登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
本文简要介绍从流形的观点分析神经网络的方法。
相机几何与标定
本文提出一种交互式、用户驱动、特征辅助的从任意大小的点云进行几何重建的框架。为建筑和城市测量场景 中的高精度建模任务实现了一套特征辅助工具，使从真实世界建筑内部和立面收集的大规模数据上的即时反馈交互式点云操作成为可能。我们的特征辅助CAD工具不需要专门的点云基础 设施，可以很容易地与现有的交互系统集成，可以直接部署在各类CAD设计工具中使用。作为未来的工作，这可以为网格优化建模重建提供有力的帮助。
【校内赛】气体传感器响应分析-思路分析（二）链接: link.房室模型思路的链接~其实说不上思路，在前人成果上改改而已，实属惭愧………………第二题思路分析（本题只代表我们团队思路，并不一定正确，万不可全盘相信，只是不才拙见而已。）为了分析传感器的稳定性，常会进行重复性测试，即多次通入同一浓度气体，测试其响应度；如果传感器薄膜中的气体分子不能完全解吸附，则传感器电阻不能恢复到初始值，下一轮测试时响应
函数接口：C++: void fitLine(InputArray points, OutputArray line, int distType, double param, double reps, doubleaeps);函数参数可参考文档中解释或其他博客，此处不在解释。line - 为形如Vec4f - (vx, vy, x0, y0),其中vx,vy为直线的方向向量。x0,y0为直线上一点
本文仅仅简单介绍了麦克纳姆轮的使用，麦克纳姆轮的控制，麦克纳姆轮的运动状态解算
function f=bpfun()%Neural Network—bpfun.m%输入矩阵的范围(数据源)P=[20 3000;1400 3500;500 3500;];%创建网络net=newff(P,[6 1],{'tansig' 'purelin'});%初始化神经网络net=init(net);%两次显示之间的训练步数 默认为25net.trainParam.show=50;%lr不能选
已知两空间向量的坐标为a=(x1,y1,z1)，b=(x2,y2,z2)，则两向量的夹角余弦公式为：
向量的内容只是前置知识，现在要讲的点积与叉积才是重点！向量的基本运算是点积和叉积。计算几何的各种操作，几乎都基于这两种运算文章目录1.点积（Dot product）1.1点积的定义【dot（）函数】1.2 点积的应用2.叉积（Cross product）2.1 叉积的定义2.2 叉积的应用①判断向量 A、B 的方向关系②计算两向量构成的平行四边形有向面积③计算三点构成的三角形的面积④向量旋转⑤求单
一、读入一张图片二、故意设置偏心的ROI（模板）区域，由左上角轮廓图可知，创建时是将ROI区域的中心移动至原点，此时圆心处为*此时圆心为形状模板的质心位置，而非区域模板的中心位置area_center_xld (ModelContours, Area, Row1, Column1, PointOrder)gen_circle (Circle1, Row1, Column1, 3)dev_displ
从几何视角直观讲解线性代数的本质
就计算机在几何学领域的应用,本文介绍了四色定理(FourColorTheorem)及其历史与机器证明,以及四色问题的求解.就几何学在计算机领域的应用,本文介绍了三维凸包(convexhull)表面积问题的求解.关键词四色问题;凸包。...
摘自团队在知乎上的文档，计算共形几何 - 知乎。计算共形几何是丘成桐先生和顾险峰教授共同创立的跨领域学科，完美的融合现代几何拓扑理论与计算机科学，将代数拓扑、微分拓扑、曲面微分几何、黎曼面理论、最优传输理论的基本概念、关键定理和思想方法推广到离散情形，转换成计算机算法。共形几何植根于基础数学，是很多领域的交叉点：黎曼面理论、复分析、微分几何、代数拓扑、几何偏微分方程、代数曲线等等；计算共形几何和计
要使得上式有解，需保证分子小于0即可。
1 实时系统测试1.1 测试平台搭建由于运动控制模型是在Simulink中进行搭建的，软件联合仿真验证属于仿真层面的验证，而实时系统测试的目的为了检验控制模型编译成C代码后是否具有实时性，以及检验自动生成的代码和用于代码生成的模型是否具有一致性。基于NI-PXI实时系统搭建了控制模型的测试平台，选用搭载有PXI-8119控制器以及PXI-8512双通道CAN通信板卡的PXI-1044机箱组控制模型
已知身份证的四个角点，判断它们的相对位置问题的多次尝试...
*1读取图像read_image (Image, 'C:/Users/Administrator/Desktop/文字识别.jpg')rgb1_to_gray (Image, GrayImage)*2图像预处理之灰度线性变换scale_image (GrayImage, ImageScaled, 2.70, -190)#使亮的更亮，暗的更暗*3字符分割*3.1定位和几何仿射矫正threshold
球函数和球谐函数是 Laplace 算符角向部分的一种本征函数。在球坐标系中处理电动力学问题时，常会在这一组本征函数下展开。本文介绍球函数的定义和性质。
关于三维空间中的旋转，我们以前提到过基于欧拉角的旋转表达矩阵，它们分别描述了围绕 x 轴、y 轴、z 轴旋转后坐标应当如何变化。事实上，我们可以更进一步，推导出一个通用的、围绕过原点的任意轴旋转的公式。
OpenGL中级篇（二）
1. 微分：注意上面图中的y是指导函数中的y，而不是指函数图像上的y2. 全微分：
这些图纸应准确反映各光学元件之间的相对位置、实际大小和技术条件等信息。：绘制光学系统图、部件图和零件图，包括各光学元件之间的相对位置、实际大小和技术条件等。：根据使用要求，制定合理的技术参数，如放大率、焦距、线视场、数值孔径等。这是设计成功与否的前提条件。：确定光学原理方案和外形尺寸计算，包括光学系统的布局、光路的走向以及各光学元件的位置和参数。：对于复杂的光学系统，需要进行长光路的拼接与统算，确
三组散点实验数据，彼此相差不大，如何对比它们的差异呢？我们来看一幅来自文献的图：作者别处心裁地将它们画在三维空间的三个平行的平面上，每个平面设置了三种不透明颜色，六条曲线设置不同的颜色、标注，图形下方有图例，看上去赏心悦目。如何重构这样一幅漂亮的图呢？谭编使用Origin完美重构了此图（见下图）：今天我们来用LaTex宏包pgfplots（基于Tikz的宏包）来重新绘制这幅图。1. 输入实验数据，
曲线间连接的光滑度的度量：参数连续性：组合参数曲线在连接处具有直到n阶连续导矢，即n阶连续可微，称为n阶参数连续性CnC^nCn几何连续性：组合曲线在连接处满足不同于CnC^nCn的某一组约束条件，称为具有n阶几何连续性GnG^nGn。对于参数t∈[0,1]t\in[0,1]t∈[0,1]的两条曲线P(t)和Q(t)若要求在结合处达到C0C^0C0连续或G0G^0G0连续，即两曲线在结合处位置连续
注意：平面上的直线的单位向量坐标(cosα，sinα)角度相同而空间直线的单位向量坐标(cosα，cosβ)有俩个不同的角度所以其对应的空间直线的参数方程的形式也要有所改变
当题目中的1改为其他任何数字时，往外提的方法行不通，可以把这个数拆成n个1相加转化为上述题目（思维要求高）夹逼定理：一般先写出容易的那边极限值，根据这个极限值去找另外一边的极限，要保证两边极限相同。1、证明存在性（单调有界），一般是先证有界，找出界限，再证单调性。二级结论：m个正数的n次方和，开方取极限，等于m个底数中最大的那一个。若函数f(x)n阶可导，使用洛必达只能用到n-1阶导数。若函数f(
Python学习-Matplotlib库绘制简单散点图图和线型图、标签设置以及刻度线设置操作目录1、Matplotlib绘图细节的简单理解2、绘制点图、线型图3、给图表设置复杂标注4、移动刻度线1、Matplotlib绘图细节Figure(画板)、axes(画纸)、axis(x轴,y轴)&data(数据)、plot(绘图函数)，title(标题)、axis(Tick,Tick lable,
《复变函数与积分变换》复数与复变函数、解析函数、复变函数的积分、解析函数的级数表示、留数及其应用、共形映射柯西，级数，留数
1.前言笔者查阅有关水下视觉测量相关论文，发现在水下模型的建立过程中，总避免不了需要解一个参数，即光心到折射面的距离。通过查阅若干文献，介绍两种求光心到折射面的几种方法。2.基于费马原理求解来自介质中对象（rw，zw）的光线在rg点与平面界面相交。光线继续穿过空气室，直到到达距离界面d处的透视透镜。光线的图像坐标为ri。如图所示，目标点到折射面的距离z是在空气中测量的。以光轴与折射面的交点为原点，
相机的内外参与相机标定我们所生活的现实世界是一个三维的世界，人类生活期间，已经能够熟练地估计周围物体的深度及定位，但是，现在的照相机一般都只能拍摄二维图像，场景从三维变到二维的时候，一个最重要的信息，深度，就丢失了，在只是为了观赏的时候，一个二维的图像也是足够的，如果想做导航，定位及其它3D 重建等应用的时候，这个深度信息及物体之间的相对关系，距离就显得很重要了，如何从二维图像，估计出真实的三维世
主要说明了 世界坐标系到相机坐标系，相机的外参与内参
简单总结第一型曲线和曲面积分的计算方法
本文提出了一种基于光学卫星影像的树高反演方法，通过太阳高度角和卫星高度角的几何关系，成功实现了树木高度的计算。案例分析表明，利用吉林一号卫星影像反演的树高与激光点云数据相比，具有较高的精度，误差在可接受范围内。这一方法在电力行业的树闪预警、线路巡检等方面具有重要应用，同时在建筑物测量、森林资源评估等领域也展示了广泛的潜力。然而，影像分辨率和阴影完整性仍然对反演精度有一定影响。未来，结合多源数据、进
已知直线上的两点P1(X1,Y1) P2(X2,Y2)， P1 P2两点不重合。则直线的一般式方程AX+BY+C=0中，A B C分别等于：A = Y2 - Y1B = X1 - X2C = X2*Y1 - X1*Y2点到直线的距离公式这其中A:直线斜率B：-1C：截距 b...
高等数学
1、数学上，两个三维向量是没有正负的。但是从公垂线的角度来看，可以有方向性。参考如下：三维空间中两个向量会有一条公垂线(向量叉乘可以求得),以公垂线为轴,将第二个向量旋转一个角度,使其与第一个向量平行.这个角度即为两向量的夹角.因为向量叉乘所得到的公垂线是一个有方向的向量,假如你用右手握住公垂线,大姆指的方向指向公垂线方向.假如你只能以食指所指的方向旋转第二个向量,那么旋转的角度就应该在0到2*P
参考书籍：Polygon mesh processing，2010大约分8篇，这是第一篇0. 前言3D 获取技术计算机断层扫描（computer tomography）核磁共振成像（MR，magnetic resonance imaging）3D 激光扫描 （3D laser scanning）超声 （ultrasound）雷达 （radar）显微成像（microscopy）Botsch的几何处理
点云数据压缩学习系列（GPCC）# 系列文章系统的记录下自己在GPCC中的学习过程，由于代码各个版本更迭很大，目前主要看最新的V12版本。（由于本人菜鸟一枚，如有错误，欢迎指正。）第一章 点云编码器背景综述文章目录前言一、点云是什么？二、为什么要对点云进行压缩？三、目前点云压缩技术相关标准前言本文简单介绍了点云及点云压缩的相关背景内容。一、点云是什么？点云（Point Cloud）是指海量三维点的
方法一: 通过移位进行转换byte[] byteTemp = new byte[4] { 0x00, 0x01, 0xe2, 0x40 };//对应数字 123456float d = 0;bool IsLittleEndian = true;//根据存储情况选择if (IsLittleEndian){d = byteTemp[0] << 0 | byteTemp[1] <<
称三维欧氏空间RRR中的向量函数rtxtytztt∈abrtxtytztt∈ab为一条空间参数曲线，简称曲线，我们也把函数的自变量ttt称为是曲线的参数注：由于向量函数的终点位置和xtytztxtytzt是一一对应的，因此可以将向量函数表示的空间曲线看作空间质点随ttt变动的轨迹。这时，曲线也是有方向的. 我们规定随着参数ttt的增加，曲线上点的运动方向为曲线的正向。
1 拉格朗日插值1.3 Lagrange插值多项式先讨论只有两个节点 x0,x1(n=1)x_0,x_1(n=1)x0,x1(n=1) 的插值多项式。此时插值多项式应设为 φ1(x)=a0+a1x\varphi_1(x)=a_0+a_1xφ1(x)=a0+a1x，且满足插值条件：φ1(x0)=a0+a1x0=y0=f(x0)φ1(x1)=a0+a1x1=y1=f(x1)\varphi_1
一、向量基础知识1、向量a的单位向量为，注意有正负号2、方向角：向量与各坐标轴的夹角方向余弦：方向角的余弦值，即各轴对应坐标除以模长，各轴坐标即为向量的各轴投影二、内外积与混合积1、向量积满足反交换律，计算使用三阶行列式（行列式三行的顺序不影响计算结果，顶多加个正负）三、平面及其方程1、平面方程有一般式，点法式，截距式，一般式中x,y,z的系数即为平面的一个法向量截距式,其中a,b,c对应x,y,
SE(3) 上的李代数求导（推导过程）变量基本形式ppp 是一个三维向量 ，其齐次形式为p=[p1](0)p =\begin{bmatrix}p\\1\end{bmatrix}\tag{0}p=[p1](0)TTT 是一个变换矩阵，其形式T=[Rt0T1](1)T =\begin{bmatrix}R& t \\0^T & 1\end{bmatrix}\tag{1}T=[R0Tt
三维点云课程—ICP(Point-to-Point)三维点云课程---ICPPoint-to-Point三维点云课程---ICP(Point-to-Point)1.ICP问题描述2.ICP问题分析3.ICP证明3.11N1T(B−RA)T(B−RA)1\frac{1}{N}1^T(B-RA)^T(B-RA)1N11T(B−RA)T(B−RA)1的化简3.2 2tr((B−RA)11N1T(B−R
应力奇异及网格密度上文，我们对直角L型支架进行了分析，发现应力最大值不收敛，且应力最大值出现在支架的直角处。因为加密网格并不会使得支架的应力最大值趋于收敛，所以我们将应力最大点处的直角改为圆角。网格密度对我们模型进行改变再用上文的方法使用了不同密度的网格模型进行求解，求解结果如下图所示应力最大值依旧是在拐角处，网格密度的改变对于求解模型的应力云图变化没有直角模型差距大。我们进一步计算了不同网格模型
几何学
——几何学
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
讯飞AI开发者社区
2048 AI社区
