【部分中英文对照】 Cameras（照相机，控制投影方式） Camera OrthographicCamera 正交相机 PerspectiveCamera 透视相机 Core（核心对象） BufferGeometry 缓冲几何 Clock（用来记录时间） EventDispatcher 事件调度 ...
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2019-12-11 17:12:44
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一、程序介绍 该程序的主要思路如下： 二、程序参数 1-程序自己创建三维图像的时候 我自己计算得到的参数如下： 三维图像参数： 旋转参数: 光线投射法参数： 当我们输入参数: -v 得到程序的输出参数： 可以看到这与我上面自己列出来的参数是一致的。 图像大小大概是180X180X180，光源与屏幕距 ...
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2019-12-10 22:41:50
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PCA(主成分分析)方法浅析 降维、数据压缩 找到数据中最重要的方向：方差最大的方向，也就是样本间差距最显著的方向 在与第一个正交的超平面上找最合适的第二个方向 PCA算法流程 上图第一步描述不正确，应该是去中心化，而不是中心化 具体来说，投影这一环节就是：将与特征值对应的k个特征向量分别作为行向量 ...
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2019-11-30 21:07:21
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一、概述二、HQL2.1 简介2.2 查询所有记录2.3 查询使用别名2.4 排序2.5 分页查询2.6 单个对象查询2.7 参数绑定2.8 投影操作2.9 模糊查询2.10 SQL多表查询2.11 HQL多表的查询三、QBC3.1 简介3.2 查询所有记录3.3 排序3.4分页3.5获取单个对象3... ...
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2019-11-27 00:35:31
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前言 具体代码demo如下： GitHub_OC版本: "Demo具体代码" GitHub_Swift版本: "Demo具体代码" 码云_OC: "Demo具体代码" 简单设计collectionview 底色和根据section不同设置不同颜色，支持collection横竖样式、自定义偏移量、投影 ...
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2019-11-24 19:26:55
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主成分分析 线性、非监督、全局的降维算法 PCA最大方差理论 出发点：在信号处理领域，信号具有较大方差，噪声具有较小方差 目标：最大化投影方差，让数据在主投影方向上方差最大 PCA的求解方法： 对样本数据进行中心化处理 求样本协方差矩阵 对协方差矩阵进行特征分解，将特征值从大到小排列 取特征值前d大 ...
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2019-11-24 15:58:56
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讲授LDA基本思想，寻找最佳投影矩阵，PCA与LDA的比较，LDA的实际应用 前边讲的数据降维算法PCA、流行学习都是无监督学习，计算过程中没有利用样本的标签值。对于分类问题，我们要达到的目标是提取或计算出来的特征对不同的类有很好的区分度，由于没有用样本的标签值，会导致一个问题，不同的两类样本，如A ...
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2019-11-16 19:45:55
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1.信号分解及完备性 设是X由一组向量所张成，即： 如果线性独立，我们则称它们为空间中的一组基”。那么信号x可以离散表示如下： 若是一组两两互相正交的向量，展式称为x的正交展开。分解系数是在各个基向量上的投影。 设向量和向量满足如下双正交关系： 那么，我们对原始信号就行投影变换（內积）： 看看，我们 ...
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2019-11-16 17:54:03
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为了满足关系范式：通常一个大的数据集会拆成在一个库（集合内）中多张表表来存储，每一张表就是由行和列组成的二维关系，表与表之间也有关系，查询有时候需要做表链接，而表链接这个过程需要依赖于索引到各种算法来实现尽可能少的产生中间数据。 一、数据库层次关系 1、数据库系统 dbms： database ma ...
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2019-11-16 17:50:40
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[TOC] 1. 概述 在之前的教程中，都是通过物体的包围盒来设置模型视图投影矩阵（MVP矩阵），来确定物体合适的位置的。但是在很多情况下，使用包围盒并不方便计算，可以利用包围盒再生成一个包围球，利用包围球来设置MVP矩阵。 在[《WebGL简易教程(十)：光照》][netlink1]中，给地形赋予 ...
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2019-11-09 23:43:21
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