问题:两个y轴具有相同的x轴是什么意思?
答案:这是一个数学或物理问题,常常出现在图形或函数的解析中。在这个问题中,两个y轴具有相同的x轴意味着两个坐标轴是平行的,并且它们具有相同的起点(0,0)。这种设置对于创建对称的图形或函数图非常有用。
Knight 题目描述: 有一张无限大的棋盘,你要将马从(0,0)(0,0)(0,0)移到(n,m)(n,m)(n,m)。 每一步中,如果马在(x,y)(x,y)(x,y)(x,y)(x,y)(x,y),你可以将它移动到 (x+1,y+2)(x+1,y+2)(x+1,y+2)(x+1,y+2)(x+1,y+2)(x+1,y+2), (x+1,y−2)(x+1,y−2)(x+1,y−2)(x+1,y−2)(x+1,y-2)(x+1,y−2),(x−1,y+2)(x−1,y+2)(x−1,y+2)(x−1,y+2)(x-1,y+2)(x−1,y+2),(x−1,y−2)(x−1,y−2)(x−1,y−2)(x−1,y−2)(x-1,y-2)(x−1,y−2), (x+2,y+1)(x+2,y+1)(x+2,y+1)(x+2,y+1)(x+2,y+1)(x+2,y+1),(x+2,y−1(x+2,y−1)(x+2,y−1(x+2,y−1)(x+2,y-1(x+2,y−1),(x−2,y+1)(x−2,y+1)或(x−2,y−1)(x−2,y−1)(x−2,y+1)(x−2,y+1)或(x−2,y−1)(x−2,y−1)(x-2,y+1)(x−2,y+1)或(x-2,y-1)(x−2,y−1)。 你需要最小化移动步数。 输入: 第一行一个整数tt表示数据组数 (1≤t≤1000)(1≤t≤1000)(1\leq t\leq 1000)。
线性代数告诉我们,“行!按我的语法构造一个矩阵,再按矩阵乘法规则去乘你们的图像,我保证结果就是你们想要的”。
今天看了用主成分分析简化数据,就顺便用MNIST数据集做了下实验,想直观地看一下效果,并通过完成这个小demo深入理解下原理。 我发现“是什么、能做什么、怎么用、效果是什么、原理是什么、优缺点是什么”这样的思路能让我更好地接受一个新知识,之所以把原理放在效果后面,是因为我比较喜欢先看看它的作用,可视化意义之后能提起我对一个知识的兴趣,加深对它意义的理解,后面看数学原理会容易,所以整篇文章就以这样的思路组织整理。 主成分分析是什么 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA
路径布局MyPathLayout是MyLayout布局体系中的第7种布局体系,在这种布局体系中您只需要提供一个坐标轴、一个曲线函数、以及视图之间的距离这三个要素就可以构造出来一个非常酷炫的界面布局效果。在了解路径布局之前您可以看看下面几个用路径布局实现的效果实例:
今天看了用主成分分析简化数据,就顺便用MNIST数据集做了下实验,想直观地看一下效果,并通过完成这个小demo深入理解下原理。 我发现“是什么、能做什么、怎么用、效果是什么、原理是什么、优缺点是什么”这样的思路能让我更好地接受一个新知识,之所以把原理放在效果后面,是因为我比较喜欢先看看它的作用,可视化意义之后能提起我对一个知识的兴趣,加深对它意义的理解,后面看数学原理会容易,所以整篇文章就以这样的思路组织整理。 主成分分析是什么 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)
如果你想制作一款酷炫的动画效果或者做一款h5的小游戏,但又不知道如何入手?计算机动画怎么知道一个物体放到何处的?它又是怎么让物体移动的?等等类似的问题,解决这些问题,肯定少不了数学与物理基础知识的应用,从本系列文章起,笔者将介绍一些基础的数学与物理知识,希望对你有所帮助。
基本形状的绘制,我们可以从图形类提供的方法中找到解决方案,比如三角形即画三条相互连接的直线,心形则依次画几个半圆形组合,关键问题是找准其中的连接点位置,常见图形都可以通过基本方法调用画出。但是一些数学曲线的处理就较为繁琐,不是标准的形状组成,需要两点一线逐一绘制,这里我们以一些常用曲线及图表为例。
最近发现现在深入去写具体某个概念的时候会用到别的好多概念,就会出现由于别的概念不清楚而新概念整不明白的现象。所以我觉得应该先整理一下都有哪些概念,有个大概的了解之后再去细化的去研究具体某个概念吧。 向量 物理含义:有方向的线段 数学含义:有序数组 代数表示:由于向量是从起点指向终点,这里始终遵循起点为原点O,这样,向量就可以由终点的坐标来表示。比如,二维向量就是(x,y),三维就是(x,y,z),四五六七八维或更多维同理,只是超过三维的就没有几何意义了,或者可以说生活中基本就见不到可以类比的事物了
HTML体系中,最常用的绘制矢量图的技术是SVG和HTML5新增加的canvas元素。这两种技术都支持绘制矢量图和光栅图。不过canvas更偏重于动画的制作。所以,绘制矢量图的大任落到了SVG身上。
我喜欢有一个新的思维方式来思考这个世界。我特别喜欢把一些模糊的想法正式化为一个具体的概念。信息理论就是一个很好的例子。
接着上节继续学习,在本节中,我们将使用Python来生成随机漫步数据,再使用matplotlib以引人瞩目的方式将这些数据呈现出来。随机漫步是这样行走得到的路径:每次行走都完全是随机的,没有明确的方向,结果是由一系列随机决策决定的。你可以这样认为,随机漫步就是蚂蚁在晕头转向的情况下,每次都沿随机的方向前行所经过的路径。 一 随机漫步 1 创建RandomWalk()类 为模拟随机漫步,我们将创建一个名为RandomWalk的类,它随机地选择前进方向。这个类需要三个属性,其中一个是存储随机漫步次数的变量,其他
上一次写了关于PCA与LDA的文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。 特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景。奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法,它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示,这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性。就像是描述一个人一样,给别人描述说这个人长得浓眉大眼,方脸,络腮胡,
PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。 特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景。奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法,它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示,这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性。就像是描述一个人一样,给别人描述说这个人长得浓眉大眼,方脸,络腮胡,而且带个黑框的眼镜,这样寥寥的几个
线性代数是用来描述状态和变化的,而矩阵是存储状态和变化的信息的媒介,可以分为状态(静态)和变化(动态)信息来看待。
理解掌握OpenGL程序的投影变换,能正确使用投影变换函数,实现正投影与透视投影。
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。
「Deep Learning」这本书是机器学习领域的重磅书籍,三位作者分别是机器学习界名人、GAN 的提出者、谷歌大脑研究科学家 Ian Goodfellow,神经网络领域创始三位创始人之一的蒙特利尔大学教授 Yoshua Bengio(也是 Ian Goodfellow 的老师)、同在蒙特利尔大学的神经网络与数据挖掘教授 Aaron Courville。只看作者阵容就知道这本书肯定能够从深度学习的基础知识和原理一直讲到最新的方法,而且在技术的应用方面也有许多具体介绍。这本书面向的对象也不仅是学习相关专业的
如果你想制作一款酷炫的动画效果或者做一款h5的小游戏,但又不知道如何入手?动画怎么知道一个物体放到何处的?它又是怎么让物体移动的?等等类似的问题,解决这些问题,都少不了数学与物理基础,从本系列文章起,笔者将介绍一些基础的数学与物理知识,希望对你有所帮助。
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