p5.js 同样具备变换功能，而且还封装了很多方便的函数去实现变换功能。本文就简单介绍一下 p5.js 的变换操作方法。 为了方便讲解(我懒)，本文使用 CDN 的方式引入 p5.js。...如果你在项目中使用 npm 的方式安装 p5.js ，可以参考 《p5.js 使用npm安装p5.js后如何使用？》 的用法。...语法1 translate(x, y, [z]) // 语法2 translate(vector) 先看看语法1，参数 x、 y、z 都接受数值型数据，其中 x 和 y 是必传的，z 是在3d场景中才会用到...语法2接受的参数是一个平移向量，这个语法在入门阶段用得不多。....js 使用npm安装p5.js后如何使用？》
经过和牛兄的沟通，原来是使用 p5js 实现的，使用的是一个叫做Handtrack.js的一个 js 库。 于是小菜花了点时间研究了下，总结一下，做个备忘和信息分享。...Handtrack如何在p5js中使用？...1) 引入 handtrack.js 我们在 html 中除下引入 p5.js、p5.sound.min.js（如果用到声音处理）等 p5 核心 js 文件后，引入 <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/<em>p5.js</em>/1.4.0/addons/p5...一些应用例子 其实手势的应用很广泛，放在 processing <em>中</em>，我们常常可以这么做： 1）将原来鼠标移动的控制改为手部移动的控制 2）当手和其他物体重叠时，可以表示有意义的交互信号，<em>如</em>物体碰撞，选择物体等
中，我们将讨论如何在Python中转移学习和部署我们的模型。...https://github.com/tensorflow/tfjs-examples 利用谷歌的预训练模型：PoseNet TensorFlow.js提供了大量来自谷歌的预训练模型，用于许多有用的任务，如目标检测...ml5.js是一个基于TensorFlow.js和p5.js的库。p5.js是另一个库可以使你更容易在浏览器中访问网络摄像头。...在与index.html相同的文件夹中创建一个新文件posenet.js。...在下一篇文章中，我们将探讨如何在浏览器中应用迁移学习，并使用TensorFlow.js部署机器学习或深度学习模型。
另一方面，LSTM被设计为能够控制它记住关于每个输入的内容，并且学习如何在训练阶段决定记住什么。 LSTM的关键附加操作是4）来自计算图中的节点的输出向量可以通过分量乘法。...换句话说，将每个向量的第一维中的值相乘，以获得新向量的第一维。然后将两个向量的第二维相乘，等等。 这不是一个线性变换，在这种意义上，你不能通过连接两个向量获得相同的结果，然后乘以权重矩阵。...相反，这更像是将一个输入向量视为一个权重矩阵，您将乘以另一个输出向量。...该“权重矩阵”向量在许多方面不如典型RNN中的内置权重矩阵令人印象深刻。它等价于一个向量的值沿着对角线，其余的项等于零的矩阵。所以它不能做任何操作变成另一个向量。...因此，“权重矩阵”向量乘以数据向量的计算图中的节点通常称为门。 LSTM使用第四个操作来创建三个门，如下图所示。这显示了LSTM中单个单元格的内部，我们将进一步看到这个单元格如何在外部连接。
中，我们将讨论如何在Python中转移学习和部署我们的模型。...https://github.com/tensorflow/tfjs-examples 三、利用谷歌的预训练模型：PoseNet TensorFlow.js提供了大量来自谷歌的预训练模型，用于许多有用的任务，如目标检测...ml5.js是一个基于TensorFlow.js和p5.js的库。p5.js是另一个库可以使你更容易在浏览器中访问网络摄像头。...在与index.html相同的文件夹中创建一个新文件posenet.js。...在下一篇文章中，我们将探讨如何在浏览器中应用迁移学习，并使用TensorFlow.js部署机器学习或深度学习模型。
您可以将您整个浏览器页面当作您的绘图，这包括了 HTML5 物件，如文字、输入框、视频、摄像头及音频。 简单来说，p5.js 能让“切图仔”更容易做出具有艺术感的作品（很能整活）。...举个例子，p5.js 很擅长实现下面这种效果。 代码片段 p5.js 是 Processing 往浏览器延伸的一个 canvas库 。...于是，p5.js 应运而生！ p5.js 第一个测试版在 2014年8月 发布。 更多的故事可在 p5.js 官网 中寻找，本文的目标是光速入门 p5.js 。...setup(): 可以理解为 p5.js 的一个生命周期，创建画布的方法通常写在 setup() 里。...setup() 是 p5.js 里一个很重要的方法，你可以简单的理解为 setup 是 p5.js 里的一个生命周期函数。在该函数里可以做很多初始化工作，比如创建画布并设置大小、画布背景色等。
在坐标系中我们设有两个相交但不相等的的向量A与向量B可以知道下面的式子 向量A的模等于其坐标的平方和开根号 ? A到向量B的垂直线(投影)长度 ?...A与B的内积等于A到B的投影长度乘以B的模 ? 基 一个二维向量可以对应二维笛卡尔直角坐标系中从原点出发的一个有向线段。...但是，在二维空间当中，只有坐标(X,Y)本身是不能够精确表示一个具有方向的向量的。可以知道向量(x,y)是一个线性组合，即二维空间的基，在线性代数中，基（也称为基底）是描述、刻画向量空间的基本工具。...向量空间的基是它的一个特殊的子集。 下面是二维空间的基的一般表示 ? 在PCA降维中，我们需要进行空间坐标的变换也就是基变换，下面来看一个例子 ?...，考虑如何在低维空间中最好地代表它们。 其中m是数据实例的个数， xi是数据实例i的向量表达， x拔是所有数据实例的平均向量。
今天给大家介绍一个JS库 —— ml5.js。 ml5.js旨在为创意编程提供开箱即用的机器学习算法。...该库封装了常用的机器学习算法和预训练模型，基于TensorFlow.js，可单独使用，也可搭配p5.js使用。 官网 https://ml5js.org/ 当前版本是0.3.1 有多容易使用？...，可用于把文本转化为向量，在向量空间中进行计算 04 辅助功能 featureExtractor 图像特征提取，可用于以图搜图、迁移学习 KNNClassifier K-Nearest Neighbors...算法创建分类器，可用于图像分类 17个功能建议一个个进行尝试，练习，掌握。...近期活动 【第8期】上海mixlab2019年中-线下聚会http://hdxu.cn/49xyL
在这篇文章中，我将尝试对线性代数做一个简单的介绍。 我们所说的数据是什么意思？ 让我们考虑一个简单的例子，在这个例子中，你有每栋房子的属性，你的目标是尝试预测给定房子的价格。...如您所见，以矩阵形式编写所有内容可以更简洁地描述正在发生的事情。但是我们如何乘以矩阵呢？别担心，它既简单又直观。 矩阵乘法 首先让我们地思考一下；我们只是想将每个 EV 与其相应的权重相乘。...我们有 n 个房屋/示例，因此从逻辑上讲，我们应该将设计矩阵中的每一行与列向量 W 相乘。为简洁起见，我们将考虑一个包含两个示例和三个解释变量的简单示例： 矩阵和列向量相乘将产生另一个列向量。...为了表示隐藏层中的四个神经元，我们将我们的设计矩阵与一个四列三行的权重矩阵相乘；行数应等于输入的维数，列数应等于后续层中目标神经元的数量。 剩下的就是最终的输出层。...学习有关如何在矩阵和张量中表示数据的基础知识，将使您对底层的理论有更好的理解。
从隐藏层神经元中随机选择一个一半大小的子集临时删除掉（备份被删除神经元的参数）。....上面公式中Bernoulli函数是为了生成概率r向量，也就是随机生成一个0、1的向量。代码层面实现让某个神经元以概率p停止工作，其实就是让它的激活函数值以概率p变为0。...注意： 经过上面屏蔽掉某些神经元，使其激活值为0以后，我们还需要对向量y1……y1000进行缩放，也就是乘以1/(1-p)。...注意： Keras中Dropout的实现，是屏蔽掉某些神经元，使其激活值为0以后，对激活值向量x1……x1000进行放大，也就是乘以1/(1-p)。...那么一种”补偿“的方案就是每个神经元的权重都乘以一个p，这样在“总体上”使得测试数据和训练数据是大致一样的。
在本篇博客中，马三就来和大家一起回顾和学习一下Unity3D中那些常用的3D数学知识。 一、向量概念及基本定义 1、向量的数学定义 向量就是一个数字列表，对于程序员来说一个向量就是一个数组。...标量与向量的乘法非常直接，将向量的每个分量都与标量相乘即可。如：k[x,y,z] = [xk,yk,zk] 向量也能除以非零向量，效果等同于乘以标量的倒数。...这就是向量加法的“三角形法则”。 ? 计算一个点到另一个点的位移是一种非常普遍的需求，可以使用三角形法则和向量减法来解决这个问题，如： 上图 d-c 计算出 c 到 d 的位移向量。...这表示标量只有大小，而没有向量的大小和方向。 向量乘以一个标量方向和位置仍为原来的方向和位置。然而，新的向量的大小等于原来的大小乘以标量。 同样，标量的除法结果就是标量的几分之一。...如果一个单位向量乘以一个标量，那么结果的长度将标量的大小。当力的方向是不变的，但力是可控的时.这是非常有用的.
[4, 5, 6, 7], [8, 9,10,11]]) 我们通常如何在NumPy中执行此操作？...首先要注意的是我们需要reshapeA，这样我们在乘B时才可以广播（就是说，A需要是列向量）。然后我们可以用B的第一行乘以0，第二行乘以1，第三行乘以2。...简而言之，因为我们根本不需要对A进行reshape，最重要的是，乘法不会创建像A[:, np.newaxis] * B这样的临时数组。相反，einsum只需沿着行对乘积进行求和。...你认为对于一个3维数组，np.einsum(‘kij’, M)将最后一个轴移动到第一个位置并移动前两个轴到后面去是情有可原的。实际上，einsum通过按字母顺序重新排列标签来创建自己的输出标签。...如函数dot和inner经常链接到BLAS例程可以超越einsum在速度方面，tensordot函数也可以与之相比。
第一个开关，负责控制继续保存长期状态c； 第二个开关，负责控制把即时状态输入到长期状态c； 第三个开关，负责控制是否把长期状态c作为当前的LSTM的输出。 如何在算法中实现这三个开关？...方法：用 门（gate） 定义：gate 实际上就是一层全连接层，输入是一个向量，输出是一个 0到1 之间的实数向量。 公式为： ? 回忆一下它的样子： ? gate 如何进行控制？...方法：用门的输出向量按元素乘以我们需要控制的那个向量 原理：门的输出是 0到1 之间的实数向量， 当门输出为 0 时，任何向量与之相乘都会得到 0 向量，这就相当于什么都不能通过； 输出为 1 时...forget 遗忘门的计算公式中： W_f 是遗忘门的权重矩阵，[h_t-1, x_t] 表示把两个向量连接成一个更长的向量，b_f 是遗忘门的偏置项，σ 是 sigmoid 函数。...又权重矩阵 W 都是由两个矩阵拼接而成，这两部分在反向传播中使用不同的公式，因此在后续的推导中，权重矩阵也要被写为分开的两个矩阵。 接着就来求两个方向的误差，和一个梯度计算。
一个矩阵乘以它自己的转置，会得到什么结果，有什么意义？ 我们知道，矩阵可以看作由一些向量组成，一个矩阵乘以它自己转置的运算，其实可以看成这些向量分别与其他向量计算内积。...这是在计算第一个行向量与自己的内积，第一行乘以第二列是计算第一个行向量与第二个行向量的内积第一行乘以第三列是计算第一个行向量与第三个行向量的内积.....）...至此，我们理解了公式 中， 的意义。我们进一步，Softmax的意义何在呢？请看下图 我们回想Softmax的公式，Softmax操作的意义是什么呢？...在新的向量中，每一个维度的数值都是由三个词向量在这一维度的数值加权求和得来的，这个新的行向量就是"早"字词向量经过注意力机制加权求和之后的表示。...因此 中每一个元素除以 后，方差又变为1。这使得 的分布“陡峭”程度与d解耦，从而使得训练过程中梯度值保持稳定。
02 标量、向量 标量（scalar） 标量是一个单独的数，一般用普通小写字母或希腊字母表示，如 ? 等。 向量（vector）相关 向量的定义，把数排成一列就是向量，比如： ?...向量一般用粗体小写字母或粗体希腊字母表示，如 ? 等（有时候也会用箭头来标识，如 ? ），其元素记作 ? 。 向量默认为列向量，行向量需要用列向量的转置表示，例如 ? 等。 ?...线性变换由它对空间的基向量的作用完全决定，在二维空间中，基向量就是 ? 和 ? ，这是因为其他任意向量都成表示为基向量的线性组合，坐标为（x,y）的向量就是x乘以 ? 加上y乘以 ?...03 矩阵（matrix）相关 矩阵是一个二维数组，其中的每一个元素由两个索引（而非一个）所确定，一般用粗体的大写字母表示，比如： ? 矩阵 ? 中的第 ? 行第 ?...一般的，一个数组中的元素分布在若干维坐标的规则网络中，我们称之为张量。 一阶张量可以用向量表示，二阶张量可以用矩阵表示。
在matlab中如何表示方便调用的分段函数，可以这样来做。 首先，建立自定义分段函数func(x)文件，如func.m 然后，在命令窗口中 >>x=[。。。]...,就乘以1,不在范围内,就乘以0.3、点击回车键,运行程序,运行结果如下图所示,可以看到绘制的分段函数图像,一次性就绘制成功了.4、分段函数为三段,每个x区间内有对应的y值表达式.5、书写y的值如方框处所示...在matlab中_ ： 最低0.27元开通文库会员,查看完整内容> 原发布者:bitian216 f(x)的定义如下: 1、写一个函数文件f(x)实现该函数,要求参数x可以是向量;2、作出该函数的图形...7.5992 用matlab如何表示如下分段函数,急求…….._ ： 当r>=0.05且r 也就是T=C(r>=0.05且r又T=273(r>0.2) 故C=273 so T=273(r>=0.05且r 如何在...Matlab中输入分段函数?
##3.1 矩阵和向量 如图 ：这个 ：这个 是 4×2矩阵 ，即 4行 2列，如 m为行， 为行， n为列，那么 为列，那么 为列，那么 m×n即 4×2 矩阵的维数即行数×列数 矩阵元素（矩阵项...3.3 矩阵向量乘法 矩阵和向量的乘法如图：m×n 的矩阵乘以 n×1 的向量，得到的是 m×1 的向量 算法 举例： 3.4 矩阵乘法 矩阵乘法： m×n 矩阵乘以 n×o 矩阵，变成 m×o 矩阵...即：A×（B×C）=（A×B）×C 单位矩阵：在矩阵的乘法中，有一种矩阵起着特殊的作用，如同数的乘法中的 1,我们称 这种矩阵为单位矩阵．它是个方阵，一般用 I 或者 E 表示，本讲义都用 I 代表单位矩阵...如： 对于单位矩阵，有 AI=IA=A3.6 逆、转置 矩阵的逆：如矩阵 A 是一个 m×m 矩阵（方阵），如果有逆矩阵，则： 我们一般在 OCTAVE 或者 MATLAB 中进行计算矩阵的逆矩阵。...矩阵的转置基本性质: matlab 中矩阵转置： 直接打一撇，x=y’。
在下一节中，我们将用Javascript逐行演示该过程。 用于书写过程的循环神经网络 在前一节描述的书写任务中，我们已经预训练了一个循环神经网络模型。...在本节中，我们将为大家展示如何利用p5.js在Javascript中使用这个模型。下面是整个书写产生过程的p5.js框架。...因为接下来的过程中需要多次重新初始化这些变量，我们事先创建一个名为restart 的函数，用于初始化这些变量。...其中，有几行代码是使用p5.js的Javascript写成的。 在不同温度下从概率分布中取样 变量pdf应当存储每个步骤完成后的下一笔画的概率分布。...Javascript框架的优点是交互式编程可以轻松完成，而且在web浏览器不用费大力气进行配置，如p5.js。
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