了个能验证线性变换的程序，主要是用来验证 https://www.bilibili.com/video/av5987715/ 这个教学视频的线性代数内容，学习和实践相结合，知行合一嘛~ 原始就是一个正方形，随便按一个按键就能够进行旋转操作，旋转后的画面不重绘，所以就出现了这样连续的图形。 绘图采用的 ...
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2018-01-07 21:59:12
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源: 线性代数的本质 To ask the right question is harder than to answer it. -Georg Cantor 印象中，我在视频里曾看到过这样的两句话（没有经过核实），其中一句是“向量是线性变换的载体”，另外一句是“当线性变换作用于空间······”。 ...
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2018-01-05 22:06:16
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源: 线性代数的本质 线性变换可以看作参数、返回值都是向量的函数。 当多个线性变换复合作用于同一个向量的时候，可以通过矩阵复合运算（也就是矩阵乘法）得到一个等效变换。 矩阵实际上描述（追踪）的是基向量的变换，而空间内任意向量则是基向量特定的线性组合。 矩阵复合运算可以类比为函数中的 f(g(x)) ...
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2018-01-05 22:05:25
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源: 线性代数的本质 行列式就是线性变换的放大率。 把这句话仔细、反复理解透彻就差不多了， 在二维空间中，行列式是指小正方形面积的放大率（在平面中取任意面积等比例放大）， 对于行列式为负数、为零的情况，可以以动态的方式去理解。 三维空间中，行列式是指小正方体体积的放大率（在空间中取任意体积等比例放大 ...
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2018-01-05 22:04:25
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源: 线性代数的本质 当我们提到向量这个词时我们应该想到什么？ 1、向量是线性变换的载体 2、向量是出发自原点的一个箭头 3、抽象角度而言，只要相加、与数相乘有意义就是向量 如何理解向量加法？ 两个向量相加应该等于什么？为什么不用其他的方法去定义呢？ 向量加法的定义差不多是线性代数中唯一允许向量离开 ...
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2018-01-05 21:56:04
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源: 线性代数的本质 1、如何用数字描述向量 有了基之后，如何用数字刻画一个向量呢？ 例如说，我们用 i 帽和 j 帽线性组合得得一个向量 v ， v = x * i + y * j 只需要取出 i 帽和 j 帽前面的参数 x 和 y，就可以在该基下唯一确定一个向量 v 换句话话说， v 是该基下 ...
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2018-01-05 21:55:50
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源: 线性代数的本质 2d 到 3d 3d 到 2d 我鼓励你自己用这些想法去大胆试验 在不同维度间线性变换的背景下，思考矩阵乘积和线性方程组等概念的意义 祝你玩得愉快！ ...
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2018-01-05 21:55:16
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首先，恭喜你读到了咪博士的这篇文章。本文可以说是该系列最重要、最核心的文章。你对线性代数的一切困惑，根源就在于没有真正理解矩阵到底是什么。读完咪博士的这篇文章，你一定会有一种醍醐灌顶、豁然开朗的感觉！ 咱们先来说说啥叫变换。本质上，变换就是函数。 例如，你输入一个向量 [57]， 经过某个变换（即函 ...
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2017-12-30 17:02:07
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对现存的车牌识别算法的研究，在诸多算法中寻找到一种适合在Android、iOS平台上运行的算法。先通过调取智能手机的摄像头获得车牌的彩色图像，然后将采集到的图像进处理，包括通过YUV模型进行灰度化，分段线性变换进行灰度拉升，二值化，Roberts算子进行边缘检测，数学形态学处理等，然后通过Hough ...
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2017-11-28 18:46:42
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深度学习所示深层神经网络的代名词，重要特性：多层、非线性。 若只通过线性变换，任意层的神经网络模型与单层神经网络模型的表达能力没有任何区别，这是线性模型的局限性。对于线性可分的问题中，线性模型可解决，但在现实生活中，绝大部分的问题都是无法线性分割的。 感知机：单层神经网络。不能处理异或问题。 1、激 ...
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2017-11-27 00:08:09
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