VINS ---视觉约束雅克比推导 1.注1.1 投影误差公式1.2 投影误差相对于待优化变量的雅克比1.3重投影误差公式1.4重投影误差相对各个待优化变量的雅克比 1.注 高博SLAM 十四讲 P186 中介绍了点的视觉重投影误差相对各个优化变量的雅克比 这儿做一个大概的公式介绍 1.1 投
转： 「 洛谷 」P2768 珍珠项链 珍珠项链 题目限制 内存限制：125.00MB 时间限制：1.00s 标准输入输出 题目知识点 动态规划 (dp) 矩阵 矩阵乘法 矩阵加速 矩阵快速幂 题目来源 「 洛谷 」P2768 珍珠项链 为了方便大家阅读通畅，题目可能略有改动，保证不会造成影响 题目 题目背景
第一类斯特林数 定义 [ n m
7.5 状态空间平均 现有文献中已经出现了很多变换器交流建模的方法，其中包括电流注入法，电路平均和状态空间平均法。尽管某种特定方法的支持者可能更愿意使用该方法去建模，但所有方法的最终结果都是等效的。并且所有人都具有这样的共识：平均和小信号的线性化是对PWM变换器建模的关键步
使用量桨PaddleQuantum创建单量子比特门 一、量子计算概述量子计算机为什么能同时存储0和1？如何测量量子计算的结果量子计算背后的哲学原理 二、量子计算的数学基础1.量子比特2.量子态纯态混态 3.计算基4.希尔伯特空间5.张量积6.布洛赫球面 三、走进量子计算的大门——量子
Codeforces 题目传送门 & 洛谷题目传送门 u1s1 我做这道 *2600 的动力是 wjz 出了道这个套路的题，而我连起码的思路都没有，wtcl/kk 首先考虑怎样对某个固定的串计算答案，这显然可以 \(dp\) 解决，设 \(dp_{i,j}\) 表示考虑前 \(i\) 个字符，删去之后与 \(2017\) 的 LCS 为 \(j\)，最少需删
一、图像去畸变 现实生活中的图像总存在畸变。原则上来说，针孔透视相机应该将三维世界中的直线投影成直线，但是当我们使用广角和鱼眼镜头时，由于畸变的原因，直线在图像里看起来是扭曲的。本次作业，你将尝试如何对一张图像去畸变，得到畸变前的图像。 图1. 畸变图片 图 1 是本次习题的测
彩色图像处理 一.Matlab中彩色图像的表示方法1.1RGB图像1.2索引图像1.3用来处理RGB图像或索引图像的IPT函数 二.转换值其他彩色空间2.1NTSC彩色空间2.2YCbCr彩色空间2.3HSV色彩空间2.4CMY和CMYK彩色空间2.5 HSI彩色空间 三.彩色图像处理基础四.彩色变换五.彩色图像的空间滤
求解MPC: 在滚动时间窗内建立并求解QP问题 该小节的目标是根据上一节得到的离散误差动力学模型,在MPCD的滚动时间窗内建立并求解QP问题. 那么,我们要回答以下两个问题:
例子：解$A_n=A_{n-1}+3B_{n-1},B_n=2A_{n-1}+2B_{n-1}$的通项，$A_0,B_0$为指定常数。 构造矩阵$M=\begin{bmatrix}a_0&b_0\\c_0&d_0\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}1&3\\2&2\end{bmatrix}$，使得$\begin{bmatrix}1&3\\2&2\end{bmatrix}\cdot\begin{bmatrix}
因为我太菜了不推一遍根本学不会所以就写了这篇笔记来复读学长…… 第一类斯特林数 定义 组合意义：把 \(n\) 个不同元素分成 \(m\) 个不考虑顺序的环的方案个数，记作 \(\begin{bmatrix}n\\m\end{bmatrix}\) 递推公式：\(\begin{bmatrix}n\\m\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}n-1\\m-1\end
目录写在前面广义矩阵乘法维护 DP静态区间查询动态区间查询动态树形 DP例题写在最后 写在前面 前置知识：DP、矩阵乘法、倍增、线段树。 最大子段和和 GSS1 的题解区还没有下面这种做法，你们快上啊（ 广义矩阵乘法 对于一 \(p\times m\) 的矩阵 \(A\)，与 \(m\times q\) 的矩阵 \(B\)，定义
目录定义矩阵的逆矩阵加（减）法矩阵乘法实现矩阵快速幂例题矩阵加速递推矩阵加速递推斐波那切数列 定义 矩阵，类似于一个二维数组 \[\begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{bmatrix} \]主对角线：对于矩阵 \(A\)，主对角线是指 \(A_{i, i}\) 上的元素 单位
矩阵乘法 矩阵 ： 什么是矩阵 类似于这个就是矩阵，矩阵是 \(n \times m\) 的， \(n\) 为行数， \(m\) 为列数 。 为了方便，我们简化一下这个矩阵，没有对其进行一系列的限制。 \[\begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 & \cdots & m \\ 1 & 2 & 3 & \cdots & m \\ \vdots & \vdots &am
Lec04 变换（续） 文章目录 Lec04 变换（续）3D变换（3D Transformation）和2D类似的变换绕坐标轴旋转更一般的旋转 观测变换（Viewing Transformation）视图/相机变换（view/camera transformation）投影变换（projection transformation）正交投影（Orthographic Projection）透视投影（Perspective Pro
Lec03 变换 文章目录 Lec03 变换为什么学习变换2D变换线性变换（Linear Transforms）非线性变换 齐次坐标（Homogeneous Coodinate）仿射变换（Affine Transformation） 变换操作 为什么学习变换 模型变换（Modeling）：Translation/Rotation/Scaling视图变换（Viewing）：3D-to-2D projection 2
矩阵的定义 由 \(m×n\) 个数 \(a_{i,j}\) 排成的 \(m\) 行 \(n\) 列的数表称为 \(m\) 行 \(n\) 列的矩阵，简称 \(m×n\) 矩阵。记作： \(A= \begin{bmatrix} a_{1,1} &a_{1,2} &a_{1,3} &··· &a_{1,m} \\ a_{2,1} &a_{2,2} &a_{2,3} &··· &a_{2,m}
例题1：求一个 2 × 2 2\times 2 2×2的线性变换矩阵 T T
定义 ∣ X ∣ = n |X|=n ∣X∣=n， R
万年不更新的博客又开始更新了 大概是感觉基础不太扎实，放弃了打组队，寒假先刷刷书。 目录快速幂Hamilton回路&状压dp费解的开关 快速幂 int ksm(int a,int b){ int res=1; for(;b;b>>=1,a=a*a)if(b&1)res=res*a; return res; } 一些特殊情况需要快速乘法（但实际上挺慢
矩乘板子题 \(k \le 15\) 且 \(a_{i}= {\textstyle \sum_{j=i}^{1}}c_{j}*a_{i-j} \ \ \ \ (i>k)\) (这一看就很矩乘) 考虑矩阵加速。 题目让求一段区间的和，可以转化为两前缀和相减的形式，同时，让矩阵边长加上 \(1\) , 多加的 \(1\) 用来储存前缀和 状态矩阵 \(f_{i}\) 存储: \[\be
向量 向量:既有大小又有方向的量 向量的三种表示方式: 1.空间中的箭头 2. v ⃗ \vec{v} v 3. [
在进行矩阵的运算的时候，我们会发现我们没有定义矩阵的除法，但是经常又需要做类似的操作，因而我们引入矩阵的逆的概念，用以填补这个空白。 矩阵的逆 由于我们在定义矩阵运算的时候只定义了数乘和矩阵乘法，而没有除法运算。和逆元的产生一样，我们为了定义出除法，我们采用乘一个数/矩
模型 转移方程 记第 j j j层的第 i i i个unit为 a
P4827 [国家集训队] Crash 的文明世界 题意 求出对于树上每个点 \(x\) 的 \(\sum_{u=1}^ndis(x,u)^k\)。所有边长为 1。 思路 根据斯特林反演： \[m^n=\sum_{j=0}^n\begin{Bmatrix}n\\j\end{Bmatrix}C_m^jj! \]可以得到： \[\sum_{i=1}^n\sum_{j=0}^{k}\begin{Bmatrix}k\\j\end{Bmatri
