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实验六 背向面算法

1.实验目的: 了解背向面的基本原理,利用VC实现三棱锥的处理。...2.实验内容: (1) 阅读教材P139页了解背向面的基本原理; (2) 阅读教材P194页了解矢量的点积与叉积; (3) 运行示范代码,了解背向面的实现。...顶点顺序为逆时针以保证该面的法线向外; (3)对每个面,读出三个顶点,使用(V2-V1)╳(V3-V2)计算外法向量N; (4)采用正面投影显示三棱锥,即z’=0;视线方向向量S为(0,0,-1); (5)未处理下...,不计算视向量S与法向量N的点积,直接绘制; (6)处理下,计算视向量S与法向量N的点积为-zn,如果-zn>0即zn<0为背向面,不绘制面;否则绘制; (7)设置键盘的上下左右键用于调整三棱锥的显示角度

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    马尔科夫-维特比算法

    ,二是想找一个区别于天气的马尔科夫例子。...区别于贝叶斯,马尔科夫模型是基于时序的概率模型,本文只关注于一阶马尔科夫模型,即某一时刻的状态值只跟上一时刻的状态值有关。...初始概率矩阵为:π = (0.2, 0.4, 0.4) 维特比算法   假设一天中观察到玩具狗的行为序列为{W,R,S,R,S}, 求最可能的情绪状态序列是什么。...这是典型的马尔科夫解码问题,下面使用维特比算法求解。  维特比变量 ?  : 使t时刻为状态i的最佳状态序列的概率值,递推公式: ?  辅助变量   ?  ...,“”的含义是既可观察的状态序列和隐藏(不可观察的)状态序列存在一定关系 本文探究了马尔科夫的解码问题,分析实现了维特比算法 马尔科夫的概率计算问题和模型参数学习问题待以后探究。

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    机器学习算法(五)之马尔可夫算法代码

    马尔科夫模型代码编写: 在上一次写完了马尔科夫模型的算法理论部分,总结而言,马尔科夫是用来研究隐藏的时序逻辑关系,在马尔科夫模型中,前后联系与关系要求比较严格,如果发生顺序的调换,则观测变量就会发生改变...《统计学习方法》第十章马尔可夫模型,课后习题10.1,这是很多博客上的经典解答问题,盒子里拿球顺序的预测。...对于给定盒子与球组成马尔科夫模型 A, B为两个概率矩阵,分别列出如下: 设T=4,O=(红色,白色,红色,白色),使用后向算法计算P(O)。...以下为马尔科夫模型的核心计算代码; 马尔科夫模型后向算法代码: def backward(self, Q, V, A, B, O, PI): # 后向算法 N = len(Q)...马尔科夫现在逐渐被LSTM等深度学习办法代替,不过明白算法的理论还是还有帮助的。

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    高斯

    高斯元 众所周知,高斯元是线性代数中重要的一课。通过矩阵来解线性方程组。高斯元最大的用途就是用来解多元一次方程组。...将样例输入化成一个普通的增广矩阵(将系数和值整合到一起) 这样的矩阵我们很难直观的看出它的解 所以我们最终的目的就是要把矩阵化成如下形式 这样我们能非常直观的看出它的解简单来说高斯元最后就是要搞出这玩意...对于样例 首先进行交换行 得到 元按照一般人的习惯是从上往下 很容易想到要一列一列 这样才有可能得到完美矩阵(也就是我们需要的上三角形矩阵) 将第一行的第一个元素(也就是主元)变为 然后用第一行去第二三行...接着元我们得到 第三个方程只有一个变量了,我们可以直观的看到它的值 然后再倒着往上元 我们就得到了我们想要的矩阵 最后总结出算法步骤 1.枚举每一列,找到绝对值最大的一行 2.将该行换为第一行 3....int N=110; const double eps=1e-8; int n; double a[N][N];//增广矩阵 /*void out() {//亲测 本人遇到最好用的高斯元debug方式

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    机器学习算法(五)之马尔可夫算法理论

    马尔可夫模型的概念 马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。...马尔可夫模型是机器学习算法中比较具有代表性,也是难度比较大的机器学习算法马尔科夫算法是用来解决时空序列领域的传统逻辑方法,相当于深度学习领域中RNN网络模型的用途。...以下进行一下马尔可夫模型的具体说明与解释。 二....马尔可夫模型的原理 马尔可夫模型的原理是在马尔科夫模型的基础之上,马尔可夫模型是关于时序的概念模型,描述了由一个隐藏的马尔可夫链随机产生不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成一个观测而产生的观测随机序列的过程...马尔可夫模型的应用 马尔可夫算法中包括前向算法,后向算法,维比特算法马尔科夫模型是用于隐藏关系的时间序列数据挖掘,例如语音识别,自然语言处理等领域,一般有分词等应用。

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    算法基础学习笔记——⑬高斯元组合计数容斥原理

    ✨博主:命运之光 ✨专栏:算法基础学习 前言:算法学习笔记记录日常分享,需要的看哈O(∩_∩)O,感谢大家的支持!...✨高斯元 高斯元(Gaussian Elimination)是一种用于解线性方程组的算法,通过逐步的行变换来将方程组转化为简化的行阶梯形式,从而求解方程组的解。...以下是一个用C语言编写的高斯算法的示例代码: #include #define N 3 // 方程个数和未知数个数 void gaussianElimination(float...printf("x%d = %.2f\n", i + 1, solution[i]); } return 0; } 在上述代码中,我们定义了gaussianElimination函数来执行高斯算法...算法分为两个阶段:前向元和回代求解。 前向元阶段通过循环进行逐行元操作,将方程组转化为行阶梯形式。首先,通过除以主对角线上的元素将当前行的主元素变为1。

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    javascript 式转换_mysql式转换

    JavaScript的式转换 一、 JavaScript 数据类型 二、 JavaScript 式转换 1. 式转换规则 2. + 运算符 3. == 运算符 4. >运算符 5....二、 JavaScript 式转换 在js中,当运算符在运算时,如果两边数据不统一,CPU就无法计算,这时我们编译器会自动将运算符两边的数据做一个数据类型转换,转成一样的数据类型再计算。...这种无需程序员手动转换,而由编译器自动转换的方式就称为式转换。 在js中,想要将对象转换成原始值,必然会调用toNumber() 和 toPrimitive() 方法,是内部的。...(逻辑非运算符) 涉及式转换最多的两个运算符 + 和 ==。 2. + 运算符 +运算符即可数字相加,也可以字符串相加。...你不能把一个块作为一个函数参数,所以第二个代码示例{}是一个对象,代码的意思是“用一个数组来传递一个对象”(式地将对象和数组转换为字符串)。

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    HMM(马尔科夫模型)与维特比算法

    使用前向算法(forward algorithm)来计算给定马尔科夫模型(HMM)后的一个观察序列的概率,并因此选择最合适的马尔科夫模型(HMM)。...使用Viterbi 算法(Viterbi algorithm)确定(搜索)已知观察序列及HMM下最可能的隐藏状态序列。...当矩阵A和B不能够直接被(估计)测量时,前向-后向算法(forward-backward algorithm)被用来进行学习(参数估计) 前向算法 穷举搜索 我们有一个用来描述天气及与它密切相关的海藻湿度状态的马尔科夫模型...即 image.png 维特比算法(Viterbi Algorithm)  对于一个特殊的马尔科夫模型(HMM)及一个相应的观察序列,我们常常希望能找到生成此序列最可能的隐藏状态序列 穷举搜索 image.png...维特比算法的优点 通过使用递归减少计算复杂度——这一点和前向算法使用递归减少计算复杂度是完全类似的。 维特比算法有一个非常有用的性质,就是对于观察序列的整个上下文进行了最好的解释(考虑)。

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    HMM(马尔科夫模型)与维特比算法

    使用前向算法(forward algorithm)来计算给定马尔科夫模型(HMM)后的一个观察序列的概率,并因此选择最合适的马尔科夫模型(HMM)。...使用Viterbi 算法(Viterbi algorithm)确定(搜索)已知观察序列及HMM下最可能的隐藏状态序列。...当矩阵A和B不能够直接被(估计)测量时,前向-后向算法(forward-backward algorithm)被用来进行学习(参数估计) 前向算法 穷举搜索 我们有一个用来描述天气及与它密切相关的海藻湿度状态的马尔科夫模型...即 维特比算法(Viterbi Algorithm)  对于一个特殊的马尔科夫模型(HMM)及一个相应的观察序列,我们常常希望能找到生成此序列最可能的隐藏状态序列 穷举搜索 对于网格中所显示的观察序列...维特比算法的优点 通过使用递归减少计算复杂度——这一点和前向算法使用递归减少计算复杂度是完全类似的。 维特比算法有一个非常有用的性质,就是对于观察序列的整个上下文进行了最好的解释(考虑)。

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    维特比算法马尔可夫模型的解码

    一、概述   维特比算法是安德鲁.维特比(Andrew Viterbi)于1967年为解决通信领域中的解码问题而提出的,它同样广泛用于解决自然语言处理中的解码问题,马尔可夫模型的解码是其中典型的代表。...这样的方式叫做动态规划,是维特比算法的基本思想。...三、马尔可夫模型的解码 1.问题描述   马尔可夫模型(HMM)的解码问题指,给定模型和输出序列,如何找出最有可能产生这个输出的状态序列。...2.算法叙述   假设 P(st,j)P(st,j)表示从起始时刻到st,jst,j的最优路径的概率,Pre(st,j)Pre(st,j)表示从起始时刻到 st,jst,j的最优路径上前一个节点,则马尔可夫模型的维特比解码算法为...: 输入:马尔可夫模型 λ=(π,A,B)λ=(π,A,B)和观测 O=(o1,o2,...

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    【实战技能】基于硬件垂直的多缓冲技术在LVGL, emWin,GUIX和TouchGFX应用,含视频教程

    mod=viewthread&tid=120114 这两天研究了下LVGL的持单缓冲,双缓冲和配合硬件的双缓冲的实现(已经分享V5,V6和V7开发板的程序模板),特别是这个整屏缓冲方案,这几款GUI...视频: https://www.bilibili.com/video/BV1rF411Q7A7/ 提纲: 关于新作的LVGL案例说明,采用的MDK RTE一键创建,驱动支持单缓冲,双缓冲和配合硬件的双缓冲...,以及电容和电阻触摸全支持 单缓冲: 双缓冲+硬件垂直 RA8875屏截图: STM32F407+LVGL8+RA8875+外部SRAM,视频展示800*480做滑动效果流畅度也不错 https:/...mod=viewthread&tid=120114 参考资料: 1、LVGL驱动支持单缓冲,双缓冲和配合硬件的双缓冲的案例 https://www.armbbs.cn/forum.php?

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    C# 式转换_php式转换

    下面几种类型的转换被称之为式转换 同一性转换 式数值转换 式枚举转换 式引用转换 包装转换 式常数表达式转换 用户自定义式转换 式转换可以在很多种情况下发生...预定义的式转换总会成功而且不会引发异常,适当合理的用户自定义式转换也可以展示出这些 特性。 一. 同一性转换 同一性转换把任何类型转换为统一的类型。...式数值转换 式数值转换可以在下面类型中发生: • 从 sbyte 到 short, int, long, float, double 或 decimal。...除此之外的其他式数值转换不会损失任何信息。这里不存在转到 char类型的式数值转换,也就是说其他的整型数据不会被自动地转换为字符型数据。 三....式枚举转换 一个式枚举转换允许小数-整数实字(decimal-integer-literal)被转换成任意的枚举类型。 四.

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