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奇异值分解

奇异值分解(SVD, singular value decomposition)是对矩阵最好的分解x(前面介绍过矩阵的LU分解,对角化分解),它将某个矩阵A分解为正交矩阵(orthogonal matrix),对角矩阵(diagonal matrix),正交矩阵相乘的形式,A可以是任意类型的矩阵,即任意矩阵都可进行这种奇异值分解。以前曾介绍过矩阵的对角化分解形式为 ,对于正定矩阵,由于一定满足对称

(系统移植)3 U-boot顶层Makefile版本号MAKEFLAGS变量命令输出 V静默输出 S编译输出目录设置 O代码检查 C指定模块编译 M获取主机架构和系统设置目标架构、交叉编译器和配置文件调用 scripts/Kbuild.include中的一些必要变量交叉编译工具变量设置导出其他变量make xxx_defconfig ,生成.configmake过程总结MakeFile中的函数 

资料来源:正点原子嵌入式linux版本号VERSION = 2016PATCHLEVEL = 03SUBLEVEL =EXTRAVERSION =NAME =MAKEFLAGS变量MAKEFLAGS如果不做unexport声明,默认传给子make命令输出 Vifeq ("$(origin V)", "command line") #origin用于返回V的来源,...