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这个算法通过“看脸色”，能从视频聊天中检测心律和压力

大数据文摘出品来源：fastcompany 编译：木槿在拉斯维加斯的消费电子展中，有一家名为Binah.ai的公司现场测试路人的压力水平。...他告诉作者：“这表明我的压力很大，确实是这个样子的。” Binah.ai公司总部在以色列，它和其他公司一样使用人工智能来衡量视频中一系列重要信号。...算法如何通过视频检测这些生命特征？ Binah.ai公司已实施了一项叫做体积描记法的技术，该技术使用相机来检测脸部颜色轻微变化来表明脉搏。...Binah.ai引起了医学界以外的关注，执法部门认为这个技术在审讯中可能有用。目前，还没有关于出台使用这种特定技术的相关法律法规。就像测谎一样，警方可能无法强迫嫌疑人参与面部扫描。...出于这个原因，Binah.ai和Neurodata Lab等公司在很大程度上将其算法所收集数据让客户自己做抉择。

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【每日算法Day 93】不用额外空间，你会旋转一个矩阵吗？

第 100 天时，我可能会对这 100 天以来的算法题进行一个总结，然后暂时停止更新 LeetCode 题解了。下一步可能更新 NLP 相关算法了，非常感谢大家每天的支持。...旋转矩阵[1] 题目描述给你一幅由 N × N 矩阵表示的图像，其中每个像素的大小为 4 字节。请你设计一种算法，将图像旋转 90 度。不占用额外内存空间能否做到？...那么我们可以先沿着主对角线翻转矩阵，这样格子 (i, j) 位置就换到了 (j, i) 。然后再左右翻转一下矩阵，格子 (j, i) 就换到了 (j, n-1-i) ，正好等价于旋转后的位置！...】，每日算法干货马上就来！...旋转矩阵: https://leetcode-cn.com/problems/rotate-matrix-lcci/ ?

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OpenGL矩阵变换的数学推导

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。...当我们把模型放到世界坐标系中，模型就在世界坐标系里有了坐标，也就是原来在LOCAL SPACE中的那些坐标值，变成了世界坐标系中的坐标值，帮助我们完成这个变换的就是模型矩阵，对应图中的MODEL MATRIX...，这个放的过程就是对应Camera的旋转和平移，这里表示为TR，其中T表示平稳变换矩阵，R表示旋转变换矩阵。...根据前面的知识，我们能很容易得到T^-1: 这个直观上也好理解，比如本来是平移Tx，逆过来就是平移-Tx，依此类推。...那就要理解z2这个值是什么东西，它就是投影之后未归一化的深度值，而深度和x0、y0没有关系，这个如何理解？就是说我把一个东西放在左，上边，还是右边，不影响它的深度，要改变深度需要前后移动。

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SLAM实习生面试基础知识点总结

由于这个函数使用的特征点同时包含正确和错误匹配点，因此计算的单应性矩阵依赖于二次投影的准确性），统计容差范围内匹配点最多的作为最适合的模型，剔除误匹配的点。 2....单目相机，F和H矩阵有何不同，E和F矩阵有何不同，只旋转不平移能不能求F，只旋转不平移能不能求H ? ?...为什么SLAM中常用L-M G-N中的H矩阵可能为奇异矩阵或者病态矩阵，导致算法不收敛。而且当步长较大时，也无法保证收敛性，所以采用L-M求解增量方程，但是它的收敛速度可能较慢。 20....例如，他能从包含大量局外点的数据集中估计出高精度的参数。缺点是它计算参数的迭代次数没有上限，如果设置迭代次数的上限，得到的结果可能不是最优的结果，甚至可能得到错误的结果。...k1，k2即可，对于畸变系数较大的鱼眼相机需要得到k3，p1，p2相机外参分为旋转矩阵R和平移矩阵t，旋转矩阵和平移矩阵共同描述了如何把点从世界坐标系转换到摄像机坐标系 END

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25个机器学习面试题，你能回答几个？

5、神经网络可以作为降维的工具吗?请详细解释一下。 (提示：自编码器) 6、似乎很多人都忽视了截距项在线性回归模型中的作用，请告诉我一个截距项的功能。...你能从两个简单的函数「|x| 和 x²」的图像中直观地解释他们的不同之处吗? (提示：请注意 |x| 函数图像中的尖点) 8、假设你对数据集(连续值)的分布一无所知，你不能假设它是高斯分布。...9、大多数机器学习算法涉及到一些对矩阵的操作，例如矩阵乘法和求逆矩阵。请给出一个简单的数学证明，说明为什么这种机器学习算法的 mini-batch 版本可能比在整个数据集上进行训练的计算效率更高?...其中哪一个更有可能从超快大型矩阵乘法算法中获益?为什么? (提示：哪个算法更可能使用矩阵操作?) 15、自变量之间的相关性对主成分分析有何影响?你将如何对其进行处理?...20、对于回归问题来说，从训练数据中通过简单随机抽样得到训练集和验证集是很有效的。但是对于一个分类问题来说，这种方法会存在什么问题?为此我们能做些什么?

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从零开始一起学习SLAM | 为啥需要李群与李代数？

小白：旋转矩阵对加法不封闭啥意思？师兄：嗯，这个我一会会细讲，这里你先记住好了。到后面你就知道了小白：好的，那刚才的问题怎么解决呢？师兄：这个问题问的好，李代数就是解决这个问题的。...对了，比如旋转矩阵和乘法就构成了旋转矩阵群，变换矩阵和乘法也构成了变换矩阵群。对了，你说，旋转矩阵和加法能构成群吗？小白：额。。刚才好像说不行吧？师兄：嗯，不行的，他们不满足封闭性。...这个delta就是通过误差函数对T微分得到的。也就是说我们需要对变换矩阵T求微分（导数），我们先以SO(3)空间中的旋转矩阵 R为例来说说吧，你觉得如何对R求微分呢？小白：矩阵怎么求。。...师兄：可以这么理解，你可以去看一下十四讲中65-66页那部分的推导，我们只关注两个结论就行了第一个结论：看下面的公式，我们发现旋转矩阵的微分是一个反对称(也叫斜对称)矩阵左乘它本身，也印证了我前面说的...看到这个式子有没有觉得很神奇？小白：好像在哪里见过啊师兄：嗯，这个式子和罗德里格斯公式长的一模一样小白：忘了什么是罗德里格斯公式了。。。师兄：你还记得旋转的表示方法吗？

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资源 | 25个机器学习面试题，期待你来解答

声明：我将这些问题列举出来只是为了启发大家的思考，促进相关的讨论。这个问题并没有现成的答案。我们会对某些问题给出提示，而这只是为了引发进一步的讨论，而不是给出了一个确切的答案。...神经网络可以作为降维的工具吗？请详细解释一下。（提示：自编码器） ? 6. 似乎很多人都忽视了截距项在线性回归模型中的作用，请告诉我一个截距项的功能。（提示：噪声（「垃圾」）收集器） 7....你能从两个简单的函数「|x| 和 x²」的图像中直观地解释他们的不同之处吗？（提示：请注意 |x| 函数图像中的尖点） 8. 假设你对数据集（连续值）的分布一无所知，你不能假设它是高斯分布。...大多数机器学习算法涉及到一些对矩阵的操作，例如矩阵乘法和求逆矩阵。请给出一个简单的数学证明，说明为什么这种机器学习算法的 mini-batch 版本可能比在整个数据集上进行训练的计算效率更高？...其中哪一个更有可能从超快大型矩阵乘法算法中获益？为什么？（提示：哪个算法更可能使用矩阵操作？） 15. 自变量之间的相关性对主成分分析有何影响？你将如何对其进行处理？ ? 16.

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资源 | 25个机器学习面试题，期待你来解答

声明：我将这些问题列举出来只是为了启发大家的思考，促进相关的讨论。这个问题并没有现成的答案。我们会对某些问题给出提示，而这只是为了引发进一步的讨论，而不是给出了一个确切的答案。...神经网络可以作为降维的工具吗？请详细解释一下。（提示：自编码器） ? 6. 似乎很多人都忽视了截距项在线性回归模型中的作用，请告诉我一个截距项的功能。（提示：噪声（「垃圾」）收集器） 7....你能从两个简单的函数「|x| 和 x²」的图像中直观地解释他们的不同之处吗？（提示：请注意 |x| 函数图像中的尖点） 8. 假设你对数据集（连续值）的分布一无所知，你不能假设它是高斯分布。...大多数机器学习算法涉及到一些对矩阵的操作，例如矩阵乘法和求逆矩阵。请给出一个简单的数学证明，说明为什么这种机器学习算法的 mini-batch 版本可能比在整个数据集上进行训练的计算效率更高？...其中哪一个更有可能从超快大型矩阵乘法算法中获益？为什么？（提示：哪个算法更可能使用矩阵操作？） 15. 自变量之间的相关性对主成分分析有何影响？你将如何对其进行处理？ ? 16.

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25个机器学习面试题，你都会吗？

声明：我将这些问题列举出来只是为了启发大家的思考，促进相关的讨论。这个问题并没有现成的答案。我们会对某些问题给出提示，而这只是为了引发进一步的讨论，而不是给出了一个确切的答案。...神经网络可以作为降维的工具吗？请详细解释一下。（提示：自编码器） 6. 似乎很多人都忽视了截距项在线性回归模型中的作用，请告诉我一个截距项的功能。（提示：噪声（「垃圾」）收集器） 7....你能从两个简单的函数「|x| 和 x²」的图像中直观地解释他们的不同之处吗？（提示：请注意 |x| 函数图像中的尖点） 8. 假设你对数据集（连续值）的分布一无所知，你不能假设它是高斯分布。...大多数机器学习算法涉及到一些对矩阵的操作，例如矩阵乘法和求逆矩阵。请给出一个简单的数学证明，说明为什么这种机器学习算法的 mini-batch 版本可能比在整个数据集上进行训练的计算效率更高？...其中哪一个更有可能从超快大型矩阵乘法算法中获益？为什么？（提示：哪个算法更可能使用矩阵操作？） 15. 自变量之间的相关性对主成分分析有何影响？你将如何对其进行处理？ 16.

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如果卷积神经网络存在根本性的缺陷，你会怎么看?

深度学习开发人员通常试图通过应用一个称为“数据增强”的过程来解决这个问题，在这个过程中，他们在训练神经网络之前翻转图像或少量旋转图像。...每个对象都有一个转换矩阵，该矩阵定义了其相对于其父对象的平移，旋转和缩放比例。每个层次结构中顶级对象的变换矩阵定义了其相对于世界原点的坐标和方向。例如，考虑汽车的3D模型。...基础对象具有4×4变换矩阵，该矩阵表示汽车的中心位于具有旋转（X = 0，Y = 0，Z = 90）的坐标（X = 10，Y = 10，Z = 0）处。...左前轮的世界坐标可以通过将其变换矩阵与其父矩阵相乘得到。其中一些对象可能具有自己的子集。例如，车轮由轮胎，轮辋，轮毂，螺母等部件组成。这些子项中的每一个都有自己的变换矩阵。...“如果你（对从事计算机图形学工作的人）说：‘你能从另一个角度向我展示吗？’他们不会说，‘哦，好吧，我很乐意。但是我们没有从那个角度进行训练，所以我们无法从那个角度向你展示。’

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数据降维处理：PCA之奇异值分解（SVD）介绍

；第二，一个向量在某个主轴的投影就是这个向量点乘这个主轴的方向向量，这个也是PCA之矩阵分解法和奇异矩阵分解法的理论基础。...利用向量在主轴上的投影由点乘这个知识点，可以得到： ? 化为矩阵表达： ? ?...通过上式可以看到，u 就是变换矩阵的，并且通过上图可以求出 u 的各个元素，因为旋转角度 alfa 已经求出；并且根据新的基（e1', e2'）肯定也是正交的这个原则，所以 u 必然是正交矩阵。...我们求出 X X' （其中X'表示X的转置）对应的特征向量，并按照特征值的大小依次排序，取前 k 个特征值对应的特征量，组成一个特征矩阵，然后数据映射到这个矩阵上，便压缩数据为 k 维，在奇异值分解方法中...在明天的推送中，将介绍如何把一个矩阵 N*M ，分解为3个矩阵，其中两个为正交阵，中间为奇异阵。

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前端游戏巨制! CSS居然可以做3D游戏了

同时, 还有transform属性来对3D的节点进行平移、缩放、旋转以及拉伸. 属性值很简单, 在我们平时的web开发中也很少用到. 那用这些CSS3D属性可以做3D游戏吗? 当然是可以的....这个就是CSS3D中的坐标系. 透视属性 perspective为css中的透视属性. 这个属性是什么意思呢, 可以把我们的眼睛看作观察点, 眼睛到目标物体的距离就是视距, 也就是这里说的透视属性....在js中, 获取某个节点的transform属性, 会得到一个矩阵, 这里我打印一下, 他就是长这个样子: var _ground = document.getElementsByClassName("...在线性变换中, 我们都会去使用矩阵的相乘. CSS3D中使用4*4的矩阵进行3D变换. 下面的矩阵我均用二维数组表示....从而导致旋转出错. 同时这个规律虽然难寻, 但是可以写出来, 最重要的是, 按照这个规律来旋转CSS3D中的盒子, 是不对的那有人就说了, 这不说的屁话吗? 经过笔者实验, 倒是发现了一些规律.

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编程与线性代数

假设你有一个图像，你想把它旋转 60 度，再沿x轴方向拉伸2倍；线性代数告诉你，“行！你按我的语法构造一个矩阵，再按矩阵乘法规则去乘你的图像，我保证结果就是你想要的”。...可能有人对把线性代数当成一门DSL不放心，我给你一个矩阵，你就把我的图形旋转了60度沿x轴拉伸了2倍，我总感觉不踏实啊，我都不知道你“底层”是怎么做！...但是，假如同样一个三角形我们把坐标轴旋转一下，让它的边不在坐标轴上，怎么办？我们还能得到它的底和高吗？答案肯定是可以的，但是就明显复杂了，而且还要分很多种情况去分别讨论。...比如，如果想要把向量v0按逆时针方向旋转60度得到v'，只需要用旋转变换矩阵（Rotation Matrix)去乘v0就可以了。...这就意味着可以对线性变换进行叠加，比如，我们可以把“沿逆时针旋转60度”的矩阵M和“沿x轴拉伸2倍”的矩阵N相乘，得到一个新矩阵T来代表“沿逆时针旋转60度并沿x轴拉伸2倍”。

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有关胶囊网络你所应知道的一切

最大池化的不变性可以表述为特征映射后加上最大池化有助于得到视角恒定的模型。比如，对一组带有旋转权重的神经元激活结果进行最大池化，就能从中找出最佳旋转特征，这样模型就具备了旋转不变性。...鉴于网上对该算法介绍的资料众多，本文就说到这里。论文中的算法流程 EM 胶囊矩阵路由接着要说到的算法是 EM 矩阵路由。...因为这个算法相对复杂且资料少，我们重点介绍一下背景知识混合高斯模型假设我们的数据分布是多峰的（多于一个驼峰）。...结果非常像混合高斯模型中的 EM 算法每个胶囊对应一个的姿态矩阵和激活概率，所以每个胶囊的维度是图像经 CNN 处理得到第一层胶囊，然后将特征重塑为形状预测计算第...EM 路由矩阵胶囊大体过程就是这样了，依照论文可以总结为 EM 路由小结我们首先了解了混合高斯模型中 EM 算法的应用，知道了如何使用这种方法对投票结果进行高斯拟合从而实现路由目的之后先介绍了

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【工程应用一】多目标多角度的快速模板匹配算法（基于NCC，效果无限接近Halcon中........)

在我的早期博客中，有一篇文章已经谈到了这个算法，详见：标准的基于欧式距离的模板匹配算法优源码化和实现(附源代码)，但是这个是个非常慢的过程，而且是单目标无旋转的实现，在实际应用中，这个基本没有啥实际的价值...④、兰索斯插值，这个类似于三次立方插值。 ⑤、采用严格的高斯金字塔采样矩阵，一个5*5的矩阵，如下所示： ?...通常可以用双线性插值或者三次立方插值，来获取旋转后的数据，不建议用最近邻算法，但是不同的旋转算法，最后得到的匹配结果会有所不同，同时这也就说呢，其实带角度的模板匹配，理论上很难获取精确解，因为你毕竟不知道原始的旋转算法是何种...，比如我从一个未旋转图像中扣一个矩形出来作为模板，然后把图像旋转各10度，用halcon对模板进行匹配，得到的结果哪怕选择亚像素也不会是精确的10度。...spm=1001.2014.3001.5502 Malcon中还集成了很多其他常用的200多个算子，相信您一种能从其中找到你所需要的。

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数组还可以这样用！常用但不为人知的应用场景

我们使用两个循环遍历原始矩阵中的元素，并将其存储到旋转后的新矩阵中。...这个旋转公式可以这样理解：结果矩阵中的每一行都等于原始矩阵中的每一列，但是顺序被反过来，且行列索引值有所变化。最后，返回旋转后的矩阵result。...总体来说，这段代码实现了简单的矩阵转置算法，具有较高的可读性和易于理解的特点。2. 数组的旋转数组的旋转是指将一个数组中的元素按照某个规律进行旋转。...例如，给定数组nums=1,2,3,4,5,6,7，旋转3个位置，则按照上述算法进行操作：将整个数组反转，得到7,6,5,4,3,2,1；将前3个元素反转，得到5,6,7,4,3,2,1；将剩下的4个元素反转...，得到5,6,7,1,2,3,4；最终得到的数组就是旋转后的结果。

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69. 三维重建4-立体校正(Recitification)

三维重建3-两视图几何中，我们看到通过三角测量，可以确定一个像点在三维空间中的位置，其前提是我们提前获取了这个像点在另外一个图像中的对应点，并且知道了两个相机的相机矩阵。...注意这两个摄像头在手机上是纵向排布的，为了让极线在水平方向，我把图像进行了90度旋转。如果不做这样的旋转，极线就是在纵向对齐的，这不利用后续立体匹配这类算法的处理。...同时，在立体校正前后，现在讲的Fusiello等的算法假设光心是不变的，因此我们可以联立上面两个式子，得到投影点的关系：其中：因此，为了做两个相机的校正，我们只需要确定好新的虚拟相机的内参数及旋转矩阵即可...先说内参数：在校正之后，我们需要两个内参数完全一致的虚拟相机，因此在Fusiello等的算法中，直接用下面的式子得到新相机的内参数：再看看旋转矩阵：校正之后，两个相机的方向是一致的，它们的旋转矩阵可以展开如下...总结今天我给你介绍了一个非常简单，容易复现的立体校正算法。事实上，我这边的实际项目中也是在这个算法的基础上进行扩展，进而进行实际应用的。

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一文详解PnP算法原理

因此, 旋转矩阵, 平移矩阵求得: 2.P3P P3P问题是已知三个3D目标点与其2D投影之间的对应关系，来确定标定相机的位姿问题。...相似三角形对应边成比例所以：（3）PST多解和缺解问题由PST(perspective similar Triangle)求解，可得方程组等效转换为四次多项式多解问题：由于存在多组解，相机位姿不能从...要得到唯一的解，至少还应引入一点，构建2个三角形，进行求解。另一种方法是RANSAC算法，该算法将点集划分为3个点子集，检查这些子集的一致性。...3.1确定旋转轴当确定旋转轴时，只需求解剩余的旋转和三个平移参数，减少了未知变量的数量，来提高方程组的数值精度。...3.2求解旋转角和平移矢量的方程相机坐标系与新坐标系绕之间的旋转矩阵：其中, 3.3获取相机的位姿再获取到相机坐标系与新坐标系绕之间的旋转和平移矩阵，进而可直接相机坐标系与世界坐标系绕之间旋转和平移矩阵

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数据结构（5）：数组

关于数组的定义就说到这里，查找元素和修改元素的操作非常的简单，我就直接跳过。我们直接来看到数组的应用！这里我选择两个比较简单的应用：有效的数独以及旋转图像。 ? 有效的数独 ?...如何确保行/列/子数独中没有重复项？可以利用 value->count 哈希映射来跟踪所有已遇到的值。现在，我们完成了这个算法的所有准备工作：遍历数独。...这样我们可以得到规律：对于矩阵中的第 i 行的第 j 个元素，在旋转后，它出现在倒数第 i 列的第 j 个位置。我们将其翻译成代码。...方法二：原地旋转 ? 题目中要求我们尝试不使用额外内存空间的情况下进行矩阵的旋转，也就是说，我们需要“原地旋转”这个矩阵。那么我们如何在方法一的基础上完成原地旋转呢？...我们需要枚举的子矩阵大小为 ? 空间复杂度为：O(1)。为原地旋转。方法三：用翻转代替旋转 ? 我们还可以另辟蹊径，用翻转操作代替旋转操作。先通过水平轴翻转，再根据主对角线翻转，就得到了答案。

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学编程数学到底有多重要？线性代数能否视为一门程序语言呢？

假设有一个图像，我们想把它旋转60度，再沿x轴方向拉伸2倍；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”。...可能有人对把线性代数当成一门DSL不放心，给一个矩阵，你就把我的图形旋转了60度沿x轴拉伸了2倍，我总感觉不踏实啊，我都不知道你“底层”是怎么做！...但是，假如同样一个三角形我们把坐标轴旋转一下，让它的边不在坐标轴上，怎么办？我们还能得到它的底和高吗？答案肯定是可以的，但是就明显复杂了，而且还要分很多种情况去分别讨论。...比如，如果想要把向量v0按逆时针方向旋转60度得到v'，只需要用旋转变换矩阵（Rotation Matrix)去乘v0就可以了。 ?...举个例子，我们可以把“沿逆时针旋转60度”的矩阵M和“沿x轴拉伸2倍”的矩阵N相乘，得到一个新矩阵T来代表“沿逆时针旋转60度并沿x轴拉伸2倍”。

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