参考的是<游戏和图形学的3D数学入门教程>,非常不错的书,推荐阅读,老外很喜欢把一个东西解释的很详细. 1.向量点积(Dot Product) 向量点积的结果有什么意义?事实上,向量的点积结果跟两个向量之间的角度有关. 2.向量叉积(Cross Product) 两个向量a,b,它们的叉积表示为axb,这个很容易跟数学中两个数字之间的相乘,但是这里是完全不同的. 两个向量叉积在图形坐标中就很直观了,axb同时垂直与a和b. 我们很容易验证axb是否同时垂直a和b向量.根据向量乘积的知识,我们只…
向量 dot cross product 点积叉积 几何意义 有向量 a b 点积 a * b = |a| * |b| * cosθ 几何意义: 1. a * b == 0,则 a ⊥ b 2. a * b > 0,a b 同向 3. a * b < 0,a b 异向 4. 我们可以 normalize a 和 b,则 |a|,|b| 都为1,那么 cosθ = a*b,在知道 cosθ 的情况下,我们可以求知 a 在 b 上的投射长度 |a| * cosθ,b 在 a 上的投射长度 |b|…
参考:Wiki Cross product…
[Matlab开发]matlab中norm范数以及向量点积.绘图设置相关 标签(空格分隔): [Matlab开发] 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ norm范数使用 help norm norm Matrix or vector norm. norm(X,2) returns the 2-norm of X. norm(X) is the same as norm(X,2). norm(X,1) returns the 1-norm of…
DSP(Digital Signal Processing,数字信号处理)中会使用大量的数学运算.Cortex-M4中,配置了一些强大的部件,以提高DSP能力.同时CMSIS提供了一个DSP库,提供了许多数学函数的高效实现. 这次就先做一个简单的尝试,求两个向量的数量积. 一. 硬件 MAC单元 MAC(Multiply-ACcumulate,乘积累加),是DSP中常用的一种运算.Cortex-M4配置了一个32位的MAC单元,它能在1个周期里实现最高难度为32位乘32位再加64位的运算,或是两…
09:向量点积计算 总时间限制:  1000ms 内存限制:  65536kB 描述 在线性代数.计算几何中,向量点积是一种十分重要的运算. 给定两个n维向量a=(a1,a2,...,an)和b=(b1,b2,...,bn),求点积a·b=a1b1+a2b2+...+anbn. 输入 第一行是一个整数n.1 <= n <= 1000.第二行包含n个整数a1,a2,...,an.第三行包含n个整数b1,b2,...,bn.相邻整数之间用单个空格隔开.每个整数的绝对值都不超过1000. 输出 一个…
Cross Product These are two vectors: They can be multiplied using the "Cross Product" (also see Dot Product) The Cross Product a × b of two vectors is another vector that is at right angles to both: And it all happens in 3 dimensions! Calculatin…
题目链接:https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=2119 题面:Morleys theorem states that that the lines trisecting the angles of an arbitrary plane triangle meet at the vertices of an equilateral…
https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra/vectors-and-spaces/dot-cross-products/v/vector-dot-product-and-vector-length 忘光光了…
1.map做一个标签的数字替换 2.vec = CountVectorizer(lowercase=False, max_features=4000)  # 从sklean.extract_feature.text 导入,根据词频做一个数字的映射,max_feature表示的是最大的特征数 需要先使用vec.fit ,再使用vec.transform 才有效 3. vec = TfidfVectorizer(lowercase=False, max_features=4000)  # 从skle…