matrix

    7गर्मी

    1उत्तर

    पर एक ईजिन मैट्रिक्स मानचित्र करें मैंने हाल ही में Eigen लाइब्रेरी का उपयोग करना शुरू कर दिया है। मुझे एक सी/सी ++ सरणी में एक ईजिन मैट्रिक्स मैपिंग का सवाल मिला। एक ईजिन मैट्रिक्स डिफ़ॉल्ट रूप से कॉ

    7गर्मी

    1उत्तर

    मेरे पास एक मैट्रिक्स है जो मैं आर में स्थानांतरित करने की कोशिश कर रहा हूं लेकिन टी() फ़ंक्शन सही उत्तर नहीं देता है। मैं मैट्रिक्स कैसे ट्रांसफर कर सकता हूं? > xx=matrix(c(3,7,4,8),2,byrow=TRUE) >

    12गर्मी

    3उत्तर

    writeClipboard कच्चे या चरित्र वैक्टर के लिए काम करता है। क्या कोई ऐसी चीज है जो मुझे क्लिपबोर्ड में मैट्रिस/डेटा.फ्रेम रख सकती है?

    10गर्मी

    2उत्तर

    मैं opencv 2.4.3 का उपयोग कर रहा वेक्टर प्रदर्शन करने के लिए निम्नलिखित कोड का उपयोग कर रूपांतरण मैट्रिक्स में चटाई: struct Component { cv::Rect box; double area; double circularity;

    5गर्मी

    1उत्तर

    बनाएं मैं वर्तमान में टेक्स्ट वर्गीकृत करने का प्रयास कर रहा हूं। मेरा डेटासेट बहुत बड़ा है और जैसा कि here सुझाया गया है, मुझे एक स्पैर मैट्रिक्स का उपयोग करने की आवश्यकता है। मेरा सवाल अब है, एक स्प

    7गर्मी

    4उत्तर

    मेरे पास आकार 64500x17 का मैट्रिक्स है। यह पता लगाए गए टेक्स्टन फीचर्स का प्रतिनिधित्व करता है जिन्हें मुझे kmeans के लिए 5 सेंट्रॉइड खोजने के लिए उपयोग करना है। क्या मैं जरूरत है: विभाजन 5 12900x17 म

    19गर्मी

    6उत्तर

    data = [[3,7,2],[1,4,5],[9,8,7]] चलो कहते हैं कि मैं एक ही सूची प्राप्त करने के एक मैट्रिक्स स्तंभ में संख्याओं को जैसे चाहें सूची में प्रत्येक सूची के सूचकांकों के लिए तत्वों योग करने के लिए, चाहते ह

    5गर्मी

    1उत्तर

    मैं bigmemory पैकेज R में उपयोग करने का प्रयास करता हूं और मैं बहुत शुरुआत में फंस गया हूं। मैं करता हूं: temp <- matrix(paste("a",1:10), 5, 2) और एक चरित्र मैट्रिक्स प्राप्त करें। ठीक है। लेकिन तब

    7गर्मी

    2उत्तर

    में एक outputted fortran द्विआधारी NxNxN मैट्रिक्स को पढ़ने के लिए मैं फोरट्रान में एक मैट्रिक्स बाहर लिखा था इस प्रकार है: real(kind=kind(0.0d0)), dimension(256,256,256) :: dense [...CALCULATION...

    5गर्मी

    2उत्तर

    मैं दुनिया के अंतरिक्ष निर्देशांक को कैमरे निर्देशांक में परिवर्तित करने के तरीके पर उलझन में हूं। lookAt यू = ऊपर (0,1,0) एक्स एन (सामान्यीकृत) - मेरे वर्तमान समझ है कि मैं कैमरे अंतरिक्ष वेक्टर गणना