BIM技术之Dynamo图元编程:批量放置线性+阶梯矩阵族
开源的 Dynamo 是 Autodesk®Revit 的可视化编程工具,允许操纵数据,刻画几何体,探索设计选项,自动化流程以及在多个应用程序之间创建链接等。 特点 设计迭代快速,互操作性广泛 轻量级脚本接口
本文向大家介绍矩阵正定性的判断,Hessian矩阵正定性在梯度下降中的应用相关面试题,主要包含被问及矩阵正定性的判断,Hessian矩阵正定性在梯度下降中的应用时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 参考回答: 若矩阵所有特征值均不小于0,则判定为半正定。若矩阵所有特征值均大于0,则判定为正定。在判断优化算法的可行性时Hessian矩阵的正定性起到了很大的作用,若Hessian正定,则函数的二
阶梯面积图是基于阶梯的面积图。我们将讨论以下类型的阶梯面积图。 图表类型 描述 基本阶梯图 基本阶梯图 堆积阶梯图 堆积阶梯图
问题 你需要执行矩阵和线性代数运算,比如矩阵乘法、寻找行列式、求解线性方程组等等。 解决方案 NumPy 库有一个矩阵对象可以用来解决这个问题。 矩阵类似于3.9小节中数组对象,但是遵循线性代数的计算规则。下面的一个例子展示了矩阵的一些基本特性: >>> import numpy as np >>> m = np.matrix([[1,-2,3],[0,4,5],[7,8,-9]]) >>> m
线性代数可以对一组线性方程进行简洁地表示和运算。例如,对于这个方程组: $$4x_1 - 5x_2= -13$$ $$-2x_1 + 3x_2 = 9$$ 这里有两个方程和两个变量,如果你学过高中代数的话,你肯定知道,可以为x1 和x2找到一组唯一的解 (除非方程可以进一步简化,例如,如果第二个方程只是第一个方程的倍数形式。但是显然上面的例子不可简化,是有唯一解的)。在矩阵表达中,我们可以简洁的写
本文向大家介绍Ruby元编程技术详解(Ruby Metaprogramming techniques),包括了Ruby元编程技术详解(Ruby Metaprogramming techniques)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 我最近考虑了很多元编程(Metaprogramming)的问题,并希望看到更多这方面技术的例子和讲解。无论好坏,元编程已经进入Ruby社区,并成为完成各种任务和
本章节主要给大家引入视图矩阵和投影矩阵两个新的概念,如果你没有图形学基础,对这两个概念暂时还没有认知,也没有关系。通过前面的学习相信你对平移、旋转等矩阵有了一定的认知,至于投影和视图矩阵和平移、旋转等模型矩阵一样也会对WebGL顶点进行坐标变换,至于如何变换下面会逐步讲解。 在学习本章节之前,如果你对Three.js已经有了一定的了解,可以尝试从WebGL视图矩阵和投影矩阵的角度去深入理解Thre
我有许多scipy稀疏矩阵(目前为CSR格式),需要与密集的numpy 1D向量相乘。该向量称为G: 每个稀疏矩阵都具有形状(163842097152),并且非常稀疏。密度约为4.0e-6。我有一个包含100个稀疏矩阵的列表,称为spmats。 我可以轻松地将每个矩阵与G相乘,如下所示: 这将产生一个形状密集向量列表(16384,)。 我的应用程序对性能相当关键,所以我尝试了另一种方法,即首先将所