《程序员的数学 3:线性代数》配套代码使用的说明补充 在随书下载的说明网页中，简单交代了配套代码的使用方法。有读者反馈说，对“配 置好 Ruby 和 Gnuplot 环境”不太明白。 这里确实有点抱歉，原作者可能默认是 Linux（或 者 Mac OS）系统的。对其他情况，这里稍加说明。 另注：运行结果中，只通过蓝色网格和紫色剪头的变化，就可以直观的“看”到线性 变换。 这 时，最简单的办法是用 Homebrew （http://brew.sh/index_zh-cn.html）等包管理软件进 行 Ruby 的升级和 Gnuplot 的安装。 安装 Homebrew 之后，在终端中执行 brew update brew install ruby 即可更新到最新的 Ruby。 在使用本书代码时，只需要按照书中附录提供的命令行，在终端中运行即可。特别要 注意，下载的 rb 文件需要在你的终端的当前目录之下。最后附上译者电脑上的运行效果。
Matlab画图虽然锯齿严重，但这并不能掩盖它是一款极其优秀的科学计算软件的事实。每个人只有在适合自己的岗位上才能充分发挥自己的优势，每个软件也是一样。 所以使用matlab画图功能时，最合适的用途是用来实施检查编程结果是否正确，并不做最后报告或论文输出。 第9名：清爽风Gnuplot Gnuplot是一个命令行的交互式绘图工具。 它的特色在于可快捷的将大量数据资料转化为容易理解的图片，例如等高线、向量图、网格图、剖面图、流线图等等。 Paraview支持多种数据格式和显示方式，目前包括网格绘制，面绘制，体绘制等方法。可视化包含：数据读取，数据过滤和数据渲染三个基本的步骤。Paraview提供开源可编程。 利用它能在短时间内生成很多具有书籍质量的印刷品，尤其是生成复杂表格和数学公式。因此它非常适用于生成高印刷质量的科技和数学类文档。 Tikz是LaTex原生支持的图包来，可以画论文中的插图。
11月30-12月1日，邀您一起“数实创新，产业共进”！
最佳开源绘图应用程序 本文跳过像 LibreOffice 这样的生产力套装。它们可以让您在文档和幻灯片中添加图形和绘图，但它们在功能方面非常基础。 另请注意，这不是排名列表。 主要是用python写的；因此，如果您对这种编程语言有一定的了解，那么 Matplotlib 可能是您开始绘制数据草图的最佳选择。 GnuPlot GnuPlot是一个命令驱动的绘图程序，它接受特殊单词或字母形式的命令来执行任务。它可用于以多种不同风格和多种不同输出格式操作二维和三维的函数和数据点。 一个特殊的特性是 Gnuplot 还可以用作脚本语言来自动生成绘图。 如果您想在开始之前了解更多信息，可以参考我们的文档。 3. Octave GNU Octave不仅仅是一个绘图工具。 我建议您了解这些绘图工具中的每一个，并选择最适合您的任务和需要的工具。 您是否使用过此列表中的工具之一？你最喜欢的绘图开源工具是什么？请在下面的评论中告诉我们。
这个玩意儿大家都认识吧不多啰嗦了 这里y轴跟canvas是逆向的，这是一个右手坐标系 网格、多边形和顶点 网格(Mesh)是绘制3D图形的一种方法，它是由一个或多个多边形组成的物体，每个顶点的坐标 变换是不需要遍历每个顶点就可以移动网格的操作，需要由矩阵(matrix)来操作。 类似介种： ? 相机、透视、视口和投影 我们生活在三维世界中，但是用眼睛只能看到二维的图像。 (作者抱着《线性代数》一顿狂翻......) 到这里有没有发现一个问题？就是向量和坐标的表示方法是一样的 ? 。于是这里引入齐次坐标(w)来区分，w=0，则表示向量，否则表示点。 注：上述仿射变换均是用对应的仿射矩阵 左乘 齐次坐标得到结果 好了，讲了半天这个那个矩阵的，《线性代数》已经被学渣作者翻烂，不知道各位看官是什么感觉(学霸：so easy！) 最后用几何体跟材质生成网格，并倾斜一个小角度方便我们瞅着它 ? 把网格添加到场景中 ? 这样“辟地”就弄好了 ? 是不是感觉跟平常看到的不太一样？ 对啊卧槽云呢？咱们的星球那么漂亮，要有云哇！
这个玩意儿大家都认识吧不多啰嗦了 这里y轴跟canvas是逆向的，这是一个右手坐标系 网格、多边形和顶点 网格(Mesh)是绘制3D图形的一种方法，它是由一个或多个多边形组成的物体，每个顶点的坐标 变换是不需要遍历每个顶点就可以移动网格的操作，需要由矩阵(matrix)来操作。 类似介种： ? 相机、透视、视口和投影 我们生活在三维世界中，但是用眼睛只能看到二维的图像。 (作者抱着《线性代数》一顿狂翻......) 到这里有没有发现一个问题？就是向量和坐标的表示方法是一样的。于是这里引入齐次坐标(w)来区分，w=0，则表示向量，否则表示点。 注：上述仿射变换均是用对应的仿射矩阵 左乘 齐次坐标得到结果 好了，讲了半天这个那个矩阵的，《线性代数》已经被学渣作者翻烂，不知道各位看官是什么感觉(学霸：so easy！) 最后用几何体跟材质生成网格，并倾斜一个小角度方便我们瞅着它 ? 把网格添加到场景中 ? 这样“辟地”就弄好了 ? 是不是感觉跟平常看到的不太一样？ 对啊卧槽云呢？咱们的星球那么漂亮，要有云哇！
绘图和绘图程序与图形用户界面，旨在产生公开准备的2D和3D绘图。此外，它还可以用作绘图模块。 图是一种表示数据集的图形技术，通常表示两个或多个变量之间的关系。 绘图可以用手工绘制，也可以用机械或电子绘图仪绘制。 精选绘图软件 ? ? ? 它包括用于创建脚本的实时编辑器，这些脚本将代码、输出和格式化的文本组合到一个可执行的记事本中。 Tecplot TinkerPlots TopoFusion Trendalyzer V Veusz Veusz是一个具有图形用户界面的科学绘图程序，用于生成可公开的2D和3D绘图。 此外，它还可以用作Python中的绘图模块。Veusz是多平台的，运行在Windows、Linux/Unix和macOS上。
分析日志生成数据 caffe在tools/extra中自带日志分析工具， 在$ssd_root/tools/extra下执行（log文件名根据你的实际情况而定） . 修改gnuplot设置 在$ssd_root/tools/extra下执行 cp plot_log.gnuplot.example plot_log.gnuplot 绘制train loss单曲线 复制 plot_log.gnuplot.example的一个副本plot_log.gnuplot，在plot_log.gnuplot上修改，主要修改的是44行 下图是用rabbitvcs显示了修改前后的差异 plot_log.gnuplot 主就会在当前文件夹下生成 VGG_VOC2007_SSD_300x300.png。 参考资料 《Caffe 绘制训练过程loss，accuracy曲线》 在 以
DeepMind 的强大的生成模型可运行在 3D 和 2D 图像上。使用 OpenGL 的基于网格的表示允许构建更多的知识，例如，光线如何影响场景和使用的材料。 3D 网格能够同时捕捉姿态和形状，而以前的方法只能得到 2D 人体姿势。作者提供了一个优秀的视频，并在视频中分析了他们的工作：https://www.youtube.com/watch? 使用单视点进行实时图像绘制和深度估计时，这种方法的表现令人难以置信： 「我们提出了一种方法，它可以在仅利用一个简单的手持式 Event Camera 而不使用其他外加传感的情况下进行实时三维重建，并且可以在无先验知识的非结构化场景下工作 原论文作者提出了一个自动系统，可以「迭代地优化对象的位置和尺度」，从而对来自真实图像的输入进行最佳匹配。绘制的场景通过使用深度 CNN 作为度量方法验证与原始图像的差别。 ? 「在这个工作中，我们依赖原本在空间变换网络上提出的 2D 变换层，提供了进行几何变换的多种新型扩展，它们常用于计算机几何视觉中。」
然后想：“确实创建了视觉效果，在Matplotlib中可视化了数据。在Matplotlib中创建Synthwave视觉效果不是很有趣吗？” 。 透视 首先要创建的透视图样式是垂直网格线。 如果绘制所有十条运动线，请牢记此逻辑，可以可视化时间（x轴）到线的y位置（y轴）： ? 通过使用指数函数，将运动线和透视线混合在一起。 三维运动的错觉是通过随着运动线“离我们越来越近”而增加向下的速度来产生的。这类似于动画的放松[2]。 将其应用于水平网格线的y位置，给我们一种在霓虹紫色tron tron样的世界中不断前进的幻想。 对于辉光，再放置一些半径稍大且alpha值较低的圆圈。在使用简单的黑色线条图后添加线条。 ? 将迈阿密太阳和霓虹灯网格放在一起，得到： ? 目的地 无尽的霓虹紫色路需要目的。 Matplotlib中的 gnuplot颜色图参考 还自由地减少了霓虹灯网格的线宽，认为现在看起来好多了。来看看无尽的道路： ?
涉及到的公式比较多，后面将以视频的方式呈现，如果想要提前了解的可以联系我。 3.多面光栅化：如果有多个面，光栅化器只在每个像素处绘制最前面的面，这与标准方法相同。 在向后传递的过程中，首先检查是否绘制了交叉点Iij、Iaij和Ibij，如果它们被不包括Vi的表面遮挡，则不流动梯度。 4.纹理：纹理可以映射到面上。 神经渲染器的应用 1.单图像三维重建：基于体素的方法能够直接生成一个3D模型，但是对于网格来说比较困难。因此，在这项工作中，作者不是从头生成网格，而是将预定义网格变形以生成新网格。 2D到3D的风格迁移：在本节中，作者提出了一种将图像Xs的样式传输到网格Mc上的方法。对于二维图像，风格迁移是通过同时最小化内容损失和风格损失来实现的。在这里，作者把内容指定为三维网格Mc。 网格在风格转换和DeepDream中的初始状态 ? 2D到3D风格迁移。风格图片有汤姆森5号（黄色日落）、巴别塔、尖叫和毕加索肖像 ?
通常来说网格中的一个单元相当于canvas 元素中的一像素。栅格的起点为左上角（坐标为（0,0））。所有元素的位置都相对于原点来定位。 所以图中蓝色方形左上角的坐标为距离左边（X轴）x像素距离上边（Y轴）y像素（坐标为（x,y））。后面我们会涉及到坐标原点的平 移、网格的旋转以及缩放等。 ? 绘制一个简单的矩形。 1.创建路径起始点 2.调用绘制方法去绘制出路径 3.把路径封闭 4.一旦路径生成，通过描边或填充路径区域来渲染图形。 会用到以下方法： 1.beginPath() 新建一条路径，路径一旦创建成功，图形绘制命令被指向到路径上生成路径。 2.moveTo(x, y) 把画笔移动到指定的坐标(x, y)。 3.closePath() 闭合路径之后，图形绘制命令又重新指向到上下文中 4.stroke() 通过线条来绘制图形轮廓 5.fill() 通过填充路径的内容区域生成实心的图形 绘制线段： <
单个图像只是 3D 对象在 2D 平面的投影，所以一些高维空间的数据一定会在低维表征中丢失。因此，单视角 2D 图像中并没有足够的数据来构建其 3D 组件。 要根据单个 2D 图像创建 3D 感知，首先需要关于 3D 形状本身的先验知识。 在 2D 深度学习中，卷积自编码器是一种学习输入图像压缩表征的有效方法。 椅子的点云表征 多边形网格：是三维空间中定义对象表面的顶点、边和面的集合。它可以在相当紧凑的表征中捕获粒度细节。 点云：3D 坐标（x，y，z）中点的集合，这些点一起形成了与 3D 对象形状类似的云。 ., (xn, yn, zn)] 方法 本文的实现结合了点云紧凑表征的优势，但是用了传统的 2D ConvNet 来学习先验形状知识。 2D 结构生成器 ? 我们将构建标准的 2D CNN 结构生成器来学习目标的先验形状知识。我们没有用体素方法，因为它效率比较低下，而且不能直接用 CNN 学习点云。
打开博客园积分与排名显示 这个就不消多说了，在博客园后台，选项->控件显示设置中，将积分与排名勾选并保存。 刷新页面后，可以在侧边栏看到自己博客的积分与排名: 2. 输出比较多，只看我们关心的部分 可以看到积分是在名为 liScore 的 html 元素中，排名是在 liRank，没有找到解析 html 的趁手命令，直接使用 grep + sed 搞起 curl 经过一番探究，原来它生成到了用户的 HOME 目录 (/home/yunhai) 下面。 使用 gnuplot 绘制趋势图 有数据以后，就该通过图表呈现了，这个任务是通过 gnuplot 工具完成的。 参考 [1].WP 获取博客园积分，并以图表形式呈现变化趋势 [2].Ubuntu环境下使用gnuplot由数据表绘制曲线图 [3].利用 gnuplot 绘制时间序列图 [4].谈谈gnuplot（三十四
image.png Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形 通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图 ，允许在一幅图中绘制多个曲线；将hold属性修改为False，每一个plot都会覆盖前面的plot。 3.网格线 grid方法 使用grid方法为图添加网格线 设置grid参数（参数与plot函数相同） .lw代表linewidth，线的粗细 .alpha表示线的明暗程度 4.axis方法 如果axis plot函数中增加label参数 在legend方法中传入字符串列表 配置matplotlib参数 永久配置 matplotlib配置信息是从配置文件读取的。 在Linux系统中，全局配置文件的位置在/etc/matplotlibrc，用户配置文件的位置在$HOME/.matplotlib/matplotlibrc。
传统动画制作中，每一帧都是由创作者亲手绘制完成的，因而输入的图像缺乏共同结构、配准或标签。 在《起风了：1000日的创作记录》中，宫崎骏透露，这几秒钟的镜头耗时1年零3个月。 在六个动画角色的制作任务中，研究人员使用 70%-30% 的训练-测试分割比例去评估了这个新方法： 首先，评估模型重建输入帧的效果，发现其输出的结果比当前最优的光流和自编码器技术更加准确。 与 3D 建模不同，层级 2D 木偶的使用方法要简单得多，即使没有经验的用户也可以使用。 （输入图像中前三个角色由 Zuzana Studena 绘制，第四个角色由 Adobe Character Animator 绘制。） ? 表 1：目标图像和生成图像之间的平均 L2 距离。
图形绘制相较Gnuplot更加美观 高度依赖其他包，如Numpy。只适用于Python：很难/不可能在Python以外的语言中使用。 更容易操纵绘图细节 旧的默认绘图样式：通常需要小的调整以产生有吸引力的图。在开发中活跃成员的数量较少（与Matplotlib相比）。 更容易操纵绘图细节 旧的默认绘图样式：通常需要小的调整以产生有吸引力的图。 在开发中活跃成员的数量较少（与Matplotlib相比）。 脚本 坐标轴,线等实际的绘制 matplotlib图形的绘制 将数据进行可视化,更直观的呈现 使数据更加客观、更具说服力 折线图 plt.plot() 用来展示数据的变化趋势 (两张图放在同一个画布中 两张图放置在不同的画布中 # 导入matplotlib.pyplot import matplotlib.pyplot as plt # 开启字画布 nrows 代表行 ncols 代表列 figsize
---- 近年来，深度学习（Deep Learning，DL）在解决图像分类、目标检测、语义分割等 2D 图像任务方面表现出了卓越的能力。在 3D 图形问题方面，DL 的应用也取得了巨大的进展。 所以，要实现从 2D 图像到 3D 模型的创建，必须对原来的 3D 物体本身有先验知识。 在 2D 深度学习中，卷积自动编码器是学习输入图像的压缩表”的非常有效的方法。 3D数据表达 2D 图像在计算机中只有一种通用格式（像素），与之不同的是：3D 数据可以用许多不同的数字格式来表示。这些表示方法各有优缺点，因此数据呈现方式的选择直接影响到可使用的方法。 2D 结构生成器 建立一个标准的 2D CNN 结构生成器，用于学习对象的先验形状知识。“立体像素方法”是不可取的，因为它效率低下，而且不可能用 CNN 直接学习点云。 将上述三部分结合在一起，我们获得了一个端到端的模型，此模型可以用 2D 卷积结构生成器，将单个 2D 图像生成紧凑的点云。
所有类型的编程都在某种程度上使用数学，而机器学习是对数据进行编程以学习最能描述数据的函数。使用数据找到函数的最佳参数的问题（或过程）在 ML 中称为模型训练。 因此，简而言之，机器学习是编程以优化最佳可能的解决方案，我们需要数学来理解该问题是如何解决的。 学习机器学习中数学的第一步是学习线性代数。 线性代数常见的应用领域 在 ML 中，开发模型的所有主要阶段的背后数学支持就是线性代数，或者说在所有的机器学习过程中运行的基本上都是线性代数的计算。 找到这些新变量（特征）转化为找到收敛于解决特征向量和特征值问题的主成分（PC）。 推荐引擎:利用嵌入 可以将嵌入视为嵌入在 3D 空间中的 2D 平面，这就是该术语的来源。 这允许我们在 2D 向量空间上绘制它，在这里你会看到用户 #1 和电影哈利波特更接近，用户 #3 和电影史莱克更接近。 向量的点积（矩阵乘法）的概念告诉我们更多关于两个向量的相似性。
通常来说网格中的一个单元相当于canvas元素中的一像素。栅格的起点为左上角（坐标为（0,0））。所有元素的位置都相对于原点来定位。 3.2 绘制矩形 <canvas> 只支持一种原生的 图形绘制：矩形。所有其他图形都至少需要生成一种路径(path)。不过，我们拥有众多路径生成的方法让复杂图形的绘制成为了可能。 使用路径绘制图形需要一些额外的步骤： 创建路径起始点 调用绘制方法去绘制出路径 把路径封闭 一旦路径生成，通过描边或填充路径区域来渲染图形。 贝塞尔曲线是计算机图形学中相当重要的参数曲线，在一些比较成熟的位图软件中也有贝塞尔曲线工具如PhotoShop等。 在Flash4中还没有完整的曲线工具，而在Flash5里面已经提供出贝塞尔曲线工具。
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