向量的平移,比较简单. 缩放也较为简单 矩阵如何进行计算呢?之前的文章中有简介一种方法,把行旋转一下,然后与右侧对应相乘.在谷歌图片搜索旋转矩阵时,看到这张动图,觉得表述的很清晰了. 稍微复杂一点的是旋转,如果只是二维也很简单(因为很直观),但因为是三维的,有xyz三个轴,先推导二维的再延伸到三维. YouTube上有很好的推导过程,视频链接地址(需穿.墙) https://www.youtube.com/watch?v=8XRvpDhTJpw 有点P(Xa,Ya),当坐标由 x –> y 旋转

1.打开超图的SuperMap iDesktop,加载数据源 udbx其实就是类似于arcgis中的gdb一样的东西,把数据压缩在里面了,这样也可以保证数据的统一集中 2.打开二维面数据,里面的结构如下 3.起白膜 方法有两个: 方法一(较推荐): 利用风格设置来造白膜,此方法是可以动态修改白膜高度并可以实时预览的,缺点是不会生产相应的白膜数据文件保存在数据集中,它只是二维平面数据在三维场景下的一种式样 具体步骤: 这里面根据自己的要求来配置即可,包括白膜的透明度.颜色和贴图 方法二: 使用线性

第一式:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/143/I 题意: 有 n 个点,一个点集 S 是好的,当且仅当对于他的每个子集 T,存在一个右边无限长的矩形,使得这个矩形包含了 T,但是和 S-T 没有交   求这 n 个点里有几个好的点集1<=n<=10^5 1):当只选取1个点时,我们可以发现,任何一个点都满足题意. 2):当我们选取2个点时,我们可以发现如果要满足一个无限向右的矩形只框住一个点,当且仅当两个点的纵坐标不相同.因此,对于选2个点的总的方案数

解决问题描述:二维平面有很多三角形错落,可能会相互叠加落在一起,也可能互相远离.目标求出这些三角形的总占地面积. 我最开始想的解决方案是用总面积-总重叠面积 = 总占地面积.后来实现起来发现当面临多次重叠时,这样算是错误的. 后来参考了一些文献,得出结论:这个问题抽象出来就是求n个集合的并集问题.公式如下: A1∪A2∪......∪An = A1 + A2 + ......+ An ﹣(A1∩A2 + A1∩A3 + ......+ A[n-1]∩An) + (A1∩A2∩A3 + A1∩A2

http://specialwolf.blog.163.com/blog/static/124466832201301332432766/ *********************************** 极简单却又极坑的问题 以下代码用来实现: 已知某gameObject的方向, 由此得到此方向偏转某角度后的方向. 附: Transform.forward 和 Vector3.forward 不同. Transform.forward是世界坐标系下物体的正方向,即编辑器中物体的蓝色轴.

一 题面 POJ1127 二 分析 在平面几何中,判断两线段相交的方法一般是使用跨立实验.但是这题考虑了非严格相交,即如何两个线段刚好端点相交则也是相交的,所以还需要使用快速排斥实验. 这里参考并引用了TangMoon 博客. 1.快速排斥实验 由于两个点作为矩形的两个斜对角线端点可以确定一个矩形,则根据两个点确定一个向量,两个向量显然可以确定两个矩形. 对于快速排斥实验,也可尝试逆向思维,如果判断让两个向量确定的两个矩形是否相交部分,相当于判断两个矩形没有相交部分的反. 具体条件就是a.其中一

Time Limit: 1000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 930    Accepted Submission(s): 200 Problem Description Can you believe it? After Gardon had solved the problem, Angel accepted him! They were sitt

LINK:数据 这是一个我写过的最标准的板子. 重构什么的写的非常的标准 常数应该也算很小的. 不过虽然过了题 我也不知道代码是否真的无误 反正我已经眼查三遍了... 重构:建议先插入 插入过程中找到第一个不平衡的点再重构. 最小距离查询剪枝:当前坐标为mn和mx中间的时候显然 最小距离可能为0 否则 为他们其中之一和当前坐标的差. 最大距离查询剪枝:当前坐标和mn以及mx的最大距离差. const int MAXN=500010,K=2; const db alpha=0.75; int n,

HDU 6076 Security Check Problem : 有两个长度为n的队列过安检,每个人有一个特征值.如果两个队列中的第一个人的特征值之差小于等于k,那么一次只能检查其中一个人,否则一次可以检查两个人.每次检查花费1的世时间.问最后检查完所有人之后所需要的时间.(n <= 60000, k <= 10)(3s时限) Solution : 容易想到一个dp方程,dp[i][j]表示当前检查到a队列第i个人,b队列第j个人. dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] +

本文简单整理了以下内容: (一)线性回归 (二)二分类:二项Logistic回归 (三)多分类:Softmax回归 (四)广义线性模型 闲话:二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型(忘记了为什么看完<统计学习方法>第一章之后直接就跳去了第六章,好像是对"逻辑斯蒂"这个名字很感兴趣?...),对照<机器学习实战>写了几行代码敲了一个toy版本,当时觉得还是挺有意思的.我觉得这个模型很适合用来入门(但是必须注意这个模型有很多很多很多很多可以展开

转载请声明出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 在网上看到有很多文章介绍SVD的,讲的也都不错,但是感觉还是有需要补充的,特别是关于矩阵和映射之间的对应关系.前段时间看了国外的一篇文章,叫A Singularly Valuable Decomposition The SVD of a Matrix,觉得分析的特别好,把矩阵和空间关系对应了起来.本文就参考了该文并结合矩阵的相关知识把SVD原理梳理一下. SV

转载请声明出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 在网上看到有很多文章介绍SVD的,讲的也都不错,但是感觉还是有需要补充的,特别是关于矩阵和映射之间的对应关系.前段时间看了国外的一篇文章,叫A Singularly Valuable Decomposition The SVD of a Matrix,觉得分析的特别好,把矩阵和空间关系对应了起来.本文就参考了该文并结合矩阵的相关知识把SVD原理梳理一下. SV

在网上看到有很多文章介绍SVD的,讲的也都不错,但是感觉还是有需要补充的,特别是关于矩阵和映射之间的对应关系.前段时间看了国外的一篇文章,叫A Singularly Valuable Decomposition The SVD of a Matrix,觉得分析的特别好,把矩阵和空间关系对应了起来.本文就参考了该文并结合矩阵的相关知识把SVD原理梳理一下. SVD不仅是一个数学问题,在工程应用中的很多地方都有它的身影,比如前面讲的PCA,掌握了SVD原理后再去看PCA那是相当简单的,在推荐系统方面

转载 http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 在网上看到有很多文章介绍SVD的,讲的也都不错,但是感觉还是有需要补充的,特别是关于矩阵和映射之间的对应关系.前段时间看了国外的一篇文章,叫A Singularly Valuable Decomposition The SVD of a Matrix,觉得分析的特别好,把矩阵和空间关系对应了起来.本文就参考了该文并结合矩阵的相关知识把SVD原理梳理一下. SVD不仅是

原文地址:https://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513,转载主要方便随时查阅,如有版权要求,请及时联系. 在网上看到有很多文章介绍SVD的,讲的也都不错,但是感觉还是有需要补充的,特别是关于矩阵和映射之间的对应关系.前段时间看了国外的一篇文章,叫A Singularly Valuable Decomposition The SVD of a Matrix,觉得分析的特别好,把矩阵和空间关系对应了起来.本文就参考了该文

1 引子 在上一篇读书笔记中,我们对书本中给出的例子进行详细的分析.首先是搭出一个框架:然后填充初始化函数,在初始化函数中向OpenGL提供顶点信息(缓冲区对象)和顶点属性信息(顶点数组对象),并启用顶点数组对象:最后填充绘制函数,首先清空颜色缓存,然后调用glDrawArray来绘制基本图形.例子中使用的坐标都是二维坐标,所以画出来的图形是二维图形(这里是两个三角形),而我们知道OpenGL最主要是用来进行三维图形的渲染的,所以有必要在学习OpenGL相关API之前对三维变换做一个简要的介绍.

wiki百科:http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E5%AD%A6%E4%B9%A0 opencv学习笔记--二杈决策树:http://blog.csdn.net/homechao/article/details/9061921 (1):从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 前言 前两日,在微博

1. 主要观点 线性模型是线性回归和线性分类的基础 线性回归和线性分类模型的差异主要在于损失函数形式上,我们可以将其看做是线性模型在多维空间中“不同方向”和“不同位置”的两种表现形式 损失函数是一种优化技术的具体载体,影响损失函数不同形式的因素主要有: 和谁比:和什么目标比较损失 怎么比:损失比较的具体度量方式和量纲是什么 比之后如何修正参数:如果将损失以一种适当的形式反馈给原线性模型上,以修正线性模式参数 在这篇文章中,笔者会先分别介绍线性回归(linear regression)和线性分类(

1.从几何的角度去理解PCA降维 以平面坐标系为例,点的坐标是怎么来的? 图1                                                                             图2 如上图1所示,向量OA的坐标表示为(3,2),A点的横坐标实为向量OA与单位向量(1,0)的内积得到的(也就是向量OA在单位向量(1,0)所表示的的方向上的投影的长度,正负由向量OA与投影方向的夹角决定),纵坐标同理可得.而降维的过程从几何的角度去理解,实质就可

目录 SVM介绍 线性分类 间隔 最大间隔分类器 拉格朗日乘子法(Lagrange multipliers) 拉格朗日乘子法推导 KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker Conditions) 拉格朗日乘子法对偶问题 Slater 条件 最大间隔分类器与拉格朗日乘子法 核技巧 核函数 软间隔 软间隔支持向量机推导 SMO算法 SMO变量的选择方法 总结 参考 还是老规矩,这一篇博客是对SVM进行介绍,下一篇博客就是使用SVM进行具体的使用. SVM介绍 首先介绍SVM是什么,SVM(s