1.特征值和矩阵秩的关系对于一个n×n 的矩阵A，特征值和秩有以下关系：非零特征值的个数等于矩阵的秩：矩阵的秩等于其非零特征值（考虑重数）的数量。零特征值的存在与秩的关系：若矩阵A 有零特征值，则说明A 是奇异的，秩小于n。公式化关系设矩阵A的特征值为λ1,λ2,

行列式是一种重要的代数工具，用于描述方阵的一些核心特性，如矩阵是否可逆、线性相关性等。为了快速准确地计算行列式，我们可以利用行列式的性质和法则，包括对消法则、行列变换等。 1.行列式的基本性质1.1交换行（列）会改变符号如果将行列式的两行或两列进行交换，则行列式的符号会变

行列式和矩阵可逆性的关系来源于矩阵的代数性质，以及线性代数中的研究结果。行列式与矩阵可逆性的关联是通过矩阵的线性变换、行列式的代数定义和历史发展逐步发现的。   5.直观总结行列式与矩阵可逆性的关系来源于：代数性质：行列式反映了矩阵列向量的线性相关性。de

Description给\(n\)点\(m\)边的无向图，\(L\)，\(s\)，\(t\)。修改\(m\)条边中边为\(0\)的边，使满足\(s,t\)的最短路长度是\(L\)，且输出答案的时候边为\(0\)的边的权值必须在\([1,10^{18}]\)内。Solution考虑怎么判有无解。容易发现将所有未知边边权设为\(10^{18}\)，

矩阵树定理感谢这篇文章对我更深层次理解矩阵树定理的帮助。预备知识行列式图的关联矩阵对于一张无向图\(G=(V,E)\)，定义其关联矩阵\(M\)为（在此我们给边暂定方向，一条边\(e\)的入点和出点分别为\(\text{in}(e)\)和\(\text{out}(e)\)）：\[M_{i,j}=\begin{cases}1&V_i=\t

先给出比赛链接：下面说一下难度分层：(同一难度下按字典序排序)Easy(简单):BHMedium(中等):DEHard(困难):AGAnti-AK(防AK):CFA扣分扣分扣分！扣分！二维前缀差分板子题题目要求对二维区间加某个数或者查询二维区间的和与一维前缀和类似地，我们定义$sa[i][j]$为区间(

参考程序代码：#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;intt,m,a,b,c;intaa,bb,gd1,gd2;intgcd(inta,intb){ if(a%b==0)returnb; returngcd(b,a%b);}intmain(){ scanf("%d%d",&t,&m); while(t--) { scanf("%d%d%d"

ddddocr打包成exe后一直存在各种各样的问题，例如：ddddocr\common.onnxfailed.Filedoesn’texist查阅资料后，问题得到解决。但相关资料不多，且不够详细，特写下本文，以便于后来者解决问题。希望本文能帮到你。目标：为了方便调用，打算分别起三个服务，并且打包成EXE方便

由于我当前的项目需求是推理四张，所以，demo部分也是基于4张进行演示的，不过基于此套路，可以实现NCHW的任意尺度推理，推理代码如下：importnumpyasnpfromnumpyimportndarrayfromtypingimportList,Tuple,UnionfrommodelsimportTRTModule#isort:skipimportar

行列式对于\(n\timesn\)的方阵\(A\)，定义其行列式为：\[\det(A)=\sum\limits_{p}(-1)^{\operatorname{sign}(p)}\prod\limits_{i=1}^nA_{i,p_i}\]其中\(p\)为所有\(n\)阶排列，$\operatorname{sign}(p)$为\(p\)的逆序对个数。1.行列式的性质对于三角矩阵，其行列式为

文章目录向量空间与矩阵矩阵的行列式矩阵A的秩保持不变方阵的行列式线性无关的条件1.线性组合为零向量的唯一性2.矩阵的秩3.几何解释（对于二维和三维空间）4.行列式（对于方阵）总结矩阵的非零子式基础重要性例子注意事项非奇异矩阵（也称为可逆矩阵或满秩矩阵）定义性质例子

写在前面：对于BEVFormer算法框架的整体理解，大家可以找到大量的资料参考，但是对于算法代码的解读缺乏详实的资料。因此，本系列的目的是结合代码实现细节、在tensor维度的变换中帮助读者对算法能有更直观的认识。本系列我们将对BEVFormer公版代码（开源算法）进行逐行解析，以结合代码理解

T1.[AGC060F]SpanningTreesofIntervalGraph我们令\(S=\sumC_{i,j}\)。我们设两个矩阵\(B_{i,j}=[[L_i,R_i]\cap[L_j,R_j]]\)以及\(A_{i,i}=\sumB_{i,j}\)。那么根据矩阵树定理，我们知道生成树的数量就是\(\det(A-B)\)。然而直接高斯消元复杂度是\(O(S^3

实在有必要单独拿出来说说，我一直认为我的计数能力相较其他能力是较突出的，但是最近做到的题目让我不得不怀疑我到底会不会做计数题。做计数时还是只能靠灵光一现吗？那这样的题目叫我怎么灵光一现？所以有必要好好总结计数题的常见技巧。当然因为样本量有限，所以可能会漏掉某些重要的技

paddleocr_paddle论文PaddleOCR通过det、rec、cls三个模型分别实现字符检测、字符识别和字符方向分类的应用det模型主要用DB算法，参考论文如下：https://arxiv.org/pdf/1911.08947.pdfrec模型主要用SVTR算法，参考论文如下：https://arxiv.org/pdf/2205.00159.pdfcls模型用mobi

testcase_info结构体用来存储有关测试用例的信息。#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<time.h>#include<sys/time.h>//时间相关头文件#include"extra-functions.h"#include"common.h"#include"rt_test.h"#include&q

向量我们定义向量是多维空间中一条带方向的线段，由于不太需要考虑其绝对位置关系，只考虑相对位置，一般都是平移到原点然后记录终点的坐标，记为\(\vecx=(a_1,a_2,...,a_n)\)。一般来说我们只探讨二维向量，因为是比较容易想的。比如说：我们可以称这个向量为\(u\)，也可以表示为

唉，不会线性代数了，做了三个小时。为了求行列式，显然要先把\(A\)消成上三角矩阵，记作\(A'\)。我们显然可以在操作\(A\)的时候求出将\(A\)消成\(A'\)的操作矩阵\(M\)，则我们可以构造\(A'=B'C'\)，再将\(B'\)乘上\(M^{-1}\)就可以得到原来的\(B\)。判掉\(A\)的行列式不

给一个官解的简单理解，没有官解的严谨证明。同官解，用\(i\toj\)表示\(i\)是\(j\)的祖先。行列式的处理手法并不多，常规的手拆并不奏效，我们考虑化用\(\gcd\)矩阵的求法：定义矩阵\(C[i][j]=[j\toA_i],D[i][j]=[i\toA_j](v_i-v_{fa_i})\)，当\(k=n\)的时候\(C,D\)都是方

求一个行列式的值问题描述：输入一个行列式的阶数，再按行输入这个行列式，再计算出它的值。解法：存储一个行列式可以使用一个n行n列的数组。使用双重for循环按行输入行列式的值即可。cout<<"请输入行列式的阶数："<<endl;cin>>n;cout<<"请按行输入一个行列式："<<endl;for

引入行列式是方阵的一个运算，对于方阵\(A\)，它的行列式记作\(\text{det}A\)也记作\(|A|\)。定义全排列定义记\(\pi(p_1,p_2,\cdots,p_n)\)是排列\(p_1,p_2,\cdots,p_n\)的逆序对数量。\[\text{det}A=\left[ \begin{array}{} a_{1,1}&a_{1,2}&\cdots&a_

矩阵树定理学习笔记真的，我这辈子都没有想过行列式还能用到这种地方。定义图的关联矩阵对于一张有\(n\)个点、\(m\)条边的图（对于无向图，可以随便定义边的方向，因为相反的边只需要将对应列乘以\(-1\)即可），我们定义其关联矩阵\(M\)满足：\[M_{i,j}=\left\{\begin{matrix}1&e_j

前置知识\(\sum\)为累加符号，\(\prod\)为累乘符号。上三角矩阵指只有对角线及其右上方有数值其余都是\(0\)的矩阵。如果一个矩阵的对角线全部为\(1\)那么这个矩阵为单位矩阵记作\(I\)。对于矩阵\(A_{n,m}\)和矩阵\(B_{m,n}\)满足\(A_{i,j}=B_{j,i}\)记作\(A=B^T

题目链接点击打开链接题目解法什么神仙题/jy先把\(a_i\)都\(\times2\)，默认一开始先手比后手快\(1\)时间，可以避免两个人同时结束一个柿子的情况朴素的\(dp\)是显然的，令\(f_{l,r,det}\)表示当前剩下区间\([l,r]\)中的柿子，先手比后手快了\(det\)秒，先手最多能比后

本文主要参考DdddOcr发布的最新版本启动服务端，以及JAVA如何和服务端对接。DdddOcr，其由作者与kerlomz共同合作完成，通过大批量生成随机数据后进行深度网络训练，本身并非针对任何一家验证码厂商而制作，本库使用效果完全靠玄学，可能可以识别，可能不能识别。DdddOcr、最简依赖