CAD常用基本操作 1 常用工具栏的打开和关闭：工具栏上方点击右键进行选择 2 动态坐标的打开与关闭：在左下角坐标显示栏进行点击 3 对象捕捉内容的选择：A在对象捕捉按钮上右键点击（对象捕捉开关：F3） B 在极轴选择上可以更改极轴角度和极轴模式（绝对还是相对上一段线） 4 工具栏位置的变化：A锁定：右下角小锁；工具栏右键 B 锁定情况下的移动：Ctrl +鼠标移动 5 清楚屏幕（工具栏消失）：Ctrl + 0 6 隐藏命令行：Ctrl + 9 7 模型空间和布局空间的定义：模型空间：无限大三维空间 布局空间：图纸空间，尺寸可定义的二位空间 8 鼠标左键的选择操作：A 从左上向右下：窗围 B 从右下向左上：窗交 9 鼠标中键的使用：A双击，范围缩放，在绘图区域最大化显示图形 B 按住中键不放可以移动图形 10 鼠标右键的使用：A常用命令的调用 B 绘图中Ctrl + 右键调出捕捉快捷菜单和其它快速命令 11 命令的查看：A 常规查看：鼠标移于工具栏相应按钮上查看状态栏显示 B 命令别名（缩写）的查看：工具→自定义→编辑程序参数（acad.pgp） 12 绘图中确定命令的调用：A 鼠标右键 B ESC键（强制退出命令） C Enter键 D 空格键（输入名称时，空格不为确定） 13 重复调用上一个命令： A Enter键 B 空格键 C 方向键选择 14 图形输出命令：A wmfout（矢量图） B jpgout/bmpout（位图）应先选择输出范围 15 夹点的使用：A蓝色：冷夹点 B 绿色：预备编辑夹点 C红色：可编辑夹点 D 可通过右键选择夹点的编辑类型 E 选中一个夹点之后可以通过空格键依次改变夹点编辑的命令如延伸，移动或比例缩放（应注意夹点中的比例缩放是多重缩放，同一图形可在选中夹点连续进行多次不同比例缩放） 16 三维绘图中的旋转：按住Shift并按住鼠标中键拖动 17 . dxf文件：表示在储存之后可以在其它三维软件中打开的文件 18 . dwt文件：图形样板文件，用于自定义样板 19 . dws文件：图形标准文件，用于保存一定的绘图标准 20 对文件进行绘图标准检查并进行修复：打开CAD标准工具栏（工具栏右键）→配置（用于添加自定义的绘图标准；检查（用于根据添加的标准修复新图纸的标准））有缘学习更多+谓ygd3076考证资料或关注桃报：奉献教育（店铺） 21 绘图中的平行四边形法则（利用绘制四边形绘制某些图形） A两条直线卡一条直线，绘制一个边直线后，通过平移获取另一边直线 B 在圆中绘制相应长度的弦，现在圆心处绘制相同长度的直线，再通过平移获得 22 自定义工具栏命令 CUI或输入Toolbar 其中命令特性宏中的^C^表示取消正在执行的操作 22 循环选择操作方法：Shift+空格 用于图形具有共同边界的情况下的选择 23 系统变量 Taskbar的作用：0表示在工具栏上只显示一个CAD窗口，1表示平铺显示所有CAD窗口
拓扑是研究几何图形或空间在连续改变形状后还能保持不变的一些性质的一个学科。它只考虑物体间的位置关系而不考虑它们的形状和大小。
在涉及到计算机视觉的几何问题中，我们经常看到齐次坐标这个术语。本文介绍一下究竟为什么要用齐次坐标？使用齐次坐标到底有什么好处？
识别道路上的车道是所有司机的共同任务，以确保车辆在驾驶时处于车道限制之内，并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会。
1 uniprot获取蛋白序列 #retrieving a uniprot protein sequence using SeqinR library("seqinr") choosebank("swissprot") leprae <- query("leprae","AC=Q9CD83") lepraeseq <- getSequence(leprae$req[[1]]) ulcerans <- query("ulcerans","AC=A0PQ23") ulceransseq <- getSequen
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如果你正在读这篇文章，那么很可能你已经知道什么是神经网络，什么是激活函数，但是，一些关于机器学习的入门课程并不能很清楚地说明，为什么我们需要这些激活函数。我们需要它们吗?没有它们，神经网络还能工作吗?
No.27期 高维外存查找结构——KD 树 Mr. 王：以往我们在数据结构中进行的查找，都是查找某一个键值或者某一个区间内的值，这样的查找称之为一维查找。 小可：难道说还有多维查找吗？ Mr. 王：现在我们就来介绍一种高维查找结构——KD 树。 小可：可是什么样的查找是高维查找呢？ Mr. 王：举个简单的例子。你平时会用到位置服务的App 吗？ 小可笑着说：我今天中午还用大众点评查找过周围的饭店，饱餐了一顿呢。 Mr. 王：你的位置在定位系统和定位服务中就是一个坐标，这个坐标就是一个二维数据项。
线性代数是用来描述状态和变化的，而矩阵是存储状态和变化的信息的媒介，可以分为状态（静态）和变化（动态）信息来看待。
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
题号1174，原题见下图： 解题思路: 将n条直线排成一个序列，直线2和直线1最多只有一个交点，直线3和直线1，2最多有两个交点,……，直线n 和其他n-1条直线最多有n-1个交点。由此得出n条直线
如果你是一名模式识别专业的研究生，又或者你是机器学习爱好者，SVM是一个你避不开的问题。如果你只是有一堆数据需要SVM帮你处理一下，那么无论是Matlab的SVM工具箱，LIBSVM还是python框架下的SciKit Learn都可以提供方便快捷的解决方案。
背景介绍 最近在水面无人艇（USV）模拟仿真中，用到了一些点和线的关系求解，本文主要讲述一下两点确认直线，点到直线距离，两条直线的交点等问题的解决方法，并给出python程序。部分内容非原创，文中给出链接，需要者可以参考。 博客更新可参见github点线关系 两点确定直线 表达式定义 空间直线的表达式有多种，比如一般式Ax+By+C=0、点斜式y-y0=k(x-x0)、截距式x/a+y/b=1、两点式:(y-y1)/(y1-y2)=(x-x1)/(x1-x2)等，它们具有彼此的约束条件，如下所
自“阿尔法狗”（AlphaGo）完胜人类围棋顶尖高手后，有关人工智能（AI）的讨论就从未停歇。工业4.0方兴未艾，人工智能引领的工业5.0时代却已悄然苏醒。人工智能的火爆离不开互联网、云计算、大数据、芯片和软件等技术的发展，而深度学习的进步却是当今人工智能大爆炸的核心驱动。
作者：Savan Patel 时间：2017年5月11日 原文：原文：https://medium.com/machine-learning-101/chapter-3-decision-trees-theory-e7398adac567
这里我们要讲的是画一些与对数（log）有关的图像，这里的log，既可以是图像是log，又可以是坐标轴是log，我们接下来用一个例子来说明
认识人工智能，还需要理清几个概念之间的关系：人工智能是一个大的概念，是让机器像人一样思考甚至超越人类；而机器学习是实现人工智能的一种方法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测；深度学习是机器学习的一种实现方式，通过模拟人神经网络的方式来训练网络；而统计学是机器学习和神经网络的一种基础知识。
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可，而 Python 就不用多说了。
选自KDNuggets 机器之心编译 参与：刘晓坤、蒋思源 在这篇文章中，我们希望读者能对支持向量机（SVM）的工作方式有更高层次的理解。因此本文将更专注于培养直觉理解而不是严密的数学证明，这意味着我们会尽可能跳过数学细节而建立其工作方式的直观理解。 自从 Statsbot 团队发表了关于（时间序列的异常检测（time series anomaly detection）的文章之后，很多读者要求我们介绍支持向量机方法。因此 Statsbot 团队将在不使用高深数学的前提下向各位读者介绍 SVM，并分享有用的程
给定 N，想象一个凸 N 边多边形，其顶点按顺时针顺序依次标记为 A[0], A[i], ..., A[N-1]。
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