线性代数学习笔记（未完结）
线性代数学习笔记
1 高斯消元法与矩阵的初等变换
1.1 基本量与基本定义
含有 \(n\) 个未知量、\(m\) 个方程的线性方程组 称为 \(m \times n\) 线性方程组(或 \(n\) 元线性方程组)，形式：
\[\begin{cases}
a_{11}x_1 + a_{12} x_2 + \cdots + a_{1n} x_n
数学
实现分布式读写集群（提升两台服务器的性能，支持分片存储+并行读写），Redis Cluster（Redis集群模式）并附排错过程
实现分布式读写集群（提升两台服务器的性能，支持分片存储+并行读写）， Redis Cluster（Redis集群模式），而非哨兵模式。Redis Cluster会自动将数据分片存储在不同节点，同时支持读写分离和故障转移，完美适配两台服务器的需求。
核心架构说明
节
线性代数 · 向量运算 | 叉乘 / 几何意义 / 推导
注：本文为 “线性代数 · 向量运算” 相关合辑。 图片清晰度受引文原图所限。 略作重排，未整理去重。 如有内容异常，请看原文。
数学基础 —— 向量运算（叉乘）keng_s 于 2016-08-05 17:17:57 发布
1_ 向量的叉乘向量的叉乘是指求同时垂直于两个向量的向量。设向量
矩阵的奇异值分解（SVD）及其在计算机图形学中的应用
矩阵的奇异值分解（SVD）及其在计算机图形学中的应用
引言
1. 奇异值分解（SVD）的基本理论
2. SVD的计算步骤
2.1 计算 $ A^T A $ 和 $ A A^T $
2.2 求特征值和特征向量
2.3 构建 $ V $ 和 $ U $ 矩阵
2.4 计算奇异值
2.5 验证正交性
3. SVD的数值算法
【机器学习】在向量的流光中，揽数理星河为衣，以线性代数为钥，轻启机器学习黎明的瑰丽诗章
文章目录
线性代数入门：机器学习零基础小白指南
前言
一、向量：数据的基本单元
1.1 什么是向量？
1.1.1 举个例子：
1.2 向量的表示与维度
1.2.1 向量的维度
1.2.2 向量的表示方法
1.3 向量的基本运算
1.3.1 向量加法
1.3.2 向量的数乘
1.3.3 向量的长度
JAX数值分析库：线性代数求解器的自动微分实现
JAX数值分析库：线性代数求解器的自动微分实现 【免费下载链接】jax Composable transformations of Python+NumPy programs: differentiate, vectorize, JIT to GPU/TPU, and more 项目地址:
【大白笔记】一个数变成被连续正整数之和，搜索二维矩阵（I和II）
这是一个经典的数学 + 双指针 / 数论题，常见表述是：
给定一个正整数 n，判断它是否可以表示为若干个连续正整数之和（长度 ≥ 2），或求有多少种表示方式。
一、核心结论（先给你结论版）
✅ 结论 1（最重要）
一个正整数 n 可以表示为连续正整数
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2025高教社杯全国大学生数学建模竞赛（国赛）选题建议提示：DS C君认为的难度：C<B<A，开放度：A<B<C 。A题需多学科交叉建模（物理+优化），C题依赖复杂数据处理，B题侧重物理模型推导。对于开放度，C题需自主定义分组规则和判定逻辑，A题策略设计空间较大，B题模型框架相对固定D、E题推荐选E题，后续会直接更新E论文和思路，不在这里进行选题分析，以下为A、B
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