程序员经验分享-hwhale

叉乘怎么记忆，计算

2023-05-16

以一个例子直观记忆叉乘：

 

引用自——向量积_百度百科 (baidu.com) 

在这个式子中，我们可以清楚地看到三项分别是i，j，k。前面则是他们的系数。我们可以直接把i，j，k看成是x，y，z（只是看成，但其实他们是xyz轴上的单位向量）。每一项前面的系数和ijk分别对应，若是后边是i，则前面无a_x, b_x, c_x，也就是没有x。同理j前面没有y，k前面没有z。至于每一项的系数是谁减谁，则要根据下面写成的行列式来看，

 

这个行列式第一行写i，j，k 。

第二行写乘积前面地那个向量，最后写后边的向量。

行列式如何计算呢？

这就是向量的叉乘。 

本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

叉乘怎么记忆，计算 的相关文章

  • XNAT神经影像多中心数据管理开源平台vagrant虚拟机部署方案

    XNAT extensible Neuroimaging Archive Toolkit 是一个开源的软件平台 xff0c 旨在帮助神经影像及其相关数据的管理和挖掘 XNAT包括一个加密的后端数据库和一个基于万维网的丰富的人机界面 xff0

  • vagrant入门指南(一) : 安装与基本配置

    vagrant介绍 vagrant是用来构建虚拟开发环境的工作 非常适合php python ruby java开发web应用 在生产环境中经常利用vagrant封装一个Linux开发环境 分发给团队成员 每个成员可以在自己的桌面系统上开发

  • vagrant入门指南(二): 创建vagrant项目

    创建vagrant项目的第一步应该是新建Vagrantfile文件 在Vagrantfile中应该明确两个问题 1 明确项目的root文件夹位置 vagrant的很多配置选项都是根据root文件夹的位置设置的 2 描述项目需要的机器和资源

  • 机器学习之：流形与降维概述

    流形与降维 xff1a 概述 降维算法概述流形学习距离的定义 KNN图与流形降维KNN图SNE算法 降维算法概述 降维 xff0c 顾名思义就是把数据或者特征的维度降低 xff0c 一般分为线性降维和非线性降维 线性降维有 xff1a PC

  • 机器学习之：载入数据

    加载公共的开放数据 通过url链接下载 通常网上有很多开放数据供算法测试 通常要用到urllib从给定的链接下载 例如从UCI机器学习数据仓库中下载的数据 xff1a span class token keyword import span

  • shell脚本：如何记录计算时长以及如何保存日志文件

    python和matlab都有非常友好的记录时间的方式 xff0c 且不说python的time xff0c datetime工具包 xff0c matlab的tic xff0c toc命令简单好记 xff0c 都是程序时间很好的记录工具

  • MRI-FSL pipeline 多进程并发和并发数控制

    shell脚本并发 在MRI预处理pipeline串行执行非常耗时 非常有必要将pipeline并行化 在linux环境下 并行计算可以有多种实现方法 例如在shell中通过转入后台的方式 或者用xargs多进程并发 还可以用fifo管道实

  • 增长黑客 - 开源项目增长利器

    2012 年我开源了自己的第一个项目 https github com allwefantasy ServiceFramework 这个项目并不成功 xff0c 但对我个人的价值还是比较大的 xff0c 一直作为我工具箱用到现在 从 16

  • vagrant（三）：网络配置

    网络配置 所有的网络设置都可以通过配置Vagrantfile来实现 具体来说 xff0c 就是在Vagrantfile中调用config vm network进行相关的设置 vagrant支持以下三种网络配置 xff1a Forwarded

  • vagrant（四）：共享目录

    vagrant共享目录 共享目录synced folder 参数共享目录类型 共享目录 共享目录可以设置Vagrant在宿主机 host 和虚拟机 guest 之间同步文件 xff0c 这样做的好处是可以在宿主机上开发 xff0c 在虚拟机

  • FSL的python和R语言接口

    FSL除了本身支持shell命令调用以外 还有一些其他语言的工具包 例如 python和R fsl的python编程库称为fslpy 是可视化工具FSLeyes的一部分 fslpy目前支持python 3 5 3 6 and 3 7开发环境

  • linux rm 命令误删文件恢复

    不小心用rm命令删错了文件 该怎么办 查看分区和文件格式 误删的文件在哪里 首先 用rm命令误删了文件 并不是不可以恢复 首先需要查看一下误删文件所在的分区和文件格式 df T 文件系统 类型 1K 块 已用 可用 已用 挂载点 dev s

  • MRI相关的基本概念

    磁共振基础 磁共振 磁共振 mageticresonanceMR xff1b 在恒定磁场中的核子 xff08 氢质子 xff09 xff0c 在相应的射频脉冲激发后 xff0c 其电磁能量的吸收和释放 xff0c 称为磁共振 基本参数 TR

  • 服务器搭建: 用户管理

    文章目录 查看当前用户用户类型多用户管理用户和用户组的概念添加用户adduser命令useradd命令 用户组管理给用户添加sudo权限删除用户 备注 xff08 1 xff09 etc passwd文件 xff08 2 xff09 etc

  • scikit learn工具箱pipeline模块：串联方法

    scikit learn工具箱pipeline模块 xff1a 串联方法 pipeline模块 scikit learn工具箱的pipeline模块提供了将算法模型串联 并联的工具 xff0c 多个estimator并联起来用于模型结果比较

  • ANOVA与机器学习

    文章目录 方差分析ANOVA组间变异和组内变异均方差F分布与F值方差分析的关键条件 Anova在机器学习中的应用 特征选择总结更多阅读 方差分析ANOVA anova analysis of variance 方差分析 又称 34 变异数分

  • FSL 功能磁共振影像分析： single-session

    文章目录 什么是single session分析基于HRF的模型信号多元回归t contrastf contrast single session分析是fmri实验分析的最简单情况之一 xff0c 这里以FSL官方的例子为例 xff0c 总

  • MRI图像处理：VBM原理和步骤

    VBM是voxel based morphometry的缩写 xff0c 是对被试之间灰质体素粒度统计分析 VBM可以得到人群中volume和gyrification的不同 xff0c 对clinical score进行相关性分析 xff0

  • 创新不是靠痛点，而是靠对效率的持续追求

    什么都等到痛了才去做 xff0c 要你何用 在互联网行业做产品 xff0c 亦或是创业给投资人讲故事 xff0c 一个很核心的点就是要问自己或者告诉对方 xff0c 我的产品击中了什么痛点 xff1f 似乎一切都是靠痛点驱动的 但我认为这是

  • linux压缩文件解压

    文件格式解压方法 zipunzip FileName zip xzxz d FileName tar xz 或者 tar xvJf FileName tar xz bzbzip2 d FileName bz 或者 bunzip2 FileN

随机推荐

  • linux开机启动顺序

    文章目录 linux的开机启动顺序概述BIOS basic input output system 基本输入输出系统MBR master boot record 主引导记录 主引导程序总结 第一个程序 init运行等级System V in

  • 机器学习模型评估与改进: 交叉验证(cross validation)

    文章目录 交叉验证调用方法优势和不足注意事项 xff1a 分层k折交叉验证交叉验证的更多变形leave one out交叉验证Shuffle split交叉验证组间的交叉验证 总结 以监督学习的众多算法为例 xff0c 不管是分类还是回归

  • MRI机器学习工具箱nilearn: masker

    masker 对象的概念 对于任何基于神经影像的研究来说 第一步都是要加载数据 由于通常MRI是3D的 fmri加上时间这个轴 是4D的 对于机器学习模型来说 这种4D的数据结构不便于分析 nilearn中 masking data 本质上

  • 机器学习模型评估与改进：网格化调参(grid search)

    文章目录 简单网格化搜索参数过拟合的风险网格搜索与交叉验证 模型调参接口 GridSearchCV函数整体流程GridSearchCV 函数对交叉验证进一步分析不同核方法的情况网格化搜索中应用其他交叉验证策略嵌套交叉验证并行化 总结附注 x

  • 特征工程: 特征, 特征提取和特征选择

    文章目录 机器学习中的特征特征的重要性 特征提取和特征选择去除方差较小的特征单变量特征选择 Univariate feature selection F检验与互信息 其他特征选择方法重复性特征删除 用模型选择 并入pipeline 机器学习

  • 模型评估：评估矩阵和打分

    文章目录 目标优先二分类问题的评价指标第一类错误和第二类错误非均匀数据集混淆矩阵 正确率 精确率 召回率和f score不知道标签均匀性的情况精度 召回曲线和ROC曲线精度 召回曲线 xff08 precision recall curve

  • UEFI BIOS模式下Windows系统启动过程以及引导文件修复方法

    有关UEFI BIOS基础知识的简介 xff0c 一年前在网易博客做过详细的概述 鉴于某些网友仍然对UEFI下Windows的启动过程不甚了解 xff0c 虽然网上有各式各样的启动修复工具 xff0c 但是对于新手来说 xff0c 如果不明

  • spark python脚本在命令行的执行方法

    有时候我们的pyspark代码需要在服务器上运行 xff0c 那么具体的运行方法是什么呢 xff1f pysprk aa py 只需要在pyspark后面写上自己想要运行的python文件即可 xff0c 是不是很简单 xff0c 哈哈哈

  • 迁移Linode服务器

    迁移Linode服务器 从美国将Linode的一个服务器迁移到日本的机房 xff1a 1 首先为了保证数据的完整性 xff0c 把两台VPS主机都关机 2 到新的VPS主机控制面板那样把Disk Image和Swap Image给删除了 x

  • JAVA 正则表达式 （超详细）

    新网站上线 欢迎大家 网站交易中心 在这里你可以购买或者出售你的网站 网站信息发布中心 在这里有各种交易信息的发布 同时提供 一些软件的免费使用 xff08 附有源码 xff09 网站博客系统 这里你可以注册自己的博客 一个账户无限量博客

  • mysql查看binlog日志内容

    mysql的binlog日志位置可通过show variables like 39 datadir 39 查看 xff0c 直接打开无法查看 xff0c 要看其内容2个办法 xff1a 1 登录到mysql查看binlog 只查看第一个bi

  • 常用模拟器及ROM下载地址

    Nintendo Nintendo Entertainment System Super Nintendo Entertainment System Nintendo 64 Project64 https www pj64 emu com

  • Linux下安装jdk配置报错：-bash: java: command not found

    可能是jdk解压有问题 xff0c 重新解压然后source etc profile xff1a 使配置生效 再 java version来查看配置成功没

  • IP地址段范围写法

    A类IP段 0 0 0 0 到127 255 255 255 B类IP段 128 0 0 0 到191 255 255 255 C类IP段 192 0 0 0 到223 255 255 255 XP默认分配的子网掩码每段只有255或0 xf

  • 有时间细读这些书

    1 Windows程序设计 第5版 珍藏版 xff1a 这是很经典的一本介绍Win32 API编程的书了 xff0c 基本介绍到了大多数关于Windows程序设计的基本内容 2 Windows程序设计 王艳平版 xff1a 这本和上一本的区

  • linux中systemctl详细理解及常用命令

    一 systemctl理解 Linux 服务管理两种方式service和systemctl systemd是Linux系统最新的初始化系统 init 作用是提高系统的启动速度 xff0c 尽可能启动较少的进程 xff0c 尽可能更多进程并发

  • Linux查看网速命令

    watch 34 ifconfig eth0 grep byte 34

  • 软件正在改变世界，程序员应该得到足够尊重

    软件无处不在 xff0c 越来越多的人离不开软件 xff0c 你打开电脑 xff0c 你使用手机 xff0c 你购物娱乐 软件一直在帮你 xff0c 软件已经渗透到我们的工作 生活 娱乐的方方面面 xff0c 软件每一天都在改变着这个世界

  • apache2.4 配置多个版本的 php7,php8)

    不多说 xff0c 直接上配置修改 httpd conf lt IfDefine php7 gt Listen 82 LoadFile 34 D php 7 2 34 libssh2 dll 34 LoadModule php7 modul

  • 叉乘怎么记忆，计算

    以一个例子直观记忆叉乘 xff1a 引用自 向量积 百度百科 baidu com 在这个式子中 xff0c 我们可以清楚地看到三项分别是i xff0c j xff0c k 前面则是他们的系数 我们可以直接把i xff0c j xff0c k

热门标签