“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注！
既然你诚心诚意地想知道 “ 梯度下降 ” 的算法到底是什么样的，相信你应该也了解到了：“线性回归” 是 “梯度下降” 的基础。
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，当时一开始时，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。 这些矩阵当中最重要的就是模型矩阵（Model Matrix）、视图矩阵（View Matrix）、投影矩阵（Projection Matrix），本文也只分析这3个矩阵的数学推导过程。这三个矩阵的计算OpenGL的API都为我们封装好了，我们在实际开发时，只需要给API传对应的参数就能得到这些矩阵，下面带大家来看看究竟是怎样计算得到的。
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
今天主要是讲解以下知识点： 1、方法基础知识 2、方法高级内容 3、方法案例
大宝上初一了，先让 ChatGPT 给准备点初中数学的知识点汇总，提前学着，看起来整理的有模有样的，先不管整理的对不对了。
支持向量机（SVM）广泛应用于模式分类和非线性回归领域。SVM算法的原始形式由Vladimir N.Vapnik和Alexey Ya提出。自从那以后，SVM已经被巨大地改变以成功地用于许多现实世界问题。
数据百问系列：“未知”数据该如何处理？ 0x00 前言 本次讨论的主题是：数据维度分类中，习惯将无法归类或者数据模糊的归为“未知”,那么对于这些未知数据， 我们应该怎么处理呢? 问题： 1、“未知”对
结构光三维重建系统是由一个相机和一个投影仪组成，关于结构光三维重建系统的理论有很多，其中有一个简单的模型是把投影仪看做相机来使用，从而得到物体的三维信息。接下来我将详细介绍这个模型的原理。
建立平面坐标，将7部电影转化为7个坐标，X坐标，X坐标 及类型如如下图所示，通过A~F点，估计G点的类型。
当 a\times d-b\times c=0 时 A 没有定义，A^{-1}不存在，则 A 是奇异矩阵。
如今的数学已经变得相当抽象深奥，但实际上数学却并非生来如此，数学的发展主要是由现实问题来推动，对数学进行抽象能使其成为通用性更强的理论。通过抽象思维从实际问题中提取出规律和概念，将更加本质性的东西提取出来是非常有必要的。这些规律能推广到其它很多学科上，比如物理、化学、计算机科学、天文学等等，几乎大部分学科都跟数学相关。
一、介绍 数据分类是机器学习中非常重要的任务。支持向量机（SVM）广泛应用于模式分类和非线性回归领域。 SVM算法的原始形式由Vladimir N.Vapnik和Alexey Ya提出。自从那以后，SVM已经被巨大地改变以成功地用于许多现实世界问题，例如文本（和超文本）分类，图像分类，生物信息学（蛋白质分类，癌症分类），手写字符识别等。 二、目录 什么是支持向量机？ SVM是如何工作的？ 推导SVM方程 SVM的优缺点 用Python和R实现 1.什么是支持向量机（SVM）？ 支持向量机是一种有监督的
GPS 是英文Global Positioning System（全球定位系统）的简称，而其中文简称为“球位系”。GPS是20世纪70年代由美国陆海空三军联合研制的新一代空间卫星导航定位系统 。
什么样的处理才算是正确的处理呢？为了目的不择手段？只要得到好的预测性能就万事大吉？事实确实如此，但是这么做的关键在于，你能确保未知数据也能有个不错的表现。就像我经常说的那样，你很容易就会受到它的蒙蔽，在分析训练结果的时候，轻易地就相信了你选择的方法。 以下三点很重要。 1.模型评价是关键 数据分析/机器学习/数据科学（或任何你能想到的领域）的主要目标，就是建立一个系统，要求它在预测未知数据上有良好的表现。区分监督学习（像分类）和无监督学习（如聚合）其实没有太大的意义，因为无论如何你总会找到办法来构建和设计你
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。
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。
“描述轨道的某些方程式在解析上无法求解，在数值上求解较慢。为了避免这种潜在的障碍，我充分利用了Mathematica的插值函数功能来创建快速计算、可逆的插值函数， （在我的允许范围内）在数值上与其建模的功能相同。”
我真的不是在说这些课程的坏话。我在大学教了很多年的机器学习，教的东西始终都围绕着那些非常具体的算法模型。你可能非常了解支持向量机，高斯混合模型， K-均值聚类等等，但是只有当你开始准备硕士论文的时候，你才真的学会了如何正确的处理数据。
在结构光三维重建中，最常见的方法就是相移法，相移是通过投影一系列相移光栅图像编码，从而得到物体表面一点在投影仪图片上的相对位置或者绝对位置。下面，笔者将详细介绍如何制作相移编码图片，以及如何对获取的相移图片进行解码，最后笔者将粗浅的谈谈相移相比其他方法（如格雷码）有什么优势。
主要可以分为两类，一类是线性图像插值方法，另一类是非线性图像插值方法，如上图所示。
在绘图亦或是函数处理过程中，我相信插值一定是数据处理作业中难以省略的环节。本程序即是利用TI-Nspire强大平台开发的插值绘制工具。以下是Interpolate Plotter v0 的特性：
。因此我们无法写出该分布的概率密度函数，也就无法对其建模。我们可以将其理解为线性方程组求解，未知数的个数比方程数目多，因而无法完全求出所有未知数。原文使用了仿射空间进行解释，并不是很懂( ⊙ o ⊙ )。
在今天分享恺明团队新推出的自监督学习+Transformer=MoCoV3之前，我想和大家分享下最近我看到一篇目标检测文章，最近因为一直推送目标检测类的，觉得这篇是个不错的idea。
平面图案标定姿势的选择很少被考虑——但标定精度很大程度上取决于它。本文提出了一种姿态选择方法，可以找到一个紧凑和鲁棒的标定姿态集，并适合于交互式标定。奇异的姿态会导致解决方案不可靠，而减少姿态的不确定度对标定有利的。为此，我们使用不确定性传播原理。
POSIT算法，Pose from Orthography and Scaling with Iterations， 比例正交投影迭代变换算法：
经过5次视频讲解的铺垫，终于进入正轨。这次视频讲解机器学习问题的建模表示，主要包括2个方面的内容：
在我们之前的博客中，为什么你不能仅使用列表、测试套件和基准测试来比较 SAST 工具，我们探索了当今常用来评估和比较 SAST 测试工具的各种工具和指标。我们还研究了为什么这些工具可能会产生不一致的结果并且对于评估 SAST 测试工具可能根本不可靠的一些原因。
（一） MyCurveErrorLearn 题目定义的问题可以被描述为ECHNP(DH)ECHNP(DH)：指定素数p、正整数m，以及上的椭圆曲线。点Q \in E, R\in 。定义E上的函数f，未知数P\in E，存在预言机\mathcal{O}_{P,R}(t)=f(P+[t]R)。通过预言机\mathcal{O}_{P,R}恢复P。 参考文献HNP第7.1节 Elliptic Curve Hidden Number Problem中的构造，考虑输入0，则可以得到，此时分别输入，则可以得到多项式 F
简介 GPS的全称是全球定位系统(the Global Positioning System)。它属于美国政府，并由洛杉矶的联合项目办公室(JPO, Joint Program Office)管理。 1957年，苏联发射第一颗人造卫星。为了确定卫星的位置，多个地面基站同时观测卫星发出的电波，并据此计算从基站到卫星的距离。这个想法很快被美国人发展下去: 既然多个地面基站可以确定空中的卫星位置，那么空中的多个基站也就可以确定地面上的位置了。GPS卫星组成的网络就构成这样的一个空中基站网络。地面上的使用者只需要接
在三维视觉中，经常出现的一种情况是：我们已知一组点的三维坐标，和相机拍摄这些点时获取的二维坐标。如何通过这些二位点的坐标，（结合已知的三维坐标信息），确定出相机在世界坐标系中的位姿，即旋转矩阵R和平移向量t？这个问题称作Perspective-n-Point 问题，简称PnP问题。
据统计，今年共计1300篇论文被CVPR 2019 接收，相比去年被接收论文数量增加了32.8%。今年的接收率为25.2%。
Jason Brownlee 2017年3月17日 我们用于对新数据进行预测的机器学习模型称为最终模型。 在应用机器学习时，如何训练出一个最终模型这可能是大家的一个疑惑。 初学者通常会问以下问题：
这是一个很久很久以前的一个故事，久到能够让人忘记原来这这些方程是如此的贴近自己的学习。你学或者不学，它都在这里，不难也不简单。过冷水今天就和大家分享一下一维热传导方程特别案例的具体求解方法。
（内容需要，本讲中再次使用了大量在线公式，如果因为转帖网站不支持公式无法显示的情况，欢迎访问原始博客。）
本关需要扫描未知数只扫描，要在不知道初始值的情况下找到一个在0到500之间的数值。首先，选择“未知的初始值”扫描方式，在数值类型中选择 4 字节，并点击“首次扫描”以开始扫描。扫描结束后，点击“打我”按钮进行一些操作，回到 Cheat Engine，选择“减少的数值”作为扫描类型，点击“再次扫描”并重复操作直到检索出很少的几个地址。由于该数值在0到500之间，可以挑出最为相似地址，并将其加入到下方的地址列表。接着，将健康值更改为 5000 以便进入下一关。需要记住的重点是，在开始新的扫描之前，务必要先点击“新的扫描”按钮。
大家是否记得2000年以前，我们使用的GPS服务精度是100米，其实系统真正服务精度是10米左右，100米的误差是人为对卫星信号加干扰产生的。这就是GPS的SA政策，GPS系统可以对部分用户局域关闭，也可以选择人为加干扰，使定位不准确，所以拥有独立自主的卫星导航系统非常重要。
内插是在诸如放大、收缩、旋转和几何校正等任务中广泛应用的基本工具 从根本上看，内插是用已知数据来 估计未知位置的数值的处理 实现图像内插的方法有三种： 最近邻内插法、双线性内插法、双三次内插法
作者：Sebastian Raschka 翻译：reason_W 编辑：周翔 简介 正确使用模型评估、模型选择和算法选择技术无论是对机器学习学术研究还是工业场景应用都至关重要。本文将对这三个任务的相关技术进行回顾，并就每种技术的理论和实证研究的主要优缺点进行讨论。文章还将就机器学习算法中的超参数调优给出尽可能的建议，用以实现最佳的算法效果。文中内容涉及很多常用方法，比如模型评估和选择中的Holdout方法等；介绍了bootstrap技术的不同变体，通过正态逼近得到置信区间来衡量性能估计（performa
点击上方蓝字关注我们 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 一个简单、渐进、但必须知道的基线：用于Vision Transformer的自监督学习。尽管标准卷积网络的训练方法已经非常成熟且鲁棒，然而ViT的训练方案仍有待于构建，特别是自监督场景下的训练极具挑战。 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 1 背景 在今天分享恺明团队新推出的自监督学习+Transformer=MoCoV3之前，我想和大家分享下
机器学习（Machine Learning）根据已知数据来不断学习和积累经验，然后总结出规律并尝试预测未知数据的属性，是一门综合性非常强的多领域交叉学科，涉及线性代数、概率论、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
解决线性方程组的最终目标是找到未知变量的值。这是带有两个未知变量的线性方程组的示例，x并且y：
保存模型并不限于在训练之后，在训练之中也需要保存，因为TensorFlow训练模型时难免会出现中断的情况。我们自然希望能够将辛苦得到的中间参数保留下来，否则下次又要重新开始。这种在训练中保存模型，习惯上称之为保存检查点。
仍然是一篇入门文，用以补充以前文章中都有意略过的部分。 之前的系列中，我们期望对数学并没有特别喜好的程序员，也可以从事人工智能应用的开发。但走到比较深入之后，基本的数学知识，还是没办法躲过的。
机器学习常用算法 k近邻算法 求出未知点 与周围最近的 k个点的距离 查看这k个点中大多数是哪一类 根号((x已知-x未知)^2+(y已知-y未知)^2) 即平面间2点距离公式 收异常点影响较大,因此需要做标准化处理 API:sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm="auto") algorithm:{"auto","ball_tree","kd_tree","brute"}
线性回归（Linear Regression）是非常流行的机器学习算法。线性回归可以用来确定两种或两种以上变量之间的定量关系。具体来说，线性回归算法可以根据一组样本数据，拟合出一个线性模型，并通过对该模型的参数进行估计和预测，达到对未知数据进行预测的目的。
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