通过细微的十个小问题,以点画线,画出数据相关的知识面,直观把握知识,形成一个体系。
今天是高考第二天,不少家长都第一时间拿到了今年的考试真题,为明后年的考生做练习使用。尤其是数理化三科,考生向来采用题海战术。然而,随着科技的发展,你真的认为埋头做《5年高考3年模拟》还是最有效的学习方
行列式是数学中的一个函数,将一个的矩阵映射到一个标量,记作。 1 维基百科定义 行列式可以看做是有向面积或体积的概念在一般的欧几里得空间中的推广。或者说,在n维欧几里得空间中,行列式描述的是一个线性变换对“体积”所造成的影响。无论是在线性代数、多项式理论,还是在微积分学中(比如说换元积分法中),行列式作为基本的数学工具,都有着重要的应用。 行列式的特性可以被概括为一个交替多线性形式,这个本质使得行列式在欧几里德空间中可以成为描述“体积”的函数。 一个n阶方块矩阵A的行列式可直观地定义如下: 其中,S
"If you have a dream, don’t just sit there. Gather courage to believe that you can succeed and leave no stone unturned to make it a reality.—— Dr Roopleen
Cuboids Revisited: Learning Robust 3D Shape Fitting to Single RGB Images (CVPR 2021)
本篇文章就概念、工作机制、数据备份、优势与不足4个方面详细介绍了Apache Kylin。
在这篇博客中,我们将深入探讨Apache Kylin的工作原理、优势以及如何高效使用它来处理大数据。这篇文章是为了帮助那些对大数据分析、数据立方体、OLAP技术感兴趣的读者,无论是初学者还是行业专家。我们将探讨Kylin的关键特性,如预计算数据立方体、多维分析和海量数据支持,以及如何在实际项目中应用这些特性。
这是基础渲染课程系列的第一部分,主要涵盖变换矩阵相关的内容。如果你还不清楚Mesh是什么或者怎么工作的,可以转到Mesh Basics 相关的章节去了解(译注:Mesh Basics系列皆已经翻译完毕,但与本系列主题关联不大,讲完4个渲染系列之后,再放出来)。这个系列会讲,这些Mesh是如何最终变成一个像素呈现在显示器上的。
以上demo总结来说,使用了 Three.js 库创建了一个简单的绿色立方体模型,并实现了旋转动画效果。 总结一下它的步骤:
换句话说,如果可用训练数据的数量是固定的,我们继续添加维度的话,则会发生过拟合。另一方面,如果我们不断增加维度,训练数据的数量需要快速增长以保持相同的覆盖,并避免过拟合。在上面的例子中,我们表明维度的诅咒引入了训练数据的稀疏性。我们使用的特征越多,数据越稀疏,使得对分类器参数(即,其判定边界)的精确估计变得更加困难。维度的诅咒的另一个效果是,这种稀疏性在搜索空间上不是均匀分布的。事实上,围绕原点(在超立方体的中心)的数据比搜索空间的角落中的数据稀疏得多。这可以理解如下:
在2019和2020年的CVPR上均有关于点云场景流的相关工作,今天介绍的是2021年CVPR上最新的关于点云场景流的工作。机器人和人机交互中的许多应用都可以从理解动态环境中点的三维运动中获益,这种运动被广泛称为场景流。相较于静态的点云,点云场景流估计更侧重于计算两个连续帧之间的3D运动场,这为场景提供了重要的动态信息。以往的方法大多以立体图像和RGB-D图像作为输入,很少有直接从点云估计场景流的方法。随着3D数据变得更容易获得,许多工作最近开始关注点云的场景流估计。
Apache kylin 能提供低延迟(sub-second latency)的秘诀就是预计算,即针对一个星型拓扑结构的数据立方体,预计算多个维度组合的度量,然后将结果保存在hbase中,对外暴露JDBC、ODBC、Rest API的查询接口,即可实现实时查询。
你需要知道最常见的数据中心网络拓扑,并常常检查是否还有其他可选方案。 每家公司的数据中心网络拓扑都不一样。一旦了解主要拓扑结构,很容易判断哪种结构最适合自己的企业,还可以从中发现解决现有网络问题的方法。 数据中心网络拓扑都有哪些重点需要知晓? 现今的数据中心网络主要分为三层拓扑结构。包括数据中心与外部运营商互联的核心交换层,用户层或接入层,以及将连接两者实现数据聚合的汇聚层。 分支-主干(leaf-spine)是常见的数据中心网络拓扑,为了满足数据中心内多数据流量传输二设计的。这种拓扑要求在
当我们遇到一个较难问题的时候,把它逐步分解,转化为我们熟悉的内容,问题就很容易得到解决。
实现数据仓库和OLAP(联机分析处理)操作的Java应用程序需要借助一些相关的工具和技术。下面将向您介绍如何用Java实现数据仓库和OLAP操作,并提供一些示例代码和最佳实践。
从视频中可以看出,当我们打开两个窗口时,两个量子之间竟然还存在相互纠缠,简直把前端代码发挥到了极致,如此奇妙的效果到底是如何实现的呢?
在上一节中,我们用threejs成功创建了一个蓝色的立方体。但是如果我们仔细观察一下,会发现几个非常有意思的现象,比如:
Apache Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库,提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由 eBay 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的表。
在三维欧氏空间里,有且仅有五种正多面体:正四面体、立方体、正八面体、正十二面体、正二十面体。一般介绍正多面体的文献中,只会强调立方体和正四面体互为对偶,正十二面体和正二十面体互为对偶,正四面体与自身对偶。这里“对偶”的意思是一种操作:连接多面体的每个面中心,形成新的多面体。正四面体的面心一连就是正八面体,其余类似。这篇文章想做的是为大家展示五种正多面体可以形成一个变换的循环:从正四面体到正八面体,再到正二十面体,乃至正十二面体、立方体,最后回到正四面体。
你喜欢挑战么?你愿意承担一项以前从没遇到过的任务并且按时完成么?如果在进行任务中,你碰到来一个似乎无法解决的问题呢?我想分享我使用CSS 3D效果的经历,那是第一次用于实际项目中,以此来激励你接受挑战。
在上一个教程中,我们从模型空间到屏幕渲染了一个立方体。 在本教程中,我们将扩展转换的概念并演示可以通过这些转换实现的简单动画。
(1) 熟悉视点观察函数的设置和使用。 (2) 熟悉3D图形变换的设置和使用。 (3) 进一步熟悉基本3D图元的绘制。 (4) 体验透视投影和正交投影的不同效果。 (5) 掌握简单机器人编程。
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模型视图投影矩阵,也就是常说的MVP,有很多的书和资料,参考资料中会列出我推荐的相关资料,会详细介绍推导过程。之所以还要写这一篇,是因为它比较重要,也为了保证‘坐标系与矩阵’系列文章的完整性。所以本篇主要是我对这块的理解,具体的公式推导尽可能不提。
之前学习 react+webpack ,偶然路过 webpack 官网 ,看到顶部的 LOGO ,就很感兴趣。 最近觉得自己 CSS3 过于薄弱,想着深入学习一番,遂以这个 LOGO 为切入口,好好研究学习了一下相关的 CSS3 属性。webpack 的 LOGO 动画效果乍看不是很难,深入了解之后,觉得内部其实大有学问,自己折腾了一番,做了一系列相关的 CSS3 动画效果。 先上 demo ,没有将精力放在兼容上,请用 chrome 打开。 本文完整的代码,以及更多的 CSS3 效果,在我 github
在阅读本文前,我希望你对 Three.js 有一个初步的理解。如果你不清楚 Three.js 是什么,我推荐你先阅读 『Three.js』起飞!
在现代的Web设计中,创造引人注目的视觉效果是提升用户体验的重要组成部分。本文将向您展示如何使用CSS和HTML创建一个令人惊叹的3D立方体,并在每个面上展示不同的图像。通过简单的CSS属性和变换,您将能够轻松实现这一令人惊叹的效果。
这篇教程是基于上一篇 立方体球 的。它复用了同一个网格,并在此基础上做增加更多的测试模型。本示例适用于Unity5.0.1及以上版本。
在之前的博客中,博主已经为大家带来了Kylin的简单介绍,环境搭建以及简单入门使用。本篇博客,博主为大家带来的是关于Kylin工作原理的介绍!
“带你走进Apache Kylin的世界”
在我们的心目中,宇宙似乎永远存在。但是利用几何学,我们可以探索各种三维形状,为“普通”无限空间提供选择。公众号今天为大家带来一篇别具一格的文章!
threejs对我很重要,因为它web可视化的基础,是进场的钥匙,而我正准备搞web可视化。
跟OpenGL不同,在threejs中实现一个阴影效果很简单,只需要简单的几个设置。
基于视觉的三维重建,指的是通过摄像机获取场景物体的数据图像,并对此图像进行分析处理,再结合计算机视觉知识推导出现实环境中物体的三维信息。
最近工作中应用到了 Kylin,因此调研了 Kylin的原理和行业应用。本文参考了官网和众多其他公司中 Kylin的应用案例,文末给出了出处,希望对大家有帮助。
在本文中,作者提出了用于视频模型自监督预训练的掩蔽特征预测(Masked Feature Prediction,MaskFeat)。本文的方法首先随机掩蔽输入序列的一部分,然后预测掩蔽区域的特征。
本文将对这些方面做一个总体性的介绍(尤其是OLAP),旨在让读者对数据仓库的认识提升到一个全局性的高度。 创建数据仓库 数据仓库的创建方法和数据库类似,也是通过编写DDL语句来实现。在过去,数据仓库系统大都建立在RDBMS上,因为维度建模其实也可以看做是关系建模的一种。但如今随着开源分布式数据仓库工具如Hadoop Hive,Spark SQL的兴起,开发人员往往将建模和实现分离。使用专门的建模软件进行ER建模、关系建模、维度建模,而具体实现则在Hive/Spark SQL下进行。没办法,谁让这些开源工具没
看到了kylin关于cube的设计,难以抑制的觉得这部分设计得太巧妙了,确实比我们的产品要好上很多,不得不学习一下!!!
最近工作中应用到了 Kylin,因此调研了 Kylin 的原理和行业应用。本文参考了官网和众多其他公司中 Kylin 的应用案例,希望对大家有帮助。
题目:给定三维下三个点 v0(2.0, 0.0, −2.0), v1(0.0, 2.0, −2.0), v2(−2.0, 0.0, −2.0),需要将这三个点的坐标变换为屏幕坐标并在屏幕上绘制出对应的线框三角形。
数据分析和可视化一直是大数据时代的热门话题。如今这一个数据为王的时代,当你使用某个产品,划划手指,动动鼠标,甚至一颦一笑都会被记录下来,送至服务器。然而,大量的数据光收集是没有意义的,就好比资料控在硬盘里放了几百个G的电子书却只收集不阅读一样,如果不分析数据,不可视化,那么数据再多也不过是一堆毫无用处的符号而已。本文转自和途客圈颇有渊源的一位正在创业的朋友的文章,讲述他自己在自百度起,到创立SensorsData,对多维数据分析模型孜孜以求的经历和感悟,供大家参考。感兴趣的,可以尝试他们的服务:sensor
这是有关创建简单塔防游戏的系列教程的第三部分。它涵盖了塔的创作以及它们如何瞄准和射击敌人。
在之前的教程中,世界看起来很无聊,因为所有对象都以相同的方式点亮。 本教程将介绍简单照明的概念及其应用方法。 使用的技术将是朗伯照明。
文章:i-Octree: A Fast, Lightweight, and Dynamic Octree for Proximity Search
建立空间索引在点云数据处理中已被广泛的应用,常见的空间索引一般是自顶向下逐级划分空间的各种空间索引结构,比较有代表性的包括BSP树,KD树,R树,CELL树,八叉树等索引结构,其中就属KD树和八叉树在3D点云中的应用最为广泛,KD树的理论基础在上一篇推文中已经讲解,那么我们知道PCL库中已经对KD树和八叉树的数据结构的建立和索引的方法进行的实现,以方便在此基础上的其他点云的处理操作。
一、介绍 本篇文章,我们将讨论所谓的“维度灾难”,并解释在设计一个分类器时它为何如此重要。在下面几节中我将对这个概念进行直观的解释,并通过一个由于维度灾难导致的过拟合的例子来讲解。 考虑这样一个例子,
一、介绍 本篇文章,我们将讨论所谓的“维度灾难”,并解释在设计一个分类器时它为何如此重要。在下面几节中我将对这个概念进行直观的解释,并通过一个由于维度灾难导致的过拟合的例子来讲解。 考虑这样一个例子,我们有一些图片,每张图片描绘的是小猫或者小狗。我们试图构建一个分类器来自动识别图片中是猫还是狗。要做到这一点,我们首先需要考虑猫、狗的量化特征,这样分类器算法才能利用这些特征对图片进行分类。例如我们可以通过毛皮颜色特征对猫狗进行识别,即通过图片的红色程度、绿色程度、蓝色程度不同,设计一个简单的线性分类器:
实现一个 3D 立方体,相对另外一个文字和颜色都在随机变化的平面效果而言,属于非常非常简单的一步了。
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