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施密特分解我在学习施密特分解时还是不小心绕了些弯的【谢罪】,现在用简单的话解释一下什么时施密特分解。施密特分解Schmidt Decomposition 是处理2bit量子态的一个有效的工具。数学表述…博文来自:前輩的後生的博客

我们介绍线性代数知识的时候,稍微扩展一点,就能演变成一个新的角度。博文来自:老马的程序人生

矩阵分析之QR分解1.定义QR分解法是目前求一般矩阵全部特征值的最有效并广泛应用的方法,一般矩阵先经过正交相似变化成为Hessenberg矩阵,然后再应用QR方法求特征值和特征向量,在分解过程中利用G…博文来自:Rosun

QR方法是Francis于1961年发表的用于求解所有特征值的算法呢。该算法对对称矩阵和非对称矩阵都适用,都可以分解成正交矩阵Q和上三角矩阵R乘机的形式。但是在实际应用中,需要先进行相似…博文来自:shushi6969的博客

线性代数中最头疼的公式恐怕就是施密特正交化了。但其实搞清楚它的几何原理之后公式的记忆就简单多了,数学重在理解!给定一组基α1,α2,…,αn\alpha_1,\alpha_2,…,\alpha…博文来自:newworld123made的博客

文章来自:在中学的平面几何或立体几何中,我们常说两个向量的内积为0,则二者是垂直的。因为可以清晰的画出图…博文来自:痞子寇的专栏

n维向量空间RnRnR^n中得出的一组线,a_2,…..a_n 怎么确定一组两两正交的向量?使每一个在原坐标系中向量在新的正交…博文来自:oneslide

我知道怎么用施密特正交化来从一组线性无关的向量组来求出一组正交向量组,单不知那到底有什么用处,谁能告诉我,施密特正交化到底能用来做什么,多谢了,分不够说一声,全给你都行论坛

不管谷歌还是百度,这个关键词搜出来的内容都太学术了,废了点功夫才搞懂这东西有什么用。下面用人话解释一下。结论:  任意给定两个向量V1 V2,就可以两个向量组成的平面为基准,构建三个正交基a b c首…博文来自:zwlstc的博客

QR分解法是目前求一般矩阵全部特征值的最有效并广泛应用的方法,一般矩阵先经过正交相似变化成为Hessenberg矩阵,然后再应用QR方法求特征值和特征向量。它是将矩阵分解成一个正规正交矩阵Q与上三角形…博文来自:Jackerys Special Column

今年,我也32了 ,为了不给大家误导,咨询了猎头、圈内好友,以及年过35岁的几位老程序员……舍了老脸去揭人家伤疤……希望能给大家以帮助,记得帮我点赞哦。目录:你以为的人生 一次又一次的伤害 猎头界的真…博文来自:启舰

本文介绍 MySQL 的体系结构,包括物理结构、逻辑结构以及插件式存储引擎。博文来自:Tony.Dong的专栏

近日闲来无事,总有一种无形的力量萦绕在朕身边,让朕精神涣散,昏昏欲睡。可是,像朕这么有职业操守的社畜怎么能在上班期间睡瞌睡呢,我不禁陷入了沉思。。。。突然旁边的IOS同事问:‘嘿,兄弟,我发现一个网站…博文来自:vio小黑

【前言】收到一封来信,赶上各种事情拖了几日,利用今天要放下工作的时机,做个回复。2020年到了,就以这一封信,作为开年标志吧。【正文】您好,我是一名现在有很多困惑的大二学生。有一些问题想要…博文来自:迂者-贺利坚的专栏

【CSDN编者按】1月2日,阿里巴巴发布《达摩院2020十大科技趋势》,十大科技趋势分别是:人工智能从感知智能向认知智能演进;计算存储一体化突破AI算力瓶颈;工业互联网的超融合;机器间大规模协作成为可…博文来自:CSDN资讯

首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念:函数计算(Function Compute): 函数计算是一个事件驱动的服务,通过函数计算,用户无需管理服务器等运行情况,只需编写代码并上传。函数计算准备计算…博文来自:阿里云云栖号

目录1、导入库文件2、设计GUI3、调用摄像头4、实时图像处理4.1、阈值二值化4.2、边缘检测4.3、轮廓检测4.4、高斯滤波4.5、色彩转换4.6、调节对比度5、退出系统初学OpenCV图像处理的…博文来自:不脱发的程序猿

相信大家时不时听到程序员猝死的消息,但是基本上听不到产品经理猝死的消息,这是为什么呢?我们先百度搜一下:程序员猝死,出现将近700多万条搜索结果:搜索一下:产品经理猝死,只有400万条的搜索结果,从搜…博文来自:曹银飞的专栏

声明:本文以jdk1.8为主!搞定HashMap作为一个Java从业者,面试的时候肯定会被问到过HashMap,因为对于HashMap来说,可以说是Java集合中的精髓了,如果你觉得自己对它掌握的还不…博文来自:编码之外的技术博客

我问了身边10个大佬,总结了他们的学习方法,原来成功都是有迹可循的。博文来自:敖丙

阿里面试,面试官没想到一个ArrayList,我都能跟他扯半小时01-08

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编者按:在接下来的一段时间里,UDACITY 将联合极客公园(ID:geekpark)推出一档视频对话节目。每期节目中,Sebastian Thrun(Google 无人车之父、UDACITY 创始人)都会对一位科技领域内的大咖进行访谈,话题内容涉及人工智能、自动驾驶等多个领域。

本次做客的嘉宾是前谷歌 CEO 埃里克•施密特(Eric Schmidt)。和李飞飞教授不同的是,施密特傲人的成绩不是来自于学术领域,而是作为职业经理人,将谷歌从一家只有数百人的互联网创业公司变成了如今全球市值第二、影响力无法估量的巨头互联网企业。这一切当然离不开两位创始人—拉里·佩奇和谢尔盖·布林的天才想法,但又绝对与施密特超强的管理与运营能力分不开。

Sebastian 与施密特亦师亦友,在谷歌工作期间曾共同推进过许多对行业发展有着深远意义的项目。2016 年,两人共同撰写发表于《财富》杂志的文章,呼吁大家不要对人工智能产生恐惧,鼓励继续开发 AI 技术,找到消除恐惧的解决办法,将人类从盲目、琐碎的工作中解放出来,投身到更有创造性的事情中去。在本期对谈中,除人工智能外,Sebastian 和施密特还畅谈了关于领导力和未来教育的话题。

施密特「治理」下的谷歌始终保持着一种大学研究院的氛围。在他刚加入的时候,谷歌还只是一间 150 人左右的小公司,在那种混乱的情况下,他开始从头建立企业文化,将「不作恶」(Do No Harm; Do No Evil)作为人人可遵守的职业道德准则,并将斯坦福大学那种舒适的科研、生活氛围复制到了谷歌。

访谈中,在聊到关于未来前沿技术的发展趋势时,施密特认为一切尚处于变革开始的阶段。「人工智能等新兴技术带来的负面影响,我们要首先承认问题的存在才能提出更好的解决方法,而不断创新是关键。」施密特如指出,「通用人工智能的到来还要很长一段时间,掌握了 AI 应用能力的人才将会成为市场抢夺的资源。我们应该做出让普通人也能够使用的 AI 工具,更准确、更快速地匹配大众的需求。」

Sebastian 最后问了施密特一个问题,「如果回到 25 岁,你想进行哪方面的创业?」施密特的回答倒也没有出人意料,他说「我想在生物和信息技术这两个领域找找机会」。在他看来,只是单纯的技术迭代会非常快,但一旦加入「人」这个要素,一切都会变得慎之又慎。他认为未来人机交互界面的设计将会变得非常个性化,这些工具将会更契合人类的交流方式,像「电话」这种设备会真正懂你,理解和预测你的需求,让你的生活变得更高效,在朝着这个技术和产品方向前进的过程中,会衍生出很多有意思的新公司。

这期间,施密特和 Sebastian 还聊到了曾共同推进的 Google Glass 项目。「这个产品失败是因为时机不对,出现得太早了。但想法是正确的。」施密特说,「人有眼睛、鼻子、耳朵,你得把所有的信息都输入。我并不知道未来的人机界面会是什么样子的,但我们熟悉的 WIMP 传统界面,即窗口、图标、菜单、下拉菜单,基本是在 20 世纪 70 年代开发的,已经有将近 50 年的历史了,是时候被更人性化的 HMI 取代了。」

极客公园(ID:geekpark)这次邀请到了优达学城中国区总经理周舟,对 Sebastian 和埃里克•施密特的对话内容进行了解读,并就人工智能的商业化、发展前景以及未来教育等相关问题进行了深入讨论。

年摩尔定律还不会失效。在这个阶段,您认为人工智能会有怎样的发展态势?周舟:我们一提到摩尔定律,首先想到的就是终端设备越来越小。想想从计算机时代,从开始的大机房,到现在一个手机就可以成为我们人类的「朋友」,就是因为我们的芯片等技术不断地服从摩尔定律,使其体积越来越小。但是摩尔定律不仅仅只适用于这种硬件技术。我们现在天天谈论的大数据技术,看着是一个很火、很时髦的词汇,但实则并不是工业人员所希望看到的。大数据意味着成本高,时效慢。那么我们如何将非硬件领域的「大」 变「小」,将是未来 5~10 年内最重要的工作。

比如降低神经网络模型的参数量,降低其内存,从而放到更小的设备中。发展技术可以不依赖大数据,利用小数据之间的内在关系就可以训练神经网络模型。数据的大小或者网络参数量的大小不仅仅在空间上有进一步压缩,随之而来的数据和网络模型的传输速度也会进一步提高。未来,我们可以使用更廉价的设备,去运行现在认为很复杂,需要几台电脑操作才能完成的模型。机器也可以像我们人类真正学习一样,通过看到少量的数据,就能认识其实质的联系,无需海量的数据进行训练。

商业化带来的益处?周舟:安防、金融、无人驾驶、医疗、工业制造业都会是未来 AI 商业化带来直接益处的领域。这些领域拥有一些共同的特质,就是在某些分支的子任务,都需要人类进行简单重复的劳动。比如安防,在需要调用监控录像时,往往需要人们同时面对几台摄像机去观察影像数据;或者金融,需要量化分析师不断地观察数据的走势作出相应的分析决策。这些领域往往是现在弱 AI 最擅长的地方,帮助人们解放自己无谓、重复性的劳动,人们可以利用这些节省下来的时间去做更有意义,创造力的事情。

换脸」等应用存在的负面影响?周舟:法律的完善,政府的干预以及媒体的正面引导,唤起使用者的自我保护意识可以大大降低对于 deepfake 等「换脸」 应用的负面影响。

朝着能够增强人类能力、提供工作效率的方向发展?周舟:这需要 AI 科研人员以及商业人士自发意识到有些是比利益更重要的东西。也需要各国的高层领导官员,以及相关法律部门进行联合的一些协商,制定规则,不仅要引导 AI 向提高人们生活质量的方向发展,也需要制定不允许 AI 科技触碰的红线。

周舟:以我们现在的观点,很难想象人工智如何能拥有自己的意识。以目前的人工智能算法原理来说,计算力仍然是计算机最强的一环。也就是说,当今计算机的优势是在于可以「嚣张」 地利用自己的计算能力去学习历史的数据,从中找到其中的规律并预测新的案例。但是一旦某个案例属于一个全新模式,人工智能就毫无办法。也就是说,它就像一个拥有超强记忆力的学生,只能拥有一点点的推断能力。每次考试前复习的时候,并不是寻求知识点的原理,而是拼命地背真题,历年考题,以填鸭的方式复习。人工智能现在就是如此,其不可或缺的就是「真题」,也就是数据。数据越多,「背题」 才会更有效果。因此人工智能还是需要依靠大数据,而人类学习就并非如此。单单从这点来讲,如果人工智能的学习方法上没有改变,即使其发展再好,在逻辑推理上仍然远不如人类,所以也无法取代人类。

有讨论到关于传统企业借助人工智能工具进行数字化转型的问题。您认为 优达学城(Udacity)在帮助传统和新兴企业在数字化转型以及人工智能应用上有何优势?具体有没有案例可以分享?周舟:过去几年以来,优达学城(Udacity)在企业数字化转型方向发力,帮助包括 AT&T、通用电气、PwC 等全球知名传统企业进行数字化转型和人才技能培养。以美国通信巨头 AT&T 为例,AT&T 为谋求企业转型机会,希望重塑成为基于云技术的科技公司,以应对互联网时代的激烈竞争。AT&T 员工平均在职年限超过 12 年,旧技能完全无法匹配企业发展新方向,数十万名员工技能亟待更新再造,同时企业也面临着高科技人才招聘难,现有组织全面优化换血成本高等现实挑战。自 2015 年下半年起至今,AT&T 与优达学城建立合作伙伴关系,组织内部员工系统学习纳米学位课程,由公司人力资源部给与员工学费补贴及奖励。经过三年多的合作,3,000+ AT&T 获得培训的员工掌握了转型所需的核心技能点,企业内部 70% 的新技术岗位空缺也得以成功的通过内部培训转岗的形式获得填充。

极客公园:优达学城(Udacity)最开始是以人工智能切入在线教育市场的。那么 AI

本身的业务/教学模式,比如 Sebastian提到的毕业率和互动率,都起到了哪些良性的作用?周舟:对于在线教育,尤其是职业培训而言,一大难点是如何高效的帮助学员针对其多样化的职业发展目标、自身技术水平、复杂的技能点和应用场景来匹配富有针对性和个性化的学习路径和课程推荐。去年,优达学城(Udacity)针对企业级用户推出了基于人工智能技术的员工技能测评工具,通过多维度、自适应的测试,运用人工智能技术和数据分析帮助企业发现组织技能缺口,为企业日后的技术培训指明发展方向,帮助企业找到最适合其现状的培训课程。未来,我们也有计划将这一测评工具面向更多个人学员开放,帮助学员提升学习效率和成效。

极客公园:针对 Eric Schmidt提到的信息和生物学问题。您认为未来人工智能在生物学、医学领域都有哪些可用武之地?

周舟:人工智能的用武之地非常多。比如基因问题一直是世界最先进的生物科学家想研究的一个课题。各国也组织自己最优秀的科学家长期探索这一领域的新发现,而人工智能技术会推进这一领域的发展。基因信息学的重要性不言而喻。如果知道其中基因的秘密,那么关于人类的起源,控制人类疾病的基因片段,改善人类体制的方法都将会为人类造福。但是这一领域的难点大家也比较熟知。人工智能可以介入在基因序列,这些看似无规则的数据摆在人工智能面前,也许就可以很容易地找到规律。科学家在得到规律后,只需进行验证就行。面对医学,有很多的案例已经帮助医生释放大部分的工作量,比如肺癌细胞阴阳性检测,皮肤癌阶段检测等。这些被代替的工作特点就是单一重复。而单一重复的工作对于人们来说,既浪费时间,也容易疲劳,因此误诊率高。而误诊对于医学上来说又是如此致命。但越是致命,就越能体现人工智能的价值所在。

周舟:目前来说,人工智能在医学领域上的应用还是偏少,其原因在于医学是一个复杂的领域。任何疾病的指标都是判断病状的辅助措施,是一个概率而非确定的事。可以说医学某种程度是一门判断的「艺术」。而且,基于医学的复杂性,对于很多人工智能从业者来说,有很高的门槛。同时,人工智能对于医学从业者来说,同样具有一定的难度。这就需要有更多的人才投入到这一领域中,成为一种桥梁。另外,医学除了需要诊断患者的病状,还有一项重要的任务,就是人文关怀。很多时候,医生需要能够给予患者心理上的辅导及安慰,而人工智能无法做到这一点。换句话说,人工智能想要大规模深入到医学领域中,应该是朝向辅助医生,而非代替医生的方向发展。这一点及其重要。

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如果矩阵不是列满秩的矩阵,如果还想使用施密特正交的方法进行QR的分解,需要对矩阵进行什么处理?

如果矩阵不是列满秩的矩阵,如果还想使用施密特正交的方法进行QR的分解,需要对矩阵进行什么处理?

如果不用householder变换,只用施密特正交变换的话,需要先对矩阵进行什么处理?…

如果不用householder变换,只用施密特正交变换的话,需要先对矩阵进行什么处理?

一般来讲特征向量不能做正交化,注意,是不可以,而不是不需要。 正交化相当于QR分解,A=Q*Λ*Q^{-1}一般是不可能等价于A=(QR)*Λ*(QR)^{-1}。 只有正规矩阵的特征向量才可以做正交化,因为不同特征值对应的特征向量天然地正交,而重特征值的特征向量是否做正交化没什么影响,只不过是相当于选取特征子空间的正交基。

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中新网客户端3月31日电 “战疫”一线的医护人员之中不乏球迷的存在。日前,来自武汉肺科医院重症监护室的一名“球迷护士”,就收到了一件特别的礼物——来自法甲豪门巴黎圣日耳曼足球俱乐部的特制版球衣。

这位护士的名字叫赛彦虹。2018年俄罗斯世界杯期间,法国捧起大力神杯,赛彦虹很快关注到法甲联赛排名第一的俱乐部——巴黎圣日耳曼。

说起自己喜欢的球员,赛彦虹如数家珍:“眼睛里藏着星辰与大海的内马尔,超级金童姆巴佩,天使迪马利亚,厉害的卡瓦尼,和笑起来像小兔子一样的德拉克斯勒。”

2018年,法国超级杯在深圳上演,大巴黎和摩纳哥在中国会师。赛彦虹本想着去现场为心仪的球队加油,但是因为工作太忙,她错过了那一天的比赛。据她回忆:“接下来非常忙碌的日子,让我一而再、再而三地错过2019年的比赛。”

去年底,赛彦虹计划了2020年的旅行计划,她要去法国巴黎,到王子公园球场体验一次酣畅淋漓的比赛。可是,因为新冠肺炎疫情的出现,她原本计划好的行程被打乱了。

赛彦虹所在的武汉市肺科医院和武汉市金银潭医院是第一批加入抗击疫情的定点医院。在新型冠状病毒爆发的初期,赛彦虹和她的同事们第一时间加入了这场抗疫的战斗。“作为逆行的天使,我们不能害怕,只能前行,因为我们知道胜利一定属于我们,”赛彦虹这样说道。

让她倍感欣慰的是,疫情发生后的武汉收到了来自四面八方的支援,她最喜欢的大巴黎也为她送上了一份特别的礼物。

几天前,一件印有“中国加油”特制版的球衣送到了赛彦虹手上。收到礼物后的她无比激动地说道:“身为一名武汉人的我,更是一名武汉护士的我,我们要感谢全世界,感谢全国的人民,也要感谢大巴黎给我们的鼓励和支持。”

如今,新冠肺炎疫情蔓延到了全球,赛彦虹表示:“希望这场全球疫情早日消退,地球加油,我们加油,大巴黎加油,冲击欧冠冠军成功!”(完)

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(通讯员魏凡婕梁嵩)近日,南开大学-德国弗莱堡大学生服务中心夏令营在外国语学院正式开幕。来自弗莱堡大学生服务中心的29位师生与南开大学外国语学院德语系师生参加本次活动,并围绕“中德文化异同”主题进行座谈交流。

外国语学院副院长王凯、外国语学院德语系负责人刘冠龙分别发表讲话。他们对弗莱堡交流团师生的到来表示欢迎,希望交流团的同学能够不虚此行、有所收获,也希望通过此次夏令营活动,能够加深外国语学院与弗赖堡大学以及德国高校的交流与合作,增进同学们之间的友谊,为开创新的中德关系做出贡献。

座谈会中,交流团的学们与外国语学院学生分为四组,围绕有关中德两国之间八个方面的主题展开讨论,涵盖家庭、科技、传统节日、娱乐方式、学校制度、语言学习、环保意识等体现中德两国文化异同的多个方面。通过交流,两国学生对中德文化之间的相似性和差异性有了更深入的了解。

据悉,本次交流团的学生们将会陆续体验到京剧、
更多精彩尽在这里,详情点击:https://thaichefcasual.com/,弗赖堡队书法、民乐、剪纸等中国传统艺术,学习基础汉语,感受中国传统文化的魅力。课堂之外,他们将游览古文化街、参观天津博物馆等一系列天津名胜古迹,进一步体会中国的风土人情。

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原标题:火箭新赛季阵容球员名单全年共有38场全美直播 火箭新赛季阵容球员名单火箭新赛季赛程比赛日程时间表 北京时间8月13日,休斯顿火箭19-20赛季的完整赛程公布,全年共有38场全美直播,是NBA第三多的。 火箭新赛季阵容球员名单 哈登、卡佩拉、埃里克-戈登、丹纽尔-

原标题:火箭新赛季阵容球员名单全年共有38场全美直播火箭新赛季阵容球员名单火箭新赛季赛程比赛日程时间表北京时间8月13日,休斯顿火箭19-20赛季的完整赛程公布,全年共有38场全美直播,是NBA第三多的。火箭新赛季阵容球员名单哈登、卡佩拉、埃里克-戈登、丹纽尔-豪斯、杰拉德-格林、里弗斯、塔克、加里-克拉克、哈尔滕施泰因、爱德华滋、特雷旺-杜瓦尔、
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火箭部分重点比赛(北京时间):10月25日主场对阵雄鹿;10月29日主场对阵雷霆;11月7日主场对阵勇士;11月14日主场对阵快船;12月6日客场对阵猛龙;12月26日凌晨圣诞大战客场对阵勇士;1月10日客场对阵雷霆;1月19日主场对阵湖人。

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北京时间 2020-03-22 20:30 ,德甲直播《门兴格拉德巴赫 VS 勒沃库森》准时直播,喜欢门兴格拉德巴赫 VS 勒沃库森比赛的球迷可以在本页面通过高清无插件信号在线观看门兴格拉德巴赫 VS 勒沃库森的比赛直播。比赛结束后,
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北京时间8月13日,休斯顿火箭19-20赛季的完整赛程公布,全年共有38场全美直播,是NBA第三多的。

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火箭部分重点比赛(北京时间):10月25日主场对阵雄鹿;10月29日主场对阵雷霆;11月7日主场对阵勇士;11月14日主场对阵快船;12月6日客场对阵猛龙;12月26日凌晨圣诞大战客场对阵勇士;1月10日客场对阵雷霆;1月19日主场对阵湖人。

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美因茨-宾根县(Landkreis Mainz-Bingen)是东部的一个县,首府英格海姆。

(Landkreis Mainz-Bingen)是东部的一个县,首府英格海姆。

美因茨-宾根县北部与黑森州莱茵高-陶努斯县和威斯巴登市,东面与美因茨市和格罗斯-格劳县(黑森州),南面与阿尔蔡-沃尔姆斯县巴特克罗伊茨纳赫县,东面与莱茵-洪斯吕克县相邻。

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