exit op• 데이터 종류: tokens → matrix
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.tokens_to_matrix(tokens)(구현을 직접 호출하려면 import reprconv; reprconv.tokens_to_matrix(tokens), 원장에서 가져오려면 opsreprconv.get("tokens_to_matrix"))
• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)
토큰 열 tokens (T, d) → 일반 행렬 matrix (T, d). tokens 형의 출구.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
中身は変えない(写しを返す)。tokens を matrix と分けてあるのは、入る側で転置した (d, T) が黙って通るのを防ぐため(opsllmcore の docstring)で、出る側は一般の行列として扱ってよい —— SVD・条件数・ノルムなど matrix の op がそのまま掛かる(例: 注意の出力の実効次数を mat_cond で見る)。逆向き(matrix → tokens)は軸の順を確かめようがないので作らない。
Args:
tokens: (T, d) の有限な実数列。
Returns:
(T, d) float64。
Raises:
ValueError: 2-D でない / 非有限 / 空。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• type_connectivity_tour — py -3.11 examples/type_connectivity_tour.py
matrix 를 입력으로 받는 것)matrix_to_descriptor · matrix_to_angle · matrix_to_rot_scale
exit)*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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