矩阵

3GPP仿真实验室

【MATLAB源码】CORDIC-QR ：基于Cordic硬件级矩阵QR分解Givens 旋转加速 · 脉动阵列架构 · 线性代数硬核化无开方 QR 分解 (Square-Root-Free) + 最小二乘 (LS) 求解 + 信号子空间正交化

Σίσυφος1900

PCL 法向量估计-PCA邻域点（经典 kNN 协方差）的协方差矩阵PCL、Open3D、SLAM 全部采用这个矩阵描述了在 x, y, z 方向的“离散程度”：平面方向 → 大的特征值

【算法基础篇】（五十七）线性代数之矩阵乘法从入门到实战：手撕模板 + 真题详解编辑前言一、矩阵基础概念：认识 “数表” 的世界1.1 矩阵的定义1.2 算法中高频的特殊矩阵1.2.1 方阵

CANN ops-math：从矩阵运算到数值计算的全维度硬件适配与效率提升实践在现代人工智能系统中，底层计算效率直接决定了模型训练速度、推理吞吐量与能源消耗。尽管高层框架（如 PyTorch、TensorFlow）提供了便捷的编程接口，但其性能天花板往往由底层算子库决定。尤其在涉及大量基础数学运算（如指数、对数、三角函数、幂运算、归一化等）的场景中，通用数学库因缺乏对专用硬件特性的深度利用，难以满足高性能 AI 应用的需求。

种时光的人

CANN仓库核心解读：catlass夯实AIGC大模型矩阵计算的算力基石在AIGC大模型规模化发展的浪潮中，矩阵计算作为贯穿模型训练与推理全流程的核心运算，直接决定了大模型的计算效率与性能上限。无论是大语言模型Transformer架构中的QKV投影、Attention计算，还是多模态模型的特征融合、参数更新，本质上都是海量高维矩阵的乘法、转置、融合运算。华为昇腾CANN开源仓库（CANN组织链接：https://atomgit.com/cann）作为全栈AI算力支撑平台，专为AIGC大模型矩阵计算优化打造了catlass仓库（解读仓库链接：https://atomgit.c

CANN Catlass 算子模板库深度解析：高性能矩阵乘（GEMM）原理、融合优化与模板化开发实践CANN 组织链接： https://atomgit.com/cann Catlass 仓库链接： https://gitcode.com/cann/catlass

面向 NPU 的高性能矩阵乘法：CANN ops-nn 算子库架构与优化技术CANN（Compute Architecture for Neural Networks）是面向神经网络计算的异构计算架构平台，其算子库为深度学习模型提供了高效的计算支持。在众多算子库中，ops-nn（神经网络算子库）是最核心的组件之一，涵盖了TensorFlow、PyTorch、MindSpore、ONNX等主流框架的常用深度学习算法计算类型。

CANN ops-nn 算子解读：大语言模型推理中的 MatMul 矩阵乘实现本文基于 CANN ops-nn 仓库中的 MatMul 算子实现，解析其在 AIGC 大语言模型（LLM）推理场景中的核心优化技术。

ops-nn 算子库中的数据布局与混合精度策略：卷积、矩阵乘法与 RNN 的优化实践CANN 组织链接： https://atomgit.com/cann ops-nn 仓库链接： https://gitcode.com/cann/ops-nn

大模型底层算力支撑：ops-math在矩阵乘法上的优化随着ChatGPT、DeepSeek等大语言模型（LLM）的爆发，AI算力需求呈指数级增长。在庞大的模型推理与训练过程中，超过90%的计算时间被消耗在矩阵乘法（GEMM, General Matrix Multiply）上。作为CANN（Compute Architecture for Neural Networks）生态的核心基石，ops-math仓库提供了经过深度优化的数学算子库，旨在充分释放昇腾NPU的硬件潜力，为大模型提供坚不可摧的底层算力支撑。

CANN PyPTO 编程范式深度解析：并行张量与 Tile 分块操作的架构原理、内存控制与流水线调度机制CANN 组织链接： https://atomgit.com/cann PyPTO 仓库链接： https://gitcode.com/cann/pypto

catlass深度解析：Ascend平台的高性能矩阵运算模板库本文基于CANN开源社区的catlass仓库进行技术解读在高性能计算领域，矩阵乘法是最核心的基础运算。无论是深度学习中的全连接层、卷积层，还是科学计算中的线性代数求解，都大量依赖矩阵乘法。NVIDIA推出的CUTLASS（CUDA Templates for Linear Algebra Subroutines）以其模板化、高性能的设计著称，而CANN生态中的catlass正是面向AscendNPU的对标之作。

【基础知识一】线性代数的核心：从矩阵变换到 SVD 终极奥义在计算机里，矩阵是二维数组；但在数学几何里，矩阵代表一个**“动作”或“变换” (Transformation)**。

【数据结构-特殊矩阵】3.5 特殊矩阵-压缩存储下三角情况等差数列求和公式：Sn=n(a1+an)2S_{n} =\frac{n(a_{1}+a_{n} )}{2}Sn=2n(a1+an)

张祥前统一场论核心场方程的经典验证-基于电子与质子的求导溯源及力的精确计算张祥前统一场论（ZUFT）以时空几何化为核心思想，将质量、电荷等基本物理量还原为时空几何属性，通过质量几何常数k、电荷几何常数k’构建几何描述与物理测量的桥梁，其核心场方程（电荷、电场、磁场定义方程）的正确性与经典兼容性是理论成立的关键前提。本文以CODATA 2018经典电磁学与粒子物理数据集为基准，以氢原子经典模型（电子-质子相互作用）为验证场景，完成ZUFT核心场方程的求导溯源、精确数值计算与经典电磁学定律的对比验证。通过将电子、质子的核心物理参数（电荷量、质量、运动速度）代入电荷、电场、磁场定义方

【基础知识二】彻底读懂拉普拉斯矩阵 (Laplacian)在数学上，它的定义极其简单，简单到让人怀疑它是不是没什么用。对于一个有 N N N 个节点的无向图：拉普拉斯矩阵 L L L 定义为： L = D − A L = D - A L=D−A

Amber勇闯数分

【Hive】基于物品协同过滤 [ ItemCF ] 推荐课程-余弦相似度计算随着线上教育平台的发展，如何为每位用户智能推荐感兴趣的课程，成为平台提升用户活跃度和学习转化率的关键手段。本文使用某教育平台用户行为数据，基于协同过滤算法构建推荐系统，结合 Hive 思想分层处理数据，最终输出推荐结果。

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用“渠道矩阵+内容节奏”把流量做成可控资产跨境电商最痛的不是“流量少”，而是“流量不稳定”：今天爆、明天掉；平台规则一变，投放ROI直接崩。解决方案是把流量变成资产——渠道矩阵承接不确定性，内容节奏制造确定性。下面给你一套可直接执行的打法。

欧氏内积（Euclidean Inner Product）欧氏内积（Euclidean Inner Product）是n维欧几里得空间（ℝ𝑛）中定义的一种基础运算，通常称为点积或数量积。它将两个向量映射为一个标量，计算规则为对应分量乘积之和，即

8K/4K无缝高清混合混插矩阵在超高清技术快速普及、多场景智慧协同需求激增的当下，8K/4K超高清分辨率已成为音视频传输与展示的核心标准，而与之配套的中控系统与矩阵设备，更是支撑各类高端场景高效运转的“神经中枢”与“传输脉络”。从政企指挥调度中心到大数据展厅，从多媒体会议室到安防监控枢纽，格芬科技自主研发生产并支持OEMODM的8K/4K无缝高清混合混插矩阵、可编程中控系统、分布式中控系统等一系列核心设备与系统，正打破传统音视频传输的局限，构建起“超高清、无缝化、可视化、智能化”的全新协同生态。