在之前的两篇文章中，我们分别讲解了SETTLE算法的原理和基本实现和SETTLE约束算法的批量化处理。SETTLE约束算法在水分子体系中经常被用到，该约束算法具有速度快、可并行、精度高的优点。本文我们需要探讨的是该约束算法中的一个细节，问题是这样定义的，给定坐标系XYZ下的两个已知三角形 和三角形 ，以三角形 构造一个平面 ，将 平移到三角形 的质心位置，作为新坐标系的 平面，再使得Y'Z'平面过 点，以此来构造一个新的坐标系X'Y'Z'，求两个坐标系之间的变换。
如果一个人在百分制的考试中得了95分，你肯定会认为他学习成绩很好，如果得了65分，就会觉得他成绩不好。如果得了80分呢？你会觉得他成绩中等，因为在班级里这属于大部分人的情况。
“ 前篇文章介绍了Butterworth滤波器的s函数及其推导，本篇将以一个2阶Butterworh滤波器实例具体介绍两部分内容：极点和传递函数的关系、s函数z变换的三种方法”
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
最近在做TOF相机相关的软件，近年来tof相机开始在手机，车载设备，VR等应用开始增多，产业也开始量化，是一个不错的3维相机的方向。
以上就是python数据变换的实现，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
输入描述: 一行字符串，非空，长度小于5000。 输出描述: 整数N，最后一个单词的长度。
比如你可能会问班里的考试成绩是怎样的？这里其实指的是大部分同学的成绩如何。以下图为例，在正态分布中，大部分人的成绩会集中在中间的区域，少部分人处于两头的位置。正态分布的另一个好处就是，如果你知道了自己的成绩，和整体的正态分布情况，就可以知道自己的成绩在全班中的位置。
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行列式在数学中，是一个函数，其定义域为det的矩阵A，取值为一个标量，写作det(A)或 | A | 。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。
PIL库是一个具有强大图像处理能力的 Python 第三方库，在 Anaconda 中是已经安装好的，命令行下安装方法如下：
特征预处理是数据挖掘中最重要的步骤。在这篇文章中，我将向你介绍特征预处理的概念，它的重要性，不同的机器学习模型下的数值特征的不同特征预处理技术。
本期将介绍第二种非常优雅的生成模型—流模型，它也是一种概率密度函数可处理的生成模型。本文将对其原理进行介绍，并对nice模型的源码进行讲解。
作者|李秋键 出品|AI科技大本营(ID:rgznai100) 引言 人体姿态估计是计算机视觉领域很多研究工作的基础，也是研究的热点问题，在行为识别、人机交互、姿态跟踪等领域有着广泛的应用前景。 按照人体姿态维度的差异，可以将人体姿态估计任务分为二维人体姿态估计和三维人体姿态估计。2D人体姿态估计的目标是定位并识别出人体关键点，将这些关键点按照关节顺序相连形成在图像二维平面的投影，从而得到人体骨架。3D人体姿态估计的主要任务是预测出人体关节点的三维坐标位置和角度等信息。 在实际应用中，由于3D姿态估计在2D
本文包含一些直观的示例来说明 copula 理论的核心概念。以下是脚本及其各自用途的简短列表：
【编者按】OpenGL（开放式图形库），用于渲染 2D、3D 矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口，C、C++、Python、Java等语言都能支持 OpenGL。本文作者以 Python 语法为例，用两万字详解 OpenGL 的理论知识、用法与实际操作，干货满满，一起来看看吧。
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。 一开始时，也只是知道怎么去用这些矩阵，却不知道这些矩阵是怎么得来的，当出现一些莫名其妙的问题时，如果不了解其中的原理，就不知道如何解决，于是想彻底搞懂其中的原理，还好自己对数学挺有兴趣，于是从头到尾把推导过程研究了一遍，总算掌握了其中的奥秘，不得不佩服OpengGL的设计者，其中的数学变换过程令人陶醉，下面我们一起来看看。 这
在Anaconda 中是已经安装好的，命令行下安装方法： pip install pillow
今天这题目中等难度，但属于那种理一理思路还挺清晰的那种。大清早上班路上看了题目有了思路，直到这一天快结束了才来写代码，应该也算“深思熟虑”了吧。
在本文中，我们将深入探讨机器人学的两个核心概念：正运动学和逆运动学。这两个概念是理解和控制机械臂运动的基础。通过一个具体的7轴机械臂实例，我们将详细介绍如何计算机械臂的正运动学和逆运动学。我们首先会解释正运动学和逆运动学的基本概念和数学原理，然后我们将展示如何应用这些原理来计算7轴机械臂的运动。我们的目标是让读者对机械臂的运动控制有一个深入的理解，并了解如何在实践中应用这些知识。
https://leetcode-cn.com/problems/zigzag-conversion
凯撒密码是古罗马凯撒大帝为了解密军事情报而使用的算法。将信息中的每个英语文字循环替换为文字表序列中的第三个字符。有一套专门的字母表对应关系。
上一篇博文Torch7深度学习教程1详细的讲述了Torch7的安装过程，本篇博文主要是讲述一下Torch7中的一些基本运算的语法，与Python的基本语法类似，加入你不是python的小白，本篇可以一
机器学习的世界是以概率分布为中心的，而概率分布的核心是正态分布。本文说明了什么是正态分布，以及为什么正态分布的使用如此广泛，尤其是对数据科学家和机器学习专家来说。
我们从高中就开始学正态分布，现在做数据分析、机器学习还是离不开它，那你有没有想过正态分布有什么特别之处？为什么那么多关于数据科学和机器学习的文章都围绕正态分布展开？本文作者专门写了一篇文章，试着用易于理解的方式阐明正态分布的概念。
在对复杂的二元函数进行绘图的时候，往往无法手动绘制出图像。那么该如何通过Python绘制出二元函数图像呢？
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无论是处理声音和图像信号，都必须用到傅立叶变换。其实除了这些“正经”用途，它还能做一些有意思的事情。
OpenGL 是 Open Graphics Library 的简写，意为“开放式图形库”，是用于渲染 2D、3D 矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口（API）。OpenGL 不是一个独立的平台，因此，它需要借助于一种编程语言才能被使用。C / C++ / python / java 都可以很好支持 OpengGL，我当然习惯性选择 python 语言。
教新手画画？字体风格迁移？换明星“假脸”？毫无疑问，在图像生成中 GAN 以其生成以假乱真的图像“发挥”出了巨大的潜力。
某机床厂生产甲、乙两种机床，每台销售后的利润分别为 4000 元与 3000 元。生产甲机床需用 A、B 机器加工，加工时间分别为每台 2 小时和 1 小时；生产乙机床需用 A、B、C 三种机器加工，加工时间为每台各一小时。若每天可用于加工的机器时数分别为 A 机器 10 小时、B 机器 8 小时和C 机器 7 小时，问该厂应生产甲、乙机床各几台，才能使总利润最大？
机器之心报道 作者：蒋思源 近日 GitHub 用户 wu.zheng 开源了一个使用双向 LSTM 构建的中文处理工具包，该工具不仅可以实现分词、词性标注和命名实体识别，同时还能使用用户自定义字典加强分词的效果。机器之心简要介绍了这种双向 LSTM，并给出了我们在 Windows 上测试该工具的结果。 中文处理工具包 GitHub 地址：https://github.com/rockyzhengwu/FoolNLTK 根据该项目所述，这个中文工具包的特点有如下几点： 可能不是最快的开源中文分词，但很可能是
（1）透视变换 （具体原理可查看：仿射变换，透视变换：二维坐标到二维坐标之间的线性变换，可用于landmark人脸矫正）
NumPy广播的优点是在复制值得过程中没有占用额外得空间，但是在我们考虑广播时，它是一种有用的思维模型。 例如如下对三维数组数值扩展
在Python科学计算领域，SciPy是一个非常重要的库。它提供了许多用于数值计算、优化、积分、统计和许多其他科学计算任务的功能。SciPy构建在NumPy之上，为数学、科学和工程领域的广泛问题提供了高效的解决方案。本教程将介绍SciPy的主要功能和用法，并提供一些示例以帮助您快速入门。
图像边缘检测能够大幅减少数据量，在保留重要的结构属性的同时，剔除弱相关信息。 在深度学习出现之前，传统的Sobel滤波器，Canny检测器具有广泛的应用，但是这些检测器只考虑到局部的急剧变化，特别是颜色、亮度等的急剧变化，通过这些特征来找边缘。 这些特征很难模拟较为复杂的场景，如伯克利的分割数据集(Berkeley segmentation Dataset)，仅通过亮度、颜色变化并不足以把边缘检测做好。2013年，开始有人使用数据驱动的方法来学习怎样联合颜色、亮度、梯度这些特征来做边缘检测。 为了更好地评测边缘检测算法，伯克利研究组建立了一个国际公认的评测集，叫做Berkeley Segmentation Benchmark。从图中的结果可以看出，即使可以学习颜色、亮度、梯度等low-level特征，但是在特殊场景下，仅凭这样的特征很难做到鲁棒的检测。比如上图的动物图像，我们需要用一些high-level 比如 object-level的信息才能够把中间的细节纹理去掉，使其更加符合人的认知过程（举个形象的例子，就好像画家在画这个物体的时候，更倾向于只画外面这些轮廓，而把里面的细节给忽略掉）。 .
Z变换在离散时间信号与系统中的地位相当于拉普拉斯变换在连续时间信号与系统中的地位。它可以求解常系数差分方程，进而估算一个线性时不变系统的响应及线性滤波器的设计。
选自GitHub 作者：Adam Bouhenguel 机器之心编译 参与：路雪、黄小天、蒋思源 近日，Adam Bouhenguel 在 GitHub 上发布了一种基于 TensorFlow 的新型编程语言 Tensorlang，适用于更快、更强大和更易用的大规模计算网络（如深度神经网络）。本文介绍了 Tensorlang 的优势。 GitHub 地址：https://github.com/tensorlang/tensorlang 我们的目标是为更快、更强大和更易用的大规模计算网络（如深度神经网络）定义
对比测试 scipy.misc 和 PIL.Image 和 libtiff.TIFF 三个库
通过之前的教程，对WebGL中可编程渲染管线的流程有了一定的认识。但是只有前面的知识还不足以绘制真正的三维场景，可以发现之前我们绘制的点、三角形的坐标都是[-1,1]之间，Z值的坐标都是采用的默认0值，而一般的三维场景都是很复杂的三维坐标。为了在二维视图中绘制复杂的三维场景，需要进行相应的的图形变换；这一篇教程，就是详细讲解WebGL的图形变换的过程，这个过程同样也适合OpenGL/OpenGL ES，甚至其他3D图形接口。
信号处理中， 傅里叶变换 的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量。 傅里叶变换是一种解决问题的方法，一种工具，一种看待问题的角度。理解的关键是：一个连续的信号可以看作是一个个小信号的叠加，从时域叠加与从频域叠加都可以组成原来的信号，将信号这么分解后有助于处理。 傅里叶变换的目的就是找出这些基本正弦（余弦）信号中振幅较大（能量较高）信号对应的频率，从而找出杂乱无章的信号中的主要振动频率特点。如减速机故障时，通过傅里叶变换做频谱分析，根据各级齿轮转速、齿数与杂音频谱中振幅大的对比，可以快速判断哪级齿轮损伤。
改编自详解利用OpenCV提取图像中的矩形区域（PPT屏幕等） 原文是c++版，我改成了python版，供大家参考学习。 主要思想：边缘检测—》轮廓检测—》找出最大的面积的轮廓—》找出顶点—》投影变换
4.求如教材p252,4-32 题系统函数的冲激响应时域表达式，并画出其零极点图。
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
图像降噪是一个十分具有实用价值的研究方向，因为噪声总是无处不在的。当处于比较昏暗的环境时，噪声将极大地影响着我们所拍摄的图像。如今，随着深度学习算法以及相关硬件的不断发展，深度卷积网络同样在图像降噪领域占据了主流，并且代表了该领域最优异的成绩。但是，深度神经网络同样有着其缺点，例如模型过于庞大而计算复杂度过高，以及缺乏一些理论上的解释性，当然这些缺点正不断地得到弥补。为了更好地理解图像降噪的基本原理，我们有必要回过头来仔细研读一些传统算法的具体思路，了解其所使用基本理论依据，以及一些巧妙的改进方法。在这些传统降噪算法中，最经典而强大的莫过于 BM3D 了。这篇文章将全面地对其原理进行解读，并且对其论文中一些没有提及的细节进行补充，让各位读者能够更加轻松地理解其算法的内核。在开始这篇文章之前，本人建议大家可以先看一下以下的文章，主要是对本文中一些需要用到但是为了节省篇幅而没有细讲的基本原理进行补充：
一. 图像几何变换概述 图像几何变换是指用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化的方法。在实际场景拍摄到的一幅图像，如果画面过大或过小，都需要进行缩小或放大。如果拍摄时景物与摄像头不成相互平行关系的时候，会发生一些几何畸变，例如会把一个正方形拍摄成一个梯形等。这就需要进行一定的畸变校正。在进行目标物的匹配时，需要对图像进行旋转、平移等处理。在进行三维景物显示时，需要进行三维到二维平面的投影建模。因此，图像几何变换是图像处理及分析的基础。 二. 几何变换基础 1. 齐次坐标： 齐次坐标表示是计算机图形
记得有个概念叫光栅化，就是把三维虚拟世界的事物显示在二维的屏幕上，这里就涉及到观察变换
这一题的解题思路极其直白，直接将list当中的字符串进行拼接之后比较最终的拼接结果即可。
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