在计算机视觉领域，卷积核、滤波器通常为较小尺寸的矩阵，比如\(3\times3\)、\(5\times5\)等，数字图像是相对较大尺寸的2维（多维）矩阵（张量），图像卷积运算与相关运算的关系如下图所示（图片来自链接），其中\(F\)为滤波器，\(X\)为图像，\(O\)为结果。
从科技实践中来的数学问题无非分为两类：一类是线性问题，一类是非线性问题。线性问题是研究最久、理论最完善的；而非线性问题则可以在一定基础上转化为线性问题求解。
在解释机器学习的基本概念的时候，我发现自己总是回到有限的几幅图中。以下是我认为最有启发性的条目列表。 图1 1、Test and training error: 为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 以下的几幅图是我认为在解释机器学习基本概念时最有启发性的条目列表。 1. T
作者：Maybe2030 来源：http://lib.csdn.net/article/machinelearning/49601 在解释机器学习的基本概念的时候，我发现自己总是回到有限的几幅图中。以下是我认为最有启发性的条目列表。 Test and training error 为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢：上图以模型复杂度为变量的测试及训练错误函数。 Under and overfitting 低度拟合或者过度拟合的例子。上图多项式曲线有各种各样的命令M，以红色曲线表示，由
1. Test and training error: 为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢：以模型复杂度为变量的测试及训练错误函数。
1. Test and training error: 为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢：ESL 图2.11.以模型复杂度为变量的测试及训练错误函数。 2. Under and ov
作者：曾凤 责任编辑：周建丁（zhoujd@csdn.net） 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2016年《程序员》http://dingyue.programmer.com.cn 机器学习（ML）算法涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。而“拓扑数据分析”作为机器学习的一种形式，已经开始被广泛应用。本文简要介绍“拓扑数据分析”在机器学习中
近日，来自德国埃尔兰根-纽伦堡大学的学者提出了一种新颖的神经网络方法，用于3D图像的场景细化和新视图合成。
几何变换包括：缩放、旋转、平移等。这些变换一般用于校正图像处理引起的空间失真，或者通过将图像配准到一个预定义的坐标系统中用于规范化该图像（例如，将一幅航拍图像配准到一个特定的地图投影中，或者在立体视觉中对两幅互相配对的图像进行整形，使得行与外极限）。
话不多说，直接进入主题。在我看来，不管是梯度下降法还是牛顿法，它们都可以归结为一个式子，即
然而，让AI仅用单一视角的2D照片集合，无监督地生成高质量的多视角图像和3D形状，可真是要把它难倒了。
Earth Engine 支持对Geometry对象的各种操作。这些包括对单个几何图形的操作，例如计算缓冲区、质心、边界框、周长等。例如：
文章：Monocular Localization in Urban Environments using Road Markings
人类理解世界其实是按照三维的角度，而传统的关系型数据库是二维的，要想描述空间地理位置，点、线、面，我们就需要一个三维数据库，即所谓空间数据库。
PostGIS是一个空间数据库，空间数据库像存储和操作数据库中其他任何对象一样去存储和操作空间对象。
原文：Improving 3D-aware Image Synthesis with A Geometry-aware Discriminator
Stanford CS231A: Computer Vision-From 3D Reconstruction to Recognition
导读：本文将介绍OpenCV的源码结构、OpenCV深度学习应用的典型流程，以及深度学习和OpenCV DNN（Deep Neural Networks，深度神经网络）模块的背景知识，让读者可以快速认识OpenCV，消除神秘感，同时对计算机视觉从传统算法到深度学习算法的演进历史有所了解。
在用户界面技术中，绘图是一个绕不开的话题。WPF提供了多种可根据应用程序要求进行优化的2D图形和图像的处理功能，包括画刷(Brush)、形状(Shape)、几何图形(Geometry)、图画(Drawing)和变换(Transform)等。其中形状(Shape)、几何图形(Geometry)和图画(Drawing)承担了基础的绘图功能，形状(Shape)使用方便简单，但占用资源相对较多，几何图形(Geometry)和图画(Drawing)则更轻量。
静息状态功能性磁共振成像(rsfMRI)数据显示出复杂但结构化的模式。然而，在rsfMRI数据中，潜在的起源是不清楚的和纠缠的。在这里，我们建立了一个变分自编码器（VAE），作为一个生成模型可用无监督学习训练，以解开rsfMRI活动的未知来源。在使用人类连接组项目(Human ConnectomeProject)的大量数据进行训练后，该模型学会了使用潜在变量表示和生成皮层活动和连接的模式。潜在表征及其轨迹表征了rsfMRI活动的时空特征。潜变量反映了皮层网络潜轨迹和驱动活动变化的主梯度。表征几何学捕捉到潜在变量之间的协方差或相关性，而不是皮质连通性，可以作为一个更可靠的特征，从一个大群体中准确地识别受试者，即使每个受试者只有短期数据可用。我们的研究结果表明，VAE是现有工具的一个有价值的补充，特别适合于静态fMRI活动的无监督表征学习。
深度学习很难。 虽然通用逼近定理表明足够复杂的神经网络原则上可以逼近“任何东西”，但不能保证我们可以找到好的模型。
在实际的ArcGis地图应用开发中会遇到需要在地图上标注具体点位的需求，本文将对如何实现此需求进行说明。
「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
随着深度神经网络的到来，基于学习的三维重建方法逐渐变得流行。但是和图像不同的是，在3D中没有规范的表示，既能高效地进行计算，又能有效地存储，同时还能表示任意拓扑的高分辨率几何图形。
1.Magic123: One Image to High-Quality 3D Object Generation Using Both 2D and 3D Diffusion Priors
1. 介绍 1.1 什么是数据可视化？ 可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或者图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术。 数据可视化并不是简单的将数据变成图表，而是以数据为视角，看待世界。数据可视化就是将抽象概念形象化表达，将抽象语言具体化的过程。 1.2 为什么要用数据可视化 首先我们利用视觉获取的信息量绝对远远的比别的感官要多得多。 它能帮助分析的人对数据有更全面的认识，下面举个🌰 我们看下面几组数据： 对数据进行简单的数据分析，每组数据都有两个变量 X 和 Y，然
让我们使用 Earth Engine 上可用的美国公共县要素集合的几何图形在美国康涅狄格州运行一些这些操作：
Wolfram Mathematica mac版是一款数学计算软件，具有编程语言、文本系统、计算引擎、图形系统等多种特色功能，完美支持支持高性能计算，让用户科学计算过程中，充分发挥自身优势等，非常不错。
行列式的定义： 行列式是由一些数据排列成的方阵经过规定的计算方法而得到的一个数。当然，如果行列式中含有未知数，那么行列式就是一个多项式。它本质上代表一个数值，这点请与矩阵区别开来。矩阵只是一个数表，
行列式是由一些数据排列成的方阵经过规定的计算方法而得到的一个数。当然，如果行列式中含有未知数，那么行列式就是一个多项式。它本质上代表一个数值，这点请与矩阵区别开来。矩阵只是一个数表，行列式还要对这个数表按照规则进一步计算,最终得到一个实数、复数或者多项式。
code.earthengine.google.com 上的地球引擎 (EE) 代码编辑器 是用于地球引擎 JavaScript API 的基于网络的 IDE。代码编辑器功能旨在快速轻松地开发复杂的地理空间工作流程。代码编辑器具有以下元素（如图 1 所示）：
高维生物数据的可视化能帮助研究者以直观的方式了解数据。今天介绍2019年12月发表在Nature Biotechnology的可视化工作。
在计算机科学中，数据的相对大小比绝对的数值重要，出于很多数据比大小的需求以及其他一些需求，就产生了一个抽象的数据结构——二叉树。
在实数域中，数的大小和两个数之间的距离是通过绝对值来度量的。在解析几何中，向量的大小和两个向量之差的大小是“长度”和“距离”的概念来度量的。为了对矩阵运算进行数值分析，我们需要对向量和矩阵的“大小”引进某种度量。范数是绝对值概念的自然推广。 1定义 我们都知道，函数与几何图形往往是有对应的关系，这个很好想象，特别是在三维以下的空间内，函数是几何图像的数学概括，而几何图像是函数的高度形象化，比如一个函数对应几何空间上若干点组成的图形。 但当函数与几何超出三维空间时，就难以获得较好的想象，于是就有了映射的概
导语 随便说说，其一，项目的原名是“CV移动交互应用的前后台框架”，为了高大上，起了个“云计算”；其二，这是动手写的第一篇，不过在规划里面第二篇，第一篇项目概述没想好；这篇文章主要来之IEEE的一篇文章，是CV算法实现方案的指导性综述。 1 概述 1.1 定义 头部姿态估计（Head Pose Estimate，HPE）：利用计算机视觉和模式识别的方法在数字图像中判断人头部的朝向问题；头部姿态估计是一个空间坐标系内识别头部的姿态方向参数,也就是，头部位置参数(x,y,z) 和方向角度参数(Yaw,Pitch
从二维图像中恢复物体的三维信息，必须要知道空间坐标系中的物体点同它在图像平面上像点之间的对应关系，而这个对应关系是由摄像机的成像几何模型所决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数情况下这些参数必须通过实验才能得到，这个过程被称为摄像机标定。 摄像机标定就是确定摄像机内部几何和光学特性(内部参数)以及摄像机坐标系相对于世界坐标系的三维位置和方向(外部参数)的过程。
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2016 年 8 月发布，取代了 2008 年的 GeoJSON规范成为 GeoJSON 格式的新标准规范。
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文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。 文章目录 图像显示 图像文件输入/输出 图像算术 几何变换 图像匹配 像素值及统计 图像分析（包括分割、描述和识别） 图像压缩 图像增强 图像噪声 线性和非线性空间滤波 线性二维滤波器设计 图像去模糊（复原） 图像变换 小波 领域和块处理 形态学操作（亮度和二值图像） 形态学操作（二值图像） 结构元素（STR
隐式神经表征 (INRs) 已经成为一种很有前景的表示各种数据模式的方法，包括3D形状、图像和音频。虽然最近的研究已经证明了 INRs 在图像和 3D 形状压缩方面的成功应用，但它们在音频压缩方面的潜力仍未得到充分开发。基于此，本文提出了一项关于使用 INRs 进行音频压缩的初步研究。
前不久，帝国理工学院教授、Twitter 首席科学家 Michael Bronstein 发表了一篇长达160页的论文，试图从对称性和不变性的视角从几何上统一CNNs、GNNs、LSTMs、Transformers等典型架构，构建深度学习的“爱尔兰根纲领”。
人类在成长过程的不同阶段均需要掌握很多的知识点来求解大量的数学题。然而，知识点看懂了不算真的懂，能求解题目才能体现人类的智慧。近年来，神经网络在计算机视觉，模式匹配、自然语言处理、强化学习等领域取得了巨大成功，但神经网络模型的离散组合推理能力远不及人类。那么，神经网络能否理解数学题，并解出这些题目呢？如果可以，那么神经网络的解题能力如何？
空间分析定义：空间分析是指分析具有空间坐标或相对位置的数据和过程的理论和方法，是对地理空间现象的定量研究，其目的在于提取并传输空间数据中隐含的空间信息。
现代 OpenGL（以及名为WebGL的扩展）与我过去学习的传统 OpenGL 有很大不同。我了解栅格化的工作原理，所以对这些概念很满意。但是我所阅读的每篇教程都介绍了抽象和辅助函数，这使我很难理解哪些部分是 OpenGL API 的真正核心。
项目链接：http://cvlab.cse.msu.edu/project-nonlinear-3dmm.html
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