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2.1一级模糊评价模型 例1：通过打分来确定模糊综合评价矩阵 注：该题目中，已经给出各因素的权重，若没给出，可通过层次分析法（无数据）、熵权法（有数据）进行确定。 例2：通过指派法来确定模糊综合评价矩阵 2.2多级模糊评价模型 多级模糊评价，和单级大同小异。
而numpy.ravel()返回的是视图（view，也颇有几分C/C++引用reference的意味），会影响（reflects）原始矩阵。
若Y是矩阵，则输出参数T是一个行向量，T的每个元素分别存储Y的每一列的积分结果。例如： 若间距不为1，例如求，则可以采用以下命令： (2) T=trapz(X,Y)。这种格式用于求非均匀间距的积分。
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第1行：ai 和 aj 第2~ai+2行：矩阵a的所有元素 第ai+3行：bi 和 bj 第ai+3~ai+bi+3行：矩阵b的所有元素 输出格式 输出矩阵a和矩阵b的积（矩阵c) （ai行bj列） 样例输入 2 2 12 23 45 56 2 2 78 89 45
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那么通过这种可以通过疯狂的那个没有指令去优化这个矩阵的计算，没有指令的话可以一次性就是计算扑克塔多条那个矩阵，矩阵的一个，就可以提高它的一个运算效率。可以看一下这边的一个结果，这个大家可以后面就是用这个例子去执行一下具体的一个情况。 下面一个是微架构的分析。
在MATLAB中，图像通常以矩阵的形式存储。 1.2 MATLAB中的图像表示 在MATLAB中，图像可以使用多种格式进行表示，常见的有以下几种： 灰度图像：使用二维矩阵表示，每个元素代表一个像素的灰度值。 彩色图像：使用三维矩阵表示，三个维度分别对应红、绿、蓝通道。 2.
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信号的稀疏表示(sparse representation of signals) 给定一个过完备字典矩阵，其中它的每列表示一种原型信号的原子。给定一个信号y，它可以被表示成这些原子的稀疏线性组合。信号 y 可以被表达为 y = Dx ，或者。
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答案是一样的： 我们的输出是 细胞状态的正切激活 * 输入数据和隐藏状态拼接的激活函数， 由此根据每一个时间步链式求导每一个权重矩阵，在每一个矩阵中再次通过累加求和导数，以此类推得到梯度，通过偏导求和得到整体矩阵，参数更新） 下一章我们将会讲解梯度消失和爆炸，通过了解反向传播，我们可以更加清楚其原理
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