9.1-数学基础第21页

简单聊光栅化、光线追踪及DLSS

一、光栅化引用一篇对光栅化总结讲解得比较好的文章现代计算机图形学基础二：光栅化（Rasterization）-知乎结合线性代数的数学基础知识现代计算机图形学基础一：线性代数与空间变换-知乎通俗地理解光栅化

蒙双眼看世界·2022-12-16 17:58

人工智能数学基础--微分：定义、运算以及应用

一、概念1、定义设函数y=f(x)在某区间内有定义，x0及x0+Δx在这区间内，如果函数的增量Δy=f(x0+Δx)-f(x0)可表示为：Δy=AΔx+o(Δx)其中A是不依赖于Δx的常数，那么称函数y=f(x)在点x0是可微的，而AΔx叫做函数y=f(x)在点x0相应于自变量增量Δx的微分，记作dy，即：dy=AΔx。2、函数可微的充要条件函数f(x)在点x0可微的充分必要条件是函数f(x)在点

LaoYuanPython·2022-12-16 14:59

【2022新版】Python数据分析全流程地图

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学

程序员孔乙己·2022-12-16 13:48

【老生谈算法】matlab实现多项式拟合算法源码——多项式拟合

根据该理论可推导出计算公式，而MATLAB在此数学基础上用一个函数

阿里matlab建模师·2022-12-16 09:39

slam入门——十四讲笔记（一）

文章目录第1讲预备知识第1部分数学基础第2讲初识SLAM2.1引子：小萝卜的例子2.2经典视觉SLAM框架2.3SLAM问题的数学表述2.4实践：编程基础1.安装Linux操作系统2.使用cmake3.

Undergoer_TW·2022-12-16 00:46

计算机图形学中需要掌握的数学基础知识有哪些？

计算机图形学中使用了大量数学知识，尤其是矩阵和线性代数。虽然我们倾向于认为3D图形编程是紧跟最新技术的领域之一（它在很多方面确实是），但它用到的很多技术实际上可以追溯到上百年前,其中一些甚至是由文艺复兴时期的伟大哲学家们认识到并记录的。3D图形学中几乎每个方面、每种效果——移动、缩放、透视、纹理、光照、阴影等，都在很大程度上以数学方式实现。这里，我们假设读者具备基础的矩阵运算知识。对于基础矩阵代数

人邮异步社区·2022-12-15 20:48

【基于深度学习的细粒度分类笔记6】Deep Learning回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet

有数学基础吗？搞得过SVM之类吗？回头来看，就算是真的，大牛们也确实不算无理取闹，是骡子是马拉出来遛遛，

马卫飞·2022-12-15 12:56

周志华机器学习（一）

比较检验这一小节涉及了一些数理统计的内容，需要我抽空去补充一下数学基础知识。

抱壹·2022-12-15 12:15

Spark 贝叶斯分类算法

一、贝叶斯定理数学基础我们都知道条件概率的数学公式形式为即B发生的条件下A发生的概率等于A和B同时发生的概率除以B发生的概率。

weixin_33982670·2022-12-15 11:01

朴素贝叶斯模型

数学基础公式总结先验概率P(A)P(A)P(A):在不考虑任何情况下，A

big_matster·2022-12-14 20:13

左手坐标系与右手坐标系

1、空间直角坐标系下面摘录一段百科的解析，这些都是数学基础

大楠树·2022-12-14 11:38

图像处理--十大经典算法

这是小编的其他文章,希望对大家有所帮助,点击即可阅读人工智能常用的十大算法人工智能数学基础（一）人工智能数学基础(二)人工智能数学基础（三）人工智能数学基础（四）为了方便大家学习交流，我建了一个扣裙：966367816

AI引路星·2022-12-14 11:30

深度学习-神经网络的数学基础

1.标量（0D张量）仅包含一个数字的张量叫作标量（scalar，也叫标量张量、零维张量、0D张量）。在Numpy中，一个float32或float64的数字就是一个标量张量（或标量数组）。2.向量数字组成的数组叫作向量（vector）或一维张量（1D张量）。一维张量只有一个轴。下面是一个Numpy向量。x=np.array([12,3,6,14,7])3.矩阵（2D张量）向量组成的数组叫作矩阵（m

蕾之夭夭·2022-12-14 09:43

文科生的统计学：线性回归模型的推断统计假设

仅供参考，仍在修改补充中，无严格数学证明，没有严谨的数学基础。是为了政策中的数据分析和为计量经济学学习做的铺垫，目的是从感觉上理解统计学概念，并用自然语言表达。

usamiriko·2022-12-14 07:45

学人工智能需要什么基础？

门槛一、数学基础我们应该了解过，无论对于大数据还是对于人工智能而言，其实核心就是数据，通过整理数据、分析数据来实现的，所以数学成为了人工智能入门的必修课程!

程序媛珂珂·2022-12-14 07:31

机器学习数学基础之Python矩阵运算

机器学习数学基础之Python矩阵运算1.在Jupyter中写下Python矩阵基本运算学习记录1.1python矩阵操作1.1.1首先打开jupyter，引入numpy1.1.2创建一个矩阵a并调用1.1.3

准时不早退的刘文威·2022-12-14 03:00

数据挖掘与机器学习————降维之主成分分析法（PCA,Principal components analysis ）

2.数学基础内积（又名点积、数量积、标量积）、方差、协方差、实对称矩阵、对角化、正交矩阵、正交变换、特征值以及特征向量的求法。①方差：方差表现了数据的离散程度，方差越大，数据就越离散。

一个想当作家的程序员·2022-12-12 16:48

自动驾驶决策规划算法第一章笔记忠厚老实的老王

第一章自动驾驶决策规划算法数学基础第一节：决策规划算法的地位和作用该笔记来自b站up主（偶像）：憨厚老实的老王视频链接主页第二节：为什么规划中经常见到五次多项式

passionman521·2022-12-12 11:39

机器学习（十五）异常检测

Problemmotivation）1.直观理解异常检测2.正式定义异常检测3.异常检测应用案例①欺诈检测②工业生产领域③数据中心的计算机监控二、高斯分布（Gaussiandistribution）1.数学基础

竹清兰香·2022-12-12 08:31

机器学习笔记（4）——朴素贝叶斯

朴素贝叶斯分类以概率论为基础，有坚实的数学基础，以及稳定的分类效率，其优点是算法简单，在数据较少的情况下仍然准确。理论上朴素贝叶斯分类有最小的

Lyndon_zheng·2022-12-11 23:49

LDA模型原理+代码+实操

LDA模型主要用来生成TOPIC目录前言一、原理二、代码1.引入库2.路径读取3.分词4.LDA分析5.输出每个主题对应词语6.输出每篇文章对应主题7.可视化8.困惑度三、实操总结前言LDA模型需要一定的数学基础去理解

啊哒哒哒哒大·2022-12-11 20:30

python学习第一天

IDEshell三、海龟绘图体验四、变量的赋值和删除总结一、python安装二、helloworld1.命令提示符终端2.IDEshell三、海龟绘图体验四、变量的赋值和删除总结已经有一定的基础，过一遍，数学基础太久没用忘记了

育林·2022-12-11 10:33

转发某童鞋tensorflow实战入门深度学习的笔记

这位童鞋是一个参加工作多年的程序员，情况属于哪种数学基础差，一听公式推导就睡觉的主，但是他的学习态度好，笔记非常细致，不懂就问，按照他这种学习速度，估计两周就可以完成深度学习的入门，从一个深度学习小白变身为深度学习初级开发工程师

kevinweijun·2022-12-11 09:16

《最优化理论与方法》

本书分为四篇：第一篇，线性规划与整数规划：最优化基本要素，线性规划，整数规划；第二篇，非线性规划：非线性规划数学基础，一维最优化方法，无约束多维非线性规划方法，约束问题的非线性规划方法，非线性规划中的一些其他方法

wqcriver·2022-12-11 05:34

最优化理论与方法第一章

最优化理论与方法第一章内容摘要1.2数学基础1.2.1范数1.3凸集和凸函数1.4无约束问题的最优性条件1.4最优化方法的结构内容摘要本书主要研究无约束最优化问题(3-7)、约束最优化问题(8-13)及非光滑优化问题

跌跌撞撞走向前方·2022-12-11 04:59

【课程复习+记录】最优化理论与方法

文章目录1最优化问题与数学基础2线性规划和单纯形法2.1数学模型形式2.2基本概念名词2.3解的性质2.4单纯形法2.5初始基可行解的确定方法2.5.1两阶段方法2.5.2大M法3对偶线性规划4无约束最优化计算方法

阿尔法狗Zero·2022-12-11 04:28

爱因斯坦广义相对论的数学基础...

张量（Tensor）张量是矢量和矩阵概念的推广，标量是0阶张量，矢量是1阶张量，矩阵是二阶张量，而三阶张量好比是立方体矩阵。张量是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数。张量的出现是有原因的，因为我们无法用标量和向量完整的表示所有的物理量，所以物理学家使用的数学量的概念就必须扩大，所以张量就出现了。张量之所以重要，在于它可以满足一切物理定律必须与坐标系的选择无关的特性。

禅与计算机程序设计艺术·2022-12-10 22:03

【数学基础】简单易懂的张量求导和计算图讲解

0引言情景1斯蒂文买了一股京东，当京东变动1美元，斯蒂文的组合变动1美元。这是“标量对标量”求导数。情景2斯蒂文买了一股京东，两股百度，三股脸书当京东变动1美元，斯蒂文的组合变动1美元当百度变动1美元，斯蒂文的组合变动2美元当脸书变动1美元，斯蒂文的组合变动3美元如果令将三只股票整合成列向量，股票=[京东百度脸书]，那么如果令将三只股票整合成行向量，股票=[京东百度脸书]T，那么这是“标量对向量”

风度78·2022-12-10 21:01

unity3D数学基础-坐标系、向量、矩阵

坐标系左右手坐标系左手坐标系：伸开左手，大拇指指向X轴正方向，食指指向Y轴正方向，其他三个手指指向Z轴正方向。右手坐标系：伸开右手，大拇指指向X轴正方向，食指指向Y轴正方向，其他三个手指指向Z轴正方向。3D笛卡尔坐标系：右手坐标系OpenGL：右手坐标系Direct3D：左手坐标系Unity3D：左手坐标系（世界坐标系），即+x,+y,+z分别指向右方，上方和前方。各种坐标空间(坐标系)部分空间种

勤学者闯天涯·2022-12-10 12:14

构建企业级推荐系统（05）：从零开始入门推荐算法工程师（万文建藏）

创作不易，点赞关注支持一下吧✌目录一、作者从零开始学习推荐系统的心路历程二、如何判断自己是否适合从事推荐算法三、推荐算法工程师需要的知识储备1.数学基础a高等数学b线性代数c概率统计

数据与智能·2022-12-09 14:18

GF（2^8）的加法与乘法计算

准备密码学考试的时候，看AES有GF（2^8）上面的计算，刚开始书上的计算方法，没太看懂，又看了看信息安全数学基础的课本，总结了一下在GF（2^8）域上的加法与乘法计算。

zzuls·2022-12-09 13:47

机器学习中的数学基础 4

随机变量与概率分布均匀分布每个事件的概率是一样的，例如骰子的六面，每一面的概率都是1/61/61/6随机变量给定样本空间(S,F)(S,{\mathbb{F}})(S,F)，如果其上的实值函数X:S→RX:S\to{\mathbb{R}}X:S→R是F\mathbb{F}F(实值)可测函数，则称XXX为（实值）随机变量。随机变量实质上是函数，称其为变量是指可作为因变量。离散随机变量如果随机变量XX

eddiechen10081·2022-12-09 13:37

体系化数学讲解及Excel实现NN神经网络全流程

体系化数学讲解及Excel实现NN神经网络全流程当下神经网络及其应用都非常受欢迎，但是大多数人用的神经网络多是一个库或者选择一段开源代码，对于其中的数学基础以及其中的架构知之甚少，这次我们就通过讲解所有神经网络的数学公式以及通过数学公式在办公软件

翼达口香糖·2022-12-09 12:32

非线性规划基础（梯度下降）

非线性规划基础前言一、数学基础泰勒展开式凸集和凸函数二、梯度下降梯度梯度下降相关代码前言目标函数和约束条件中至少有一个是非线性时，该优化问题即为非线性规划问题。

孤影残生·2022-12-09 12:07

深度学习入门 pdf 全文内容分享

它从数学基础知识出发，引导读者从头开始创建一个经典的深度学习网络，让读者在这个过程中逐步了解深度学习。本书不仅介绍了深

MAIN198·2022-12-08 01:05

离散LQR与iLQR的推导思路

离散LQR与iLQR的推导思路一、最优控制最优控制定义数学基础里程碑工作二、LQR问题LQR定义极小值原理方法求解动态规划方法求解两种方法的比较三、iLQR框架一、最优控制最优控制定义首先介绍一下LQR

薯一个蜂蜜牛奶味的愿·2022-12-07 15:08

知识体系结构---备份

深度学习框架+深度学习目前的学习方法的话就是----》看看理论以后，跑跑实验，熟悉熟悉代码1常见工程、应用、学习错误与安装问题与实用技巧2知识体系结构（副）3日常安排4论文研究5吃生活知识体系结构1.数学基础

*Major*·2022-12-07 12:34

机器学习原理篇：基础数学理论 Ⅰ

基础数学理论Ⅰ文章目录机器学习原理篇：基础数学理论Ⅰ一、前言二、微积分三、线性代数1、向量和矩阵2、范数和内积3、线性变换4、特征值和特征向量5、奇异值分解（SVD）四、最后我想说一、前言机器学习的理论基础就是数学基础

-北天-·2022-12-07 11:27

kgduu·2022-12-07 10:19

视觉SLAM十四讲笔记

文章目录章节安排1.数学基础部分（1~6）2.SLAM技术部分（7~14）第一讲前言和简介第二讲初识SLAM相机：视觉SLAM框架SLAM问题的数学描述cmakeCmakeList.txt其他第三讲三维空间刚体运动

散人丶·2022-12-07 10:10

啃周志华《机器学习》西瓜书难吗？

讲述了机器学习核心数学理论知识和算法✏适合作为学校的教材或者中阶读者（有一定的扎实基础，学过机器学习数学基础啥的）自学使用本书一共十六章，分为三个部分✍✍第一部分：第一章~第三章（机器学习的基础知识）✍

AI引路星·2022-12-07 10:09

机器学习公式详解南瓜书 PDF 全文内容详细分享

从本科生数学基础的角度对每个公式的推导和分析进行了说明，希

JYMA12358·2022-12-07 10:06

计算机网络与信息安全专业就业,信息安全专业是学什么的毕业后的就业方向有哪些...

信息安全专业学习的课程主干课程：信息安全导论、高级语言程序设计、信息安全数学基础、计算机组成原理、离散数学、数据结构、操作系统及安全、数据库原理、通信原理、计算机网络、密码

weixin_39597636·2022-12-07 00:08

研一NLP学习笔记1

首先把李宏毅的机器学习课程看一遍，用xmind做一下笔记.然后可以看一下这个人的入门机器学习机器学习入门https://github.com/leerumor/nlp_tutorial基础知识比如python基础和数学基础应该没什么问题

qq_41560285·2022-12-06 15:58

机器学习数学基础篇一：高数基础

目录一，函数1，基本初等函数：2，初等函数：了解完这些之后呢，我们还要知道函数的几种特性：二，极限1，当我们对数列取极限时，2，性质三，无穷小和无穷大1，无穷小与函数极限的关系2，一些定理：3，无穷大时一种特殊的无界变量，但是无界变量未必是无穷大。4，还有一个很重要的定理：四，连续性与导数1，一些事实2,定义：3，连续的条件：5，连续性的概念：6，间断点：7，导数我们要知道的是：五，偏导数六，方向

喜欢吃豆·2022-12-06 10:25

非线性规划问题求解（举例）

这一方法在工业、交通运输、经济管理和军事等方面有广泛的应用，特别是在“最优设计”方面，它提供了数学基础和计算方法，因此有重要的实用价值。简单来说，若规划问题的

m0_57053955·2022-12-05 21:31

自然语言处理算法工程师

具体面试要求可以参考博客https://zhuanlan.zhihu.com/p/911213121.编程语言基础python和c++2.数学基础：概率论，高等数学，线性代数，信息论3.计算机基础理

码小花·2022-12-05 19:59

视频教程-极简概率论-数据科学数学基础-机器学习

极简概率论-数据科学数学基础清华大学计算机科学与技术博士，曾在阿里任职人工智能高级算法工程师，美团高级数据分析师李文斌¥199.00立即订阅扫码下载「CSDN程序员学院APP」，1000+技术好课免费看

学院导师-李文斌·2022-12-05 10:36

人工智能数学基础---定积分5：使用分部积分法计算定积分

一、引言在《人工智能数学基础—不定积分3：分部积分法》介绍了用分部积分法求不定积分的方法及案例，在《人工智能数学基础—定积分3：微积分基本公式（牛顿-莱布尼茨公式）》介绍了可以使用微积分基本公式–牛顿-

LaoYuanPython·2022-12-05 10:00

人工智能数学基础：费马引理、罗尔定理、拉格朗日微分中值定理、柯西中值定理

一、费马（Fermat）引理费马（Fermat）引理：设函数f(x)在点x0的某邻域U(x0)内有定义，并且在x0处可导，如果对任意的x∈U(x0)，有f(x)≤f(x0)(或f(x)≥f(xo))，那么f’(x0)=0。老猿认为费马引理就是说明，对于某定义区间内的函数极值点，如果该函数在极值点可导，则函数在该极值点的导数为0。体现在几何上，就是在曲线的最高点或最低点处，其切线平行于x轴。如图3-

LaoYuanPython·2022-12-05 10:30

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