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【C++贪心 单调栈】1727. 重新排列后的最大子矩阵|1926
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BFS：Floodfill算法
BFS：Floodfill算法
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （199）-- 算法导论15.2 1题
在Go语言中，为了找到矩阵链乘法的最优括号化方案，我们通常会使用动态规划（Dynamic Programming, DP）的方法。矩阵链乘法的问题是要确定计算矩阵乘积的最有效顺序，以最小化乘法操作的次数。
用go语言，如果一个正方形矩阵上下对称并且左右对称，对称的意思是互为镜像， 那么称这个正方形矩阵叫做神奇矩阵
用go语言，如果一个正方形矩阵上下对称并且左右对称，对称的意思是互为镜像，那么称这个正方形矩阵叫做神奇矩阵
用go语言，如果一个正方形矩阵上下对称并且左右对称，对称的意思是互为镜像， 那么称这个正方形矩阵叫做神奇矩阵。
用go语言，如果一个正方形矩阵上下对称并且左右对称，对称的意思是互为镜像，那么称这个正方形矩阵叫做神奇矩阵。
用go语言，给定一个n*m的二维矩阵，每个位置都是字符， U、D、L、R表示传送带的位置，会被传送到 : 上、下、左、右， . 、O分别表示空地、目标，一定只有一个目标点
用go语言，给定一个n*m的二维矩阵，每个位置都是字符，U、D、L、R表示传送带的位置，会被传送到 : 上、下、左、右，. 、O分别表示空地、目标，一定只有一个目标点，可以在空地上选择上、下、左、右四个方向的一个
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （24）-- 算法导论4.2 6题
Strassen 算法是一种用于矩阵乘法的分治算法，它将原始的矩阵分解为较小的子矩阵，然后使用子矩阵相乘的结果来计算原始矩阵的乘积。
用go语言，已知一个n*n的01矩阵， 只能通过通过行交换、或者列交换的方式调整矩阵， 判断这个矩阵的对角线是否能全为1，如果能返回true，不能返回false。
用go语言，已知一个n*n的01矩阵，只能通过通过行交换、或者列交换的方式调整矩阵，判断这个矩阵的对角线是否能全为1，如果能返回true，不能返回false。
用go语言，给你两个非负整数数组 rowSum 和 colSum， 其中 rowSum[i] 是二维矩阵中第 i 行元素的和， colSum[j] 是第 j 列元素的和
用go语言，给你两个非负整数数组 rowSum 和 colSum，其中 rowSum[i] 是二维矩阵中第 i 行元素的和，colSum[j] 是第 j 列元素的和
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （202）-- 算法导论15.3 1题
对于矩阵链乘法问题，下面两种确定最优代价的方法哪种更高效?第一种方法是穷举所有可能的括号化方案，对每种方案计算乘法运算次数，第二种方法是运行RECURSIVE-MATRIX-CHAIN。
矩阵运算在数据科学中的重要性与实现方法
矩阵运算是数据科学中的核心工具，广泛应用于数据处理、特征工程、机器学习和深度学习等领域。矩阵作为数据存储和处理的一种方式，能够以结构化的形式存储大量的数据，并通过矩阵运算实现高效的计算。
1050 螺旋矩阵（JAVA）
本题要求将给定的 N 个正整数按非递增的顺序，填入“螺旋矩阵”。所谓“螺旋矩阵”，是指从左上角第 1 个格子开始，按顺时针螺旋方向填充。要求矩阵的规模为 m 行 n 列，满足条件：m×n 等于 N；m≥n；且 m−n 取所有可能值中的最小值。
【leetcode】矩阵 - 旋转图像
【leetcode】矩阵 - 旋转图像
Python中的元素相乘与矩阵相乘（附Demo）
在Python中，特别是使用NumPy库时，元素相乘和矩阵相乘是处理数组和矩阵时的常见操作
层次分析法 (AHP) 的详细解析与应用
层次分析法 (Analytic Hierarchy Process, AHP) 是一种常用的多准则决策分析方法，最早由美国运筹学家托马斯·萨蒂 (T.L. Saaty) 在20世纪70年代提出。该方法将复杂的决策问题分解为若干层次，通过对各个层次的因素进行两两比较，来确定其相对重要性，并通过一致性检验确保决策的合理性。AHP 既能处理定性问题，也能处理定量问题，被广泛应用于管理决策、工程项目选择、政策制定、技术评估等多个领域。
MATLAB程序（入门）
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矩阵行平移（JAVA）
给定一个 n×n 的整数矩阵。对任一给定的正整数 k<n，我们将矩阵的奇数行的元素整体向右依次平移 1、……、k、1、……、k、…… 个位置，平移空出的位置用整数 x 补。你需要计算出结果矩阵的每一列元素的和。
Matlab中的矩阵运算优化与应用实例
Matlab以其强大的矩阵运算能力而闻名，是工程和科学计算中不可或缺的工具。然而，即便是在Matlab这样的高级语言中，对矩阵运算进行优化也是必要的，以提高计算效率和节约资源。
深度学习数学篇——线性代数
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Numpy基础（2.0）
获取数组中的部分元素除了通过指定索引标签来实现外，还可以通过使用一些函数来实现，如通过random.choice函数从指定的样本中随机抽取数据。
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