计算机图形学-数学基础

01计算机视觉学习计划

第一阶段（第1-2个月）：基础夯实✅目标：掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础（2周）每日2小时线性代数：矩阵运算、特征值分解（推荐《线性代数及其应用》）概率统计：高斯分布

依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

深圳传音控股AI算法岗内推

1扎实的数学基础，熟练掌握机器学习相关的数学知识。2熟悉常用的机器学习算法，掌握常用的深度学习模型与编程实践。3熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架，有一定项目经验。

飞300·2025-03-07 10:57

【无标题】大模型智能涌现的数学本质与底层机制

大模型智能涌现的数学本质与底层机制一、语言建模的数学基础大模型的核心任务是基于概率链式法则建模语言序列：P(w1,...,wn)=∏t=1nP(wt∣w10^{11})时出现能力相变相变示例：参数量级涌现能力数学机制

调皮的芋头·2025-03-06 07:09

人工智能之数学基础：矩阵的秩

本文重点矩阵的秩，作为矩阵理论中的一个核心概念，是连接矩阵性质与应用的重要桥梁。本文我们将学习矩阵秩的概念，通过矩阵的秩可以判断矩阵是否可逆等等，所以矩阵的秩是非常重要的一个概念。矩阵秩的概念秩定义为矩阵A的线性独立的行（或列）的最大数目。也就是说，如果把矩阵看成由行向量或列向量组成，那么矩阵的秩就是这些向量中极大线性无关组所含向量的个数。矩阵的秩定义为矩阵线性无关的行向量或者列向量的最大数量，表

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-06 03:32

集合论导引：第一递归定义定理

集合论,递归定义,第一递归定义定理,数学基础,计算机科学,数据结构,算法设计1.背景介绍在计算机科学的蓬勃发展中，集合论作为基础数学分支，扮演着至关重要的角色。

AI大模型应用之禅·2025-03-04 13:21

规控算法工程师的技术图谱和学习路径

一、技术图谱核心模块数学基础线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值分解（用于控制系统建模与优化）。微积分：梯度下降、泰勒展开、动态系统建模（支持控制算法推导）。概率论与统计学：贝叶斯理论、马尔可

执于代码·2025-03-03 23:09

图像算法工程师的技术图谱和学习路径

1.基础数学与编程数学基础：线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量、奇异值分解（SVD）等概率论与统计：概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）、假设检验等微积分：导数、梯度、最优化方法（梯度下降、

执于代码·2025-03-03 23:09

人工智能：增广矩阵数学基础到综合实战！！！

1.增广矩阵一、基本概念增广矩阵是将系数矩阵AAA与常数项向量bbb并在一起形成的矩阵，记作[A∣b][A|b][A∣b]。例如，对于线性方程组：{x+2y=53x−y=1\begin{cases}x+2y=5\\3x-y=1\end{cases}{x+2y=53x−y=1其增广矩阵为：[A∣b]=(12∣53−1∣1)[A|b]=\begin{pmatrix}1&2&|&5\\3&-1&|&1\

小南AI学院·2025-03-03 19:06

人工智能之数学基础：线性代数中的特殊矩阵

本文重点矩阵是数学中一个重要的工具，在各个领域都有广泛的应用。其中，一些特殊矩阵由于具有独特的性质，在特定的问题中发挥着关键作用。单位矩阵单位矩阵是一种特殊的方阵，在矩阵乘法中起到类似于数字“1”的作用。对于一个的单位矩阵，其主对角线元素全为1，其余元素全为0。性质对于任意一个nxn的矩阵A，有AxI=IxA=A。这表明单位矩阵与任何同阶矩阵相乘都不改变该矩阵。单位矩阵是可逆的，且其逆矩阵就是它本

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-03 18:01

人工智能直通车系列01【Python 基础与数学基础】（Python 基础语法：变量、数据类型）

目录变量数据类型变量在Python中，变量是存储数据值的容器。变量不需要显式声明数据类型，Python会根据赋给变量的值自动推断其类型。变量命名需遵循一定规则：只能包含字母、数字和下划线，且不能以数字开头，不能是Python关键字。示例：#定义一个整数变量age=25print(age)#输出:25#定义一个字符串变量name="Alice"print(name)#输出:Alice#修改变量的值a

浪九天·2025-03-03 18:30

fp8、fp16和bp16的区别

bitFloatingPoint)2.FP16(16-bitFloatingPoint)3.BP16(BrainFloatingPoint)4.总结FP8、FP16和BP16是指不同精度的浮点数格式，主要用于计算机图形学和机器学习等领域

SmallerFL·2025-03-02 16:10

解构R语言底层逻辑：用语言学思维进行降维打击

以我多年自学以及辅导身边同学、同事的经验来看，许多人不是学不会R语言，而是刚开始就对“编程”这两个字带有一种潜意识里面的恐惧感，然后想着编程肯定需要数学基础，自己没学过等等负面情绪。

南大小程聊科研·2025-03-01 11:57

模型和视图变换 Model and View Transform

在计算机图形学中，模型和视图变换是渲染管线中的重要步骤。它们的主要目的是将三维模型的坐标转换到适合于显示的二维坐标系统中。以下是对模型变换和视图变换的详细解释，以及它们在渲染过程中的作用。

你一身傲骨怎能输·2025-03-01 02:45

智能路径规划：从数学建模到算法优化的理论与实践

二、路径规划的数学基础（一）状态空间建模路径规划的本质是在状

木子算法·2025-02-28 00:59

从CPU到GPU：渲染技术的演进和趋势

渲染技术是计算机图形学的核心内容之一，它是将三维场景转换为二维图像的过程。渲染技术一直在不断演进，从最初的CPU渲染到后来的GPU渲染，性能和质量都有了显著提升。

Imagination官方博客·2025-02-27 19:42

机器学习数学基础：32.复本信度

复本信度（Parallel-FormsReliability）深度详解教程专为小白打造，零基础也能轻松掌握一、深度解读复本信度复本信度，也被称为“平行测验信度”，其核心要义是借助两个虽然不同但在各方面等效的测验版本，对同一批受测者进行多次测量，然后对测量结果的一致性程度展开评估。从本质上讲，它是衡量测验稳定性的重要指标，能够有效减少因题目重复出现而致使受测者产生练习或记忆效应，进而影响测验结果真实

@心都·2025-02-27 14:29

LM_Funny-2-01 递推算法：从数学基础到跨学科应用

目录第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系定理1.1(完备性条件)1.2高阶递推的特征分析案例：Gauss同余递推4第二章工程实现优化技术2.1内存压缩的革新方法滚动窗口策略分块存储技术2.2异构计算加速方案GPU并行递推量子计算原型第三章跨学科应用案例3.1密码学中的递推构造混沌流密码系统3.2生物信息学的序列分析DNA甲基化预测第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系

王旭·wangxu_a·2025-02-27 01:25

【人工智能数学基础篇】线性代数基础学习：深入解读矩阵及其运算

矩阵及其运算：人工智能入门数学基础的深入解读引言线性代数是人工智能（AI）和机器学习的数学基础，而矩阵作为其核心概念之一，承担着数据表示、变换和运算的重任。

猿享天开·2025-02-26 14:33

CSDN 博客文章：Genesis 安装指南与环境配置（Python 3.9+）

今天，我们聚焦于Genesis——一个在物理模拟、计算机图形学以及机器人领域展现出卓越潜力的先进平台。

qq_27492797·2025-02-26 05:25

论文解读（全头皮重建方向）：3DCMM

从面部到完整头部：3DCMM的技术原理解析引言在计算机图形学和人体工学领域，3D头部模型的需求日益增加。

FLOWVERSE·2025-02-26 02:03

数字化转型2025·2025-02-26 01:27

Matlab 三维网格数据读取写入

三维网格数据在计算机图形学、计算机辅助设计等领域中广泛应用，在Matlab中读取和处理三维网格数据是一项重要的任务，本文将介绍如何使用Matlab读取、处理和写入三维网格数据。

程序员杨弋·2025-02-26 00:53

虚拟现实医疗：技术创新与应用前景

虚拟现实（VirtualReality,VR）医疗是近年来随着虚拟现实技术的快速发展而崛起的一个新兴领域，它结合了计算机图形学、传感技术、互动技术与医学的深度融合，通过模拟真实的三维虚拟环境，让医生、患者

给生活加糖！·2025-02-25 11:49

ProgramHan·2025-02-25 09:05

机器学习数学基础：36.φ相关系数分析

@心都·2025-02-25 06:46

机器学习数学基础：37.偏相关分析

@心都·2025-02-25 06:46

机器学习数学基础：22.对称矩阵的对角化

一、核心概念详解（一）内积定义与公式：在nnn维向量空间中，对于向量x⃗=(x1,x2,⋯ ,xn)\vec{x}\=(x_1,x_2,\cdots,x_n)x=(x1,x2,⋯,xn)和y⃗=(y1,y2,⋯ ,yn)\vec{y}\=(y_1,y_2,\cdots,y_n)y=(y1,y2,⋯,yn)，内积记作(x⃗,y⃗)(\vec{x},\vec{y})(x,y)，其计算公式为(x⃗,y⃗

@心都·2025-02-25 06:45

机器学习数学基础：34.点二列

@心都·2025-02-25 05:11

机器学习的数学基础(三)——概率与信息论

目录1.随机变量2.概率分布2.1离散型变量和概率质量函数2.2连续型变量和概率密度函数3.边缘概率4.条件概率5.条件概率的链式法则6.独立性和条件独立性7.期望、方差和协方差7.1期望7.2方差7.3协方差8.常用概率分布8.1均匀分布U(a,b)U(a,b)U(a,b)8.2Bernoulli分布8.3Multinoulli分布8.4高斯分布(正态分布)N(x;μ,σ2)N(x;\mu,\s

梦醒沉醉·2025-02-23 03:09

计算机视觉CV学习路线

计算机视觉CV学习路线1.基础准备（可参考mooc学习）2.计算机视觉基础知识（可参考mooc学习、计算机图形学）3.经典计算机视觉算法（可参考吴恩达机器学习课程、国内外计算机图形学课程）4.深度学习基础

我喝AD钙·2025-02-22 23:08

数字人源码源头搭建技术全攻略，支持OEM

搭建数字人源码系统是一项综合性的技术工程，融合了计算机图形学、人工智能、语音处理等多学科前沿技术。本文将深入剖析数字人源码搭建的技术细节，为开发者提供详尽的技术开发指南。

余18538162800）·2025-02-22 16:39

DeepSeek 学习路线图

一、基础知识与预备技能1.数学基础线性代数：掌握矩阵运算和向量空间，这是深度学习的核心。概率统计：理解贝叶斯理论和概率分布，用于模型训练和推理。微积分：了解优化算法中的梯度下降等概念。

CarlowZJ·2025-02-22 09:14

《机器学习数学基础》补充资料：四元数、点积和叉积

《机器学习数学基础》第1章1.4节介绍了内积、点积的有关概念，特别辨析了内积空间、欧几里得空间；第4章4.1.1节介绍了叉积的有关概念；4.1.2节介绍了张量积（也称外积）的概念。

CS创新实验室·2025-02-19 23:36

《机器学习数学基础》补充资料：求解线性方程组的克拉默法则

《机器学习数学基础》中并没有将解线性方程组作为重点，只是在第2章2.4.2节做了比较完整的概述。这是因为，如果用程序求解线性方程组，相对于高等数学教材中强调的手工求解，要简单得多了。

CS创新实验室·2025-02-19 22:30

[总结] 音视频开发工程师之路

数学基础：了解傅里叶变换、线性代数、信号处理等数学知识，这些是音视频编-解码和处理的基石。编程语言：熟练掌握C/C++，这是音视频开发中最常用的语言；

二进制怪兽·2025-02-19 20:17

Java程序员面临抉择：激烈竞争下，转行大模型或是新出路，非常详细收藏我这一篇就够了！

Java程序员转行大模型领域，可以依据以下详细路线进行学习和职业转换：第1阶段：基础知识巩固数学基础：线性代数：矩阵运算、向量空间等。概率论与统计：概率分布、统计推断等。

大模型教程·2025-02-19 15:04

QT Data Visualization模块（一）

4、每一种三维图形类对应一种三维序列（在图像处理和计算机图形学中，"图形序列"是指一

淼淼763·2025-02-19 11:55

《人工智能所需的数学基础》：开启AI领域的数学之旅

《人工智能所需的数学基础》：开启AI领域的数学之旅【下载地址】人工智能所需的数学基础人工智能所需的数学基础欢迎来到《人工智能所需的数学基础》资源页面项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit

杨焕月Great·2025-02-19 07:31

【人工智能】AI现状分析 || 神经网络的数学基础 || 人工智能交叉领域的发展和技术应用 || 附：小白入门人工智能学习步骤

目录1.AI现状分析（人工智能基础入门概念）1.1人工智能基础概念1.2人工智能的技术发展路线1.3产业发展的驱动因素1.4人工智能薪资岗位介绍2.神经网络的数学基础2.1神经网络的生物表示2.2神经网络的数学表示

追光者♂·2025-02-19 05:15

一文读懂！深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线

一、基础知识储备数学基础数学是很重要的！！！线性代数、概率论与数理统计、微积分是深度学习的数学基石。熟悉矩阵运算、概率分布、梯度计算等概念，能帮助理解深度学习模型的原理。

a小胡哦·2025-02-19 03:27

线性代数导引：张量与张量空间

线性代数作为数学基础，为理解和构建这些算法提供了坚实的基础。而张量，作为一种高维数组的表示形式，成为了深度学习和机器学习的核心数据结构。

AI大模型应用之禅·2025-02-18 09:15

AIGC与AICG的区别解析

目录一、AIGC（人工智能生成内容）（一）定义与内涵（二）核心技术与应用场景（三）优势与挑战二、AICG（计算机图形学中的人工智能）（一）定义与内涵（二）核心技术与应用场景（三）优势与挑战三、AIGC与

倔强的小石头_·2025-02-17 19:45

机器学习 - 学习线性模型的重要性

作为初学者，要高效学习机器学习以及其中的线性模型，可以遵循以下几个步骤和建议：（一）、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数：理解向量、矩阵、线性变换等，这些是理解模型表示（如y=w^Tx+b）和算法优化的基础

谦亨有终·2025-02-17 14:29

算法学习笔记之数学基础

例1（最小公倍数与最大公约数）计算最小公倍数公式：LCM(A,B)=A*B/GCD(A,B)A与B的最小公倍数等于A*B除以A与B的最大公约数计算最大公约数：辗转相除法原理：设A与B的最大公约数为x，则A是x的倍数，B也是x的倍数，令A=ax，B=bx，A/B取整为c，则A-cB=(a-bc)x。即A与B的余数也是x的倍数 intgcd(inta,intb) { inttemp; whil

threesevens·2025-02-16 15:28

学习AI大模型用这十种方法，轻松入门

AI大模型学习在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。

大模型玩家·2025-02-16 06:46

人工智能之数学基础：线性空间

本文重点本文我们将讲解线性空间的知识，它不仅是数学中非常重要的知识点，它在机器学习和深度学习中的价值也是非常重要的，在机器学习和深度学习中是可以通过线性空间来进行解释的。线性空间的直观理解线性空间可以看作是一个多维的“宇宙”，其中的“点”由向量表示，而“运动”则通过向量的加法和数乘来实现。这个宇宙中的每一个向量都可以看作是从原点出发到该点的一条有向线段，而线性空间的维度则决定了这个宇宙的大小和复杂

每天五分钟玩转人工智能·2025-02-16 04:00

用大模型学大模型02-数学基础微积分

https://metaso.cn/s/uxPBB9C我正在学习深度学习相关的数学知识,学到了微积分核心概念：导数（尤其是偏导数）、梯度、链式法则；积分与最优化（如梯度下降法的数学推导）给我一个入门级的完整教程和实例好吧，我现在需要帮用户整理一个关于深度学习中微积分核心概念的入门教程和实例。用户提到了导数、偏导数、梯度、链式法则，还有积分和优化比如梯度下降法。我得先理清楚这些概念之间的联系，然后结

wyg_031113·2025-02-14 22:39

用大模型学大模型03-数学基础概率论

https://metaso.cn/s/Jp0OU9w提示词:我正在学习深度学习相关的数学知识，学到了概率论与统计学部分，给我一个入门级的完整教程和实例。好的，我现在需要回答用户关于深度学习所需的概率论与统计学入门教程和实例的问题。用户希望得到一个完整的教程和实例，所以我要从我搜索到的资料中整理出相关的知识点和学习路径，并结合实例说明。首先，查看证据中的相关内容。提到花书学习笔记，涵盖了概率论、信