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最新の利用可能な.NETドライバを使用してMongoDBの学習を始めます。私はこのクールに見えるプロジェクトについて知っているしかし： http://normproject.org/ はそれを使用することが本当に悪いことですか？（それは1年前に更新されました）他のベストプラクティスやクールヘルパーフレームワークはありますか？

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OpenCV：記述子行列のL1正規化

私はthisの記事の後にC++でSIFTRootを実装しようとしています。特に： # apply the Hellinger kernel by first L1-normalizing and taking the # square-root descs /= (descs.sum(axis=1, keepdims=True) + eps) descs = np.

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ベクトルをサブベクトルに分割/スライスしてループなしでノルムを取得する

MATLABにはベクトルが2つあります（vectorAとvectorB）。どちらも同じ長さの1280要素です。私はベクトルを長さ256のサブベクトルに分割して、5つのサブベクトルを与えたいと思います。スライスがあると、sliceAとsliceBと言うと、2つのスライスでnormを実行する必要があります。私は次のコードを持っている瞬間： for i = 1:N sliceA = vec

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最も支配的な固有値/特異値を計算する最も速い方法は何ですか？

私は、以下の電力の繰り返ししか知りません。しかし、行と列の両方がかなり大きい場合、巨大な行列A '* Aを作成する必要があります。また、Aは密行列です。次のような繰り返しの方法に代わる方法はありますか？私はkrylov部分空間法について聞いたことがありますが、私はそれに精通していません。どんな場合でも、私は下に述べたものよりも速くする方法を探しています： B = A'*A; % or B = A*

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ノルムを表現する方法

私は配列A = [1 2 3 4 5]を持っています。（1-2）+（1-3）+（1-4）+（1-5）と（2-1）+（2-3）+ （2-4）+（2-5）および（3-1）+（3-3）+（3-4）+（3-5）どのように私はあなたがlinalg.normでこのような何かを行うことができNumPyを使用して、Pythonでは

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numpy 2D配列を関数ごとにソート（対称）します。（ノルム）

行のノルムで行列を効率的にソートする方法（numpy.ndarraysを使用）？は、私は、行列Aをソートしたい： A = np.array(([ 10, 1, 6, 3 ], [ 1,12, 2, 4 ], [ 6, 2,14, 5 ], [ 3, 4, 5, 9 ])) その行のノルムで。ここでは、ノルムのリストを作成し、そのリストのインデ

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テンソルフローL2ノルム

テンソルフローが新しく、あなたが私を助けてくれることを願っています。 2つのベクトル（x [0] - y [0]）*（x [0] - y [0]）+（x [1] - y [1] *（X [1] - Y [1]）+ ...ここでは私のコードです： import tensorflow as tf; sess=tf.InteractiveSession() xx = [[1.0, 2.0, 3

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linalg.normは軸引数を取っていません

私はPyzo内でPython 3を使用しています。 linalg.norm関数がaxis引数を認識しない理由を教えてください。このコード： c = np.array([[ 1, 2, 3],[-1, 1, 4]]) d=linalg.norm(c, axis=1) はエラーを返します： TypeError: norm() got an unexpected keyword argument

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ユークリッド距離計算のために行列の加算と乗算を操作する方法は？

Iは、以下を有する：DがN1第X D1行列で A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; B = [10 11 12; 13 14 15]; [N1, D1] = size(A); [N2, D2] = size(B); A_sq = sum(A.^2, 2); B_sq = sum(B.^2, 2)'; D = A_sq(:,ones(1,N2)) + B_sq(one

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tf.normエラーとValueError：</p> <p>とValueError：「ORD」は、サポートベクトルノルムである必要があり、あちこち

私は私のテンソルのフロベニウスノーム W = tf.Variable(tf.random_normal([3072,20],stddev=0.1)) temp = tf.matmul(tf.transpose(W),W) fro_W = tf.norm(temp, ord ='fro') を計算しようとしていました。これは、次のエラーを生成します： 'ord'はサポートされているベクトルノ