分解专题

特征值分解(EVD)和奇异值分解(SVD)—应用于图片压缩

特征值分解(EVD)和奇异值分解(SVD)—应用于图片压缩目录前言一、特征值分解二、应用特征值分解对图片进行压缩三、矩阵的奇异值分解四、应用奇异值分解对图片进行压缩五、MATLAB仿真代码前言学习了特征值分解和奇异值分解相关知识，发现其可以用于图片压缩，但网上没有找到相应代码，本文在学习了之后编写出了图片压缩的代码，发现奇异值分

连分数因子分解法——C语言实现

参考网址：连分数分解法寻找整数的因子(Python)-CSDN博客大数运算：C语言实现大数运算加减乘除模运算超详细_64编程加减乘除取模复杂运算-CSDN博客 ‌连分数因子分解法‌是一种用于大整数因子分解的算法，它是计算数论中的一个重要方法。连分数因子分解法通过寻找x2≡y2 (mod p)x2≡y2 (mod p)的形式来分解N。具体来说，这种方法涉及到计算N的简单连分数展开，并

时序预测|变分模态分解-双向时域卷积-双向门控单元-注意力机制多变量时间序列预测VMD-BiTCN-BiGRU-Attention

时序预测|变分模态分解-双向时域卷积-双向门控单元-注意力机制多变量时间序列预测VMD-BiTCN-BiGRU-Attention 文章目录一、基本原理1. 变分模态分解（VMD）2. 双向时域卷积（BiTCN）3. 双向门控单元（BiGRU）4. 注意力机制（Attention）总结流程二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结时序预测|变分模态分解-双向时域卷积

《机器学习》基于SVD的矩阵分解推导、案例实现

目录一、SVD奇异值分解 1、什么是SVD 2、SVD的应用 1）数据降维 2）推荐算法 3）自然语言处理 3、核心 1）什么是酉矩阵 2）什么是对角矩阵 4、分解过程二、推导 1、如何求解这三个矩阵 1）已知： 2）根据酉矩阵的特点即可得出：

素数判定和分解质素数

1.素数判定 public static boolean isPrime(int n) {if (n <= 1) return false;if (n == 2) return true;if (n % 2 == 0) return false;int limit = (int)Math.sqrt(n) + 1;for (int i = 3; i <= limit; i += 2) {i

等式（数论/唯一分解定理）

链接： https://www.nowcoder.com/acm/contest/90/F 来源：牛客网题目描述给定n，求1/x + 1/y = 1/n （x<=y）的解数。（x、y、n均为正整数）输入描述: 在第一行输入一个正整数T。接下来有T行，每行输入一个正整数n，请求出符合该方程要求的解数。（1<=n<=1e9）输出描述: 输出符合该方程要求的解数。

【SGU】113. Nearly prime numbers 合数分解

传送门：【SGU】113. Nearly prime numbers 题目分析：O（sqrt（N））。。代码如下： #include <cstdio>#include <cstring>#include <iostream>#include <algorithm>using namespace std ;#define rep( i , a , b ) for

基于Python的机器学习系列（23）：奇异值分解（SVD）

在本篇中，我们将介绍如何利用奇异值分解（SVD）进行降维。SVD 是一种强大的矩阵分解方法，可以帮助我们提取数据中的重要特征，广泛应用于数据分析、图像处理等领域。问题定义在数据分析中，特别是当数据维度很高时，我们经常需要减少数据的维度以便于处理和可视化。奇异值分解（SVD）提供了一种有效的方法来实现这一目标。SVD 通过将原始数据矩阵分解成三个矩阵的乘积，从

Pollard‘s rho因子分解法——C语言实现

Pollard's rho的核心思想其实就是求p和q的倍数，而这样的倍数有无穷多个,当N值很小的时候，成功率还是很高的，当N值很大时，该算法就不灵了。 #include <stdio.h>#include <stdlib.h>int gcd(int x,int y){int z;while(y){z=x,x=y,y=z%y;}return x;}int f(int x,int c,i

特征值分解（EVD)和奇异值分解(SVD）

两篇博文，写得很好： http://blog.sina.com.cn/s/blog_3f738ee00102val0.html http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html

CV-CNN-2015：GoogleNet-V3【贡献：卷积核分解（Factorization）减少参数量，比如将7x7分解成两个一维的卷积（1x7,7x1）】【避免表达瓶颈，更深】

Inception V3一个最重要的改进是分解（Factorization），将7x7分解成两个一维的卷积（1x7,7x1），3x3也是一样（1x3,3x1），这样的好处，既可以加速计算，又可以将1个卷积拆成2个卷积，使得网络深度进一步增加，增加了网络的非线性（每增加一层都要进行ReLU）。另外，网络输入从224x224变为了299x299。参考资料： CNN模型合集 | 7

Pollard‘s p-1因子分解法——C语言实现

前置知识 smooth与powersmooth 光滑数（smooth number），或译脆数，是一个可以因数分解为小质数乘积的正整数如果一个整数的所有素因子都不大于B，我们称这个整数是B-Smooth数如果一个整数的所有素因子的对应指数次幂不大于B，我们称这个整数是B-powersmooth数 720(24∗32∗51)720(24∗32∗51) 是一个5-smooth数，6-smoot

两个月冲刺软考——关系模式中的候选关键字与如何分解为无损连接并保持函数依赖的解法(例题讲解，看完必会)

1. 数据库中的简单属性、多值属性、复合属性、派生属性简单属性：指不能够再分解成更小部分的属性，通常是数据表中的一个列。例如学生表中的“学号”、“姓名”等均为简单属性。多值属性：指一个属性可以有多个值。例如一个学生可能会有多个电话号码，这种情况下“电话号码”就可以被视为是多值属性。复合属性：是由两个或多个简单属性组合而成的属性。例如：“家庭住址”记录了邮编、省、市、街道信息，则“家庭住

PCA降维奇异值分解SVD

PCA降维涉及高维数据的问题容易陷入维数灾难，随着数据集维数的增加，算法学习所需的样本数量呈指数级增加，且需要更多的内存和处理能力，消耗资源。主成分分析也称为K-L变换，常用于高位数据预处理和可视化。PCA可以把可能具有相关性的高维变量合成线性无关的低维变量，称为主成分。原理就是PCA将高维具有相关性的数据进行线性变换映射到一个低维子空间，尽可能多的保留更多变量(代表原特征)，降维成一个线性无

两种方法对一个数进行质因子式分解

1.不使用递归逐步找出原数的因子数。打印输出的形式为：10 = 2*5 void factorization_norecursion(int num){int i = 2;while(i < num){//当i不满足<num时， num就是原数的最后一个质因子，在循环外打印输出即可if(num % i == 0){//找到的第一个因子一定是质数，不必再进行判断printf("%d*", i

华为OD机试 - 分解连续正整数组合 - 数学推导（Java 2024 E卷 100分）

华为OD机试 2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试（JAVA）真题（E卷+D卷+A卷+B卷+C卷）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天CSDN在线答疑。一、题目描述

UESTC 1712 Easy Problem With Numbers 除法对和数取模，分解，线段树

附上神牛原版思路：如果这个题只有乘法，那么你肯定会做吧？线段树更新区间查找区间。那么有除法呢？当一个数x和m互质的时候，除以x可以改为乘以x的逆元。（至于互质的数求逆元用扩展欧几里德，这个网上可以随便找到）但是这题并不能保证除的数与m互质吧？什么时候x与m不互质呢？就是x与m含有公因子吧？那么我们一开始就把m分解，分解出来m有p1,p2,p3,p4...pn等一

架构师篇-21、工作坊实战DDD分解业务

课程内容：采用工作坊的教学模式共创主题一：DDD业务分析步骤共创主题二：DDD领域模型输出共创主题三：业务架构蓝图输出收益：如何采用DDD进行业务分解？【循序渐进不断实践】共创输出项目业务架构图及业务分析知识复习事件风暴事件风暴会议在线订餐系统的事件风暴【样例】问题域、子域与限界上下文【样例】在线订餐系统的领域事件【样例】微服务拆分【样

UVA10791 - Minimum Sum LCM（分解质因子）

UVA10791 - Minimum Sum LCM（分解质因子）题目链接题目大意：给你一个N，x，y，z..(多个数)的最小公倍数是N，希望这些数的和是最小的，输出这个值（因子数至少是2）。解题思路：将N质因子分解，这样每个数其实就是每个因子的次数方，这样和一定是最小的，因为不会有可以约掉的数。1的时候要注意一下。还要需要用long long，因为当N =2147483

主成分分析与奇异值分解

机器学习-SVD分解

ref：https://www.cnblogs.com/lzllovesyl/p/5243370.html 本文先从几何意义上对奇异值分解SVD进行简单介绍，然后分析了特征值分解与奇异值分解的区别与联系，最后用python实现将SVD应用于推荐系统。 1.SVD详解 SVD(singular value decomposition)，翻译成中文就是奇异值分解。SVD的用处有很多，比如：LSA

Transformer微调实战：通过低秩分解（LoRA）对T5模型进行微调（LoRA Fine Tune）

scient scient一个用python实现科学计算相关算法的包，包括自然语言、图像、神经网络、优化算法、机器学习、图计算等模块。 scient源码和编译安装包可以在Python package index获取。 The source code and binary installers for the latest released version are available at t

PMP–知识卡片--工作分解结构WBS元素

WBS包含如下几种元素：（1）子项目：子项目是整个项目的一部分，它可以被相对独立地作为“项目”进行管理，可以由一个专业团队或一个分包组织负责；（2）控制账户：控制账户是一个管理控制点，在该控制点上，把范围、预算、实际成本和进度加以整合，并于挣值相比较，以测量绩效。在项目管理实践中，通常控制账户和专业相对应；（3）工作包是WBS中最低层次的组件，也是项目经理负责的最小单元，通常被称为可交付成果

go语言递归、分解处理任务

前言 Go 语言中，可以用递归来分解主任务。假设你要处理一个包含多个任务的列表，可以将每个任务递归地分解为更小的任务。一、创建子任务 // 创建任务及子任务task1 := &Task{Name: "Task 1"}task2 := &Task{Name: "Task 2"}task3 := &Task{Name: "Task 3", SubTasks: []*Task{&Task

【Linux进阶】UNIX体系结构分解——操作系统，内核，shell

1.什么是操作系统？从严格意义上说，可将操作系统定义为一种软件，它控制计算机硬件资源，提供程序运行环境。我们通常将这种软件称为内核（kerel)，因为它相对较小，而且位于环境的核心。从广义上说，操作系统包括了内核和一些其他软件，这些软件使得计算机能够发挥作用，并使计算机具有自己的特生。这里所说的其他软件包括系统实用程序（system utility）、应用程序、shell以及公用函数库等

Python分解多重列表对象，isinstance实现

“”“待打印的字符串列表:['ft','bt',['ad',['bm','dz','rc'],'mzd']]分析可知，该列表内既有字符对象，又有列表对象（Python允许列表对象不一致）现将所有字符依次打印并组成新的列表”“”a=['ft','bt',['ad',['bm','dz','rc'],'mzd']]x=[]def func(y):for i in y:if isinst