一、离差(Deviation)离差即标志变动度，又称“偏差”，是观测值或估计量的平均值与真实值之间的差，是反映数据分布离散程度的量度之一，或说是反映统计总体中各单位标志值差别大小的程度或离差情况的指标，常写作：即参与计算平均数的变量值与平均数之差。离差的性质有二：(1)离差的代数和等于0；(2)参与计算平均数的各变量值与平均数之差的平均和，小于这些变量值

注意：如果变量是一维的，即一个数，那么不用定义其维度为“A(1)”，直接定义双精度变量，即可在之后的运算中调用，否则需要在之后的调用中输入“A(1)”而不是“A”。类似地，若变量是1\n或n\1的矩阵形式，则仅需要将变量定义为“A(n)”即可。例如：programmainimplicitnonedimens

　　一、Python的算术运算　　Python的算术运算符与C语言类似，略有不同。包括加()、减()、乘(\)、除(/)、取余(%)、按位或(|)、按位与(&)、按位求补(~)、左移位(<<)、右移位()、单目求反()、幂运算(\\)、整除运算(//)、增强运算、增强矩阵乘法(@)。　　增强运算是将算术运算符或逻辑运算符放到等号的左

题目链接：http://poj.org/problem?id1195(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fpoj.org%2Fproblem%3Fid%3D1195)题意是有四种操作。当n0时：输入一个m表示初始化矩阵(m\m且值都为0)。

本文是Python应用于推荐系统领域的技术文章。Embedding的近邻搜索是当前图推荐系统非常重要的一种召回方式，通过item2vec、矩阵分解、双塔DNN等方式都能够产出训练好的userembedding、itemembedding，对于embedding的使用非常的灵活：输入userembedding，近邻搜索it

颜色空间缩减利用C类型转换时向下取整操作，实现定义域内颜色缩减。表达式如下Inew(Iold/10)\10简单的颜色空间缩减算法可由以下两步组成：（1）遍历图像矩阵的每个元素（2）对像应用上述公式LUT函数：Lookuptable操作上文提到的Lookuptable操作，OpenCV官方

Medium！题目描述：给定一个 _n_× _n_ 的二维矩阵表示一个图像。将图像顺时针旋转90度。说明：你必须在原地(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fbaike.baidu.com%2Fitem%2F%25E5%258E%259

导读不用训练lora，一张图就能实现风格迁移，还支持多图多特征提取，同时强大的拓展能力还可接入动态prompt矩阵、controlnet等等，这就是IPAdapter，一种全新的“垫图”方式，让你的AIGC之旅更加高效轻松。都是“垫图”，谁能还原你心中的图

C多维数组数组，也称为单维数组。这些非常棒，是您在C语言编程中会经常使用的东西。然而，如果您想要将数据存储为表格形式，例如带有行和列的表格，则需要熟悉多维数组。二维数组二维数组也称为矩阵，具有行和列的结构。cintmatrix231,4,2,3,6