乘法专题
hdu 6198 dfs枚举找规律+矩阵乘法
number number number Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Problem Description We define a sequence F : ⋅ F0=0,F1=1 ; ⋅ Fn=Fn
高精度加法，乘法，阶乘
#include <iostream>#include <map>#include <string>#include <algorithm>using namespace std;const int Max = 50000;string str1,str2;/***********乘法***********/void chenfa(){cin >> str1>>str2;int a
机器学习经典算法之-----最小二乘法
一.背景 5月9号到北大去听hulu的讲座《推荐系统和计算广告在视频行业应用》，想到能见到传说中的项亮大神，特地拿了本《推荐系统实践》求签名。讲座开始，主讲人先问了下哪些同学有机器学习的背景，我恬不知耻的毅然举手，真是惭愧。后来主讲人在讲座中提到了最小二乘法，说这个是机器学习最基础的算法。神马，最基础，我咋不知道呢！ 看来以后还是要对自己有清晰认识。 回来赶紧上百度，搜了下什么是最
【高精度】-DLUTOJ-1176-大数乘法
题目链接：http://acm.dlut.edu.cn/problem.php?id=1176 题目描述：赤裸的大数乘法 解题思路： 突然想到自己没写过高精度乘法，就回咱们自己OJ上找出了这道题，赤裸的高精度乘法而已，没想到依然觉得不好写，准确说来是我从小到大算乘法的习惯使我产生了错觉：“ 想写大数乘法就得先写一个大数加法出来 ”。喂！我短路了半天才想明白，int 数组里可以存个两位数啊，再
概率论(一)-概率论的基本概念：样本空间、随机事件、和事件、积事件、互斥事件、对立事件、频率、概率、加法定理、等可能概型、条件概率、乘法定理、全概率公式、贝叶斯公式、先验概率、后验概率、相互独立性
1 随机试验 2 样本空间、随机事件 3 频率与概率 4 等可能概型（古典概型） 5 条件概率 6 独立性
大整数问题，乘法，加法，阶乘
//大整数相乘 //c[i+j] += a[i]*b[j];数组的每一位相乘然后相加，并得到最终结果 //再考虑进位问题 #include <string.h> #include <stdio.h> #define SIZE 50 int a[SIZE],b[SIZE],c[SIZE*2]; void big_multi(int a[],int b[],int c[]
HDU 1005(矩阵乘法)
A number sequence is defined as follows: f(1) = 1, f(2) = 1, f(n) = (A * f(n - 1) + B * f(n - 2)) mod 7. Given A, B, and n, you are to calculate the value of f(n). 题意：给出一个递推公式，求第N项。 题解：开始试图找出一个能够直接算的递
用矩阵乘法的底层原理来理解“特征融合”
大家好啊，我是董董灿。 在很多 AI 模型中，都会出现内积运算。无论是卷积/全连接还是 Transformer 架构中的矩阵乘法（或线性映射），其核心运算逻辑都是内积运算。 因此，很多时候，我们也把内积运算称作是一种“特征提取和融合运算”。 那么如何来理解这种“特征提取和融合”呢？ 本文就用一个非常通俗的矩阵乘法的例子，让你来理解这个过程。 矩阵运算的本质 先看一个调酒的例子，我在
高级算法设计与分析 学习笔记1 递归与分治法 复杂度计算 大数乘法
本章的目录： 排序问题的示例与分析：递归与分治 插入排序： 类似于排序扑克牌。先把第一个元素当成已排序序列，然后把第二个纳入，用一次插入排序，然后将第三个纳入…… 插入排序性能分析 大O表示上界，最差情况不外如是。 欧米噶表示下限，最好情况。 这里的上界下界一般都是确界，是刚刚好的情况，不是随便选一个特别大或者特别小的情况就可以。 中间有一杠的O，表示其
tensor core实现矩阵乘法的详细解读
之前关于tensor core的介绍可以参考链接添加链接描述 基础的tensor core实现C=AB的代码可以参考下面这段内容： 上面代码的几个注意事项： 首先是加载mma.h头文件，这个是包含wmma模板类的头文件。 其次是设置的WMMA_M=16,WMMA_N=16,WMMA_K=8，这三个参数的表示的意思是，对于一个线程块内的一个warp来说，这个线程簇warp一次能处理的是[16,8]
ARM指令集——乘法指令
ARM有两类乘法指令：一类为32位的乘法指令，即乘法操作的结果为32位；另一类位64位的乘法指令，即乘法操作的结果为64位。两类指令共有以下6条： MUL 32位乘法指令MLA 32位带加数的乘法指令SMULL 64位有符号数乘法指令SMLAL 64位带加数的有符号乘法指令UMULL 64位无符号数乘法指令UMLAL 64位带加数的无符号数乘法指令 下面一一介绍之： 1、M
从行或列的角度思考矩阵-向量乘法（matrix-vector multiplication）
从行或列的角度思考矩阵-向量乘法可以帮助理解这个运算的几何意义以及如何在计算中操作。 1. 从行的角度思考 假设我们有一个 m × n m \times n m×n的矩阵 A A A 和一个 n × 1 n \times 1 n×1的列向量 x \mathbf{x} x。矩阵-向量乘法 A x A\mathbf{x} Ax 的结果是一个 m × 1 m \times 1 m×1的列
大数乘法——简单n!
简单n! Time Limit: 1000MS Memory limit: 65536K 题目描述 给定一个数n（0 <= n <= 150）, 求0到n中所有数的阶乘。 输入 题目有多组数据，处理到文件结尾。输入一个数n。 输出 输出阶乘，形式如：4! = 24.每组数据输出后跟一个空行。 示例输入 14 示例输出 0! = 11!
Codeforces Round #295 (Div. 1) C. Pluses everywhere (组合数学+乘法逆元)
这题可以这样想： 对于当前第i位来说，该位若在个位上出现，那么第i位和第i+1位中间肯定有一个“+”，剩下的k-1个“+”分布在剩下的n-2个空隙中，所以出现的总次数是C（n-2,k)。同理，在十位上出现的总次数是C(n-3,k)。于是每个数字的贡献值就可以求出来了，累加即可。 所以大体思路是遍历所有可能出现的位数，从个位开始，分成两部分计算，一部分用前缀和计算出前面所
矩阵乘法 --- 蓝桥杯
问题描述 输入两个矩阵，分别是m*s，s*n大小。输出两个矩阵相乘的结果。 输入格式 第一行，空格隔开的三个正整数m,s,n（均不超过200）。 接下来m行，每行s个空格隔开的整数，表示矩阵A（i，j）。 接下来s行&
向MapReduce转换：通过部分成绩计算矩阵乘法
代码共分为四部分： <strong><span style="font-size:18px;">/**** @author YangXin* @info 封装共现关系列*/package unitSix;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.had
九度OJ-1083-特殊乘法
题目地址：点击打开链接 题目描述： 写个算法，对2个小于1000000000的输入，求结果。 特殊乘法举例：123 * 45 = 1*4 +1*5 +2*4 +2*5 +3*4+3*5 输入： 两个小于1000000000的数 输出： 输入可能有多组数据，对于每一组数据，输出Input中的两个数按照题目要求的方法进行运算后得到的结果。 样
概率统计Python计算：条件概率和概率乘法公式
1. 古典概型中条件概率的计算 条件概率 P ( B ∣ A ) P(B|A) P(B∣A)是将样本空间限制在 A A A上， A ∩ B A\cap B A∩B的概率。因此，我们可以利用博文《概率统计Python计算：解古典概型问题》定义的函数P(A, S)，计算古典概型中的条件概率。这只需对两个参数A和S分别传递 A ∩ B A\cap B A∩B和 A A A即可。 例1 一盒子装有4
【模版】大数乘法、加法模版
啦啦啦，模版终于写出来了，以后大数的乘加法再也不担心了。 介于只对自己的个别数据进行了测试，所以还是把模版晒出来吧，大家一起试试，有问题一定要第一时间反馈啊！！ 还有，那些逃避指针的小伙伴们，咳咳，我就不说什么了，反正打死你们也不相信我没用指针。 //大数问题之大数（250位）乘法、加法模版#include<stdio.h>#include<string.h>void hs(cha
线性回归-最小二乘法
转自博客https://www.cnblogs.com/softlin/p/5815531.html。若侵权，告知即删 相信学过数理统计的都学过线性回归（linear regression），本篇文章详细将讲解单变量线性回归并写出使用最小二乘法（least squares method）来求线性回归损失函数最优解的完整过程，首先推导出最小二乘法，后用最小二乘法对一个简单数据集进行线性回归拟合；
Strassen矩阵乘法简要解析（第4章：分治策略）
Strassen矩阵乘法简要解析 Strassen矩阵乘法具体描述如下： 两个n×n 阶的矩阵A与B的乘积是另一个n×n 阶矩阵C，C可表示为假如每一个C(i, j) 都用此公式计算，则计算C所需要的操作次数为n3 m+n2 (n- 1) a，其中m表示一次乘法，a 表示一次加法或减法。 为了使讨论简便，假设n 是2的幂（也就是说， n是1，2，4，8，1 6，...）。 首先，假设
【位操作笔记】计算奇偶性 使用乘法
计算奇偶性(Compute parity) 使用乘法 计算奇偶性(Compute parity)指的是，计算一个数所包含1的个数是奇数还是偶数，例如一个8位数0x5b = 0b0101 1011，其中1的个数为5，是奇数；一个8位数0xa3 = 0b1010 0011，其中1的个数为4，是偶数。该算法可以用于奇偶校验位的计算与验证。 算法说明 使用乘法运算，仅在8次运算中计算32位