矩阵乘法

【线性代数】理解矩阵乘法的意义（点乘）刚接触线性代数时，很不理解矩阵乘法的计算规则，为什么规则定义的看起来那么有规律却又莫名其妙，现在参考了一些资料，回过头重新总结下个人对矩阵乘法的理解（严格来说是点乘）。

【魔法 / NOI】状态定义： f [ k ] [ i ] [ j ] 对应使用了不超过 k 次魔法，从 i 到 j 的路径集合 f[k][i][j] 对应使用了不超过k次魔法，从i到j的路径集合 f[k][i][j]对应使用了不超过k次魔法，从i到j的路径集合状态表示：路径长度最小值路径长度最小值路径长度最小值目标状态： f [ k ] [ 1 ] [ n ] f[k][1][n] f[k][1][n] 状态转移: f [ k ] [ i ] [ j ] = m i n ( f [ k − 1 ] [ i ] [

LLM - GPT(Decoder Only) 类模型的 KV Cache 公式与原理教程欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/141605718

【Unity】线性代数基础：矩阵、矩阵乘法、转置矩阵、逆矩阵、正交矩阵等不知不觉中，这套【Unity学习笔记】写了100篇了，访问次数超过了37万，粉丝也渐渐开始涨上来了，每次看到大家的鼓励都很开心，这一路走来虽然时间不长，但也挺值得回味的，在这小感慨一下。这个过程中平台和朋友都劝我做知识付费我都没考虑。一方面不希望让这一切的驱动力由爱好转为利益；另一方面也不希望给自己太大的压力，毕竟志不在此。

诸神缄默不语

PyTorch张量运算诸神缄默不语-个人CSDN博文目录在深度学习领域，张量是一种非常核心的数据结构，它是标量、向量和矩阵等数学概念的高维扩展。PyTorch作为一款流行的深度学习框架，提供了丰富的张量操作API，帮助研究人员和开发者有效地实现复杂的数学运算和神经网络模型。在本文中，我们将探索PyTorch中的张量运算，包括基础的加减乘除，以及更高级的点乘和叉乘等操作。

数据结构-数组(详细讲解)格式示例格式示例三元组，就是将矩阵压缩的一种形式，将非零元素值的位置和值存到三元组数组中，零元素值不存储

1641：【例 1】矩阵 A×B【题目描述】矩阵 A 规模为 n×m ，矩阵 B 规模为 m×p ，现需要你求 A×B 。矩阵相乘的定义：n×m 的矩阵与 m×p 的矩阵相乘变成 n×p 的矩阵，令 aik 为矩阵 A 中的元素，bkj 为矩阵 B 中的元素，则相乘所得矩阵 C 中的元素