描述刚体在三维空间的运动：一次旋转加一次平移。 旋转矩阵 坐标系间的欧式变换 对于刚体运动，可以表示为一次旋转加一次平移运动。因此，可以定义一个物体的刚体运动表示为： [
模型介绍 混合线性模型： 是即包括固定因子，又包括随机因子的模型。 混合线性模型被广泛应用于物理、生物和社会科学。尤其是一些重复测量的数据及面板数据。混合线性模型比较突出的特点是可以非常优秀的处理缺失值，相对于传统的方差分析， 它有更广泛的使用范围，也更优秀。 发展历程 R
本篇参考：Cmd Markdown 公式指导手册 1 数学公式的写法 插入数学公式有两种：行中公式和独立公式。 行中公式放在文中与其它文字混编，独立公式单独成行。 行中公式可以用如下方法表示： $ 数学公式 $ 独立公式可以用如下方法表示： $$ 数学公式 $$ 1.1 行中公式 比如行中公式：下面是这
Zoutendijk可行方向法 文章目录 Zoutendijk可行方向法1 基本问题2 线性约束情形(1)利用起作用约束构造可行下降方向(2)确定一维搜索步长算法步骤例 3 非线性约束情形(1)利用起作用约束构造可行下降方向(2)确定一维搜索步长算法步骤Zoutendijk可行方向法特点Zoutendijk法的
目录 DL的沉沉浮浮 DL三步骤 1. 定义函式集 全连接前馈网络 矩阵运算 Output Layer 手写数字识别例子 2.定义函式好坏 3. 找最好的函式 DL的沉沉浮浮 Perceptron感知机(1958) 一种linear model, 和Logistic Regression类似，只是少了sigmoid的部分. 然后发现它有局限. Multi-laye
Geometric camera calibration 相机模型透视相机 图2，中心折反射相机，分别具有双曲、椭圆和抛物面镜。Z轴是相机的光轴，也是镜面的旋转轴。场景点P成像在p点。在任何情况下，反折射系统的视点都是由焦距F表示的反射镜的焦点。在双曲和椭圆镜的情况下，透视相机的有效针孔必须放
Shader学习之路(三) 学习Shader之前先来复习复习线性代数的一些知识吧 可能分两次，内容有点多。 第一节 坐标系 一．笛卡尔坐标系 这个我就省略了，只要有上过高中的都知道，或者说前段时间《隐秘的角落》不是很火吗，里面就有提到笛卡尔。 二．左手坐标系和右手坐标系 如果两个做个坐标系
CF1528 A 可以发现答案只会在 \(L_i/R_i\) 处取到。 B 可以发现递推式：\(f_i=S_{i-1}+d_i\) C 对第一棵树 dfs，在第二棵树上贪心：能加入则加入，否则去替换其一个祖先。 D 假设能够在时刻 \(i\) 访问 \(v\)，那么可以在时刻 \(i+t\) 访问 \(v+t\bmod n\)，枚举起点，然后跑一个 \(\mathcal O(
消元法 先来看一下百度百科的定义： 消元法是指将许多关系式中的若干个元素通过有限次地变换，消去其中的某些元素，从而使问题获得解决的一种解题方法。 可能不好懂。 回想一下小学数学中解二元一次方程的方法 比如下面这个二元一次方程： \[\begin{cases} x + y = 10\\ x - y = 6 \en
点此看题面 有\(n\)个水晶球，第\(i\)个水晶球有三个属性\(A_i,B_i,C_i\)。 \(q\)次区间操作，分为七种：将\(A_i\)加上\(B_i\)；将\(B_i\)加上\(C_i\)；将\(C_i\)加上\(A_i\)；将\(A_i\)加上\(v\)；将\(B_i\)乘上\(v\)；将\(C_i\)修改为\(v\)；求三种属性各自的和。 \(n,q\le2.5\times10^5\) 线段
目录 一、概述二、insertFrame()2.1 原理a、伴随表示b、边缘化 2.2 代码 三、其他部分四、总结 一、概述 自己以前写的东西居然快看不懂，半途而废的代价太大了（哭）。 言归正传，如果trackFrame认为光流符合要求，大概是位移足够大，那么再为之后5帧优化光度误差后，trackFrame返回tr
矩阵 前置知识 定义 基本概念 ： 由 \(n \times m\) 个数排成 \(m\) 行 \(n\) 列的矩形的数表，称为一个 \(m \times n\) 的矩阵，记作 \(A\)。其中 \(a_{i,j}\) 表示第 \(i\) 行第 \(j\) 列的元素。 0 矩阵 对于每个矩阵中的元素 \(a_{i,j}\) 都为 0，这个矩阵因此也可表示为 \(0_{n
http://www.51nod.com/Challenge/Problem.html#problemId=1122 如果整体考虑4个机器人会感觉没有头绪，但是如果我们只单独考虑每一个每一个机器人的最终位置，即分别枚举4个机器人的终点（共4！种可能），这样4个机器人到对应终点处的方案数相乘就是答案。 如何求一个机器人从位置i走n步走到
矩阵相关 基础知识的补充 上来先是讲了讲矩阵的基本知识，这些我在之前写的高斯消元里面的基本都有了，这里再补充一些我之前没记过的 0矩阵，就是指所有元素都为0的矩阵 单位矩阵，记作\(I\)，实际上就是一个特殊的对角矩阵，对角线上的元素都为1，实际上在矩阵当中的地位就如数字中的1一样，对
考前感觉啥都复习了 考后感觉啥啥都不会 # 题面 > Link 洛谷 P7515 # 解析 最难处理的是 \(a_{ij}\) 有 \([0,10^6]\) 的限制（因为有这个限制所以我 \(n,m\le3\) 都不会做……）。 假如没有这个限制，显然我们可以随便构造出一组解 \(\{a'_{ij}\}\)，下面给出一种构造方法： 固定最后
本文总结多元正态分布的条件分布与边缘分布，证明不难，但都比较繁琐，故不做详细证明，有兴趣可以参考Pattern Recognition and Machine Learningy一书。 1 正态分布的条件分布 对于联合正态分布变量\(x\sim N(\mu,\Sigma)\)，定义精度矩阵（the precision matrix）为协方差矩阵的逆，即\(\Lambda
学生:邬代杰 院系:遥感信息工程学院 学号:2019302130329 班级:19D9 目录一. 基本原理1. 寻找控制点坐标2. 对控制点进行编号3. 计算相机外部参数4. 计算控制点三维坐标二. 实现过程1. 寻找控制点2. 寻找圆盘中心点3. 对控制点分组4. 对控制点编号5. 优化外部参数三. 操作说明 一
这个笔记的思路有点乱糟糟，但是记录了我以前的一些计算。以后估计还会有用，所以先贴在这里。 1 U(2)群 二维复矢量空间中的线性变换为 \[[ u', v'] = [u,v]S = [u,v] \begin{bmatrix} a & c \\ b & d \end{bmatrix} \]如果保证变换前后矢量的模方不变，即 \[|u'|^2 + |v'|^2
文章目录 1. Kernel Method2. PCA and Kernel PCA2.1 Principal Component Analysis2.2 Kernel Principal Component Analysis 3. LDA and GDA3.1 Linear Discriminant Analysis3.2 Generalized Discriminant Analysis 4. Hard-Margin Support Vector Machine5. Soft-Margi
信息论与信息编码 文章目录 信息论与信息编码1. 准备知识和教材1.1. 学科关联1.2. 准备知识1.3. 教材1.4. 理论体系的简要概述1.5. 编码技术的举例1.5.1. 压缩编码1.5.1.1. 霍夫曼编码1.5.1.2. 算术编码1.5.1.3. Lempel-Ziv编码 1.5.2. 校验编码1.5.2.1. 汉明码1.5.2.2. BC
数据拟合方法 数据拟合相对于插值放宽了限制，尽管都是找一个特定函数来尽可能地估计待估函数，但数据拟合不要求函数一定要经过数据节点，而是希望函数与数据节点的差异尽可能小。数据拟合被广泛运用于发掘数据之中隐含的模式，尽管有多种多样的数据拟合方法，但最常用的拟合还是基于最小
\[[F(n,1),F(n,2),F(n-1,1),F(n-1,2),F(n-2,1),F(n-2,2),1]=\\ [F(n-1,1),F(n-1,2),F(n-2,1),F(n-2,2),F(n-3,1),F(n-3,2),1] \begin{bmatrix} 0 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0\\ 1 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0\\ 0 &
\[\begin{aligned} &\sum_{i=0}^n i^k \binom{n}{i} \left(\frac{1}{m}\right)^i \left(\frac{m-1}{m}\right)^{n-i} \\ =&\frac{1}{m^n}\sum_{i=0}^n i^k \binom{n}{i}(m-1)^{n-i} \\ =&\frac{1}{m^n}\sum_{i=0}^n \sum_{j=0}^k
矩阵快速幂+斐波那契 一、矩阵乘法 矩阵乘法也就是AXB=A第I行分别与B的第J列的对应元素依次相乘： \[\begin{bmatrix} a&c\\ b&d \end{bmatrix} \times \begin{bmatrix} e&g\\ f&h \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} a\times e+c\times f&a\times g+c\times h\\ b\ti
关于线性回归 即对于几组input和target的值用模型进行线性的拟合。比如对于房子的不同地理位置大小等因素决定的房价。线性的模型就是对于一组input输入得出与target相近的out。 过程 较为普式的把输入对象的属性整合为一组集合 [
