我发现的最令人惊奇的是如何使用微积分巧妙地计算图像边缘。...它可以表示为具有以下约束的2D矩阵： 在AijAij中，i表示像素的x坐标，j表示y坐标 左上角是坐标（0,0） x，即向右移动时增加，而y，j在向下移动时增加 AijAij的值范围为0到255,0...这里y是值AijAij，x是矩阵的i（这里y是不同的） 那么让我们绘制它的衍生物 正如你可以看到，从白色到黑色的图像变化点，衍生物的值突然增加 如果我们进一步区分，即双重差异，该怎么办？ ?...这里，如果小矩阵的点积与大矩阵的所有3x3大小的部分完成。 点积表示每个元素乘以其各自的元素，例如。 131 *（ - 1），162 * 0,232 * 1等。 结果保存在另一个矩阵中。...它如何扩展到彩色图像 颜色通常表示为RGB值（这里是OpenCV，它是BGR） B->蓝色，G->绿色，R->红色边缘检测通常在将彩色图像转换为黑白之后进行。
2022-04-22：给你一个大小为 m x n 的矩阵 board 表示甲板，其中，每个单元格可以是一艘战舰 'X' 或者是一个空位 '.' ，返回在甲板 board 上放置的 战舰 的数量。...换句话说，战舰只能按 1 x k（1 行，k 列）或 k x 1（k 行，1 列）的形状建造，其中 k 可以是任意大小。两艘战舰之间至少有一个水平或垂直的空位分隔 （即没有相邻的战舰）。...for i in 0..m.len() { for j in 0..m[0].len() { if m[i][j] == 'X' && (i == 0 || m[...i - 1][j] !...= 'X') && (j == 0 || m[i][j - 1] !
CartToPolar，计算每个2d向量（x（I），y（I））的大小，角度或两者：幅度（I）= sqrt（x（I）2 + y（I）2） = atan（y（I）/ x（I））角度以〜0.1度精度计算。...}）其中I（x，y）是像素的强度（x，y）.....调整大小，调整图像src的大小或达到指定的大小。 ResizeForFrame，调整图像大小，使其适合给定的框架。 罗德里格斯将旋转矢量转换为旋转矩阵，反之亦然。旋转矢量是旋转矩阵的紧凑表示。...transmat和shiftvec应该是真正的浮点矩阵 转置，转置矩阵src1：dst（i，j）= src（j，i）注意，在复矩阵的情况下，不进行复共轭。...在将图像传递给函数之前，用户必须大致概述图像标记中所需的区域，其中正（> 0）索引，即每个区域被表示为具有像素值1,2,3等的一个或多个连接分量。这些分量将是未来图像区域的“种子”。
为了去除异常匹配，系统使用RANSAC估计本质矩阵和单应性矩阵。接着介绍了如何使用视觉惯性PnP来获得新帧状态的初始估计。...系统利用这种子帧策略来处理长序列的纯旋转帧。 图6. 在滑动窗口尾部添加新帧的帧管理规则。（a，d，g，i）是初始情况，而（b，e，f，h，j）是添加新帧后的结果。...我们从地面真实数据中计算运动速度并绘制速度曲线。对于每个检测到的R帧，我们添加了一个表示其时间点的红色线。对于所有序列，都存在长时间的停止期。我们的方法几乎可以将这些时期的所有帧标记为R帧。...为了进一步检查我们的纯旋转检测方法的速度范围，我们在图8中为每个序列绘制了R帧和N帧的热图。 稳定效果 作者通过对比实验结果，展示了SF-VIO在处理停止场景时的优势。...与基线VIO相比，SF-VIO在许多序列上都显示出了显著的改进。 我们测量了系统每个模块的运行时间。我们将VINS-Mono配置为具有8帧大小的滑动窗口，并停用了其后端，以确保两个系统之间的公平比较。
; //according to HZ (9.12) 基本矩阵是3 x 3大小的矩阵，它在x'Ex = 0的情况下在一个图像中的一个点与另一图像中的一个点之间施加了约束，其中x是图像一中的一个点，x'是图像二中的对应点...有趣的是，它拥有一个非常重要的方程：x = PX，其中x是图像上的 2D 点，X是空间中的 3D 点。 还有更多，但此矩阵为我们提供了图像点和场景点之间非常重要的关系。...请记住，我们有两个主要的方程式是由 2D 点匹配和P矩阵产生的：x = PX和x'= P'X，其中x和x'匹配 2D 点，而X是由两个摄像机成像的真实世界 3D 点。...这些类别存储在N x 1大小的另一个矩阵中，其中每个类别均由浮点数标识。...我们必须创建一个N x M矩阵，其中N是训练/样本数据，M是类别（10 个数字和 20 个字母），如果我们将数据行i归类为j，将位置(i, j)设为 1。
其中 Q 是量化算子，z 是实数输入张量（激活或权重），(t_j , t_j+1] 表示一个区间，j 为实数 (j = 0, . . . , 2^k − 1)。 量化函数 Q 存在多种选择。...由于每个层 Hessian 矩阵的大小为 7M × 7M，因此存在一个常见的误解：计算二阶信息并不可行。但是，Hessian 谱可以通过矩阵无关的幂迭代方法来计算，该方法无需显式信息。...这些层表明较平坦的曲率会被量化为较低精度。 为了解决此问题，研究者使用以下度量指标来替代仅使用均值的方法： ? 其中 λ_i 是 H_i top 特征值的分布，基于 10% 的训练数据集计算得到。...图 3：不同层在 SQuAD 任务上的损失分布，该分布图是通过沿着 Hessian 矩阵的前两个主要特征值扰动参数绘制而成的。铜球表示参数空间中 BERT 模型的收敛点。...其中 N_h 是注意力头的数量。这里，W_k、W_q、W_v 和 W_o 分别表示 key、query、值和输出权重矩阵。每个自注意力头按以下公式计算加权和： ?
例如，偏差 B1 可能表示任意两个相距一个位置的标记之间的相对距离，无论它们在句子中的绝对位置如何。 自注意力层中的集成：该相对位置偏差矩阵被添加到自注意力层中的查询矩阵和关键矩阵的乘积中。...这确保了相同相对距离的标记始终由相同的偏差表示，无论它们在序列中的位置如何。 可扩展性：该方法的一个显着优点是其可扩展性。它可以扩展到任意长的序列，这比绝对位置嵌入有明显的优势。...使用 KV 缓存的一项要求是已经生成的单词的位置编码， 在生成新单词时不改变（绝对位置编码提供）因此相对位置编码不适合推理，因为每个标记的嵌入会随着每个新时间步的变化而变化。...我们看到旋转矩阵保留了原始向量的大小(或长度),如上图中的“r”所示,唯一改变的是与x轴的角度。 RoPE 引入了一个新颖的概念。它不是添加位置向量，而是对词向量应用旋转。...在 2D 情况下，论文中的方程包含一个旋转矩阵，该旋转矩阵将向量旋转 Mθ 角度，其中 M 是句子中的绝对位置。这种旋转应用于 Transformer 自注意力机制中的查询向量和键向量。
ES的基本概念 了解Android下3D开发的基本知识 掌握如何利用OpenGL ES进行2D图形的开发 掌握如何利用OpenGL ES进行3D图形的开发 本章简介 游戏在Android中一个非常重要的开发方向...从最初单机2D游戏到现在的网络3D游戏，无论是显示效果，还是娱乐性上都有了显著的提高。这其中最重要的功臣就是扮演着重要角色的3D图形库。...OpenGL ES的坐标系是三维的，其中坐标系原点是手机的中心。...在接下来的两节中，我们就分别从2D及3D的角度来讲解Android中如何利用OpenGL ES绘制图形。...其中size指明每个颜色的元素数量，必须为4；type指明每个颜色元素的数据类型，允许的符号常量有GL_UNSIGNED_BYTE, GL_FIXED和GL_FLOAT，初始值为GL_FLOAT；stride
，每个矩阵都被视为一个图像，其中每个元素的值对应于图像上的一个像素的亮度。...参数1, 3, i表示创建一个1行3列的布局，并且当前正在绘制第i个子图（i为1, 2, 3）。 title函数用于给每个子图添加标题，以表明它显示的是哪个矩阵。...继续发问：每个矩阵方框背景为白色，填充矩阵的值，隐藏坐标轴的刻度和标记 获得答案： 要在matplotlib中设置矩阵方框背景为白色，填充矩阵的值，并隐藏坐标轴的刻度和标记，你可以使用以下代码： import...运行这段代码将生成一幅包含三个子图的图像，每个子图分别展示矩阵A、B和C。每个矩阵的背景色为白色，矩阵值被填充在相应的位置上，坐标轴的刻度和标记都被隐藏了。...此外，aspect=’auto’确保了矩阵的纵横比是正确的，即每个单元格都是正方形。 这个代码又忘记了之前的任务了，只绘制了其中一个矩阵，不过效果已经出来了。我们要做的就是把多个代码整合起来就行了。
线性回归意味着可以将输入项分别乘以一些常量，再将结果加起来得到输出。需要说明的是，存在另一种成为非线性回归的回归模型，该模型不认同上面的做法，比如认为输出可能是输入的乘积。...现在，我们用矩阵表示的平方误差和对w进行求导： ? 如果对于矩阵求不熟悉的，可以移步这里：点击查看 令上述公式等于0，得到： ? w上方的小标记表示，这是当前可以估计出的w的最优解。...其中W是一个矩阵，这个公式跟我们上面推导的公式的区别就在于W，它用来给每个店赋予权重。 LWLR使用”核”（与支持向量机中的核类似）来对附近的点赋予更高的权重。...每个维度数据的代表的含义没有给出，不过没有关系，我们只要知道最后一列的数据是y值就可以了，最后一列代表的是鲍鱼的真实年龄，前面几列的数据是一些鲍鱼的特征，例如鲍鱼壳的层数等。...那么最佳的核大小是10吗？或许是，但如果想得到更好的效果，应该用10个不同的样本集做10次测试来比较结果。 本示例展示了如何使用局部加权线性回归来构建模型，可以得到比普通线性回归更好的效果。
线性回归意味着可以将输入项分别乘以一些常量，再将结果加起来得到输出。需要说明的是，存在另一种成为非线性回归的回归模型，该模型不认同上面的做法，比如认为输出可能是输入的乘积。...现在，我们用矩阵表示的平方误差和对w进行求导： [7.png] 如果对于矩阵求不熟悉的，可以移步这里：点击查看 令上述公式等于0，得到： [8.png] w上方的小标记表示，这是当前可以估计出的w的最优解...值得注意的是，上述公式中包含逆矩阵，也就是说，这个方程只在逆矩阵存在的时候使用，也即是这个矩阵是一个方阵，并且其行列式不为0。...该算法解除回归系数W的形式如下： [13.png] 其中W是一个矩阵，这个公式跟我们上面推导的公式的区别就在于W，它用来给每个店赋予权重。...每个维度数据的代表的含义没有给出，不过没有关系，我们只要知道最后一列的数据是y值就可以了，最后一列代表的是鲍鱼的真实年龄，前面几列的数据是一些鲍鱼的特征，例如鲍鱼壳的层数等。
线性回归意味着可以将输入项分别乘以一些常量，再将结果加起来得到输出。需要说明的是，存在另一种成为非线性回归的回归模型，该模型不认同上面的做法，比如认为输出可能是输入的乘积。...值得注意的是，上述公式中包含逆矩阵，也就是说，这个方程只在逆矩阵存在的时候使用，也即是这个矩阵是一个方阵，并且其行列式不为0。...其中W是一个矩阵，这个公式跟我们上面推导的公式的区别就在于W，它用来给每个店赋予权重。 LWLR使用"核"（与支持向量机中的核类似）来对附近的点赋予更高的权重。...每个维度数据的代表的含义没有给出，不过没有关系，我们只要知道最后一列的数据是y值就可以了，最后一列代表的是鲍鱼的真实年龄，前面几列的数据是一些鲍鱼的特征，例如鲍鱼壳的层数等。...那么最佳的核大小是10吗？或许是，但如果想得到更好的效果，应该用10个不同的样本集做10次测试来比较结果。 本示例展示了如何使用局部加权线性回归来构建模型，可以得到比普通线性回归更好的效果。
其中blm是特征映射的偏差项，q通过第（l-1）层中的特征映射，ωijklmq是第q个特征映射位置（i，j，k）的核心的权重。权重和偏差将通过训练获得。...输入是大小为203的体素网格，然后是卷积层，其中20个特征映射大小为5×5×5，结果是20×163个输出；最大池层的大小为2×2×2，结果是20×83个输出，第二卷积层，具有20个大小为5×5×5的特征映射...我们将内核大小固定为5x 5，并评估内核数量如何影响性能。从表一中我们可以看出，当de1=de2=20时，可以获得最佳的性能。一般来说，这里的参数对标记结果没有太大的影响。 ?...图5显示了分类中的混淆矩阵第i行的条目和第j列表示第i个真值分类中被分类为第i个真值分类的点的百分比，以及对细胞进行颜色编码以便将1映射到黑色的背景，0被映射到白色，其间的任何内容都映射到相应的灰色值。...平行导线密度高，与水平面有一定的混淆。所有类别的点标记的总体精度为93.0%。 ? 图7 不同类别的混淆矩阵。第i行和第j列处的条目表示第j个真值类别的点数百分比，该类别被归类为第i个类别。
以下是更多的Matplotlib语法和细节： 三维绘图： Matplotlib中还有许多用于创建3D图形的功能，其中最常见的是使用mplot3d工具包。...100, c=colors, marker='o', alpha=0.5) #调用scatter()函数创建散点图，并指定参数 # 参数s为散点的大小，默认为20；参数c为每个点的颜色；参数marker...列表x和y包含水平和垂直坐标数据，而colors列表则定义了用于每个数据点的颜色。使用plt.scatter()函数确定样式参数（如点的大小和形状），以及通过alpha参数调整点的透明度。...# 在第一个子图中绘制sin函数 ax1.plot(x, y1, 'r-', linewidth=2) #调用plot()函数，在第一个子图中绘制sin函数，使用以红色为基调的单匹配线条。...这些示例演示了Matplotlib的核心API语法和基础功能配置项，足以使您能够开始从零构建一张完美呈现化的图表。
特征的感受野可以通过其中心位置及其大小进行充分描述。图1 显示了一些感受野的实例。...（右列）固定大小的 CNN 特征图可视化，其中每个特征图的大小是固定的，特征位于感受野的中心。 图1的左列显示了可视化 CNN 特征图的常见方式。...图1的右栏显示了固定大小 CNN 的可视化，其问题是通过保持所有特征图的大小不变并等于输入图来解决的。每个特征在其感受野的中心位置被标记。...我们可以在 3D（左）或 2D （右）中绘制固定大小的CNN 特征图。注意，图2中感受野的大小非常快速地升高，以致第二特征层的中心特征的感受野覆盖了几乎整个输入图。...感受野计算 为了计算每一层的感受野，除了每个维度中的特征数 n 之外，我们还需要跟踪每层的一些额外信息，包括当前感受野大小r，两个相邻（或跳跃）特征之间的距离j，以及左上部特征（第一个特征）的中心坐标
理想特性 属性 1 ：每个位置的唯一编码（跨序列） 每个位置都需要一个无论序列长度如何都保持一致的唯一编码 - 无论当前序列的长度是 10 还是 10,000，位置 5 处的标记都应该具有相同的编码。...最小有效位（LSB）将在每个后续标记的 0 和 1 之间循环，而最大有效位（MSB）将每 2^(n-1) 个 token 循环一次，其中 n 是位数。你可以在下面的动画中看到不同索引的位置编码向量。...我们的目标是找到一个线性变换矩阵 M，它能将这些正弦函数移动一个固定的偏移量 k: 频率 ω_i 随维度指数 i 递减，其几何级数为： 要找到这个变换矩阵，我们可以将其表示为一个包含未知系数 u_1、v...我们创建了一个块对角矩阵，其中 M_i 是该组件对所需旋转的对应旋转矩阵: 与正弦编码非常相似，M_i 是简单的: 在实践中，我们不使用矩阵乘法来计算 RoPE，因为使用这样一个稀疏的矩阵会导致计算效率低下...对于 2D 数据，我们需要编码水平和垂直的相对位置，比如 m-n 和 i-j 是独立的。RoPE 的优势在于它如何处理多个维度。
因为微信小游戏的canvas绘制和H5的canvas绘制基本没有却别，这本身是属于H5的范畴，并不是微信小游戏的范畴，所以，废话说了这么多，下面开始正文。...阴影大小：所谓阴影大小就是阴影扩散的范围 var canvas = document.getElementById("myCanvas"); var ctx = canvas.getContext("2d...变换 绘制一个矩形；通过 transform() 添加一个新的变换矩阵，再次绘制矩形；添加一个新的变换矩阵，然后再次绘制矩形。...（18）绘制图片 绘制图片提供了三个层级的api：简单绘制、可控大小、可控裁剪 在看代码之前有必要说一下，和获取canvas对象一样，微信小游戏和H5获取image对象也不一样，H5中是通过document.getElementById...所以懂点色彩基础的都知道，默认就是全透明黑色。 上面例子中，我们给每个像素都赋值绿色，最后调用ctx.putImageData把像素绘制到屏幕上。
1.1基于参数化的三维重建 与直接使用三角形网格不同，我们可以将三维形状X的表面表示为映射ζ：D→R3，其中D是正则参数化域。然后，3D重建过程的目标是从输入I中恢复形状函数ζ。...其中变形矩阵B∈Rn×m是一组多项式基，Φ是一个m×m矩阵，用于在FFD场中施加对称性，而∆是位移。 ? 自由变形的主要优点是不需要形状和模板之间的一一对应关系。...为了克服这一限制，提出了三种模型表示方法： •点集表示将点云视为大小为N×3的矩阵； •一个或多个尺寸为H×W×3的三通道网格。网格中的每个像素编码（x，y，z）三维点的坐标； •多视角深度图。...每个像素处的三个值是一个点的坐标。 •随后的每个块获取其先前块的输出，并进一步将其编码和解码为大小为H×W的3通道图像。 •最后一个块是编码器，与前一个块类型相同，然后是由两个分支组成的预测器。...第一个分支是解码器，它预测大小为H×W（在本例中为32×24）的三通道图像，其中每个像素处的三个值是点的坐标。第二个分支是全连通网络，它预测一个N×3大小的矩阵，每行是一个3D点（N=256）。
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