变量解析失败解决方案摘要：Spring Boot 3.x默认禁用了矩阵变量(Matrix Variables)支持，导致URL路径中分号分隔的键值对无法被@MatrixVariable注解正确解析。本文分析问题根源并提出三种解决方案：1) 通过WebMvcConfigurer全局配置UrlPathHelper，设置removeSemicolonContent为

 jjj_web
2026-01-28 06:30:00

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 16

#spring boot #矩阵 #后端 +2
Protobuf 环境搭建：Windows 与 Linux 系统安装教程

本文详细介绍了Protocol Buffers（Protobuf）编译器在Windows和Linux系统下的安装配置方法。针对Windows系统，重点讲解了解压安装包、配置环境变量及验证安装的步骤；对于Linux系统，则详细说明了依赖库安装、源码编译、环境变量配置等关键环节，特别提供了编译验证报错的解决方案。文章以稳定版本v21.11为例，强调了版本匹配、路径设置等注意事项，确保开发者能顺利完成p

L070117
2026-03-28 14:20:49

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 16

#windows #linux #运维 +4
LeetCode热题100（Java）（6）矩阵

如图所示，第一张为原数组，由于第一行有0，所以我们要用一个常量标记第一行，最终要全部置为0，然后将中间位置的0分别将其对应的行列的第一个位置标为0，这样在遍历行的时候，把行对应的所有列标记为0，遍历列的时候，把列对应的所有行标记为0，最后再看常量是否标记第一行和第一列，即可完成整个矩阵的置零操作。当然，我们可以对其进行优化，创建两个数组，在遍历原矩阵的过程中，分别将遍历到的0位置的横纵坐标分别存入

 xin_nai
2026-04-29 23:20:39

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 14

#leetcode #矩阵 #java
Cube MatMul：为什么矩阵乘法选了 Cube 而不是 Vector

本文介绍了基于昇腾NPU的Cube MatMul矩阵乘法优化技术。通过Cube Unit硬件单元实现16×16×16的FP16矩阵乘累加，配合Tiling分块策略将大矩阵分解为小块计算，充分利用192KB L1缓存。文章重点阐述了K维度循环累积的优化思路，以及MatMul与Bias Add、Activation等操作的算子融合技术，可提升约30%性能。最后提供了昇腾CANN相关算子库的参考资源。

2501_94163896
2026-05-24 09:53:20

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 6

#矩阵 #python #pytorch
// SPDX-License-Identifier: GPL-2.0 九章编程矩阵化 bio 子系统 · 物理极限版 (~450 行) 屎山代码老系统，有人用，没人管

本文介绍了一种名为"九章编程法"的代码重构方法，通过矩阵化bio子系统将代码从1700行压缩至450行，压缩率达73.5%。该方法的特点包括：1）完全保留外部接口；2）消除所有结构重复；3）使每个逻辑原语在系统中只出现一次；4）保持功能不变的情况下显著提升性能和降低能耗。文章指出，传统系统中约70-80%的代码是冗余和复杂的，导致性能下降和大量BUG。"九章编程法&q

hai315247543
2026-06-15 17:50:18

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 5

#矩阵 #线性代数 #人工智能
Claude 4.8 实战：用 AI 辅助排查 Java 线上接口超时问题

本文探讨了后端开发中线上接口超时问题的排查方法，以一个Spring Boot订单详情接口为例，分析了超时问题的复杂性和排查难点。文章指出，接口超时通常涉及代码逻辑、数据库、缓存、线程池、网络调用等多方面因素，具有链路长、偶发性强、日志不完整等特点。作者详细介绍了如何利用Claude4.8辅助分析日志、代码和配置，包括：识别耗时环节、检查串行调用问题、优化线程池配置、增加超时控制、完善异常处理机制等

 her_heart
2026-06-17 11:05:13

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 7

#人工智能 #大数据 #矩阵 +2
量化机器学习第一步：如何利用 QuantDash 与 Pandas-TA 快速构建标准化多因子特征矩阵？

本文介绍了一种基于QuantDash和Pandas-TA的高效特征工程方法，用于构建机器学习量化交易模型。文章重点解决了数据预处理中的三大难题：未来函数污染、量纲不一致和数据空值处理。通过结合QuantDash提供的标准化行情数据与Pandas-TA技术指标库，可以快速构建包含价格变化率、动量因子（RSI）、波动率因子（ATR）和趋势因子（均线比例）的多维度特征矩阵。文中提供了完整的Python代

 weixin_45515140
2026-07-18 13:45:00

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 6

#机器学习 #pandas #矩阵 +2