imatrix 怎么样，现在比较好的视频矩阵有哪些最好是型号最新的给推荐一下搜

来源：整理时间：2023-05-05 09:49:35 编辑：本来科技手机版

本文目录一览

1，现在比较好的视频矩阵有哪些最好是型号最新的给推荐一下搜
2，金舵的I晶控怎么样
3，矩阵小操作一个麻烦大家帮忙下
4，数字矩阵和模拟矩阵哪种好
5，求推荐耳机dac耳放
6，这两个矩阵相乘怎么算
7，我初学矩阵这门学科好多东西都不懂大家有没有相关的资料或者例

1，现在比较好的视频矩阵有哪些最好是型号最新的给推荐一下搜

国内博睿科技和讯维的都挺有名的。清投视讯最近出了一款DVI矩阵，叫“iMatrix触控矩阵”，将按键改为全彩触摸大屏，每一个输入输出通道都与界面一一对应，每一个动作的实现只需要3次触摸操作(其中一次是解锁)。支持4.2G高带宽数字传输。轻松支持1080P。

可以参考下深圳昊诚矩阵厂家

有好多型号都可以用的，你可以到相关公司网站查看啊。

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2，金舵的I晶控怎么样

“I晶控”中的“I”：英文中代表“我”（广大消费者与金舵企业），数学中代表“矩阵”（矩阵喷墨高科技微晶石），罗马数字中代表“1”（要做就做第一，要做就做最好）；“晶”：代表微晶石；“控”：源于英文单词complex（情结），表达强烈的偏爱、着迷、不由自主的喜好以及最擅长某一领域，近两年成为网络中最流行的时尚词汇之一，具有非常明显的网络特征，这也是上榜的主要原因之一。 “I晶控”代表强烈地喜好微晶石的消费群体，暗示“I晶控” 是属于消费者自己的微晶石；同时也代表擅长制造高端微晶石的金舵企业，意味着“金舵微晶石凭借领先的微晶石研发生产技术，引领高端微晶石消费群体”。

金舵的英文

金舵的I晶控怎么样

3，矩阵小操作一个麻烦大家帮忙下

x=diag(v,k)以向量v的元素作为x的第k条对角线元素当k=0时，为主对角线 k=-1下方第一条对角线以此类推

你定义的变量问题，给你改成public了其次传递的参数最好别用a啊，因为你有个变量是a【】【】，这样不好#include #include //using namespace std; class Matrix { public: void getnum() { int i,j; coutfor(i=0;ifor(j=0;jcin>>a[i][j]; } friend Matrix operator+(Matrix &a1,Matrix &a2); friend ostream & operatorint a[2][3]; }; Matrix operator+(Matrix &a1,Matrix &a2) { Matrix a; int i,j; for(i=0;ifor(j=0;ja.a[i][j]=(a1.a[i][j]+a2.a[i][j]); return a; } ostream & operator{ int i,j; for(i=0;i{ for(j=0;j{ output} output} return output; } int main() { Matrix a1,a2,a3; a1.getnum(); a2.getnum(); a3=a1+a2; coutreturn 0; }

矩阵小操作一个麻烦大家帮忙下

4，数字矩阵和模拟矩阵哪种好

模拟信号：模拟着信息（如声音信息、图像信息等等）变化而变化的信号称之为模拟信号。数字信号：将信息（如声音信息、图像信息等等）用数字编码而形成的信号是数字信号。这里要强调一下数字信号的形成。数字信号分为3步形成，即抽样、量化、编码。俗称：抽两鞭（抽样、量化、编码）。首先的步骤就是抽样，即将时间上连续的信号变成时间上离散的信号。正是模拟信号的那些缺点，这才引发了数字信号。就信号而言，在传输、放大、还原等过程中极易受干扰，但是对于受干扰的信号若为数字信号（脉冲信号），非常容易处理，恢复传送过来时原数字信号的原形，即不失真的数字信号清投视讯最近推出的一款DVI矩阵“iMatrix触控矩阵”，将按键改为全彩触摸大屏,采用DVI矩阵技术，支持4.2G高带宽数字传输。轻松支持1080P。全数字技术，画面更细腻，超大触控液晶屏也使得人用手指操作起来更方便，3次触控以内就可以实现所想要的功能。

~~市面上较流行有，浙江红苹果电子，大华等诸多企业，不过浙江红苹果在监控控制系统的研发上更具全面，兼容性也强。红苹果pm70高清网络数字视频矩阵就是这家公司的拳头产品。在业内也属于领先产品当然一个项目的监控系统更重要的是控制，就像电脑的主机一样。红苹果pm70系列可以将前端高清网络摄像机或平台软件通过网络传过来的压缩视频数据解码还原为高清数字信号输出至高清监视器、高清液晶显示设备上。通过控制键盘、客户端实现ipcamera视频图像调用控制，实现图像分割、拼接，预案调用等显示方式，实现实时语音对讲，报警联动输出等功能。可应用于高清矩阵系统解决方案中。

这个是没法对比的，各有各的有点但功能上，数字矩阵会比模拟矩阵强大些，当然了价格也上去了技术上，模拟矩阵的技术是十分成熟，历经30多年的市场考验了

5，求推荐耳机dac耳放

笔记本跟pc都要用的话就搞个usb接口dac 比如hifidiy的minidac 800左右或者Mdac 这个主要看接口最好你笔记本有火线口或者放弃笔记本 pc上装个乐之邦莫邪声卡耳机推荐森海HD800 万元内不二选择风格清新中正也很适合听日系比w5k那些杂食多了铁三角只能听loli声成熟女声和纯音乐不够最后的推荐 Mdac+hd800 w元内搞定这个配置是高耳机低前端的配置同等价位也算出色（铁三角套装也要这个钱非loli声没有比这个好听）以后有钱先买个耳放 4k价位推荐lisa3 1w价位推荐spl 肯定会有很多玩家建议你上某某套装。。。但是无论hd600 k701 DT880 都没有很合适的耳放--耳机搭配来满足你日系女声+纯音的需求而且综合下来钱不少（比如A1+dt880）所以一个入门dac耳放一体机+hd800高端耳机是更好的选择如果暂时不喜欢花这么多钱

MD 和 CD 播放机, DVD，AKG有史以来最精确和最灵敏的参考级耳机可以做到这一切。The HD 600 可以直接连接到最高质量的hi-fi 系统上，难以置信的低失真。现在、开放动圈的hi-fi/森海塞尔HD 600 Avantgarde 是高保真质量. 此耳机也是专业录音工程师录制古典音乐的理想选择。倾听艺术家心中的声音，它就是Q701，及其逼真的声音，只可以由最顶级的扬声器系统来呈现。AKG Q701 昆西琼斯系列辉煌的声场效果，无可比拟的低频还原度——以前宏大磅礴，包括 DAT。先进的振膜设计除去了振膜物质中的驻波;专业立体声耳机

你说的是usb解码耳放一体机，艾诗的mdac2 杨菁的matrix mini-i和matrix cube这三款不错的！你可以考虑一下！

6，这两个矩阵相乘怎么算

矩阵相乘需要前面矩阵的行数与后面矩阵的列数相同方可相乘。第一步先将前面矩阵的每一行分别与后面矩阵的列相乘作为结果矩阵的行列。第二步算出结果即可。扩展资料：矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积。它只有在第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同时才有意义。一般单指矩阵乘积时，指的便是一般矩阵乘积。一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵。由于它把许多数据紧凑的集中到了一起，所以有时候可以简便地表示一些复杂的模型。1、当矩阵A的列数等于矩阵B的行数时，A与B可以相乘。2、矩阵C的行数等于矩阵A的行数，C的列数等于B的列数。3、乘积C的第m行第n列的元素等于矩阵A的第m行的元素与矩阵B的第n列对应元素乘积之和。参考资料：搜狗百科-矩阵相乘

矩阵乘积分两种：第一：点乘.对矩阵要求是：两个矩阵的行列相等,比如：A(3,3) .B(3,3) .C=AB ,C(3,3)第二是矩阵相乘.要求：第一个的列数等于第二个的行数,A(3,4) .B(4,2) .C=AB ,C(3,2)分清楚矩阵就是指数表与行列式(行列式是数)不同,矩阵相乘就是两个数表的运算(你最好看看教材有详细的推理过程),然后你自己总结规律(规律可以让你更容易记忆)就知道矩阵相乘是如何运算的.

给出 m×n 矩阵 a 和 b，可定义它们的和 a + b 为一 m×n 矩阵，等 i,j 项为 (a + b)[i, j] = a[i, j] + b[i, j]。举例：另类加法可见于矩阵加法. 若给出一矩阵 a 及一数字 c，可定义标量积 ca，其中 (ca)[i, j] = ca[i, j]。例如这两种运算令 m(m, n, r) 成为一实数线性空间，维数是mn. 若一矩阵的列数与另一矩阵的行数相等，则可定义这两个矩阵的乘积。如 a 是 m×n 矩阵和 b 是 n×p矩阵，它们是乘积 ab 是一个 m×p 矩阵，其中 (ab)[i, j] = a[i, 1] * b[1, j] + a[i, 2] * b[2, j] + ... + a[i, n] * b[n, j] 对所有 i 及 j。例： a b c d --- * --- 1 2 3 4 --- = --- 1a+3b 2a+4b 1c+3d 2c+4d

7，我初学矩阵这门学科好多东西都不懂大家有没有相关的资料或者例

　矩阵乘法是一种高效的算法可以把一些一维递推优化到log（ n )，还可以求路径方案等，所以更是是一种应用性极强的算法。　　矩阵，是线性代数中的基本概念之一。一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵。由于它把许多数据紧凑的集中到了一起，所以有时候可以简便地表示一些复杂的模型。矩阵乘法看起来很奇怪，但实际上非常有用。它是这样定义的，只有当矩阵A的列数与矩阵B的行数相等时A×B才有意义。一个m×n的矩阵a（m,n)左乘一个n×p的矩阵b（n,p)，会得到一个m×p的矩阵c（m,p)，满足　　矩阵乘法满足结合率，但不满足交换率　　一般的矩乘要结合快速幂才有效果`` 　　一般矩乘的代码：function mul( a , b : Tmatrix ) : Tmatrix; 　　var 　　i,j,k : longint; 　　c : Tmatrix; 　　begin 　　fillchar( c , sizeof( c ) , 0 ); 　　for k:=0 to m do 　　for i:=0 to m do 　　for j:=0 to m do 　　begin 　　inc( c[ i , j ] , a[ i , k ]*b[ k , j ] ); 　　if c[ i , j ] > ra then c[ i , j ]:=c[ i , j ] mod ra; 　　end; 　　mul:=c; 　　end; 　　------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 　　矩阵乘法在编程语言中的运用例题(十个利用矩阵乘法解决的经典题目 ) 　　------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 　　好像目前还没有这方面题目的总结。这几天连续看到四个问这类题目的人，今天在这里简单写一下。这里我们不介绍其它有关矩阵的知识，只介绍矩阵乘法和相关性质。　　不要以为数学中的矩阵也是黑色屏幕上不断变化的绿色字符。在数学中，一个矩阵说穿了就是一个二维数组。一个n行m列的矩阵可以乘以一个m行p列的矩阵，得到的结果是一个n行p列的矩阵，其中的第i行第j列位置上的数等于前一个矩阵第i行上的m个数与后一个矩阵第j列上的m个数对应相乘后所有m个乘积的和。比如，下面的算式表示一个2行2列的矩阵乘以2行3列的矩阵，其结果是一个2行3列的矩阵。其中，结果的那个4等于2*2+0*1：　　下面的算式则是一个1 x 3的矩阵乘以3 x 2的矩阵，得到一个1 x 2的矩阵：　　矩阵乘法的两个重要性质：一，矩阵乘法不满足交换律；二，矩阵乘法满足结合律。为什么矩阵乘法不满足交换律呢？废话，交换过来后两个矩阵有可能根本不能相乘。为什么它又满足结合律呢？仔细想想你会发现这也是废话。假设你有三个矩阵A、B、C，那么(AB)C和A(BC)的结果的第i行第j列上的数都等于所有A(ik)*B(kl)*C(lj)的和（枚举所有的k和l）。　　经典题目1 给定n个点，m个操作，构造O(m+n)的算法输出m个操作后各点的位置。操作有平移、缩放、翻转和旋转　　这里的操作是对所有点同时进行的。其中翻转是以坐标轴为对称轴进行翻转（两种情况），旋转则以原点为中心。如果对每个点分别进行模拟，那么m个操作总共耗时O(mn)。利用矩阵乘法可以在O(m)的时间里把所有操作合并为一个矩阵，然后每个点与该矩阵相乘即可直接得出最终该点的位置，总共耗时O(m+n)。假设初始时某个点的坐标为x和y，下面5个矩阵可以分别对其进行平移、旋转、翻转和旋转操作。预先把所有m个操作所对应的矩阵全部乘起来，再乘以(x,y,1)，即可一步得出最终点的位置。　　经典题目2 给定矩阵A，请快速计算出A^n（n个A相乘）的结果，输出的每个数都mod p。　　由于矩阵乘法具有结合律，因此A^4 = A * A * A * A = (A*A) * (A*A) = A^2 * A^2。我们可以得到这样的结论：当n为偶数时，A^n = A^(n/2) * A^(n/2)；当n为奇数时，A^n = A^(n/2) * A^(n/2) * A （其中n/2取整）。这就告诉我们，计算A^n也可以使用二分快速求幂的方法。例如，为了算出A^25的值，我们只需要递归地计算出A^12、A^6、A^3的值即可。根据这里的一些结果，我们可以在计算过程中不断取模，避免高精度运算。　　经典题目3 POJ3233 (感谢rmq) 　　题目大意：给定矩阵A，求A + A^2 + A^3 + ... + A^k的结果（两个矩阵相加就是对应位置分别相加）。输出的数据mod m。k<=10^9。　　这道题两次二分，相当经典。首先我们知道，A^i可以二分求出。然后我们需要对整个题目的数据规模k进行二分。比如，当k=6时，有：　　A + A^2 + A^3 + A^4 + A^5 + A^6 =(A + A^2 + A^3) + A^3*(A + A^2 + A^3) 　　应用这个式子后，规模k减小了一半。我们二分求出A^3后再递归地计算A + A^2 + A^3，即可得到原问题的答案。　　经典题目4 VOJ1049 　　题目大意：顺次给出m个置换，反复使用这m个置换对初始序列进行操作，问k次置换后的序列。m<=10, k<2^31。　　首先将这m个置换“合并”起来（算出这m个置换的乘积），然后接下来我们需要执行这个置换k/m次（取整，若有余数则剩下几步模拟即可）。注意任意一个置换都可以表示成矩阵的形式。例如，将1 2 3 4置换为3 1 2 4，相当于下面的矩阵乘法：　　置换k/m次就相当于在前面乘以k/m个这样的矩阵。我们可以二分计算出该矩阵的k/m次方，再乘以初始序列即可。做出来了别忙着高兴，得意之时就是你灭亡之日，别忘了最后可能还有几个置换需要模拟。　　经典题目5 《算法艺术与信息学竞赛》207页（2.1代数方法和模型，[例题5]细菌，版次不同可能页码有偏差）　　大家自己去看看吧，书上讲得很详细。解题方法和上一题类似，都是用矩阵来表示操作，然后二分求最终状态。　　经典题目6 给定n和p，求第n个Fibonacci数mod p的值，n不超过2^31 　　根据前面的一些思路，现在我们需要构造一个2 x 2的矩阵，使得它乘以(a,b)得到的结果是(b,a+b)。每多乘一次这个矩阵，这两个数就会多迭代一次。那么，我们把这个2 x 2的矩阵自乘n次，再乘以(0,1)就可以得到第n个Fibonacci数了。不用多想，这个2 x 2的矩阵很容易构造出来：　　经典题目7 VOJ1067 　　我们可以用上面的方法二分求出任何一个线性递推式的第n项，其对应矩阵的构造方法为：在右上角的(n-1)*(n-1)的小矩阵中的主对角线上填1，矩阵第n行填对应的系数，其它地方都填0。例如，我们可以用下面的矩阵乘法来二分计算f(n) = 4f(n-1) - 3f(n-2) + 2f(n-4)的第k项：　　利用矩阵乘法求解线性递推关系的题目我能编出一卡车来。这里给出的例题是系数全为1的情况。　　经典题目8 给定一个有向图，问从A点恰好走k步（允许重复经过边）到达B点的方案数mod p的值　　把给定的图转为邻接矩阵，即A(i,j)=1当且仅当存在一条边i->j。令C=A*A，那么C(i,j)=ΣA(i,k)*A(k,j)，实际上就等于从点i到点j恰好经过2条边的路径数（枚举k为中转点）。类似地，C*A的第i行第j列就表示从i到j经过3条边的路径数。同理，如果要求经过k步的路径数，我们只需要二分求出A^k即可。　　经典题目9 用1 x 2的多米诺骨牌填满M x N的矩形有多少种方案，M<=5，N<2^31，输出答案mod p的结果　　我们以M=3为例进行讲解。假设我们把这个矩形横着放在电脑屏幕上，从右往左一列一列地进行填充。其中前n-2列已经填满了，第n-1列参差不齐。现在我们要做的事情是把第n-1列也填满，将状态转移到第n列上去。由于第n-1列的状态不一样（有8种不同的状态），因此我们需要分情况进行讨论。在图中，我把转移前8种不同的状态放在左边，转移后8种不同的状态放在右边，左边的某种状态可以转移到右边的某种状态就在它们之间连一根线。注意为了保证方案不重复，状态转移时我们不允许在第n-1列竖着放一个多米诺骨牌（例如左边第2种状态不能转移到右边第4种状态），否则这将与另一种转移前的状态重复。把这8种状态的转移关系画成一个有向图，那么问题就变成了这样：从状态111出发，恰好经过n步回到这个状态有多少种方案。比如，n=2时有3种方案，111->011->111、111->110->111和111->000->111，这与用多米诺骨牌覆盖3x2矩形的方案一一对应。这样这个题目就转化为了我们前面的例题8。