rrlu 使用具有行和列交换的部分旋转计算一般 m×n 实全矩阵 A 的 LU 分解的秩。 分解具有形式A(P,Q) = L * U 其中 P 和 Q 是置换向量,L 是下三角(下梯形,如果 m > n),U 是上三角(如果 m < n 则为上梯形)。 如果版本 = 0 那么 L 具有单位对角线元素并且矩阵 U 采取形式U = [ U1 U2 ] (*) [ 0 0 ] 其中 U1 在对角线上具有非零元素的上三角 如果版本 = 1 那么 U 有单位对角线元素,矩阵 L 的形式为L = [ L1 0 ] (**) [ L2 0 ] 其中 L1 在对角线上具有非零元素的下三角中 rrlu 允许比 QR 或 SVD 分解更快地找到左或右零空间,但在某些情况下不太准确。
2022-06-23 10:01:52 15KB matlab
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更新 更新22/01/2020您可能有兴趣关注以观看有关计算机视觉,机器学习,深度学习和机器人技术的每周视频。 Deepgaze 2.0的更新16/07/2019稳定版本可分支2.0 。 更新20/03/2019开始在Python / OpenCV 3.0上进行移植,请检查分支2.0以获取初步版本。 更新10/06/2017文章“使用卷积神经网络和自适应梯度方法在野外进行头部姿态估计”的PDF使用可在未来50天内免费下载 更新2017年4月6日,文章“使用卷积神经网络和自适应梯度方法在野外进行头部姿态估计”已在Pattern Recogntion(Elsevier)中接受发表。 Deepgaze CNN头部姿势估计器模块基于此工作。 更新31/05/2017新软件包。 该软件包包含用于着性检测的算法的实现 更新22/03/2017修复了mask_analysis.py中的一个
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