首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么glm在转换3D向量时会给出错误的结果?

glm是一个C++的数学库,用于进行图形学和计算机图形学相关的计算。在转换3D向量时,glm可能会给出错误的结果的原因可能有以下几个方面:

  1. 数据类型不匹配:glm中的数据类型包括float、double等,如果在转换过程中使用了不匹配的数据类型,可能会导致结果错误。需要确保在转换过程中使用相同的数据类型。
  2. 坐标系不匹配:在进行3D向量的转换时,需要确保使用的坐标系是一致的。例如,如果在转换过程中使用了不同的左手坐标系和右手坐标系,可能会导致结果错误。
  3. 转换顺序错误:在进行3D向量的转换时,需要按照正确的顺序进行转换。例如,先进行平移变换,再进行旋转变换,最后进行缩放变换。如果转换顺序错误,可能会导致结果错误。
  4. 精度问题:在进行浮点数计算时,可能会存在精度问题。由于浮点数的表示方式和计算规则,可能会导致结果的微小误差。在进行3D向量的转换时,可能会累积这些误差,导致结果错误。

为了解决这些问题,可以采取以下措施:

  1. 确保使用相同的数据类型进行转换。
  2. 确保使用一致的坐标系进行转换。
  3. 按照正确的顺序进行转换。
  4. 尽量避免进行浮点数计算,或者使用更高精度的数据类型进行计算。

总结起来,glm在转换3D向量时可能会给出错误的结果,可能是由于数据类型不匹配、坐标系不匹配、转换顺序错误或者精度问题导致的。为了解决这些问题,需要确保使用相同的数据类型、一致的坐标系、正确的转换顺序,并尽量避免浮点数计算或使用更高精度的数据类型。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【ML】支持向量机是什么?我为什么要使用它?

笔者邀请您,先思考: 1 支持向量机是什么?如何理解? 支持向量机已经成为一种非常流行算法。本文中,我试图对其工作原理给出一个简单解释,并给出几个使用Python scikit库示例。...支持向量机是什么? 支持向量机是一种有监督机器学习算法,可以用于分类或回归问题。它使用一种称为核技巧技术来转换数据,然后根据这些转换可能输出之间找到一个最佳边界。...简单地说,它做一些非常复杂数据转换,然后根据定义标签或输出来划分数据。 那么是什么让它如此伟大呢? 支持向量机既能进行分类又能进行回归。本文中,我将重点介绍如何使用SVM进行分类。...鉴于一系列特定转换,我们绝对可以使GLM和DT表现更好,但为什么要浪费时间? 由于没有复杂变换或缩放,SVM只错误分类了117/5000点(准确率为98%而DT-51%和GLM-12%!)...这就是为什么它通常被称为黑匣子。 相反,GLM和决策树恰恰相反。 很容易理解DT和GLM究竟是什么和为什么会以牺牲性能为代价。 更多资源 想进一步了解SVM?

1.9K30

OpenGL及其相关开源库:深入探析图形编程工具与原理

GLM库提供以下支持: 向量和矩阵操作:GLM提供了丰富向量和矩阵操作函数,包括向量和矩阵加减乘除、点积、叉积、转置、逆矩阵等。...四元数图形学中广泛应用于旋转表示,如相机旋转、物体旋转等。 GLSL风格语法:GLM语法和功能与GLSL非常相似,包括向量和矩阵构造函数、成员访问、运算符重载等。...图形编程中,经常需要处理来自不同来源和不同格式3D模型,比如OBJ、FBX、Collada等。...开发者可以通过社区论坛、邮件列表等渠道获取帮助,解决使用Assimp过程中遇到问题。 所以Assimp是一个非常实用和强大库,为开发者处理各种不同格式3D模型提供了便利和支持。...例如,一个典型OpenGL应用可能会使用GLEW来管理OpenGL扩展,GLFW来创建窗口和处理用户输入,GLM来进行数学计算,以及Assimp来加载和处理3D模型。

1.9K10
  • R语言Poisson回归拟合优度检验

    虽然我们希望我们模型预测接近观察到结果,但即使我们模型被正确指定,它们也不会相同 - 毕竟,模型给出了观察所遵循泊松分布预测平均值。...因此,为了将偏差用作拟合优度检验,我们需要弄清楚,假设我们模型是正确泊松假设下,我们预测均值周围观察到结果中会有多少变化。...有1000个观测值,我们模型有两个参数,因此自由度为998,由R作为残差df给出。...当我运行这个时,我得到了0.9437,这意味着偏差测试错误地表明我们模型94%情况下被错误地指定 为了平均值较大时查看情况是否发生变化,让我们修改模拟。...,lower.tail = FALSE) } 现在,显着偏差测试比例降低到0.0635,更接近标称5%1类错误率。

    2.1K10

    21.opengl高级-几何着色器

    留个tudo:法向量变换矩阵,抽时间研究下,光照那几章节里有提到 一、几何着色器原理 几何着色器可以顶点发送到着色器之前随意变换。...3D模型爆炸效果 1....法线通过两个平行于平面的向量叉乘来计算,注意叉乘顺序,参考叉乘右手定则,A X B则四个手指紧握方向从A转向B,大拇指指向法线方向: ?...显示法向量可以用来辅助定位光照中错误 实现步骤:1)绘制3D模型;2)根据顶点计算法向量传递到几何着色器;3)片段着色器中设置输出颜色为黄色 这里图省事,只绘制法向量,没有绘制模型,基于上面的代码...法向量可视化 五、完整代码 1. 3d模型爆炸主程序完整代码 #include #include #define STB_IMAGE_IMPLEMENTATION

    1K20

    k-近邻算法实现数字识别

    +左右训练集,按下划线命名保存在文件夹中 训练集:测试集=2:1 2.将数据存入一维向量 3.采用k近邻算法对每一个测试样例分析,近邻数为3,不宜过多 4.分析错误错误数 lab3_0930压缩包已有...c++代码生成测试集和训练集,只需运行KKN.py即可 数据集已经在上传至我Github上,这里给出核心代码~ # Author:glm233 # Copyright ©glm233....All rights reserved. # Time:2019.12.5 from numpy import * #KNN算法需要数值处理函数numpy科学计算库中 from os import...diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet # sqDistances 上一步骤结果平方和 sqDiffMat =...classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3) # 打印KNN算法分类结果和真实分类

    43730

    OpenGL ES 3D 模型加载和渲染

    3D 模型渲染 上一节简单介绍了常用 3D 模型文件 Obj 数据结构和模型加载库 Assimp 编译,本节主要介绍如何使用 Assimp 加载 3D 模型文件和渲染 3D 模型。...3D 模型设计一般是由许多小模型拼接组合成一个完整大模型,一个小模型作为一个独立渲染单元,我们称这些小模型为网格(Mesh)。...网格作为独立渲染单元至少需要包含一组顶点数据,每个顶点数据包含一个位置向量,一个法向量和一个纹理坐标,有了纹理坐标也需要为网格指定纹理对应材质,还有绘制时顶点索引。...这样我们可以为 Mesh 定义一个顶点: struct Vertex { // 位置向量 glm::vec3 Position; // 法向量 glm::vec3 Normal...; // 纹理坐标 glm::vec2 TexCoords; }; 还需要一个描述纹理信息结构体: struct Texture { GLuint id;//纹理 id ,OpenGL

    1.8K20

    NDK OpenGL ES 3.0 开发(二十一):3D 模型加载和渲染

    3D 模型渲染 上一节简单介绍了常用 3D 模型文件 Obj 数据结构和模型加载库 Assimp 编译,本节主要介绍如何使用 Assimp 加载 3D 模型文件和渲染 3D 模型。...3D 模型设计一般是由许多小模型拼接组合成一个完整大模型,一个小模型作为一个独立渲染单元,我们称这些小模型为网格(Mesh)。...网格作为独立渲染单元至少需要包含一组顶点数据,每个顶点数据包含一个位置向量,一个法向量和一个纹理坐标,有了纹理坐标也需要为网格指定纹理对应材质,还有绘制时顶点索引。...这样我们可以为 Mesh 定义一个顶点: struct Vertex { // 位置向量 glm::vec3 Position; // 法向量 glm::vec3 Normal...; // 纹理坐标 glm::vec2 TexCoords; }; 还需要一个描述纹理信息结构体: struct Texture { GLuint id;//纹理 id ,OpenGL

    89130

    【视频】R语言逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险|数据分享|附代码数据

    为了保持我们预测正确,我们不得不降低我们阈值。因此,我们可以说线性回归容易出现异常值。现在如果预测值大于 0.2,那么只有这个回归会给出正确输出。 线性回归另一个问题是预测值可能超出范围。...然后我们可以选择一个阈值并将概率转换为 0 或 1 预测。 Sigmoid 是逻辑回归激活函数。 成本函数 成本函数是用于计算误差数学公式,它是我们预测值和实际值之间差异。...它只是衡量模型估计 x 和 y 之间关系能力方面的错误程度。当我们考虑成本函数时,首先想到是经典平方误差函数。 ...m  - 示例数, x(i)  - 第i个示例 特征向量 , y(i)  - 第i个示例 实际值 , θ   - 参数向量。  如果我们有一个线性激活函数h θ (x) 那就没问题了。...  kable(format="markdown") mutate( predict = if_else(.fitted > threshold, "1: Yes", "0: No")) 有多大比例观察结果错误分类

    59600

    【视频】R语言逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险|数据分享|附代码数据

    为了保持我们预测正确,我们不得不降低我们阈值。因此,我们可以说线性回归容易出现异常值。现在如果预测值大于 0.2,那么只有这个回归会给出正确输出。线性回归另一个问题是预测值可能超出范围。...x接近 0 值  将是我们算法中概率一个很好近似值。然后我们可以选择一个阈值并将概率转换为 0 或 1 预测。Sigmoid 是逻辑回归激活函数。...成本函数成本函数是用于计算误差数学公式,它是我们预测值和实际值之间差异。它只是衡量模型估计 x 和 y 之间关系能力方面的错误程度。当我们考虑成本函数时,首先想到是经典平方误差函数。 ...m  - 示例数,x(i)  - 第i个示例 特征向量 ,y(i)  - 第i个示例 实际值 ,θ   - 参数向量。 如果我们有一个线性激活函数h θ (x) 那就没问题了。...%>%  kable(format="markdown")mutate( predict = if_else(.fitted > threshold, "1: Yes", "0: No"))有多大比例观察结果错误分类

    96300

    NDK OpenGLES3.0 开发(八):坐标系统

    GLM 可以 Github 上下载,把头文件根目录复制到你includes文件夹,然后你就可以使用这个库了。...观察空间 观察空间(View Space)也被称为 OpenGL 相机空间,即从摄像机角度观察到空间,它将对象世界空间坐标转换为观察者视野前面的坐标。...这通常是由一系列平移和旋转组合来平移和旋转场景从而使得特定对象被转换到摄像机前面,这些组合在一起转换通常存储一个观察矩阵(View Matrix)里。...对于一个真实观察效果,它值经常设置为 45.0,但想要看到更多结果你可以设置一个更大值。第二个参数设置了宽高比,由视口高除以宽。第三和第四个参数设置了平截头体近和远平面。...OpenGL 3D 变换实现 实现 OpenGL 3D 效果最简单方式是顶点着色器中将顶点坐标与 MVP 变换矩阵相乘: #version 300 es layout(location = 0) in

    1.4K20

    【视频】R语言逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险|数据分享|附代码数据

    为了保持我们预测正确,我们不得不降低我们阈值。因此,我们可以说线性回归容易出现异常值。现在如果预测值大于 0.2,那么只有这个回归会给出正确输出。线性回归另一个问题是预测值可能超出范围。...x接近 0 值  将是我们算法中概率一个很好近似值。然后我们可以选择一个阈值并将概率转换为 0 或 1 预测。Sigmoid 是逻辑回归激活函数。...成本函数成本函数是用于计算误差数学公式,它是我们预测值和实际值之间差异。它只是衡量模型估计 x 和 y 之间关系能力方面的错误程度。当我们考虑成本函数时,首先想到是经典平方误差函数。 ...m  - 示例数,x(i)  - 第i个示例 特征向量 ,y(i)  - 第i个示例 实际值 ,θ   - 参数向量。 如果我们有一个线性激活函数h θ (x) 那就没问题了。...%>%  kable(format="markdown")mutate( predict = if_else(.fitted > threshold, "1: Yes", "0: No"))有多大比例观察结果错误分类

    1K00

    【视频】R语言逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险|数据分享|附代码数据

    结果是二进制:如果硬币是正面,则为 1,如果硬币为反面,则为 0。这种回归技术类似于线性回归,可用于预测分类问题概率。为什么我们使用逻辑回归而不是线性回归?...x接近 0 值  将是我们算法中概率一个很好近似值。然后我们可以选择一个阈值并将概率转换为 0 或 1 预测。Sigmoid 是逻辑回归激活函数。...成本函数成本函数是用于计算误差数学公式,它是我们预测值和实际值之间差异。它只是衡量模型估计 x 和 y 之间关系能力方面的错误程度。当我们考虑成本函数时,首先想到是经典平方误差函数。 ...m  - 示例数,x(i)  - 第i个示例 特征向量 ,y(i)  - 第i个示例 实际值 ,θ   - 参数向量。 如果我们有一个线性激活函数h θ (x) 那就没问题了。...%>%  kable(format="markdown")mutate( predict = if_else(.fitted > threshold, "1: Yes", "0: No"))有多大比例观察结果错误分类

    94300

    【视频】R语言逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险|数据分享

    为了保持我们预测正确,我们不得不降低我们阈值。因此,我们可以说线性回归容易出现异常值。现在如果预测值大于 0.2,那么只有这个回归会给出正确输出。线性回归另一个问题是预测值可能超出范围。...x接近 0 值  将是我们算法中概率一个很好近似值。然后我们可以选择一个阈值并将概率转换为 0 或 1 预测。Sigmoid 是逻辑回归激活函数。...成本函数成本函数是用于计算误差数学公式,它是我们预测值和实际值之间差异。它只是衡量模型估计 x 和 y 之间关系能力方面的错误程度。当我们考虑成本函数时,首先想到是经典平方误差函数。 ...m  - 示例数,x(i)  - 第i个示例 特征向量 ,y(i)  - 第i个示例 实际值 ,θ   - 参数向量。 如果我们有一个线性激活函数h θ (x) 那就没问题了。...%>%  kable(format="markdown")mutate( predict = if_else(.fitted > threshold, "1: Yes", "0: No"))有多大比例观察结果错误分类

    1.4K20

    MADlib——基于SQL数据挖掘解决方案(12)——回归之广义线性模型

    通过这样形式,就可以将一些非线性函数转化为线性函数,这样就可以利用线性回归方法进行回归。因此这种转换模型又称为广义线性模型(Generalized Linear Models)。...广义线性模型两个方面对普通线性模型进行了扩展: 一般线性模型中要求因变量是连续且服从正态分布。广义线性模型中,因变量分布可扩展到非连续,如二项分布、泊松分布、负二项分布等。...表2 glm函数参数说明 列名 数据类型 描述 TEXT 分组列,取决于grouping_col输入,可能是多个列。 coef FLOAT8[] 线性预测回归系数向量。...z_stat或t_stats FLOAT8[] 系数z-统计量向量(泊松分布或二项分布)或t-统计量向量(其它分布)。 p_values FLOAT8[] 系数P值向量。...表3 glm函数主输出表列说明 训练函数产生输出表同时,还会创建一个名为_summary概要表,具有以下列: 列名 数据类型 描述 Method VARCHAR

    94720

    智谱AI再放“大招”,30秒将任意文字生成视频

    为什么智谱AI可以“跳过”行业内普遍存在痛点?因为所有的技术问题,都可以通过技术上创新解决。...,有助于更好地对齐文本和视频语义,实现了从文本到视频高效转换。...比如在内容连贯性方面,智谱AI自研了高效三维变分自编码器结构(3D VAE),将原视频空间压缩至2%大小,配合3D RoPE位置编码模块,更有利于时间维度上捕捉帧间关系,建立起视频中长程依赖。...可以佐证是,智谱AI大模型矩阵里,已经涵盖具备视觉和智能体能力GLM-4/4V、推理极速且高性价比GLM-4-Air、基于文本描述创作图像CogView-3、超拟人角色定制模型CharacterGLM...、擅长中文向量模型Embedding-2、代码模型CodeGeeX、开源模型GLM-4-9B以及视频生成大模型CogVideoX,客户可以根据不同需求调用不同大模型,找到最优解。

    13210

    论文共读之点云匹配

    SDV引入,一方面,它减少了输入体素网格稀疏性,从而实现更好梯度流动反向传播期间,同时减少边界效应,以及平滑由于错误对齐估计本地参考帧(LRF)误差。...受深度神经网络2D图像处理中启发使特征描述符旋转不变一种策略是将点周围局部3D补丁规范方向作为一个整体部分回归。然而,但是该方式运用到3D点云中时会失败。...(c)将每个数据立方体转换为其规范表示。 (d)使用高斯进行体素化平滑内核。 (e) 标准化3D SDV体素网格用作我们连体3DSmoothNet体系结构输入。...实验结果显示,本文提出方式召回率上有一定优势。...以上内容如有错误或者需要补充,请留言!同时欢迎大家关注微信公众号,积极分享投稿,或者加入3D视觉微信群或QQ交流群。 原创不易,转载请联系群主,注明出处。

    1.9K30

    29.opengl高级光照-视差贴图

    为什么要使用视差贴图? 上一篇法线贴图使用了法线纹理,通过法线变化来控制漫反射和镜面反射强度,加强了纹理渲染层次感,明暗渐变更符合实际情况。视差贴图法线贴图之上,增加物体表面的凹凸感。...法线贴图 法线贴图+视差贴图 可以明显看到,视差贴图每一块边缘部分立体感更强了,凹凸有致啊。 2. 视差贴图实现原理 ?...真实B点是无法精确计算,因为深度贴图是离散,并非是可以计算函数(解方程就可以了),只能估算,本文给出一个估算方法: 取 A点到人眼(相机位)坐标的向量 -->标准化得到向量P1; 从深度贴图上取出...A点深度值H(A),P2 = P * H(A),P2x y是A偏差,A.xy + P.xy得到B‘,B‘ 即有误差B点,可以理解为H(A)绕着A点旋转到AB方向 片段着色器中取纹理时,取A点-...顶点着色器 parallax_mapping.vs,和上一篇法线贴图没有变化,通过切线空间变换,计算切线向量空间视线向量、光照向量和片段坐标 #version 330 core layout (location

    87520

    OpenGL光照学习以及OpenGL4环境

    本质是GPU对每个三角形顶点单独计算灯光,然后把结果再顶点之间片元中进行插值。 故而当要求一个更真实、更光滑灯光时,需要增加大量三角形,从而加大计算量。...计算光照过程中,需要注意三角形材质、三角形法线、光源光线; 法向量也是单位向量。 标准化:把向量长度化为1.0。...求三角形ABC法向量给出三角形ABC三个顶点坐标后,通过GLKVector3Subtract可以算出两个向量AB, AC; 通过GLKVector3CrossProduct 求出AB和AC叉积,...修复这个行为诀窍是使用另一个为法向量专门定制模型矩阵。这个矩阵称之为正规矩阵(Normal Matrix),它是进行了一点线性代数操作移除了对法向量错误缩放效果。...修改图片中标志,m64改为x86_64 4、glm glm库是一个C++头文件形式几何数学库,用于GLSL规范下图形绘制。 靠谱解决方案 注意,glm只有头文件。

    1.4K70

    R语言数据分析与挖掘(第四章):回归分析(4)——logistic回归

    R语言中用于实现logistic回归函数是glm(),其基本书写格式为: glm(formula, family = gaussian, data, weights, subset, na.action...binomial(link = "logit"); Data:指定用于回归数据对象,可以是数据框、列表或能被强制转换为数据框数据对象: Weights:一个向量,用于指定每个观测值权重: Subset...:一个向量,指定数据中需要包含在模型中观测值; Na.ction:一个函数,指定当数据中存在缺失值时处理办法,用法与Im中一致; Start:一个数值型向量,用于指定现行预测器中参数初始值; Etastart...:一个数值型向量,用于指定现行预测器初始值; Mustart:一个数值型向量,用于指定均值向量初始值: Offset:指定用于添加到线性项中一组系数恒为1项: Contol:指定控制拟合过程参数列表...,数字“2”表示真实种类为versicolor, 而预测结果为virginica 记录总数, 类似地,数字“1”表示真实种类为virginica,而预测结果为versicolor 记录总数。

    13.5K42

    【LLM系列之GLMGLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling

    2 GLM模型架构 2.1 模型结构 GLM 使用单个Transformer ,并对架构进行了多项修改: (1)Layer Normalization顺序和残差连接被重新排列,这已被证明对于大规模语言模型避免数值错误至关重要...对于 B 部分中标记,它们范围从 1 到跨度长度。 这两个位置 id通过可学习嵌入表投影到两个向量中,这两个向量都被添加到输入标记嵌入中。 2.3....在这里,NLU 分类任务被重新表述为空白填充生成任务,如上所述。 具体来说,给定一个带标签示例 ( x , y ),输入文本x通过包含单个掩码标记模式转换为完形填空问题c ( x ) 。...3 实验结果 3.1 SuperGLUE 预训练 GLM 模型针对每个任务进行了微调。 GLM大多数具有基础架构或大型架构任务上始终优于BERT。...文字填充 表 5:GLM 大大优于以前方法(1.3 到 3.9 BLEU),并在此数据集上取得了最先进结果。 3.4. 语言建模 图 4:所有模型都在零样本设置中进行评估。

    1.5K50
    领券