矩阵向量空间 (vector space of matrices)以矩阵为元素的线性空间.数域P上全体mXn矩阵所构成的集合尸~,对矩阵的加法与数乘构成尸上的一个mn维线性空间,称为矩阵向量空间.特别地,数域尸上全体n阶方阵的集合P....,构成尸上的一个n2维向量空间.Pn.}对矩阵的加法与乘法构成一个环,称为尸上的全阵环;P....对矩阵的加法、乘法和数乘构成数域P上的一个nz维代数,称为全矩阵代数.
市场价 | 信息价 | 询价 |
1、VGA矩阵和RGB矩阵都是传输的都是VGA信号,前者使用15针VGA接口的一跟VGA线就可以传输,后者使用BNC接口,需要5根BNC接线才能传输AV矩阵传输的是视频信号,接口是莲花头或者是BNC头...
HDMI矩阵
现在市场的价格战太离谱了,导致很多的商家都必须用低价来吸引客户,所以产品质量往往都得不到保障。力弘(LHLEEHAM)提供全系列会议视听系统矩阵切换控制器,包含产品有同轴矩阵系列AHD/TVI...
vga视频矩阵,vga视频矩阵价格?
vga视频矩阵,启耀科技有4,8,16,24,32,48,64路,您需要哪一路,每一路的价格不一样,输入输出路数越多价格越高,这种会议室用的很多的,切换很方便。
数字矩阵与网络矩阵
楼上恐怕还是不大了解,数字矩阵首先信号是数字信号,数字信号包括:SDI(标清)、HD-SDI(高清)这两种以前都是广播级信号,都是在广播电视应用的,但是现在随着电视会议的发展,已经出现高清电视会议系统...
RGB矩阵和VGA矩阵的区别
如果我告诉你没有是不是很失望。其实基本上没有其他区别了。RGB矩阵一般是说将VGA信号(D型口)的H、V、R、G、B五个信号分别用BNC接头分开连接。
设矩阵A∈R(mxn)存在零空间,则总能找到一个nxnull(A)阶的矩阵P,满足条件AP=0,矩阵P的列向量张成N(A)空间,称P为A的零度矩阵。
1. 方阵A正交的充要条件是A的行(列) 向量组是单位正交向量组;
2. 方阵A正交的充要条件是A的n个行(列)向量是n维向量空间的一组标准正交基;
3. A是正交矩阵的充要条件是:A的行向量组两两正交且都是单位向量;
4. A的列向量组也是正交单位向量组。
5. 正交方阵是欧氏空间中标准正交基到标准正交基的过渡矩阵。
在矩阵论中,实数正交矩阵是方块矩阵Q,它的转置矩阵是它的逆矩阵,如果正交矩阵的行列式为 +1,则我们称之为特殊正交矩阵
引言:近期的人工智能项目中,涉及到抽取小范围时间内的相似文本的需求,故小编应V粉们请求,运用java语言编写以下小程序,在此分享。
把文本转化成数学模型,通过数学方法处理文本的先决条件,此过程称为文本特征抽取。其中,向量作为一种基本的数学模型,是文本特征抽取的一种常见方法。
文本的向量空间模型(VSM)
向量空间模型中将文本表达为一个向量,看作向量空间中的一个点。
词权重
句子中的每个词在决定句子的含义时贡献度并不相同,表明每个词的权重不同,例如:
· * 重要的词:世界杯、国足
· * 不重要的词:球迷、亚洲杯
词权重:反映每个词的重要性的度量。那么如何计算权重呢?下面由小编向大家介绍注明的TF/IDF计算方法。
TF-IDF与余弦相似性
首先,让我们从一个实例开始:假如现在有一篇文章《假如国足获得世界杯冠军》,我们准备用计算机提取它的关键词,这个问题涉及到文本处理、数据挖掘、信息检索等多个领域,但是这是一个非常简单的经典算法。找到出现次数最多的词,是一个最容易考虑到的想法,如果某个词很重要,它应该在这篇文章中多次出现。
其次,我们进行"词频"(缩写为TF)统计。出现次数最多的词是"的"、"是"、"在"这一类最常用的词。它们叫做"停用词",表示对找到结果毫无帮助、必须过滤掉的词。假设我们把它们都过滤掉了,只考虑剩下的有实际意义的词。问题又随即出现,"国足"、"世界杯"、"冠军"这三个词的出现次数一样多。是否意味着,作为关键词,它们的重要性是一样的?显然不是。因为"国足"是很常见的词,相对而言,"冠军"和"世界杯"不那么常见。如果这三个词在一篇文章的出现次数一样多,有理由认为,"冠军"和"世界杯"的重要程度要大于"国足",也就是说,在关键词排序上面,"冠军"和"足球"应该排在"中国"的前面。
最后,我们需要一个重要性调整系数来衡量一个词是不是常见词。如果某个词比较少见,但是它在这篇文章中多次出现,那么它很可能就反映了这篇文章的特性,表明它正是我们所需要的关键词。
用统计学语言表达,即在词频的基础上,要对每个词分配一个"重要性"权重。最常见的词("的"、"是"、"在")给予最小的权重,较常见的词("中国")给予较小的权重,较少见的词("冠军"、"世界杯")给予较大的权重。这个权重叫做"逆文档频率"(IDF),它的大小与一个词的常见程度成反比。知道了"词频"(TF)和"逆文档频率"(IDF)以后,将这两个值相乘,就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高,它的TF-IDF值就越大。所以,排在最前面的几个词,就是这篇文章的关键词。
伪码如下:
计算余弦夹角:
计算结果:
通过以上实验,我们由此判断,文章越相似,阀值越高。
名称 | 最新价 | 涨跌 |
---|---|---|
螺纹钢 | 3750 | +40 |
低合金板卷 | 3980 | +10 |
低合金厚板 | 4560 | - |
衬塑管 | 6150 | - |
工字钢 | 3690 | - |
镀锌板卷 | 4440 | - |
冷轧卷板 | 13940 | - |
冷轧取向硅钢 | 12300 | - |
圆钢 | 4150 | +50 |
钨铁 | 201500 | 0 |
低合金方坯 | 3630 | +50 |
铁精粉 | 890 | - |
二级焦 | 2720 | - |
铝锭 | 20560 | +10 |
中废 | 2185 | 100 |
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