看起来效果不错。假设我们要对数据进行筛选，取第 1 列的第 1 行和第 3 行数据构成一个 2 x 1 的列向量。先看对 array 的做法：
陷阱一：数据结构混乱 array 和 matrix 都可以用来表示多维矩阵： 看起来效果不错。假设我们要对数据进行筛选，取第 1 列的第 1 行和第 3 行数据构成一个 2 x 1 的列向量。先看对
一般有两种算法来计算平面上给定n个点的凸包：Graham扫描法(Graham’s scan)，时间复杂度为O(nlgn)；Jarvis步进法(Jarvis march)，时间复杂度为O(nh)，其中h为凸包顶点的个数。这两种算法都按逆时针方向输出凸包顶点。
向量的点乘,也叫向量的内积、数量积，对两个向量执行点乘运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，点乘的结果是一个标量。
在涉及到计算机视觉的几何问题中，我们经常看到齐次坐标这个术语。本文介绍一下究竟为什么要用齐次坐标？使用齐次坐标到底有什么好处？
一条线段两个点，可以列出一个两点式(x - x1) / (x2 - x1) = (y - y1) / (y2 - y1)），两条线段是两个两点式，这样就是 二元一次方程组 了 ，就能求出两条直线的交点。
Unity当中经常会用到向量的运算来计算目标的方位，朝向，角度等相关数据，下面咱们来通过实例学习下Unity当中最常用的点乘和叉乘的使用。
实现球面上一个点到另外一个点的动画。当时他遇到了难度，在研究了一个上午无果的情况下，咨询了我。我就告诉他说，你先尝试一个简化的版本，就是实现圆环上一个点到另外一个点的动画。如下图所示，要实现点A插值渐变到B的动画过程。
如果a和b都是单位向量，那么点积的结果就是其夹角的cos值。
向量是2D、3D数学研究的标准工具，在3D游戏中向量是基础。因此掌握好向量的一些基本概念以及属性和常用运算方法就显得尤为重要。在本篇博客中，马三就来和大家一起回顾和学习一下Unity3D中那些常用的3D数学知识。
本文主要讲解三角形绘制算法的推导和思路（只涉及到一点点的向量知识），最后会给出代码实现，大家放心的看下去就好。
(force, angle) => (force_x, force_y)，这个就是最终的结果。
博客代码下载 : https://download.csdn.net/download/han1202012/89428182
记得几年前，我的一个同事J需要做一个动画功能，大概的需求是 实现球面上一个点到另外一个点的动画。当时他遇到了难度，在研究了一个上午无果的情况下，咨询了我。我就告诉他说，你先尝试一个简化的版本，就是实现圆环上一个点到另外一个点的动画。如下图所示，要实现点A插值渐变到B的动画过程。
今天刚好来看机器学习，结果就踩到了这个坑。本来目标是看PyTorch的，结果由于一份教程的开头有一句“本教程默认已有NumPy基础”而跑去看NumPy了。喜闻乐见，其实并没有看NumPy的必要，但是毕竟也简单看完记了不少笔记，就发出来算了。
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本文介绍 Google 发表在 DLRS 2016 上的文章《Wide & Deep Learning for Recommender System》。Wide & Deep 模型的核心思想是结合线性模型的记忆能力和 DNN 模型的泛化能力，从而提升整体模型性能。Wide & Deep 已成功应用到了 Google Play 的app推荐业务，并于TensorFlow中封装。该结构被提出后即引起热捧，在业界影响力非常大，很多公司纷纷仿照该结构并成功应用于自身的推荐等相关业务。
\[d = \frac{|\overrightarrow{AB} \times \overrightarrow{AP}|} {|\overrightarrow{AB}|} \]
深度学习背后的核心有标量、向量、矩阵和张量这 4 种数据结构，可以通过使用这些数据结构，以编程的方式解决基本的线性代数问题
https://blog.csdn.net/qq_29523119/article/details/78577246
如标题所言都是些很基础但是异常重要的数学知识，如果不能彻底掌握它们，在 3D 的世界中你将寸步难行。
这几天都在抽空学OpenGL、敲leetcode和看games，这里留点笔记给以后复习
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games101的第四节课讲了三维变换和观察变换，我们这里先记录一下三维变换的知识，后面再讲观察变换
最近高数讲到向量，感觉有些东西挺麻烦的。就用C写了一个计算向量叉乘的小程序，娱乐娱乐也可以方便平时写高数作业。
a * b= |a| * |b| * cos<a,b>=a.x * b.x + a.y* b.y 所以<a,b> = acos(（a * b）/ ( |a| * |b|) ); 结果为正值，需要判定正负,来确定角方向； 由向量叉乘判断正负： a X b = |a| * |b| * sin<a,b>=a.x * b.y – a.y * b.x; 如果aXb < 0,那么 <a,b> = -<a,b>
一、mxnet安装 (以下均为mac环境) 有二种方式： 1.1 用conda安装 1 #创建gluon目录 2 mkdir gluon-tutorials && cd gluon-tutorials 3 4 #下载源代码 5 curl https://zh.gluon.ai/gluon_tutorials_zh.tar.gz -o tutorials.tar.gz 6 7 #解压 8 tar -xzvf tutorials.tar.gz && rm tutorials.tar.gz
当叉乘等于零的时候，可以用点乘来判断关系。点乘为负数则是第三种情况，点乘为正，则通过向量的模长来判断。
本篇是看完《游戏编程算法与技巧》后做的笔记的上半部分. 这本书可以看作是《游戏引擎架构》的入门版, 主要介绍了游戏相关的常见算法和一些基础知识, 很多知识点都在面试中会遇到, 值得一读.
本篇介绍下图形学中涉及的线性代数，通过本篇的学习，可以为后续学习图形的各种变换打下坚实的基础。为了避免单纯介绍数学带来的抽象，本篇会以图形的方式来解释数学。那现在就开始吧。
我们在unity中使用Vector2来表示平面（二维）坐标系，使用Vector3来表示世界（左手）坐标系，相机坐标系等
矩阵就是由多组数据按方形排列的阵列，在3D运算中一般为方阵，即M*N，且M=N，使用矩阵可使计算坐标3D坐标变得很方便快捷。下面就是一个矩阵的实例：
Numpy是Numerical Python extensions 的缩写，字面意思是Python数值计算扩展。Numpy是Python中众多机器学习库的依赖，这些库通过Numpy实现基本的矩阵计算，Python的OpenCV库自然也不例外。
大一复习计划(1/∞)(1/\infty)(1/∞) 向量代数与空间解析几何 ---- 第一节 向量及其线性运算 卦限: 同 二维的象限 当 z 为正时 在 1 - 4 象限,反之则在 5 - 8 象限. 方向角与方向余弦: (cosα,cosβ,cosγ)=(x∣r⃗∣,y∣r⃗∣,z∣r⃗∣)=1∣r⃗∣(x,y,z)=rr⃗=e⃗(\cos \alpha,\cos\beta,\cos\gamma) = \left (\frac{x}{|\vec r|},\frac{y}{|\v
直线点乘为0则正交，直线叉乘为0则平行。 题目：CGL_2_A 代码： #include <iostream> using namespace std; class Point { public: double x, y; Point() { } Point(double x, double y) { (*this).x = x; (*this).y = y; } double operator^(const
概括地说，向量的内积（点乘/数量积）。对两个向量执行点乘运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，如下所示，对于向量a和向量b：
在数学中，数量积（dot product; scalar product，也称为点积）是接受在实数R上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。它是欧几里得空间的标准内积。
先放置两个cube，并画出指向cube的两向量，再画出两向量的叉乘向量，代码如下：
可以使用 " 线性 常系数 差分方程 " 描述 系统 " 输入序列 " 与 " 输出序列 " 之间的关系 ,
时代和技术在发展，如果站着不动，就会落后，这也就是为什么提倡“终身教育”。刻意练习，每日精进。让我们的知识不会落后太久。
Basic Join Operation--comma-separated join(叉乘，都乘到N*M,N,M分别是两个表的条数)
点乘的结果是一个实数 a·b=|a|·|b|·cosx x为a,b的夹角 结果为数，且为标量 例： A=[a1,a2,a3],B=[b1,b2,b3] A·B=a1b1+a2b2+a3b3
题意：给三个点abc的坐标构成三角形，在三角形内部找到一点，促使a所对应的边构成的三角形占总 三角形面积的1/2，c点对应的边构成的三角形占总三角形面积的1/6 蕴含的知识：叉乘的1/2代表三角形的面积 由于叉乘所有正负，当b在a的顺时针的时候和b在a的逆时针的正负不同因此咬先判断 #include<stdio.h> #include<math.h> struct POINT { double x,y; }node[4]; double det(POINT p1,POINT p2, POINT p
因为最近在准备本科毕设的论文部分，所以最近原创的相对比较少，但是为了坚持每天学点新知识，我也逼着自己每天抽出晚上的1小时左右把自己想到的并且自己还没理解的小知识点的网上搜索下好的文章，能一下子读懂的，最好有图之类的文章，再根据自己的一些小理解，将文章编辑下，分享给大家。末尾再附上自己的当天准备的五个托福单词，这五个单词我也不是我先学过的，而是托福单词随机到的，在我编辑的时候我也刚好学下。正是在这种逼自己的情况下，我觉得我在这一个多月的时间里真的涨了不少知识。我也真心希望我的粉丝们跟我一样，每天逼着自己，学点知识，用不了一个月，即使一个星期你也会有很多收获的。当然大神们就继续自己的学习方法哈。嘿嘿。
向量叉积(Cross product)又译为交叉积(交叉积的名称来自于其运算规则，因为两个向量作叉积运算时，是把向量的元素交叉相乘；当然其计算符号a×b刚好也是叉叉)，也可称为外积，因为叉积会产生新的一维向量。两个向量确定了一个二维的平面，叉积又会产生垂直于这个平面的向量。
前端开发中，hover是最常见的鼠标操作行为之一，用起来也很方便，CSS直接提供:hover伪类，js可以通过mouseover+mouseout事件模拟，甚至一些第三方库/框架直接提供了 hover API ，比如 jQuery 的 hover() 函数。大部分前端开发者在使用这些很方便的方法时，可能并没有思考过 hover 背后的实现原理。
定义一个宽高比（Aspect Ratio）；还有垂直可视角度 vertical field-of-view (fovY) 。垂直可视角度即从相机原点到上顶中点和下底中点的连线的夹角，可视角度大可以类比成广角相机，它张得就比较开，适合拍近距离的物体；可视角度小，透视投影就越不明显，越像正交投影，就很容易能拍到远处的物体。水平可视角度可以类比。
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