计算机图形学-数学基础

Cesium高级开发教程之三十：Mesh

教程示例网站：https://thomaz529.github.io在计算机图形学领域，Mesh（网格）是用于表示三维物体表面的一种数据结构。
Thomaz529·2025-02-10 01:39

深度学习-数学基础-01

学习神经网络需要以下数学基础：线性代数向量与矩阵神经网络中的数据通常以向量（如输入特征向量）和矩阵（如权重矩阵）的形式表示。理解向量的点积、加法、减法等运算，以及矩阵的乘法、转置等操作至关重要。
·2025-02-09 18:35

如何训练一个虚拟人出来

训练一个虚拟人（VirtualHuman）是一个涉及多学科技术的复杂过程，需要结合人工智能、计算机图形学、自然语言处理（NLP）、语音合成、3D建模等技术。
datalover·2025-02-09 03:29

机器学习数学基础：20.方程组解的结构

一、教程简介本教程专门为线性代数零基础的小白打造，旨在全面且细致地讲解解方程组与基础解系的相关知识，助力大家逐步扎实地掌握这一重要内容板块。二、知识目标透彻理解非齐次与齐次线性方程组的定义、本质区别以及对应的解法。熟练掌握判断方程组解的存在性的方法，精准把握秩在其中起到的决定性作用。能够独立且准确地求解齐次线性方程组，并规范地表示出其通解。精通判断一个向量组是否为齐次线性方程组的基础解系的方法，并
@心都·2025-02-08 20:05

机器学习数学基础：18.向量组及其线性组合

向量组与线性表示：案例与教程详解一、基础概念（一）向量组向量组是若干同位数列向量组成的集合。比如在平面直角坐标系中，向量组{α⃗1=[10],α⃗2=[01]}\{\vec{\alpha}_1\=\begin{bmatrix}1\\0\end{bmatrix},\vec{\alpha}_2\=\begin{bmatrix}0\\1\end{bmatrix}\}{α1=[10],α2=[01]}，这
@心都·2025-02-08 20:35

机器学习数学基础：8.泰勒公式

一、泰勒公式的由来：为啥我们需要它？同学们，想象一下，你拿到了一块超级复杂、弯弯曲曲，就像一团乱麻似的拼图（假设这拼图代表一个复杂函数，比如一条有各种起伏的波浪线），而你手头只有一些简单的积木块（这里的积木块就是多项式啦），现在要你用这些简单积木拼出拼图的模样，是不是感觉无从下手？这时候，泰勒公式就像一位智慧的导师闪亮登场，它会告诉你：“别慌，孩子，我来教你怎么挑选积木块，怎么决定它们的形状和大小
@心都·2025-02-08 20:34

机器学习数学基础：3.偏导数

偏导数教程一、偏导数的引入在我们研究一元函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)时，导数y′=f′(x)y^\prime=f^\prime(x)y′=f′(x)表示函数yyy关于xxx的变化率。然而，当我们遇到多元函数，例如二元函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)时，情况变得更加复杂。我们可能会想知道函数zzz在xxx方向或yyy方向上的变化率，这就引入了偏导数的概念。二、偏导数的
@心都·2025-02-08 20:34

机器学习数学基础：2.连续性与导数

函数连续性、瞬时速度、导数相关知识一、函数连续性（一）函数在某点连续的条件有定义：函数在点x0x_0x0处要有明确、确定的值f(x0)f(x_0)f(x0)。例如，f(x)=1xf(x)=\frac{1}{x}f(x)=x1在x=0x=0x=0处无定义，不满足此条件，所以在x=0x=0x=0处不连续。极限存在：当xxx从x0x_0x0左侧（x→x0−x\tox_0^{-}x→x0−）和右侧（x→x
@心都·2025-02-08 20:33

机器学习数学基础：19.线性相关与线性无关

一、线性相关与线性无关的定义（一）线性相关想象我们有一组向量，就好比是一群有着不同“力量”和“方向”的小伙伴。给定的向量组α⃗1,α⃗2,⋯ ,α⃗m\vec{\alpha}_1,\vec{\alpha}_2,\cdots,\vec{\alpha}_mα1,α2,⋯,αm，如果能找到不全为零的数k1,k2,⋯ ,kmk_1,k_2,\cdots,k_mk1,k2,⋯,km，让k1α⃗1+k2α⃗2
@心都·2025-02-08 18:53

【图像处理】-不同的图像存储格式

由于其简单易用的特点，在早期计算机图形学中得到了广泛应用。描述BMP是一种与设备无关的位图格式，这意味着无论何种显示
前鼻音太阳熊·2025-02-08 13:49

机器学习数学基础：14.矩阵的公式

1.操作顺序可交换对于矩阵AAA，若存在两种运算???和???，使得(A?)?=(A?)?(A^{?})^{?}\=(A^{?})^{?}(A?)?=(A?)?，这意味着这两种运算的顺序可以交换。由此我们得到以下三个重要等式：(A∗)−1=(A−1)∗(A^{*})^{-1}\=(A^{-1})^{*}(A∗)−1=(A−1)∗：已知伴随矩阵与逆矩阵的关系A∗=∣A∣A−1A^{*}\=|A|A^
@心都·2025-02-08 11:31

【AI原理解析】— Gemini模型

模型基础与架构模型架构模型尺寸3.多模态处理能力输入处理数据处理训练过程4.技术细节与优化预训练上下文长度注意机制5.安全性与编程能力安全性评估编程能力6.模型发布与应用发布时间应用方向7.性能评估8.数学基础
coolkidlan·2025-02-08 06:49

机器学习数学基础：11.行列式的多种计算方法

行列式的多种计算方法行（列）相等型对于行列式∣1+a11122+a22333+a34444+a∣\begin{vmatrix}1+a&1&1&1\\2&2+a&2&2\\3&3&3+a&3\\4&4&4&4+a\end{vmatrix}1+a23412+a34123+a41234+a，通过将第一行元素都变为10+a10+a10+a，得到∣10+a10+a10+a10+a22+a22333+a344
@心都·2025-02-08 02:28

自动驾驶领域成长方案

二、成长阶段（一）基础理论奠基期（1-2年）专业知识学习：学习数学（高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等），为理解算法和模型提供数学基础；深入研究自动驾驶涉及的专业课程，如控制理论、传感器原理
树上求索·2025-02-07 18:42

计算机图形学试题整理（期末复习/闭or开卷/＞100道试题/知识点）

1.各种坐标变换，会产生变换前后维度改变的是（投影变换）。A）建模变换；B）观察变换；C）投影变换；D）视口变换不同的坐标变换对维度的影响如下：建模变换（ModelingTransformation）：主要用于物体模型的坐标变换，如平移、旋转、缩放等。它不会改变物体的维度，而是对物体的位置、大小和朝向进行调整。观察变换（ViewingTransformation）：主要是将世界坐标系中的场景转换到
起床悠悠·2025-02-07 09:40

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

文章目录前言第一部分:相关知识点一、基础铺垫层（必须掌握的核心基础）1.数学基础•线性代数•微积分•概率与统计2.编程基础3.机器学习基础二、深度学习核心层（神经网络与训练机制）1.神经网络基础2.激活函数
Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

为什么关系模型不叫表模型

本篇文章将从数学基础、逻辑与物理实现、数据库完整性、数据独立性及查询操作等多个角度，深入剖析关系模型的本质，并解释它为何不同于一个简单的表结构。目录1.关系模型的数学基础1.1
昊昊该干饭了·2025-02-06 15:13

区块链的数学基础：核心原理与应用解析

区块链技术的核心原理和应用离不开其强大的数学基础，以下是对其数学基础、核心原理与应用的详细解析：区块链的数学基础区块链的数学基础主要包括以下几个核心领域：1.密码学：密码学是区块链安全性的基石，主要保障数据的机密性
silver687·2025-02-05 22:02

Shader编程：OpenGL入门与实践_2024-07-21_07-39-05.Tex

Shader编程：OpenGL入门与实践Shader基础Shader概述在计算机图形学中，Shader是一种程序，用于GPU（图形处理单元）上运行，以实现对图形的实时渲染。
chenjj4003·2025-02-05 13:00

《机器学习数学基础》补充资料：第343页结论证明

证明E(XT)=E(X)TE(\pmb{X}^{\text{T}})=E(\pmb{X})^{\text{T}}E(XT)=E(X)T《机器学习数学基础》第343页，有这样一句话：对于多维随机变量X\pmb
CS创新实验室·2025-02-04 21:33

15 刚体变换模块（rigid.rs）

rigid.rs是一个表示三维刚体变换（RigidTransformation）的结构体定义，用于在计算机图形学、机器人学以及物理模拟等领域中表示物体在三维空间中的旋转和平移。
Source.Liu·2025-02-04 20:59

2025最新最全AI大模型系统学习路线

必备基础知识**数学基础：**深入理解线性代数、概率论和统计学、微积分等基础数学知识。**编程基础：**熟练掌握至少一种编程语言，推荐Python，因为
大模型老炮·2025-02-04 18:13

2025年最新最全的大模型学习路线规划，对于零基础入门到精通的学习者来说，可以遵循以下阶段进行

2025年最新最全的大模型学习路线规划，对于零基础入门到精通的学习者来说，可以遵循以下阶段进行：一、基础准备阶段数学基础：学习线性代数、微积分、概率论与数理统计等基础知识。
程序员辣条·2025-02-04 16:57

基于物理的渲染(PBR)：渲染管线与PBR集成教程_2024-07-21_05-35-40.Tex

在传统的计算机图形学中，材质的外观往往通过简单的颜色和纹理贴图来定义，这种做法虽然在早期的3D渲染中足够使用，但随着技术的发展和对真实感渲染的需求增加，其局限性逐渐显现。
chenjj4003·2025-02-03 23:38

可视化大屏

可视化大屏是一种利用计算机图形学技术，将复杂的数据和信息转换为直观的可视化图形，以呈现数据信息的工具。
梦屿千寻！！·2025-02-03 06:53

构建基于 Pygame 的高级流体仿真系统

流体仿真在计算机图形学、游戏开发和科学计算中扮演着重要角色。通过模拟流体的运动、扩散和相互作用，我们可以创建逼真的视觉效果，甚至用于研究真实世界的物理现象。
机器懒得学习·2025-02-03 01:05

004-VTK用户指南--第一部分--第1章-欢迎

VTK是一个开源的、面向对象的、用于计算机图形学、可视化和图像处理的软件系统。尽管VTK庞大且复杂，但只要你了解它的基本面向对象的设计和实现法，你就会发现我们的设计会使它易于使用。
darlingfresher·2025-02-02 16:04

HTML5 WebGL技术应用

数学基础：了解向量、矩阵运算、线性代数和基本几何概念。图形学基础：掌握基本的计算机图形学原理，如光照、纹理、变换、投影等。WebGLAPI的基本使用，包括创建画布、着色器、程序、缓冲区等。
天涯学馆·2025-02-02 04:01

计算机图形学实验练习（实验1.2-4.1AND补充实验1&2）

实验1.2OpenGL与着色器编程1.理论知识1.1OpenGL的含义OpenGL是一种应用程序编程接口（ApplicationProgrammingInterface，API），它是一种可以对图形硬件设备特性进行访问的软件库。OpenGL最新的4.3版本包含了超过500个不同的命令，可以用于设置所需的对象、图像和操作，以便开发出交互式的三维计算机图形应用程序。OpenGL被设计为一个现代化的、硬
起床悠悠·2025-02-02 03:38

6 齐次坐标模块（homogen.rs）

齐次向量常用于计算机图形学和几何学中，特别是在处理投影和变换时。
Source.Liu·2025-02-02 02:01

《DirectX 12 3D游戏开发实战》读书笔记1：数学基础

文章目录学习内容内容关于浮点类型误差解决方案参数与D3D数据结构向量类型XMVECTOR与XMFLOATn：XMVECTOR与XMFLOATn的相互转化：取得某个分量或者将某个分量转换为XMVECTOR类型：参数向量特点：表示方法：运算求模：单位化(规范化、标准化等同义)：正交化：加(减)法：乘法：其他函数杂项点常向量矩阵矩阵的传参矩阵的初始化XMMATRIX和XMFLOAT4X4的转换运算矩阵的
tikris·2025-02-02 01:23

数学科学的完整课程大纲（工科自学必看）

数学科学的完整课程第一1.数学分析第1章数学基础第2章数系实数系复数系广义实数系第3章拓扑PARTA数列第A1章数列第A2章数列差分第A3章数列求和第A4章数项级数第A5章特殊数列PARTB函数第B1章函数第
妇男主任·2025-02-01 10:20

计算多边形面积的PCL库

在计算机图形学和计算几何中，计算多边形的面积是一个常见的问题。PointCloudLibrary（PCL）是一个强大的开源库，提供了许多用于点云处理的功能。
ZyqfCss·2025-01-31 19:43

Shapely：Python中的几何操作库

Shapely被广泛应用于GIS（地理信息系统）、数据分析和计算机图形学中，用于处理地理空间数据和几何分析。安装S
xyt556_CUMT·2025-01-28 07:42

全局光照：优化与加速技术教程_2024-07-21_16-04-16.Tex

全局光照：优化与加速技术教程理解全局光照全局光照的基本概念全局光照(GlobalIllumination,GI)是一种在计算机图形学中模拟真实世界光照效果的技术。
chenjj4003·2025-01-27 22:07

基于3dmax及Unity的虚拟博物展览馆

1.项目简介本产品是以陕西历史博物馆为基础，利用计算机图形学技术、3D建模技术构建的数字化
杨鸭嘴兽在工作·2025-01-27 09:41

数字人+虚拟展厅：开启互动展览新篇章！

数字人，即利用计算机图形学、人工智能等技术生成的具有人类外貌、行为和交互能力的虚拟形象。
jimumeta·2025-01-27 08:34

数学基础 -- 三明治定理（夹逼定理）

三明治定理三明治定理（SandwichTheorem）又称夹逼定理或夹逼准则，是数学分析中的一个重要定理。它描述了当三个函数在某一区间上满足特定关系时，中间函数的极限可以通过两个外侧函数的极限确定。这个定理广泛应用于极限和连续性的证明中。具体来说，设aaa是一个实数或无穷大，假设在aaa的某个去心邻域上，三个函数f(x)f(x)f(x)、g(x)g(x)g(x)和h(x)h(x)h(x)满足以下关
sz66cm·2025-01-26 11:29

数学基础 -- 洛必达法则

洛必达法则洛必达法则（L’Hôpital’sRule）是微积分中的一个重要定理，用于求解某些未定形式极限的问题。其基本思想是通过求导来简化极限计算。洛必达法则主要用于处理以下两种未定形式的极限：00\frac{0}{0}00和∞∞\frac{\infty}{\infty}∞∞。洛必达法则的公式假设函数f(x)f(x)f(x)和g(x)g(x)g(x)在某一开区间内可导，且在该区间内g′(x)≠0g
sz66cm·2025-01-26 05:41

数学基础 -- 泰勒展开式

泰勒展开泰勒展开是将一个函数在某点附近展开成幂级数的工具。具体来说，对于一个在某点aaa处具有nnn阶导数的函数f(x)f(x)f(x)，其泰勒展开式为：f(x)=f(a)+f′(a)(x−a)+f′′(a)2!(x−a)2+f′′′(a)3!(x−a)3+⋯+f(n)(a)n!(x−a)n+Rn(x)f(x)=f(a)+f'(a)(x-a)+\frac{f''(a)}{2!}(x-a)^2+\f
sz66cm·2025-01-26 05:41

全面解析物联网信息安全知识体系

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本资料集详细介绍物联网信息安全的多个重要方面，包括基础概念、数学基础、数据安全与隐私保护、集成安全技术、安全分析、防护策略和身份认证。
无声远望·2025-01-25 17:06

想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？

二、构建基础知识1.数学基础线性代数：矩阵运算、特征值、向量空间。微积分：导数、梯度、优化理论。概率与统计：贝叶斯定理、分布、假设检验
张登杰踩·2025-01-24 18:10

VMD（变分模态分解）详解

VMD（变分模态分解）详解目录前言背景及发展VMD原理与数学基础问题的提出变分框架与能量最小化中心频率与带宽定义目标函数及约束拉格朗日乘子法频域迭代更新公式VMD与EMD/EEMD/CEEMDAN等方法比较
DuHz·2025-01-23 01:24

人工智能之数学基础：一个小例子帮你快速搞懂极大线性无关向量组

本文重点在上一节课程中，我们学习了线性相关和线性无关。当线性相关的时候，那么说明这组向量至少存在一个向量可以被其它向量给表示，可以被表示就说明这个向量就是可有可无的，可以被替代的，这里就涉及到极大线性无关向量组的概念了，本文对此进行学习。极大无关向量组的定义与性质定义在线性空间中，如果存在一个向量组，它满足以下两个条件：一是它本身是线性无关的；二是向量空间中的任何包含它的向量组，如果仍然保持线性无
每天五分钟玩转人工智能·2025-01-22 02:59

机器算法之逻辑回归(Logistic Regression)详解

二、逻辑回归的基本原理在讲原理之前，我们先来了解一下逻辑回归的数学基础。逻辑回归的核心是一个Logistic函数（或称为Sigmoid函数），它的公式如下
HappyAcmen·2025-01-21 20:32

机器学习数学基础-定积分应用-经济问题

定积分在经济学中的应用广泛，特别是用来解决与累积量、平均值、总收入、成本、利润等相关的问题。以下是定积分在经济学中的几个常见应用场景：1.总收入和总成本的计算在经济学中，定积分常用于计算总收入、总成本等累积量。如果给定价格函数和需求函数或供应函数，定积分可以帮助我们计算从某一数量到另一数量之间的总收入或总成本。总收入：假设某商品的价格随数量的变化而变化，价格函数为(p(x))，其中(x)表示销售的
华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-21 13:30

区块链的数学基础：核心原理与应用解析

本文将深入剖析区块链中的核心数学基础，帮助读者理解其工作原理与实际应用。一、区块链数学基础概述区块链的数学基础可以分为以下几个核心领域：密
一休哥助手·2025-01-21 00:28

为什么算法很难掌握

2.数学基础要求许多算法依赖于数学知识，例如：时间复杂度分析：需要理解大O表示法、递归关系等。图论算法：需要了解图的基本概念（如节点
浅墨cgz·2025-01-20 19:40

机器学习数学基础-极值和最值

极值和最值极值和最值是数学中关于函数变化的重要概念，它们描述了函数在某些点附近或在整个定义域内的“最大”或“最小”行为。理解极值和最值对优化问题、函数分析、物理建模等领域有重要的应用。1.极值（LocalExtrema）极值是指函数在某个区间内的某一点取得的局部最大值或最小值。(1)局部最大值（LocalMaximum）一个函数在某点(x=c)取得局部最大值，意味着存在一个包含(c)的小区间，使得
华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-20 07:13

视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法

学下来一个感受就是前几章的数学基础很重要，尤其是构建最小二乘的非线性优化（BA），几乎每种方法都有其一席之地。
肝帝永垂不朽·2025-01-17 23:38
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