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ybt 1108:向量点积计算
1108：向量点积计算 时间限制: 1000 ms 内存限制: 65536 KB 提交数: 31749 通过数: 25128 【题目描述】 在线性代数、计算几何中，向量点积是一种十分重要的运算。给定两个nn维向量a=(a1,a2,...,an)a=(a1,a2,...,an)和b=(b1,b2,...,bn)b=(b1,b2,...,bn)，求点积a⋅b=a1b1叉积和点积
一些比较重要的知识，有关计算几何的基础。 叉积是：对于两个向量 \(a(x_1,y_1),b(x_2,y_2)\) ，有 \(a\times b=x_1y_2-x_2y_1\) ，而这个数值有几何意义，两个向量为相邻边的平行四边形的面积（有方向的， \(a\) 到 \(b\) 小于 \(\pi\) 的角的方向为逆时针时叉积为正，共线时为0，反之为负），换句话说量子计算摘抄
Shor’s algorithm - IBM Quantum Shor's algorithm用来对整数进行分解，如12=2*2*3. 该算法需要10d个量子位，d是要分解的整数的位数。 discrete logarithm好像就是整数开n次方的意思。 增加量子位的个数好像很困难。 英特尔在量子计算领域的里程碑式突破！22nm，仅-269℃ - 知乎 (zhihu.线性代数(1)
点积 点积返回的结果是一个标量,点乘可交换 。 将两个向量归一化再点乘，可以得到两个向量之间的夹角。 将a点乘b 再除b的模,可以得到a到b的投影 叉乘 叉乘返回结果是一个向量,它的方向遵循右手定则 可以用来求法线,也可以用叉乘的正负用来判断点或向量的左右和内外关系线性代数【19】叉积
1 标准的定义： 【案，一般叉积的定义是行向量，这个和本节里面讨论的列向量的结果是一致的】 1.1 两个向量，他们围成平行四边形的面积就是叉乘的结果： 1.2 考虑叉乘的符号： v如何在w的右侧，那么为正，否则为负 对于基向量而言，符号的确认也是一样的， 【^i】在【^j】的右numpy操作
维数 np.ndim(A) A.shape返回元组（tuple） A.shape[0] 点乘/点积 np.dot(A,B)或A@B 需要 A的第1维 和 B的第0维 相等，否则报错“not aligned”点积、叉积、三角形面积
通俗易懂的向量膜法 向量，事有方向而起点可以任意平移的线段。 向量的坐标表示：令起点为\((x1,y1)\)，终点为\((x2,y2)\)，则向量 \(=(x2-x1,y2-y1)\)。这样是有原因的，但是今天不说。 两点之间构成的向量记为 \(\overrightarrow{AB}\)，向量 \(p\) 长度记为\(|p|\)。 先说公式： 对于\(\triapytorch 基础练习及螺旋数据分类
一、pytorch 基础练习 主要学习了如何使用torch定义数据以及对数据的一些操作 示例代码中进行点积运算(m @ v)要求数据类型是float，因此前面v定义的时候需要指定dtype，如下所示， # Create tensor of numbers from 1 to 5 # 注意这里结果是1到4，没有5,即前闭后开 v = torch.arange(1, 5点积注意力机制SDPA与多头注意力机制MHA
点积注意力机制SDPA与多头注意力机制MHA SDPAMHA总结Reference SDPA SDPA的全称为Scaled Dot-Product Attention, 属于乘性注意力机制， 简单一句话来说就是，根据Query (Q)与Key之间的匹配度来对Value进行加权，而事实上不管是Query, Ke还是Value都来自于输入，因此所谓的SDPA本矩阵的乘法（乘积或点积）
矩阵的点积在神经网络里面很常见也很重要，所以相关的一些属性需要非常熟悉，比如形状(shape)，维度(ndim) 两个数组能够做点积运算，需要查看形状对应的个数是否一致，不一致就会报错，比如2x3的形状和3x2的形状就可以，因为第一个矩阵的列和第二个矩阵的Python|线代矩阵问题
问题描述 Python中含有丰富的库提供我们使用，学习数学分支线性代数时，矩阵问题是核心问题。Numpy库通常用于python中执行数值计算，并且对于矩阵操作做了特殊的优化，numpy库通过向量化避免许多for循环来更有效地执行矩阵操作。本文针对矩阵的部分问题使用numpy得到解决。 矩阵的点积为什么点积如此定义？
我们知道两个向量的点积定义如下： 其中|a|表示向量a的模，即长度，表示向量a和b的夹角。 但是点积为什么如此定义呢？首先我们需要知道为什么定义点积。点积是一种内积，其是线性空间中对两个向量之间的一种操作。点积的定义是为了定义线性空间中向量的长度和向量np.dot()
1. 向量点积 2. 矩阵乘法自动生成低精度深度学习算子
自动生成低精度深度学习算子 深度学习模型变得越来越大，越来越复杂，由于其有限的计算和能源预算，部署在低功耗电话和IoT设备上变得充满挑战。深度学习的最新趋势是使用高度量化的模型，该模型可对输入和几位权重进行操作，诸如XNOR-Net，DoReFa-Net和HWGQ-Net之类的网络正在稳步发展，提高了学习Shader所需的数学基础（坐标系，点和矢量）
数学对于计算机图形学的重要性是不言而喻的。在学习Shader之前，首先就要打好数学基础，好在入门Unity Shader所需的数学知识都是线性代数中很基础的的内容。按部就班的来，第一篇文章记录总结的是坐标系，点，矢量等概念以及简单的运算。本文主要源自《Unity Shader入门精要》一书的读书机器学习常见的乘法（product）
1.Frobenius inner product （矩阵内积） 矩阵内积就是 两个大小相同的矩阵元素一一对应相乘并且相加 2. dot product (点积) 注：矩阵内积退化成向量形式就是点积，也可以称作向量内积。 两个向量里元素一一相乘，再相加 适用范围：维度相同的两个向量 3. Kronec碰撞检测 ：Separating Axis Theorem
目录 引子 相关知识点 矢量和标量 点积和投影 多边形 Separating Axis Theorem 算法实现 参考资料 引子 在 Collision Detection ：Transformation 中介绍了动态的碰撞检测，至此 CollisionDetection 项目的主要内容差不多都涉及了。在查询资料的时候，还接触到一些其它的检测方DX12龙书 01 - 向量在几何学和数学中的表示以及运算定义
0x00 向量 向量 ( vector ) 是一种兼具大小 ( magnitude ) 和方向的量。 0x01 几何表示 几何方法中用一条有向线段来表示一个向量，其中，线段长度代表向量的模，箭头的指向代表向量的方向。 改变向量的位置不会改变其大小和方向，所以向量与其位置无关。当我们说两个向量相等，当且仅当NumPy解释线性代数
作者|Soner Yıldırım 编译|VK 来源|Towards Data Science 机器学习和深度学习模型需要大量的数据。它们的性能在很大程度上取决于数据量。因此，我们倾向于收集尽可能多的数据，以建立一个稳健和准确的模型。数据以多种不同的格式收集，从数字到图像，从文本到声波。然而，我们需要将数向量点积与叉积
1 向量点积 向量点积度量两向量的相似度，可以分别从直角坐标与极坐标角度进行理解。 向量 ， 点积可被分解为两个方向的乘积之和，如下图： 通俗的说，假如 x 方向表示苹果，y 方向表示橙子， 表示有 个苹果， 个橙子，对苹果乘以 ，对橙子乘以 ，最终得到 个边缘到内部亮度逐渐递减shader（使用顶点法线和顶点到摄像机向量点积）
Shader "Unlit/WaterEffect"{ Properties { _MainTex("Base 2D", 2D) = "white"{} _Color("Color",Color) = (1,1,1,1) } SubShader { Tags{"Queue"="Transparent" "RenderType" = &q机器学习数学基础1
机器学习数学基础 1. 线性代数和微积分基础 基础公式 矩阵计算 微分法则 导数公式 （1）向量 向量的范数——具有“长度”概念的函数： 1范数：每个维度的绝对值之和 2范数：即向量的模 无穷范数：各维度的最大值 向量的点积： （2）矩阵 矩阵的乘法——点积和元素积 点积 矩阵的转置Paper | Attention Is All You Need
目录 1. 动机详述 2. 相关工作 3. 转换器结构 3.1 注意力机制详解 3.1.1 放缩的点积注意力机制 3.1.2 多头注意力机制 3.2 全连接网络 3.3 编码位置信息 【这是一篇4000+引用的文章。博主虽然不做NLP，但还是很感兴趣。当然，博主对本文的理解和翻译非常生涩】 动机：注意力机制小韦老师@神犇营-my0213-向量点积计算
小韦老师@神犇营-my0213-向量点积计算 题目： 描述 在线性代数、计算几何中，向量点积是一种十分重要的运算。给定两个 n 维向量 a = (a1, a2, …, an) 和 b = (b1 ,b2, …, bn)，求点积 a · b = a1 * b1 + a2 * b2 + … + an * bn。 输入 第一行是一个整数 n(1 ≤ n ≤1000)； 第09:向量点积计算
09:向量点积计算 #include<stdio.h> #define MAXN 1000+7 long long a[MAXN],b[MAXN]; int main() { long long sum=0;int n,i; scanf("%d",&n); for(i=0;i<n;i++) scanf("%lld",&a[i]); for(i=0;i<n;i++) scanf("%lld"