来源：数学中国本文约5400字，建议阅读10+分钟向量模型是整个线性代数的核心，向量的概念、性质、关系、变换是掌握和运用线性代数的重点。 先来了解线性代数是什么东东？ 在大学数学学科中，线性代数是最为抽象的一门课，从初等数学到线性代数的思维跨度比微积分和概率统计要大得多。很多人学过以后一直停留在知其然不知其所以然的阶段，若干年之后接触图形编程或机器学习等领域才发现线性代数的应用无处不在，但又苦于不能很好地理解和掌握。的确，多数人很容易理解初等数学的各种概念，函数、方程、数列一切都那么的自然，但是一进入线性代
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”。
摄像头是一种视觉传感器，它已经成为了机器人技术、监控、空间探索、社交媒体、工业自动化，甚至娱乐业等多个领域不可分割的组成部分。
高斯模糊（Gaussian Blur），也叫高斯平滑，是一种生活中比较常见的图像处理效果。
众所周知，Python 里面有一种特殊的方法叫做魔法方法；同时我们还知道字符串 s*整数 n 表示字符串复制了 n 次，一个 numpy 数组+一个数等于把这个数加到 numpy 数组的每个元素，最后得到新数组。或许大家觉得很奇怪，毕竟在上面的两个例子中乘法运算符和加法运算符做了很不符合常理的事情，一个数组+一个数完全说不通，看完今天的文章或许就能够说得通了。
所谓的笛卡尔坐标系就是两条相互垂直的数轴组成的一个平面，笛卡尔坐标系有两两条轴x和y轴。我们可以标记这个平面上的任意一个点。
可以看到它的实现方式是将 mousemove 事件触发时的坐标，用长宽不一的矩形连接起来，所以连接处出现了明显的“断裂”，整个轨迹也不平滑，而且其宽度和透明度的“渐变”也比较生硬，有明显断层。
周一到周五，每天一篇，北京时间早上7点准时更新~ First, we do not pretend here that we will cover everything that is important for you to know(首先，我们不会在这里去涵盖所有对你来说很重要的东西). In fact, we will not even try to cover everything you should know(实际上，我们甚至都不会涵盖你应该知道的东西). In this chapter, we
2. ROS2进行人脸识别face_recognition_zhangrelay的博客-CSDN博客
笔者是一个机械专业机器人方向的研究生，读研已经两年了。这两年间，我一直想做一点算法、理论等方面的东西。对于人工智能的大厦，哪怕添一片砖、一片瓦，我也知足了。 然而，过去的两年里，我仅仅是学会了用ROS进 行一些简单的应用层面的开发。随着时间的流逝，我越来越感觉到自己的无力。 论编程，我比不过软件学院的学生，对于几门编程语言的理解，我估计我连入门都算 不上。 论算法，我连算法导论都没学过，看着论文中的各种算法，我时常看得一头雾水，常常是看到一篇论文，然后我发现我不能理解其中的算法，而再去看那算 法，我
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-基础练习 杨辉三角形(最好的基础题，没有之一)
寄语：本文将对传统图像算法的数据增广方式进行学习，以最常用的平移和旋转为例，帮助大家梳理几何变换的概念和应用，并对其在OpenCV的框架下进行了实现。
在解释自适应的IPM模型之前，首先需要了解使用相机的物理参数来描述IPM的基本模型[1]（这篇文章虽然有点古老，但是从数学层面上阐述了IPM的数学模型）下图展示了相机坐标系，图像坐标系，以及世界坐标系之间的关系，其中（u,v）是像素单位，(r,c)和（X,Y,Z）是米制单位。
在Android下进行视频渲染使用的是 OpenGLES。OpenGLES（OpenGL for Embedded Systems）就是用在嵌入式系统中的 OpenGL。
这两年，计算机视觉似乎火了起来，计算机视觉的黄金时代真的到来了吗？生物医学、机械自动化、土木建筑等好多专业的学生都开始研究其在各自领域的应用，一个视觉交流群里三分之一以上都不是计算机相关专业的。当然，我也是其中一员。
在CAD二次开发中, 正确的使用数学库是十分重要的, 我们不需要会很多数学知识, 只要会普通的四则运算和调用mxcad提供的api即可，通过[快速入门]了解了打开图纸后，如果要对图形进行处理，就需要各种计算， mxcad提供了一些类来参与计算或者表示一些数据结构，相关的API查询如下：
前段时间回看里约奥运会的国球比赛，岛国媒体给我龙队一个响亮的称号—— 六边形战士 ！
在工业互联网以及物联网的影响下，人们对于机械的管理，机械的可视化，机械的操作可视化提出了更高的要求。如何在一个系统中完整的显示机械的运行情况，机械的运行轨迹，或者机械的机械动作显得尤为的重要，因为这会帮助一个不了解这个机械的小白可以直观的了解机械的运行情况，以及机械的所有可能发生的动作，对于三一或者其它国内国外重工机械的公司能够有一个更好的展示或者推广。 挖掘机，又称挖掘机械(excavating machinery)，从近几年工程机械的发展来看，挖掘机的发展相对较快，挖掘机已经成为工程建设中最主要的工程机械之一。所以该系统实现了对挖掘机的 3D 可视化，在传统行业一般都是基于 Web SCADA 的前端技术来实现 2D 可视化监控，而且都是 2D 面板部分数据的监控，从后台获取数据前台显示数据，但是对于挖掘机本身来说，挖掘机的模型，挖掘机的动作，挖掘机的运行可视化却是更让人眼前一亮的，所以该系统对于挖机的 3D 模型做出了动作的可视化，大体包括以下几个方面：
很早就打算学python了，但后来各种事情太多就又耽搁了（主要是太会摸鱼了）。这学期开了python课，就打算继续开始学习，先快速学习一下python的基础语法，后续有机会还会学习python比较厉害的爬虫、数据分析、数据可视化等。感觉学习一门语言，及时的记录是很重要的，不仅可以加深印象也方便以后的查阅，本篇博客记录的是python中较为基础的语法、数据类型和一些常用的库。语言只是个工具，算法和编程思想才是灵魂，并且对于编程语言的学习实践是极为重要的，所以我选择了北理工的Python语言程序设计课程辅助学习，因为他们附带了一个oj可以用于练习，实属良心！那么就开始快乐的python之旅吧～
宇航学报182：46-57. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2021.02.001
Web 全景在以前带宽有限的条件下常常用来作为街景和 360° 全景图片的查看。它可以给用户一种 self-immersive 的体验，通过简单的操作，自由的查看周围的物体。随着一些运营商推出大王卡等
本篇系统介绍了个人对投影的理解，包括投影的数学概念和主要应用，以及如何在频域（傅里叶变换）和球面（球谐）上进行投影的相关内容。最后介绍了UE中球谐函数的实现细节。
我们知道 OpenGL 坐标系中每个顶点的 x，y，z 坐标都应该在 -1.0 到 1.0 之间，超出这个坐标范围的顶点都将不可见。
程序员成为高手需要有一张地图，借助这样一张地图，程序员可以尝试成为架构师、Guru或者纯管理者。但这条路总是不会那么顺畅。 升级练功流的网文中总会给修仙的主人公设置下几大关卡，比如：金丹难成、元神难成、成了元神后还有天人五衰等等。没有这些关口，情节很难推动，所以仙侠类的网文几乎无一例外依赖于这类设定。这一传统甚至可以追溯到《西游记》和《封神演义》。 拿这个来对照程序员的增值道路，就会猛地发现，升级练功流也不完全是扯淡。不管走那条道路，程序员的修炼路上同样的也有三灾九难，要想成就高手，还是得一个个跨过去才行。
说起OpenGL的矩阵变换，我是之前在我们的项目天天P图、布丁相机中开发3D效果时才比较深入地研究了其中的原理，一直想写这篇文章，由于很忙（lǎn），拖了很久，再不写我自己也要忘了。 一开始时，也只是知道怎么去用这些矩阵，却不知道这些矩阵是怎么得来的，当出现一些莫名其妙的问题时，如果不了解其中的原理，就不知道如何解决，于是想彻底搞懂其中的原理，还好自己对数学挺有兴趣，于是从头到尾把推导过程研究了一遍，总算掌握了其中的奥秘，不得不佩服OpengGL的设计者，其中的数学变换过程令人陶醉，下面我们一起来看看。 这
这是基础渲染课程系列的第一部分，主要涵盖变换矩阵相关的内容。如果你还不清楚Mesh是什么或者怎么工作的，可以转到Mesh Basics 相关的章节去了解（译注：Mesh Basics系列皆已经翻译完毕，但与本系列主题关联不大，讲完4个渲染系列之后，再放出来）。这个系列会讲，这些Mesh是如何最终变成一个像素呈现在显示器上的。
机器学习里的优化算法很多，比如SGD、Adam、AdaGrad、AdaDelta等等，光是它们的迭代公式就已经够让人头疼。
选自pytorch 作者：Priya Goyal等 机器之心编译 参与：乾树、黄小天 Tensor Comprehensions 是一个降低高性能代码编写门槛的工具，可以将高级语言代码直接生成 GPU
之前说接下来要写下机器学习的总结，但是回看了下吴恩达的机器学习发现没有太多总结的必要，往上的笔记已经很足够了(摸了)。那么从这篇开始就来记录我心心念念已久的图形学内容
从图可以看出，这三个数据形成的其实是一个等边直角三角形，而在 iOS 模拟器中通过 OpenGL ES 绘制出来的是直角三角形，所以是有问题的，三角形被拉伸了。
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。
本文介绍2024届秋招中，大华技术股份有限公司的GIS开发工程师岗位的3场面试基本情况、提问问题等。
机器学习和数据分析变得越来越重要，但在学习和实践过程中，常常因为不知道怎么用程序实现各种数学公式而感到苦恼，今天我们从数学公式的角度上了解下，用 python 实现的方式方法。
在上一篇文章中，我们聊到了方向的基础，以及地球上描述方向方法选择的两个线索，自转方向基准和球坐标系，相关内容请戳：
「十天自制软渲染器」这个标题我承认标题党了。在对图形学一无所知的情况下想十天自制一个软渲染器，就好似一节课没上过却试图一个晚上看完《30 天精通 C++》然后第二天早上八点考试得满分一样，我承认世界上有这种天才，但很可惜我不是。
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。
可以在官网直接下载，个人建议下载离线包，虽然大一些，但是很方便。也可以在我这直接下载
疑惑一 如何学好算法？ 很多初学的小白都问，我数学不好，算法没感觉咋办啊，诚然算法和数学有着直接的关系，一个普通程序员和高级的程序员差距基本上在算法上，但是算法的学习不是孤立的，就拿c/c++学习的小伙伴来说，学习算法的前提是把数据结构搞好，数据搞好的前提是把指针彻底的搞明白，要不然真不知道那些链表，二叉树这些东西怎么去运算，c++里面的泛型编程很多函数或者方法都是一些优质算法的体现，不懂的可以继续在微信后台来问，输入关键字算法获取更多信息 疑惑二 刚上大一的新生，想学编程该怎么入手？ 很多刚上大学的小伙伴
一般来讲，我们看到的都是多 View 的视图，它是树形结构的。 重点看下图中橘黄色包含的部分：
在严格的数学定义中，直线是无线延长，没有端点的线；射线是一端有端点，另外一段没有端点无线延长的线。但在具体的计算机几何实现中，不可能去找到这种无线延长，没有端点的线，所以这里直线的定义更加近于线段，如果线段选的够长，那么这个线段就可以认为是直线或者射线。
疑惑一 做C++一年多了，感觉自己基础还是很差，内存管理，指针等等都是一知半解，做项目也是经常犯低级错误，该怎么办？ 之前的文章里面可能也多少提到过，c++学起来还有点费劲，就是大家常说的皮厚，其实当初java语言的发明也是对c++语言一种深层次的改进，c++涉及到的语法规则太繁琐，而且加上指针掺杂的确入门之处有很多的难处，上面的问题是一个小伙伴在微信后台提出的一个问题，其实对于只有一年的经验的人来说，上面说的现象基本上是很正常的，只有一年多经验的新手一般项目只是跟着做做测试，验证一些基本的功能之类的，具体
和 C 的标准函数库类似，Cg 提供了一系列内建的标准函数。这些函数用于执行数学上的通用计算或通用算法（纹理映射等），例如，需要求取入射光线的反射光线方向向量可以使用标准函数库中的 reflect 函数，求取折射光线方向向量可以使用 refract 函数，做矩阵乘法运算时可以使用 mul 函数。
自定义控件要想彻底的把握，掌握Android各种坐标系及一些API的坐标含义毫无疑问是不可忽视的技能，对于控件的摆放位置、触摸点、控件绘制等都离不开坐标系，所以学习自定义控件之前我们就先来谈一下Android坐标系。
今天我们继续加强对前缀和算法。 前缀和算法是对数组进行预处理操作，进而避免大量重复的操作！使得算法性能增强！ 适用于对数组有大量重复操作的问题，一维预处理较简单，二维比较复杂，画图分析可以顺利解决！
机器视觉就是用机器代替人眼和人脑来做测量和判断。机器视觉系统工作的基本过程是获取目标的图像后，对图像进行识别、特征提取、分类、数学运算等分析操作，并根据图像的分析计算结果，来对相应的系统进行控制或决策的过程。 在很多机器视觉应用中，都需要用到机器视觉测量，即根据目标的图像，来得到目标在实际空间中的物理位置，典型的如抓取机械手、行走机器人、SLAM等。 要根据图像中的目标像素位置，得到目标的物理空间位置，我们需要首先有一个图像像素坐标与物理空间坐标的映射关系，也就是将光学成像过程抽象为一个数学公式，这种能够表达空间位置如何映射到图像像素位置的数学公式，就是所说的机器视觉成像模型，本文即讨论这种模型的机理。
一天，天上掉下来了一个可爱的小妹妹，小妹妹天天缠着你给她讲故事。并且让你在N天内给她讲K(K ≤ N)个不同小故事。你把你知道的所有K个故事从1到K进行编号。她每天会要求你讲某一个小故事，例如第i天她会要求你给他讲第ai个小故事。 由于小妹妹有间歇性失忆，所以她可能会在一些天内要求你讲你已经讲过的故事。如果你每天都按照她的要求来的话，可能会出现无法在N天内讲完K个故事的情况(小妹妹可能没有要 求过讲某个故事)
一, 笛卡尔坐标系 笛卡尔坐标系是数学中的坐标系,而计算机中则采用屏幕坐标系统. 而三维坐标系则没有一个工业标准,分别有 Y轴向上(y-up)的坐标系,
在本文中，我们将深入探讨机器人学的两个核心概念：正运动学和逆运动学。这两个概念是理解和控制机械臂运动的基础。通过一个具体的7轴机械臂实例，我们将详细介绍如何计算机械臂的正运动学和逆运动学。我们首先会解释正运动学和逆运动学的基本概念和数学原理，然后我们将展示如何应用这些原理来计算7轴机械臂的运动。我们的目标是让读者对机械臂的运动控制有一个深入的理解，并了解如何在实践中应用这些知识。
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