Matplotlib是最受欢迎的二维图形库，但有时让你的图变得像你想象中好并不容易。
看起来挺简单的嘛，就把上面这几个问题解决了，就可以实现功能了；接下来我们一一解决。
激光雷达技术、以及立体视觉通常用于3D定位和场景理解研究中，那么单个摄像头是否也可以用于3D定位和场景理解中吗？所以我们首先必须了解相机如何将3D场景转换为2D图像的基本知识，当我们认为相机坐标系中的物体场景是相机原点位置（0，0，0）以及在相机的坐标系的X、Y、Z轴时，摄像机将3D物体场景转换成由下面的图描述的方式的2D图像。
如何将数据组织成某些可理解的形式，使得他可以比较容易地发现数据的趋势，并与其他人交流，这就是描述性统计的任务：简化结构并整理组织数据。整理一组数据的最常用过程是将数据放入一个频数分布。
的立方体内，那么下一步所要做的事情（把立方体画在屏幕上，即光栅化）就是这一节所要介绍的。
神经网络的每一层可以看做是使用一个函数对变量的一次计算。在微分中链式法则用于计算复合函数的导数。反向传播时一种计算链式法则的算法，使用高效的特定运算顺序。
导读：Tableau是商业智能软件届的翘楚，对于制作各种可视化分析图表极为便捷。本文主要讲解用tableau制作各种多变折线图，包括凹凸图、弧线图和雷达图等。
本公众号已经分享了超过百种DAX+SVG自定义的图表，本文介绍如何将自定义图表空心化。所谓空心图表是指没有填充颜色，仅有边框颜色的图表。下图展示了条形图的空心效果：
n 皇后问题研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上，并且使皇后彼此之间不能相互攻击。
栋栋最近开了一家餐饮连锁店，提供外卖服务。随着连锁店越来越多，怎么合理的给客户送餐成为了一个急需解决的问题。 栋栋的连锁店所在的区域可以看成是一个n×n的方格图（如下图所示），方格的格点上的位置上可能包含栋栋的分店（绿色标注）或者客户（蓝色标注），有一些格点是不能经过的（红色标注）。 方格图中的线表示可以行走的道路，相邻两个格点的距离为1。栋栋要送餐必须走可以行走的道路，而且不能经过红色标注的点。
一、最近对问题的解释 看到算法书上有最近对的问题，简单来讲最近对问题要求出一个包含 个点的集合中距离最近的两个点。抽象出来就是求解任意两个点之间的距离，返回距离最小的点的坐标，以及最小距离。这
主要工作 : 计算 每个 数据集样本 对象 的 核心距离 与 可达距离 , 目的是生成 族序 ;
个点的集合中距离最近的两个点。抽象出来就是求解任意两个点之间的距离，返回距离最小的点的坐标，以及最小距离。这里会使用到欧式距离的求法：
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
前期说到，如何绘制和解读单条ROC曲线。在实际的研究中，我们常常需要在同一坐标系中放置2条或多条ROC曲线，以便于直观比较。
数据可视化可以让我们很直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，可以帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。
我们知道广义线性模型包括了一维连续因变量、多维连续因变量、非负次数因变量、二元离散因变量、多元离散因变等的回归模型。然而LASSO对以上的数据类型都适合，也可以说LASSO 回归的特点是在拟合广义线性模型的同时进行变量筛选（variable selection）和复杂度调整（regularization）。变量筛选是指不把所有的变量都放入模型中进行拟合，而是有选择的把变量放入模型从而得到更好的性能参数。复杂度调整是指通过一系列参数控制模型的复杂度，从而避免过度拟合(Overfitting)。总的来说LASSO对数据的要求很低。对于线性模型来说，复杂度与模型的变量数有直接关系，变量数越多，模型复杂度就越高。 更多的变量在拟合时往往可以给出一个看似更好的模型，但是同时也面临过度拟合的危险。此时如果用全新的数据去验证模型（validation），通常效果很差。 一般来说，变量数大于数据点数量很多，或者某一个离散变量有太多独特值时，都有可能过度拟合。
本文特意将两种代码都进行分享, 为了能够让大家体会到两种代码实现的效果, 特意放出下面的效果图来帮助大家对比
有很多种方式可以描述旋转，但是使用欧拉角来描述是最容易让人理解的。这篇文章将会介绍欧拉角的基础知识、欧拉角的问题和如何去解决这些问题，当然还有欧拉角无法解决的万向节死锁问题，在最后还会介绍如何将欧拉角转换成矩阵，便于程序计算。
将提供的2DLiDAR数据集’b0-2014-07-11-10-58-16.bag’，转为matlab的.mat数据文件，这其中包括有5522批次扫描数据，每次扫描得到1079个强度点。如下：
搞规划的对下面的这种指标框应该都不陌生，那么如何将下图中指标框的信息赋给它对应的面呢？
其实不管是之前的三相异步电动机的控制还是现在比较火的直流无刷或者永磁同步电动机，要想做到精确控制，都离不开两个家伙，Park变换和Clark变换。也就是我们经常说的矢量变换。通俗的讲就是用来做三相变两相交流，两相交流变两相直流。将ABC左边变换到旋转dq坐标，基本思想就是将交流电动机等效为直流电动机，转矩和励磁分别做独立控制。
目标检测是深度学习中应用比较多的领域。近年来，人们开发了许多用于对象检测的算法，其中包括YOLO，SSD，Mask RCNN和RetinaNet。
其实我们做分享这近十年，很多资源都是反复分享了，只不过呢很多小伙伴都是关注咱们《生信技能树》时间不长，所以很有必要再次把以前推荐的资料重新发一次。比如：sthda网站的ggplot核心图表示例：
图像旋转是指图像按照某个位置转动一定角度的过程，旋转中图像仍保持这原始尺寸。图像旋转后图像的水平对称轴、垂直对称轴及中心坐标原点都可能会发生变换，因此需要对图像旋转中的坐标进行相应转换。
标准模式下，从摄像头获取到图像数据，将该图像数据缓存到DDR中，再通过显示驱动模块将图像读取出来，在显示屏上进行显示。
此前我们介绍了一个最优化分类算法 — logistic 回归。 Logistic 回归数学公式推导 本文中，我们再来介绍另一个最优化分类算法 — SVM。
从今天起，小编将继Python与GEE两款学习笔记系列之后，分享一档全新的学习笔记系列——ArcGIS学习笔记系列，主要分享一些ArcGIS的基础空间分析知识及关于ArcGIS开发的相关知识；主要目的是为初学GIS的小伙伴们提供一个学习基础知识的平台。正所谓万丈高楼需从平地而起，打好基础才能有更为长远的发展！希望能对小伙伴们有所帮助~
Apple在WWDC17上宣布了一个名为ARKit的新iOS框架。它是一个“允许您轻松为iPhone和iPad创建无与伦比的增强现实体验”的框架。该框架随iOS 11一起发布（目前处于测试阶段），并且仅由Apple的A9或A10芯片驱动的iOS设备支持。这意味着它不适用于iPhone 5S或iPad Mini等旧设备。此外，您无法在模拟器中使用它，因此您必须使用最新的测试版更新您的iPhone / iPad（iOS 11 SDK仅适用于Xcode 9）。
用matplotlib画二维图像时，默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求，需要借助xticks()和yticks()分别对横坐标x-axis和纵坐标y-axis进行设置。
搭建一套700行代码的激光SLAM。通过对ALOAM进行修改实验，确定对激光SLAM最核心的技巧，并接上节里程计，完成后端，构建较大场景(轨迹约2km)地图。
根剧搜索路径的方向，通常有两条遍历图的路径： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。 对于有向图和无向图都适用。
现在的验证码真是越来越高级了，12306 的找图验证码，极验的拖动式验证码，还有国外的一些黑科技，能智能判断你是不是机器人的验证码。 验证码的更新迭代让我突然对传统验证码一下子不满足了，出于挑战自我和对自己技能的修炼，我用了一周的时间写了一个简单的 demo ，然后又花了一周时间将其优化成插件的形式，于是 Clicaptcha 就诞生了。 简单介绍下 Clicaptcha ，它是由 click 和 captcha 这两个单子合并而成，顾名思义，这是一个点击验证码，那怎么个点击验证呢？整个操作流程
两兄弟 N.Coder 和 D.Coder 经营着一家艺术画廊。一周末，他们举办了一场特别奇怪的展览，因为它只有一面墙，没有实体艺术品。当他们收到一幅新画时，N.Coder 在墙上选择一个点作为标记来代表这幅画，然后扔掉原来的艺术品。当顾客要求观看这幅画时，D.Coder 尝试仅使用墙上相关标记的坐标来重新创作这件艺术品。
广度优先搜索类似于树的层次遍历。从图中的某一顶点出发，遍历每一个顶点时，依次遍历其所有的邻接点，然后再从这些邻接点出发，同样依次访问它们的邻接点。按照此过程，直到图中所有被访问过的顶点的邻接点都被访问到。
通读完上一篇博文中提及的教程，觉得应该搞个大作业巩固一下所学的知识，想起刚上映的漫威宇宙第三阶段收官之作《蜘蛛侠·英雄远征》，于是决定仿一个MARVEL的片头动画作为three.js的课后练习，使用的版本是R104版本。本节先来解决视频贴图的问题。
在项目实施的过程中，柱形折线图可以说是我们使用频率较高的可视化图形之一，默认的呈现效果如下图：
除了将该图像标记为猫外，还需要定位图中的猫，典型方法是在该猫周围画一个边界框，这个方框可以看做定义该方框的一系列坐标，(x,y) 可以是方框的中心w 和 h 分别表示方框的宽和高。 要计算这些值 我们可以使用典型分类 CNN，用到的很多相同结构。
本教程是线性代数的简短实用介绍，因为它适用于游戏开发。线性代数是向量及其用途的研究。向量在2D和3D开发中都有许多应用，并且Godot广泛使用它们。对矢量数学有深入的了解对于成为一名强大的游戏开发者至关重要。
这篇文章将给大家讲解如何在Android系统上基于OpenGL ES 2.0来实现相机实时图片涂鸦效果，所涂内容跟随人脸出现、消失、移动、旋转及缩放，在这里，我们假设您： 已经搭建好一个相机框架，能够获得相机的预览图像 有了一个人脸检测的SDK，能够得到相机预览时每帧人脸在屏幕中的坐标及旋转角度。 在开始讲解之前，先简要介绍一下OpenGL ES 2.0的一些必要的基础知识，方便对文章的理解。 基础知识一：OpenGL的坐标系 为方便讲解，以下只讲解二维的情况，在OpenGL使用中，我们主要会涉及到以下三个
周六日，松懈了，罪过罪过， MYSQL 从8.0开始就开始正式走到开挂数据库得行列，估计8.0铺开后，大部分原先的MYSQL的经验的进行一次洗牌，今天就从MYSQL 的直方图开始。
史密斯圆图是Phillip Smith发明的用于简化各种系统和电路的阻抗匹配电路计算的一种图形化工具，其建立在反射系数复平面（Гr，Гi）上，由阻抗圆图、导纳圆图和等反射系数圆叠加而成。
原论文名为《Objects as Points》，有没有觉得这种简单的名字特别霸气，比什么"基于xxxx的xxxx的xxxx论文"帅气多了哈。
Step2：新建一个win32 console application，记住文件放置的路径（下图中的位置）并且将项目命名为tetgen，命名结束后点击确定按钮
当我们使用前馈神经网络接收输入 ，并产生输出 时，信息通过网络前向流动。输入x并提供初始信息，然后传播到每一层的隐藏单元，最终产生输出 。这称之为前向传播。在训练过程中，前向传播可以持续前向直到它产生一个标量代价函数 。反向传播算法，经常简称为backprop，允许来自代价函数的信息通过网络向后流动，以便计算梯度。
使用 Vite 初始化项目并安装 ol ，更详细做法可以查看 『Vite + Vue3 + OpenLayers 起步』
ggplot2可以用来创建优雅的图形，由于它的灵活，简洁和一致的接口，可以提供美丽、可直接用来发表的图形，吸引了许多用户，特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数，并将其延伸为图形语法，即独立指定绘图组件，并将它们组合起来，以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分：data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分：data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting（数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面）。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层，一个图可以有多个图层。
现在，3D模型已经用于各种不同的领域。在医疗行业使用它们制作器官的精确模型；电影行业将它们用于活动的人物、物体以及现实电影；视频游戏产业将它们作为计算机与视频游戏中的资源；在科学领域将它们作为化合物的
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