文章目录 一、初等数学缺陷 二、微分与积分 三、学习数学分析的目的 四、数学分析与高等数学对比 一、初等数学缺陷 ---- 初等数学的缺陷 : 计算图形的面积 , 只能计算直线 , 曲线构成的图形面积 , 不规则曲线图形面积无法计算 ; 计算空间不规则物体的体积 , 无法计算 ; 物理学中的 匀速运动 , 匀加速运动 可计算 , 但是不规则的变速运动 , 无法计算 ; \ \ \ \ \vdots 微积分 的发现 , 解决了上述问题 ; 初等数学 是研究 常量 的数学 , 高等数学 是研究 变量 的数学 ;
导读：几年前英国科学期刊《物理世界》曾让读者投票评选了“最伟大的公式”，最终榜上有名的十个公式既有无人不知的1+1=2，又有著名的E=mc^2；既有简单的-圆周公式，又有复杂的欧拉公式……
它是一个简单的全连接神经网络，使用2D图像的信息作为训练数据，还原拥有体积的3D场景。
流体力学，是研究流体（液体和气体）的力学运动规律及其应用的学科。主要研究在各种力的作用下，流体本身的状态，以及流体和固体壁面、流体和流体间、流体与其他运动形态之间的相互作用的力学分支。流体力学是力学的一个重要分支，它主要研究流体本身的静止状态和运动状态，以及流体和固体界壁间有相对运动时的相互作用和流动的规律。在生活、环保、科学技术及工程中具有重要的应用价值。
我可以负责深度学习的特征提取，模型训练与部署，也有开发手机APP和网页的一些经验。
文章：3D Object Detection for Autonomous Driving: A Survey
时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息，包括连续型预测（数值预测，范围估计）与离散型预测（事件预测）等，具有非常高的商业价值。
圆周率是圆的周长与直径的比值，一般用希腊字母π表示，是一个在数学及物理学中普遍存在的数学常数。π也等于圆形之面积与半径平方之比，是精确计算圆周长、圆面积、球体积等几何形状的关键值。
本章是前面第四章光线追踪内容的扩展内容，内容比较少，字数4.4k，补充了一些实现光线追踪中常用的更进一步的技术，包括对透明物体的渲染，实例化技术在光线追踪中的应用，如何在光线追踪中渲染构造实体几何(CSG)和利用分布式光线追踪可以达到的很多华丽的效果。
物体由于发生弹性形变，各部分之间存在着弹性力的相互作用而具有的势能叫做“弹性势能”。在工程中又称“弹性变形能”。例如，被压缩的气体、拉弯了的弓、卷紧了的发条、拉长或压缩了的弹簧都具有弹性势能。
在图形学入门（三）：基础着色中，我们讨论了 Phong 反射模型，当时我们提到过 Phong 反射模型不是一个物理模型，而是一个经验模型，这意味着这个模型对光照效果的模拟是不准确的。即便在简单情况下它能近似出一些不错的效果，但随着场景的复杂度提升（例如复杂的光照、复杂的材质等），要想继续用 Phong 反射模型达到很强的真实感就变得越来越困难。例如下面的这幅图1中，士兵和长官的铠甲上都投影出了电梯里非常复杂的灯光，在后面的长官的铠甲上还能看到前面两个士兵的投影：
两年一度的国际计算机视觉大会 ICCV 2019 ( IEEE International Conference on Computer Vision) 将于 10 月 27 日 - 11 月 2 日在韩国首尔举行。近期，大会官方公布了最终的论文接收决定，旷视研究院共有 11 篇论文被收录，研究领域涵盖通用物体检测及数据集、文字检测与识别、半监督学习、分割算法、视频分析、影像处理、行人及车辆再识别、模型压缩、度量学习、强化学习、元学习等众多领域。本文把 11 篇论文汇在一起，逐篇做了亮点抢先解读。
忙完手头的工作，紧接着开始接下来的活。这两天看了14年的这篇CVPR论文，由于题目限制没有写全，全名是《Surface-from-Gradients：An Approach Based on Discrete Geometry Processing》。主要贡献是运用离散优化的思路，优化了从梯度图/法线图进行三维重建的流程，得到了不错的实验效果
计算Mesh网格的体积是一个相对简单和众所周知的问题。在这个教程中我们将介绍计算Mesh网格对象体积的一般思路、数学依据，给出JavaScript实现代码，并对大量重复对象的体积计算给出优化算法。
如果你让 n 个数学家来定义数学到底是什么，你可能会得到 2n 个不同答案。在我看来，它将事物抽象化到只剩下核心要素，并为推理任何事物提供了最终的框架。
¹ Jasper Snoek 等人，“机器学习算法的实用贝叶斯优化”，《第 25 届国际神经信息处理系统会议论文集》2（2012）：2951–2959。
上一讲我们说过了如何启动Python IDLE集成开发学习环境，macOS/Linux都可以在命令行执行idle3。Windows则从开始菜单中去寻找IDLE程序的图标。
大家好，今天这篇文章的主要内容是讲解以及使用一些myCobot 280 的配件，来了解这些末端执行器都能够完成哪些功能，从而帮助大家能够正确的选择一款适合的配件来进行使用。
在前面的一篇文章中，我们介绍了在C++中使用指针数组的方式实现的一个不规则的二维数组。那么如果我们希望可以在CUDA中也能够使用到这种类似形式的不规则的数组，有没有办法可以直接实现呢？可能过程会稍微有一点麻烦，因为我们需要在Host和Device之间来回的转换，需要使用到很多CUDA内置的cudaMalloc和cudaMemcpy函数，以下做一个完整的介绍。
而诸如洪水、烟雾、爆炸等特效计算的背后，实际上是用计算机程序在求解已有百年历史的“纳维-斯托克斯方程”：
机器学习中的注释（Annotation）是标记数据的过程，可以是文本，视频，图像或音频等形式。在计算机视觉任务中，图像注释有助于计算机更好的理解图像，计算机尝试在带注释的数据中学习出适用于新数据识别的相似的规则。
QueryBuilder 是一个常用的过滤器的 UI 组件，本文从前后端和数据库查询的角度总结了一些使用经验，包括一些踩坑的心得。
今天分享的是：深度学习领域基于图像的三维物体重建最新方法及未来趋势综述。原文：Image-based 3D Object Reconstruction: State-of-the-Art and Trends in the Deep Learning Era
一直以来数学都是被认为神秘、深奥的一门学科，一个极端简洁又极端精确的公式就能够描述问题，并给出解决方案。
大数据文摘出品 在内卷化严重的机器人界，躺平是不可能的，科学家们在铆足了劲各种花样翻新。 哈佛就搞了这么一个机器人（tentacle robot），为抓取而生。 有一说一，这身形像极了面条机。。。 该项研究以论文《Active entanglement enables stochastic, topological grasping（主动纠缠实现了随机的、拓扑的抓取方式）》为题发表于《美国国家科学院院刊》（PNAS）上。 论文链接： https://www.pnas.org/doi/10.1073/p
---- 新智元报道 来源：arxiv 编辑：LRS 【新智元导读】还在发愁3D 模型渲染的速度太慢吗？最近ICCV 2021 上一个作者提出了一个全新方法RtS，可以让渲染在质量不变的情况下，速度提升128倍！ 在三维计算机图形学中，多边形造型是用多边形表示或者近似表示物体曲面的物体造型方法。多边形造型非常适合于扫描线渲染，因此实时计算机图形处理中的一项可以使用的方法。其它表示三维物体的方法有 NURBS 曲面、细分曲面以及光线跟踪中所用的基于方程的表示方法。 但计算渲染表面的底层场景参数仍然是
paper: Dendritic predictive coding: A theory of cortical computation with spiking neurons
想象一下，如果你正在建造一辆自动驾驶汽车，它需要了解周围的环境。为了安全行驶，你的汽车该如何感知行人、骑车的人以及周围其它的车辆呢？你可能会想到用一个摄像头来满足这些需求，但实际上，这种做法似乎效果并不好：你面对的是一个三维的环境，相机拍摄会使你把它「压缩」成二维的图像，但最后你需要将二维图像恢复成真正关心的三维图像（比如你前方的行人或车辆与你的距离）。在相机将周围的三维场景压缩成二维图像的过程中，你会丢掉很多最重要的信息。试图恢复这些信息是很困难的，即使我们使用最先进的算法也很容易出错。
使用可变形卷积，可以提升Faster R-CNN和R-FCN在物体检测和分割上的性能。只要增加很少的计算量，就可以得到性能的提升。
solidworks 2023是一款基于Windows开发的三维CAD智能化软件，主要提供强大的设计、分析以及准备功能，拥有先进的建模技术以及广泛的模块来提高产品的质量和性能，让设计师能够大大缩短产品的设计时间，让产品可以更加快速、高效的投向市场，也让厂商能够快速得应有的利润，并节省大量的成本。
一个巨大的鸿沟撕裂了现代物理学。一边是量子理论，它将亚原子粒子描述为概率波。另一方面是广义相对论，爱因斯坦的理论，即空间和时间可以弯曲，导致引力。90年来，物理学家一直在寻求和解，一种对现实的更基本的描述，包括量子力学和引力。但这项任务遇到了棘手的悖论。
摘要：三维重建是计算机视觉计算机图形学和机器学习等领域几十年来一个不适定问题。从2015年开始使用CNN解决基于图像的三维重建（image-based 3D reconstruction）有了极大的关注并且展示出强大的性能。在新时代的快速发展下，我们提供了这一领域详细的调研。本文章专注于从RGB图像估计三维物体形状的深度学习方法。除此之外我们还回顾了关于特定物体（如人脸）的近期研究。我们一些重要论文性能的分析和比较，总结这一领域的现有问题并讨论未来研究的方向。
但是，苹果处理器的成本必然较高，价格昂贵，并不能完全满足市场需求，只适合于旗舰机型。因此，苹果的处理器并不能完全满足市场需求。毕竟不同的消费人群市场需求是不同的，对于一部分人而言，强悍的性能是主要的需求，但是对于另外的许多人而言，高性价比明显更有吸引力。因此，苹果处理器并不适合作为大多数手机的处理器，原因就是一个字：贵！
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 到底是什么样的公式，能让“钢铁侠”马斯克下场点赞？ 答： 它们改变了世界。 被给予如此高度评价的公式，一共包含17个： 而且这位博主发布推文才短短数小时，便揽获了19000个“点赞”，火爆程度可见一斑。 那么这些公式，到底是如何改变了世界？ 以及马斯克又pick了哪个呢？（文末揭晓答案） 1、勾股定理 英文： Pythagoras’ Theorem 公式： 定义： 在平面上的一个直角三角形中，两个直角边边长的平方加起来等于斜边长的平方。 这
鱼羊 发自 上海 量子位 报道 | 公众号 QbitAI Mate40 4999起； Mate40 Pro 6499起； Mate40 Pro + 8999起； Mate40 R5保时捷设计11999起。 华为Mate40系列国内发布会上，该系列手机国内售价正式公布，价格再次真香，并于30日当天同步开售。 那么，你抢到了吗？ 在接受媒体采访时，华为手机产品线副总裁李小龙还透露，这一代手机不含海思的研发投入，在历代投入中无论人力还是资金都是最高的，包括华为Mate40、Pro、Pro+、保时捷在内，大概投入
抓娃娃机是一种很常见的游乐设备，其中的机器抓手很难成功抓到娃娃。实际上，「抓娃娃」的应用场景类似于在深海中抓取海底的珊瑚、文物等等。这些东西往往非常珍贵且脆弱易碎，因此人们尝试构建灵活稳定的机械抓手。
参与方式：https://github.com/apachecn/interpretable-ml-book-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
机器视觉系统中的照明系统是极其重要的一部分，它的好坏直接影响着后面的图像处理。在听了一位日本光源专家的讲座之前，我其实对照明并不太了解，不就是将图像照亮以至于相机能够拍到图像吗？但事实并非如此，照明远非增强图像亮度这样简单，好的照明系统可以减少很多图像处理工作，提升整个机器视觉系统效率。那么照明是怎样一门学问呢？如何在机器视觉系统中选择合适的照明系统呢？
本文将简要介绍这项研究与 DeepCreamPy 实现项目，读者可下载项目代码或预构建的二进制文件，并尝试修复漫画图像或马赛克。这一个项目可以直接使用 CPU 进行推断，Windows 用户甚至都不需要安装环境都可以直接运行预构建的文件修复图像。
在本文中,我们提出了动态目标跟踪(DOT),一个添加到现有SLAM系统的前端,可以显著提高它们在高度动态环境中的鲁棒性和准确性.点结合实例分割和多视图几何生成动态对象的遮罩,以允许基于刚性场景模型的SLAM系统在其优化中避免这种图像区域.
三维目标检测常用数据模态为图像和点云，图像可直接作为 CNN 的输入，由于点云的稀疏性和不规则性，二维检测中研究成熟的 CNN 不能直接用于处理点云，并且点云的表示形式直接影响模型的性能。因此，本节介绍点云数据的表示形式。目前，常用的表示方式主要有 3 种：点表示形式、体素表示形式、图表示形式。
在对处理后的图像数据进行分析之前，图像分割是最重要的步骤之一。它的主要目标是将图像化分为与其中含有的真实世界的物体或区域有枪相关性的组成部分。
当然，教主没有真的在跳舞，只是录了一段普通的视频。有算法将迈克尔·杰克逊源视频中的“舞姿”识别出来，再将相关的肢体动作投射到教主身上，这样，就得到了右边的魔性视频。
经过前面章节相对枯燥的练习，相信你已经能够上手canvas的原生API了，那么从这一节开始，我们就开始接触点好玩的东西——动画。
今日，TensorFlow 宣布推出 TensorFlow Graphics，该工具结合计算机图形系统和计算机视觉系统，可利用大量无标注数据，解决复杂 3D 视觉任务的数据标注难题，助力自监督训练。
数学建模主要模型不单独写，参考数学模型第四版教材即可，只给出编程中一些重要的算法目录，如果有方法漏写，请评论区指出，笔者添加，谢谢QAQ
近年来，可插入到神经网络架构中的一种新型可微图形层(differentiable graphics layers)开始兴起。
提到 David Duvenaud 你或许有些陌生，但最近大热的「神经常微分方程」想必你一定听说过。
近年来，可嵌入到神经网络结构中的新型可微的图形层不断出现。从空间转换器到可微的图形渲染器，这些新层利用多年计算机视觉和图形研究中获得的知识来构建新的、更高效的网络架构。将几何先验和约束显式地建模到神经网络中，为架构打开了一扇门，该架构可以以一种自监督的方式进行健壮、高效、更重要的训练。
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