在上一篇中，我们从群论的观点给大家开了个头，介绍了直线上的两个变换群，分别对应正数乘法群和实数加法群，并指出了它们的同构关系，并且正是以指数函数作为映射函数。今天我们继续看，这些内容是怎么帮我们理解欧拉公式的。还是重复一下欧拉公式的内容：
我说过，数学是个思维的学科，靠死记硬背是不可能搞得定的，你能背得下来所有三位数加减乘除的结果吗？而如果理解力没到那个点上，都认识的字，但就是想不通为什么，也想不通干嘛要这么来。欧拉公式看似简单，背后的逻辑可是大有说法。接下来，我们从群论的观点，来理解一下，欧拉公式到底意味着什么。
奇异值分解 (singular value decomposition, SVD) 就是一个“旋转-拉缩-旋转”的过程。
大地测量学中，将球体投影到平面上有无数种算法，也可以分为无数类：https://map-projections.net/projections-list.php，但常用的有以下几种分类：
如：光照不够均匀，这会造成图像灰度过于集中； 由CCD(摄像头)获得图像时经A/D(数模)转换、线路传送时产生噪声污染，也会影响图像质量。
图像增强能够有目的地强调图像地整体或是局部特征，将不清晰地图像变得更为清晰，或是强调某些感兴趣的特征，使其改善图像质量，加强图像判别和识别的效果。
其中，c是一个常数，对数变换，将源图像中范围较窄的低灰度值映射到范围较宽的灰度区间，同时将范围较宽的高灰度值区间映射为较窄的灰度区间，从而扩展了暗像素的值，压缩了高灰度的值，能够对图像中低灰度细节进行增强。 对数变换曲线如下图。
LRN层是在AlexNet网络中提出来的，但是因为其计算的复杂度和后期的效果并不理想，在后面的网络中基本上抛弃的LRN的归一化方法。
BatchNorm模块能让模型训练更加稳定，因而被广泛使用。它的中心化以及缩放步骤需要依赖样本统计得到的均值和方差，而这也导致了在归一化的过程，忽视了各个实例的区别。其中，中心化步骤是为了增强信息特征，减少噪声。而缩放步骤是为了让特征服从一个稳定的分布。考虑到不同实例有不同特点，我们引入了简单有效的特征校准步骤（feature calibration scheme），改进得到Representative BatchNorm，在各大图像任务均有一定的提升。
15.旋转选定目标后要回车一次，角度可以输入正负，正为顺时针。旋转时可以选择复制。
图像增强方法在数字图像处理中占有重要地位，它能够有效提高图像的视觉效果，增强图像的细节信息，从而在医学、遥感、工业检测等多个领域发挥重要作用
导语 | 后处理（Post-processing），是针对原有的游戏画面进行算法加工，达到提升画面质量或增强画面效果的技术，可通过着色器Shader程序实现。 一、概述 变形特效是处理和增强画面效果的一类后处理技术，经常被应用在各类相机短视频app特效中，如美颜瘦身、哈哈镜特效。 本文主要从各类美颜相机中梳理了以下几种常用的变形特效： 局部扭曲 (twirl effect) 局部膨胀 (inflate effect) 任意方向挤压 (pinch effect) 其中，扭曲可用在眼睛的局部旋转，膨胀
众所周知,self-attention是不考虑输入序列的位置的,要解决这个问题就得靠Position Encoding了,在attention is All You Need中就提出了这个方法,在每个输入中都加上了位置编码,如下图红框所示:
导数的定义：假设有一个函数f:\mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}，其输入输出都是标量。如果f的导数存在，那么这个极限被定义为：
对于原始对比度较低的图像，我们可以提高对比度来增强图像的辨识度，改善图像的视觉效果，转换为更适合人或者机器处理的形式，去除无用的信息，提高使用价值。典型的比如CT图像增强，去雾去雨，静脉增强等算法。
Johnson-Cook本构和失效模型是由Johnson和Cook在上个世纪80年代提出，被广泛应用于冲击与载荷领域。Johnson-Cook模型最大的特点是形式简单，且同时考虑了应变硬化，应变率强化，以及温度软化效应的影响。
后处理(Post-processing)，是针对原有的游戏画面进行算法加工，达到提升画面质量或增强画面效果的技术，可通过着色器Shader程序实现。
随动硬化模型和各向同性硬化模型的主要区别在于屈服面的变化。对于各向同性硬化模型，弹性范围（屈服应力的两倍）增大，而随动硬化模型弹性范围保持不变。
上期我们一起揭开了图像处理中的卷积操作的疑惑， 机器视觉算法(第12期)----图像处理中的卷积操作真的是在做卷积吗？ 今天，我们一起看下直方图处理中的两大神器：直方图均衡与直方图匹配。
雪碧图并不陌生，将多张图片合在一起来减少请求数，从而提升网站的性能。在你的网站未支持 HTTP2 前，还是值得这么处理。
利用对属性设置百分比来适配不同屏幕，注意这里的百分比是相对于父元素； 能够设置的属性有 width、height、padding、margin，其他属性比如 border、font-size 不能用百分比设置的，先看一个简单例子：
数字图像的诞生并不是与计算机的发展完全相关，第一次世界大战结束后的第二年，数字图像被发明并用于报纸行业。为了当时传输此图像，发明了Bartlane电缆图像传输系统。主要是为了从英国伦敦连接到美国纽约。
「Deep Learning」这本书是机器学习领域的重磅书籍，三位作者分别是机器学习界名人、GAN 的提出者、谷歌大脑研究科学家 Ian Goodfellow，神经网络领域创始三位创始人之一的蒙特利尔大学教授 Yoshua Bengio（也是 Ian Goodfellow 的老师）、同在蒙特利尔大学的神经网络与数据挖掘教授 Aaron Courville。只看作者阵容就知道这本书肯定能够从深度学习的基础知识和原理一直讲到最新的方法，而且在技术的应用方面也有许多具体介绍。这本书面向的对象也不仅是学习相关专业的
【导读】第十届ACM SIGGRAPH Asia亚洲电脑图形及互动技术展览会将于今年11月27日至30日，在泰国的首都－曼谷隆重举行。本篇选取文章来自我们课题组-中科院自动化研究所模式识别国家重点实验
在上一篇文章中"介质薄膜滤波器TFF”"，我们讨论了介质薄膜滤波器TFF在波分系统中的分合波功能，今天我们将深入探索另一种同样具有此类功能的重要器件——光纤布拉格光栅（Fiber Bragg Grating, FBG）
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”。
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
F表示两点间弹簧的作用力，K是弹簧的劲度系数，X为弹簧拉伸或收缩的长度，弹簧静止状态时X=0.
SVD实际上是数学专业内容，但它现在已经渗入到不同的领域中。SVD的过程不是很好理解，因为它不够直观，但它对矩阵分解的效果却非常好。比如，Netflix（一个提供在线电影租赁的公司）曾经就悬赏100万美金，如果谁能提高它的电影推荐系统评分预测准确率提高10%的话。令人惊讶的是，这个目标充满了挑战，来自世界各地的团队运用了各种不同的技术。最终的获胜队伍"BellKor's Pragmatic Chaos"采用的核心算法就是基于SVD。
墨卡托投影是一种“等角正切圆柱投影”，荷兰地图学家墨卡托（Mercator）在1569年拟定：假设地球被围在一个中空的圆柱里，其赤道与圆柱相接触，然后再假想地球中心有一盏灯，把球面上的图形投影到圆柱体上，再把圆柱体展开，这就是一幅标准纬线为零度（即赤道）的“墨卡托投影”绘制出的世界地图。 墨卡托投影在今天对于航海事业起着极为重要的作用，目前世界各国绘制海洋地图时仍广泛使用墨卡托投影，国际水路局（IHB）规定：“除特殊情况外，各国都要用墨卡托投影绘制海图”。国际水路局发行的《大洋水深总图》是把全世界分
机器之心编辑部 本文介绍了 CVPR 2018 的一篇 Poster 论文《Learning a Single Convolutional Super-Resolution Network for
本文参考文档： 原理部分：https://blog.csdn.net/honyniu/article/details/51004397 代码部分：https://www.cnblogs.com/wildbloom/p/8320351.html ；https://blog.csdn.net/firemicrocosm/article/details/48594897#
这篇博客主要总结一下常用的激活函数公式及优劣势，包括sigmoid relu tanh gelu
在《深度学习中的参数梯度推导（一）上篇》中，我们总结了各常见（向量对矩阵，矩阵对向量）的导数定义。我们还学习了矩阵微分和矩阵导数的关系，以及一些常见的矩阵微分性质。在本篇（下篇）将介绍矩阵导数中的链式法则以及专门针对标量对矩阵/向量求导的核心方法-迹技巧。最后，我们简单演习一下如何用矩阵求导来得到神经网络中的参数的梯度。
我以前讲过，ISP在将图像编码为我们常用的8位图像之前，会进行一次所谓的色调重建的过程。而且，这个过程不仅仅是对图像的压缩保存需要，对图像的显示也是需要的：
PS：一直以来对SVD分解似懂非懂，此文为译文，原文以细致的分析+大量的可视化图形演示了SVD的几何意义。能在有限的篇幅把这个问题讲解的如此清晰，实属不易。原文举了一个简单的图像处理问题，简单形象，真心希望路过的各路朋友能从不同的角度阐述下自己对SVD实际意义的理解，比如 个性化推荐中应用了SVD，文本以及Web挖掘的时候也经常会用到SVD。
WPF控件是Windows Presentation Foundation（WPF）中的基本用户界面元素。它们是可视化对象，可以用来创建各种用户界面。WPF控件可以分为两类：原生控件和自定义控件。
在 DMP 的人群画像或者商品画像等的应用中，有一类常见的打分需求：旨在基于一些 transactions，为两种关系打上一个归一化的分数。比如基于一个用户的购买商品行为对该用户购买类目意愿打分，该文章讨论如何在考虑时间因素的情况下给用户打分。
GEO久岩系列振弦式应变计用于长期埋设在混凝土结构的梁、柱、桩基、军便梁、支撑、挡土墙、水工建筑物、衬砌、墩与底脚及其岩中，监测其应力与应变，并可同步测量埋设点的温度，也可选择热敏电阻作为测温元件。加装配套附件可组成多向应变组，无应力计，钢板计，岩基变位计，表面应变计等。
灰度图 ，Gray Scale Image 或是Grey Scale Image，又称灰阶图。把白色与黑色之间按对数关系分为若干等级，称为灰度。8位像素灰度分为256阶。用灰度表示的图像称作灰度图。除了常见的卫星图像、航空照片外，许多地球物理观测数据也以灰度表示。除了常见的卫星图像、航空照片外，许多地球物理观测数据也以灰度表示。以位场图像为例，把位场表示为灰度图，需要将位场观测值灰度量化，即将场的变化范围转换成256阶的灰度范围。由于位场的动态变化范围非常大，磁场可达数万个纳特，重力场也可能在数百个重力单位内变化，所以在显示为图像前通常需要对位场观测值进行拉伸或压缩。
张亭栋，1932年出生于河北，哈尔滨医科大学第一附属医院教授。王振义，1924年出生于上海，上海交通大学教授。
姿态航向参考系统AHRS(Attitude and Heading Reference System)
Euler angles常用在飞机的旋转，即旋转划分成roll,pitch,yaw三个操作。
我个人的理解：PCA本质上就是寻找数据的主成分。我们可以简单的打个比方，假设有一组高维数据。他的主成分方向就是用一个线性回归拟合这些高维数据的方向。用最小二乘的逻辑拟合的。其他的主成分都是与最大主成分正交的。
今天给大家介绍的是发表在arXiv上一项有关分子动力学内容的工作，文章标题为Operator Autoencoders: Learning Physical Operations on Encoded Molecular Graphs，作者分别是来自波特兰州立大学的Willis Hoke, 华盛顿大学的Daniel Shea以及美国兰利研究中心的Stephen Casey. 在这项工作中，作者开发了一个用于建立分子动力学模拟的时间序列体积数据图结构表示的流程。随后，作者训练了一个自编码器，以找到一个潜在空间的非线性映射。在该空间中，通过应用与自编码器串联训练的线性算子，可以预测未来的时间步长。同时，作者指出增加自编码器输出的维数可以提高物理时间步算子的精度。
本文是对《可视化拖拽组件库一些技术要点原理分析》的补充。上一篇文章主要讲解了以下几个功能点：
广角镜头，甚至超广角镜头已经成为了现在手机的标配，这样的手机能够拍摄出宽广的视角，还能够在合拍时拍下更多的人物。
首先，线性代数和微积分都是必要的，但是初学者容易割裂地看待它们以及机器学习，不清楚哪些线性代数&微积分的知识才是掌握机器学习数学推导的关键。一样，我也走过并继续在走很多弯路，就说说我的感受吧，大家一起探讨探讨。 1 理解矩阵变换 矩阵变换简单的说就是x->Ax，A矩阵把原空间上的向量x映射到了Ax的位置，看似简单实在是奥妙无穷。 1.1 A可以是由一组单位正交基组成，那么该矩阵变换就是基变换，简单理解就是旋转坐标轴的变换，PCA就是找了一组特殊位置的单位正交基，本质上就是基变换。 1.2 A可以是某些矩阵，
张氏相机标定法利用不同角度拍摄的多张棋盘图像，计算出相应的内参：f_x, f_y, c_x, c_y（内参）,以及畸变系数k_1,k_2,k_3,p_1,p_2（径向畸变、切向畸变参数）。
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