辐射学, 描述和研究辐射现象运作的学科, 图形学需要用到其描述光线传播的部分. 下面是需要用到的光的一些属性:
Frechet Inception 距离得分（Frechet Inception Distance score，FID）是计算真实图像和生成图像的特征向量之间距离的一种度量。
CSS中，em 被定义为给定字体的font-size值。如果一个元素的font-size为14px,那么1em=14px。
Keras库提供了一种在训练深度学习模型时计算并报告一套标准度量的方法。 除了提供分类和回归问题的标准度量外，Keras还允许在训练深度学习模型时，定义和报告你自定义的度量。如果你想要跟踪在训练过程中更好地捕捉模型技能的性能度量，这一点尤其有用。 在本教程中，你将学到在Keras训练深度学习模型时，如何使用内置度量以及如何定义和使用自己的度量。 完成本教程后，你将知道： Keras度量的工作原理，以及如何在训练模型时使用它们。 如何在Keras中使用回归和分类度量，并提供实例。 如何在Keras中定义和使用
感谢李宏毅老师的分享，他的课程帮助我更好地学习、理解和应用机器学习。李老师的网站：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/index.html。这个学习笔记是根据李老师2017年秋季机器学习课程的视频和讲义做的记录和总结。
语言的结构是离散的，而神经网络则基于连续数据运作：高维空间中的向量。成功的语言处理网络必须要能将语言的符号信息转译为某种几何表征——但是这种表征该是怎样的形式呢？词嵌入提供了两种著名的示例：用距离编码语义相似度，特定的方向则对应于极性（比如男性与女性）。
描述：angleInRadians = degtorad(angleInDegrees)将角度单位从度数转换为弧度。这是角度转换函数和距离转换函数，因为弧长可以是弧度或度数的距离的度量，只要半径是已知的。
本文是论文（Visualizing and Measuring the Geometry of BERT）的系列笔记的第一部分。这篇论文由Andy Coenen、Emily Reif、Ann Yuan、Kim、Adam Pearce、Fernanda Viegas和Martin Wattenberg撰写。
这篇文章是为了补充解释论文，大致呈现了主要的结论。请参阅论文以获得完整的参考文献和更多信息
向量之间的距离，是机器学习的重要概念，但并非只有一种定义方式，这里暂且列出几种，在后续内容中还会提到其他形式的“距离”。
在机器学习中，经常要度量两个对象的相似度，例如k-最近邻算法，即通过度量数据的相似度而进行分类。在无监督学习中，K-Means算法是一种聚类算法，它通过欧几里得距离计算指定的数据点与聚类中心的距离。在推荐系统中，也会用到相似度的计算（当然还有其他方面的度量）。
【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第四篇文章，接着第三篇文章，继续介绍人脸表征相关算法和论文综述。在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异；在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法。欢迎大家关注我们的公众号：磐创AI。
涵盖了常用到的距离与相似度计算方式，其中包括欧几里得距离、标准化欧几里得距离、曼哈顿距离、汉明距离、切比雪夫距离、马氏距离、兰氏距离、闵科夫斯基距离、编辑距离、余弦相似度、杰卡德相似度、Dice系数。
假设方位角是α， 那从点1到点2的平移距离分别如下所示d*sinα， d*cosα。 这里正北为0度。基中点1经纬度（long1, lat1）和距离d是已知的。 求点2的经纬度（long2,lat2）
Journal: Annual Review of Ecology Evolution and Systematics
在图形学入门（三）：基础着色中，我们讨论了 Phong 反射模型，当时我们提到过 Phong 反射模型不是一个物理模型，而是一个经验模型，这意味着这个模型对光照效果的模拟是不准确的。即便在简单情况下它能近似出一些不错的效果，但随着场景的复杂度提升（例如复杂的光照、复杂的材质等），要想继续用 Phong 反射模型达到很强的真实感就变得越来越困难。例如下面的这幅图1中，士兵和长官的铠甲上都投影出了电梯里非常复杂的灯光，在后面的长官的铠甲上还能看到前面两个士兵的投影：
与数字图像处理学习笔记（二）——图像的采样和量化一文中的图像采样相结合，采样对应空间分辨率。
SVM第一话（回复 SVM1 查看）里提到了“维数灾难”，什么是维数灾难呢？ 维数灾难（英语：curseof dimensionality，又名维度的诅咒）是一个最早由理查德·贝尔曼(Richard E. Bellman)在考虑动态优化问题时首次提出来的术语，用来描述当（数学）空间维度增加时，分析和组织高维空间（通常有成百上千维），因体积指数增加而遇到各种问题场景。这样的难题在低维空间中不会遇到，如物理空间通常只用三维来建模。 数据的维数越高，会引发灾难，首先是计算量巨大，不用多说。其次，对于已知样本数目，
在上一篇文章《图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度》中，我们介绍了一个在图像检索领域非常常用的算法——感知哈希算法。这是一个很简单且快速的算法，其原理在于针对每一张图片都生成一个特定的“指纹”，然后采取一种相似度的度量方式得出两张图片的近似程度。
window.pageXOffset和window.pageYOffset，包含了文档水平和垂直方向的滚动距离。所以你可以知道用户已经滚动了多少距离。
许多算法，不管是有监督的还是无监督的，都会使用距离测量。这些度量方法，如欧氏距离或余弦相似度，经常可以在KNN、UMAP、HDBSCAN等算法中找到。
层次聚类假设类别之间存在层次结构，将样本聚到层次化的类中。所谓层次就是一层一层的进行聚类，可以采用自顶向下的聚类策略（分裂），也可以采用自下而上的策略（凝聚）。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/270675634
forward(distance) 前进 backward(distance) 后退 right(degree)右转 默认为角度 left(degree) 左转 默认为角度 goto(newX,newY) | setpos(newX,newY) | setposition(newX,newY) 前往/定位 不设置penup()时，会产生画迹 setx(newX) 设置x坐标 相当于goto(newX,formerY),不设置penup()时，会产生画迹 sety() 设置y坐标 相当于goto(newX,formerY),不设置penup()时，会产生画迹 setheading(to_angel) 设置朝向 0-东；90-北；180-西；270-南 相当于left(degree)，因为海龟默认初始指向东 home() 返回原点并改海龟朝向为初始朝向 相当于goto(0,0) 和setheading(0）的合作用 ，不设置penup()时，会产生画迹 circle(radius, extent=None, steps=None) 画圆周/正多边形 radius是半径,也就是圆心位于海龟的左边，距离海龟radius【注意海龟朝向】 extent是所绘制圆周的圆心角大小，单位为°，缺省为360° steps：用来画正多边形，缺省会拟合为圆 dot(size=None, *color) 画点 在海龟所处位置画点 size是点的大小，为整型；缺省为默认值 *color是点的颜色的英文单词，为字符串类型 stamp() 印章 在海龟当前位置绘制一个海龟形状【需要提前设置海龟形状，缺省为箭头形状】，并返回该印章的id【需要print(t.stamp())或及时赋值给其他变量stamp_id=t.stamp()】 clearstamp(stamp_id) 清除印章 参数必须是stamp()函数返回 clearstamps(n) 清除多个印章 n缺省为清除全部印章 n为正数是清除前几个印章 n为负数是清除后几个印章【前后次序以印章出现顺序为准】 undo() 撤消 没有参数。撤消 (或连续撤消) 最近的一个 (或多个) 海龟动作。可撤消的次数由撤消缓冲区的大小决定。 speed(Vnum) 速度 Vnum取值为0-10。1-10速度逐渐加快；0为最快【此时没有转向的动画效果，前后移动变为跳跃】 或Vnum取为”fastest”对应0,”fast”对应10,”normal”对应6,”slow”对应3,slowest”对应1
选自FreeCoderCamp 作者：Peter Gleeson 机器之心编译 参与：陈韵竹、程耀彤、刘晓坤 本文介绍了几个重要的变量相关性的度量，包括皮尔逊相关系数、距离相关性和最大信息系数等，并用简单的代码和示例数据展示了这些度量的适用性对比。 从信号的角度来看，这个世界是一个嘈杂的地方。为了弄清楚所有的事情，我们必须有选择地把注意力集中到有用的信息上。 通过数百万年的自然选择过程，我们人类已经变得非常擅长过滤背景信号。我们学会将特定的信号与特定的事件联系起来。 例如，假设你正在繁忙的办公室中打乒乓球
提到搜索引擎，大家首先想到的一般是ElasticSearch。在文本作为信息主要载体的阶段，ElasticSearch技术栈是文本搜索的最佳实践。然而目前搜索领域的数据基础发生了深刻的变化，远远超过文本的范畴。视频、语音、图像、文本、社交关系、时空数据等非结构化数据构筑了更加“立体”的语义基础。
地址：https://www.zhihu.com/people/liu-xin-chen-64
作者 | Professor ho 本文转自Professor ho的知乎专栏 图像深度学习任务中，面对小数据集，我们往往需要利用Image Data Augmentation图像增广技术来扩充我们的数据集，而keras的内置ImageDataGenerator很好地帮我们实现图像增广。但是面对ImageDataGenerator中众多的参数，每个参数所得到的效果分别是怎样的呢？本文针对Keras中ImageDataGenerator的各项参数数值的效果进行了详细解释，为各位深度学习研究者们提供一个参
AI科技评论按，本文作者Professor ho，该文首发于知乎专栏Keras花式工具箱，AI科技评论获其授权转载。 图像深度学习任务中，面对小数据集，我们往往需要利用Image Data Augmentation图像增广技术来扩充我们的数据集，而keras的内置ImageDataGenerator很好地帮我们实现图像增广。但是面对ImageDataGenerator中众多的参数，每个参数所得到的效果分别是怎样的呢？本文针对Keras中ImageDataGenerator的各项参数数值的效果进行了详细解释，
选自Medium 作者：Aleksandr Movchan 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、黄小天 本文将向你介绍用机器学习解决街道到商店 (street-to-shop) 问题的流程
损失函数loss：该参数为模型试图最小化的目标函数，它可为预定义的损失函数名，如categorical_crossentropy、mse，也可以为一个损失函数。详情见losses
移动和绘制 forward() | fd() 前进 backward() | bk() | back() 后退 right() | rt() 右转 left() | lt() 左转 goto() | setpos() | setposition() 前往/定位 setx() 设置x坐标 sety() 设置y坐标 setheading() | seth() 设置朝向 home() 返回原点 circle() 画圆 dot() 画点 stamp() 印章 clearstamp() 清除印章 clearstamps() 清除多个印章 undo() 撤消 speed() 速度
近日，网易互娱 AI Lab 在 SIGGRAPH 2021 官方精选预告片上展现了其首个符合实际生产环境应用要求的舞蹈动画合成系统 ChoreoMaster。该系统可依据音乐风格生成爵士、二次元、街舞等不同类型的舞蹈动画，目前已为网易旗下的多款游戏项目产出了数个小时的高质量舞蹈动作资源，先来看段精彩的 demo 吧。
本文介绍一种名叫Virtual Adversarial Training (VAT) [1]的方法，是一种对于给定条件标签分布
目前手头的一个项目要用到GPS地理定位信息，很自然的就需要知道两个地点之间的距离，于是上网找了一下。
如今，机器学习的应用广泛，包括人脸识别、医疗诊断等，为复杂问题和大量数据提供解决方案。机器学习算法能基于数据产生成功的分类模型，但每个数据都有其问题，需定义区别特征进行正确分类。常用的机器学习算法包括k最近邻、支持向量机和朴素贝叶斯分类器，但需注意特征加权和数据转换。
在昨天的文章中，我们介绍了TensorFlow 2.0的初学者教程中实现一个基本神经网络的知识，今天我们继续昨天没有聊完的话题。开始学习吧~
作者：石文华 编辑：田 旭 逻辑回归 1 逻辑回归。它始于输出结果为有实际意义的连续值的线性回归，但是线性回归对于分类的问题没有办法准确而又具备鲁棒性地分割，因此我们设计出了逻辑回归这样一个算法，它
对于人脸匹配可以i分为1:1和1:N。对于1:1的情况，我们可以采用分类模型，也可以采用度量模型。如果这两个1它们是同一个物体，在表示成特征向量的时候，这两个特征向量理论上是完全一样的两个特征向量，这两个特征向量的距离就是0。如果不同的两个向量，它们的距离可能就是∞。对于1:N的问题，主要就是采用度量的方法。比方说A和B同类，A和C不同类，则A和B的相似性大于A和C的相似性。我们在这里讨论的主要就是距离，如何去衡量两个向量之间的距离，这个距离我们将它定义为相似度。如果A和B的相似性达到了一定的程度，这时候我们就可以认为A和B是同类物体。基于这样一个前提，我们就可以去完成人脸度量以及去完成人脸识别。
逻辑回归。它始于输出结果为有实际意义的连续值的线性回归，但是线性回归对于分类的问题没有办法准确而又具备鲁棒性地分割，因此我们设计出了逻辑回归这样一个算法，它的输出结果表征了某个样本属于某类别的概率。逻辑回归的成功之处在于，将原本输出结果范围可以非常大的θTX 通过sigmoid函数映射到(0,1)，从而完成概率的估测。sigmoid函数图像如下图所示：
文本相似度是指衡量两个文本的相似程度，相似程度的评价有很多角度：单纯的字面相似度（例如：我和他 v.s. 我和她），语义的相似度（例如：爸爸 v.s. 父亲）和风格的相似度（例如：我喜欢你 v.s. 我好喜欢你耶）等等。
相似性度量在机器学习中起着至关重要的作用。这些度量以数学方式量化对象、数据点或向量之间的相似性。理解向量空间中的相似性概念并采用适当的度量是解决广泛的现实世界问题的基础。本文将介绍几种常用的用来计算两个向量在嵌入空间中的接近程度的相似性度量。
两张人脸图像，分别提取特征，通过计算特征向量间的距离（相似度）来判断它们是否来自同一个人。选择与问题背景相契合的度量方式很重要，人脸识别中一般有两种，欧氏距离和余弦距离（角度距离）。
我们使用损失函数来计算一个给定的算法与它所训练的数据的匹配程度。损失计算是基于预测值和实际值之间的差异来做的。如果预测值与实际值相差甚远，损失函数将得到一个非常大的数值。
① 举例 : 重量 , 高度 , 长度 , 距离 , 经纬度 , 温度 , 气压 等由 数值 和 刻度单位 组成的变量 ;
目标函数，损失函数，代价函数 损失函数度量的是预测值与真实值之间的差异.损失函数通常写做L(y_,y).y_代表了预测值,y代表了真实值. 目标函数可以看做是优化目标,优化模型的最后目标就是使得这个目标函数最大或者最小. 代价函数类似于目标函数. 区别:目标函数(代价函数)可以包含一些约束条件如正则化项. 一般不做严格区分.下面所言损失函数均不包含正则项. 常见的损失函数 以keras文档列出的几个为例 keras-loss 1、mse(mean_squared_error):均方误差损失. K.mean(
欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。
图片分类里的center loss 目标函数，损失函数，代价函数 损失函数度量的是预测值与真实值之间的差异.损失函数通常写做L(y_,y).y_代表了预测值,y代表了真实值. 目标函数可以看做是优化目标,优化模型的最后目标就是使得这个目标函数最大或者最小. 代价函数类似于目标函数. 区别:目标函数(代价函数)可以包含一些约束条件如正则化项. 一般不做严格区分.下面所言损失函数均不包含正则项. 常见的损失函数 以keras文档列出的几个为例 keras-loss 1、mse(mean_squared_erro
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