题目内容
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[单选题]
两个矩阵相乘前将第二个矩阵转置，是使用利用数据访问的（)达到更高的cache命中率。
A.时间局部性
B.空间局部性
C.计算局部性
D.混合局部性
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C.计算局部性
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矩阵
的每一个行向量的转置都是方程组
的解向量,问这4个行向量的转置能否构成方程组的基础解系,若不能，这四个行向量是多了,还是少了？若多了,如何去掉,若少了,又如何补充？
编写一个能对任意mxn阶矩阵进行转置运算的函数Transpose() 。
class Matrix {
public:
Matrix(int row,int col); // 构造一个具有row 行col 列的矩阵
~Matrix() {delete []mem;} // 析构函数
friend bool Multiply(Matrix &m1, Matrix &m2, Matrix &m3);
// 定义Multiply() 为友元函数，该函数把m1×m2的值赋给m3
// 其他成员函数从略
private:
int *mem; // 动态申请矩阵空间
const int rows,cols; // 矩阵的行数和列数
};
Matrix::Matrix(int row,int col):rows(row),cols(col)
{
mem = new int[row*col];
}
bool Multiply(Matrix &m1, Matrix &m2, Matrix &m3)
{
// 确定矩阵是否能够进行相乘
if(m1.rows != m3.rows ||m2.cols != m3.cols || m1.cols != m2.rows) return false;
// 定义sum变量，用于计算乘积矩阵m3中每个元素的值
int sum;
// 请在下面编写剩余部分
}
A.随着网站的用户数目越来越大，计算用户兴趣相似度矩阵将越来越困难
B.新用户刚加入系统时，基于用户的协同过滤算法没有办法马上对该用户进行个性化推荐
C.基于用户的协同过滤算法可以使用余弦相似度来评测两个用户之间的联系
D.基于用户的协同过滤算法相对于基于物品的协同过滤算法来说更个性化，反映了用户自己的兴趣传承
