事情是这样的，这周我给学生讲3dmax的课。为了让学生了解三视图我就顺便科普了一下什么是零维、一维、二维、三维空间。讲完不过瘾，感觉一支粉笔一块黑板讲维度是一件很爽的事情，那么，接下来—— 请同学们打开脑洞，看我用一支笔几张纸来为同学们展开从零维空间到十维空间之旅吧！ 声明：本文中的理论均依据弦理论物理的知识，结合简单的图示和通俗的道理来解释，不是信口开河，具有科学依据。 ◆ ◆ ◆ 零维 让我们从一个点开始，和我们几何意义上的点一样，它没有大小、没有维度。它只是被想象出来的、作为标志一个位置的点。它什么
让我们从一个点开始，和我们几何意义上的点一样，它没有大小、没有维度。它只是被想象出来的、作为标志一个位置的点。它什么也没有，空间、时间通通不存在，这就是零维度。
五线谱中的五条横线 , 都有各自的名称 , 从下到上 , 分别是 第一线 , 第二线 , 第三线 , 第四线 , 第五线 , 如下图所示 ;
拓扑是研究几何图形或空间在连续改变形状后还能保持不变的一些性质的一个学科。它只考虑物体间的位置关系而不考虑它们的形状和大小。
两立体表面的交线称为相贯线，见图5-14a和b所示的三通管和盖。三通管是由水平横放的圆筒与垂直竖放的带孔圆锥台组合而成。盖是由水平横放的圆筒与垂直竖放的带孔圆锥台、圆筒组合而成。它们的表面(外表面或内表面)相交，均出现了箭头所指的相贯线，在画该类零件的投影图时，必然涉及绘制相贯线的投影问题。
市场很重要，所有的市场行情都值得去分析，有些人特别相信自己行情的分析，满仓操作，结果却无药可救。更有很多人，把这个市场，当作暴利市场，不断的加钱，借钱来做交易，而往往当自己认识到市场可怕的时候，回头却发现没有退路了，但是跟着榆婷的脚步却可以大步向前，所向披靡。
标题：ELSR: Efficient Line Segment Reconstruction with Planes and Points Guidance
空间数据模型可以分为三种： 场模型：用于描述空间中连续分布的现象； 要素模型：用于描述各种空间地物； 网络模型：可以模拟现实世界中的各种网络；
如果您是新媒体或者自媒体专员，没有理由不了解以下术语。如果您只是想了解更多有关平面设计的知识，也欢迎来到终极排版术语综合指南。
利用线特征来提高基于点的视觉惯性定位系统(VINS)的定位精度越来越受到关注,因为它们对场景结构提供了额外的约束.然而,在VINS整合线特征时的实时性尚未得到解决.
1、网格区域(grid-area)是一个逻辑空间，主要用来放置一个或多个网格单元格。
本次课程主要让大家了解在NX建模时，一定要学会观察点、线、面，时刻知道自己要选择什么细节，选择不同的细节时，在绘图区域，光标显示的效果会有所不同，一定要自己观察光标效果，才能明确自己选择的是什么细节，才能相应完成正确的操作。大家只要记住，按照软件命令的要求去选择就可以完成相应的操作。
扩散模型最早来源于物理中的热力学，最近却在人工智能领域大放异彩。还有什么物理理论可以推动生成模型研究的发展呢？最近，来自 MIT 的研究者受到高维电磁理论的启发，提出了一种称作泊松流（Poisson Flow）的生成模型。理论上，这种模型具有直观的图像和严谨的理论；实验上，它在生成质量、生成速度和鲁棒性上往往比扩散模型更好。本文已被NeurIPS 2022接收。
制造业是我国经济的支柱产业，也是我国经济“创新驱动、转型升级”的主要战场。随着经济的发展，产品多样化、个性化、定制化发展的趋势越来越明显，特别是在汽摩、电子、装备制造等行业，由于产品零件自身的结构特征和科研生产任务的性质，其零件制造呈现出品种多、批量小、周期短等离散型生产模式的特性，导致生产线频繁变动。为确保改造后的生产线能够满足生产需求，可以对产线进行改造。
这个工作来自于浙江大学和DAMO academy。在点云配准领域，尽管已经有很多方法被提出来，但是无论是传统方法，还是近年来蓬勃发展的基于深度学习的三维点云配置方法，其实在真正应用到真实的LiDAR扫描点云帧时都会出现一些问题。造成这种困窘的一个主要的原因在于LiDAR扫描到的点云分布极不均匀。具体而言，相较于RGBD相机，LiDAR的有效扫描深度要大很多。随着深度的增大，其激光发射出去的扇面将会变得稀疏。因此，即使是扫描同一目标或场景的点云帧之间，其尺度并不一致。导致想要研究的关键点周围的邻域点分布也存在较大不同，难以通过这些3D点的特征描述关联起点云帧。这个问题一直以来都十分棘手。这个工作独辟蹊径，提出对于这种点云数据，不再通过3D点来构建关联以实现点云配准，而是研究点云数据中的高层次的几何原语。这种做法直观来说是有道理的，因为这些高层次的几何原语通常会有较大的支撑点集，换句话说，其对于点云扫描和采样具有较大的鲁棒性，通常不会因为某个点没有被记录而影响相应几何原语的提取。同时，几何原语通常具有更具体的特征和几何结构，例如一条直线、一个平面等，其更容易构建不同帧间的关联，避免误匹配。但是，这种研究思路通常难度较大，原因在于缺乏足够的有标签的数据集。在这种情况下，这个工作显得极其重要，它不仅仅提供了一个数据集自动标注模型，同样也是少数真正开始探索几何原语用于点云配准任务的先河性的工作。
自动驾驶汽车需要感知不同颜色和不同光照条件下的车道线，才能准确检测车道。除了速度和汽车动力学之外，它还应该知道车道曲率，以确定保持在车道上所需的转向角。
在我们开始对图像应用霍夫变换之前，我们需要了解霍夫空间是什么，我们将通过一个例子来进行了解。
2、这是使用CSS控制的，不是使用HTML控制的，同时还可以依赖于媒体查询根据不同的上下文得新定义布局。
导语 伪 3D 效果一般是在二维平面上对贴图纹理进行拉伸变形制造出透视效果，从而模拟 3D 的视觉效果。但通过 OpenGL 直接渲染不规则四边形时，不进行透视纹理矫正，就会出现纹理缝隙裂痕等问题。本文将分析透视矫正原理并给出解决方案。 问题概述 一般要实现近大远小的透视景深效果，都是通过透视投影的方式在 OpenGL 渲染得到的。如果在 OpenGL 中不开启透视投影，使用简单四边形面片来达到 3D 效果则需要对四边形面片进行旋转或者进行拉伸变形。但不经过透视投影矩阵的计算，得到的纹理渲染结果就会有缝隙
我们介绍了Multi-Robot Connected Fermat Spiral（MCFS），这是一个新颖的算法框架，用于多机器人覆盖路径规划（MCPP），首次将来自计算机图形界的连通费马螺旋线（Connected Fermat Spiral，CFS）适应到多机器人协调中。
高真实感且精确可控的三维人脸建模是数字人构建中的重要问题之一。目前，使用现有的基于网格的人脸建模方法需要专业的人员使用复杂的软件并投入大量的时间和精力，且实现逼真的人脸渲染结果较为困难。
1.canny边缘检测 基本原理：检测亮度的急剧变化（大梯度 比如从白色到黑色）在给定阈值下定义为边 预处理：转换灰度图 Canny: 降噪：噪声容易导致误检，用 5*5 的高斯滤波器(正太分布核)对图像做卷积(平滑图像) [Canny自带] 求亮度梯度：在平滑的图像上用 Sobel/Roberts/Prewitt 核沿 x 轴和 y 轴检测边缘是水平/垂直/对角线 非极大值抑制：细化边缘。检查每个像素值在先前计算的梯度方向上是否为局部最大值（相比B,C如果A是局部最大则在下一个点上检查非极大值抑制否则将
识别道路上的车道是所有司机的共同任务，以确保车辆在驾驶时处于车道限制之内，并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会。
前面一篇文章整体介绍了 CSS 的布局知识，其中说到 float 布局是 CSS 不断完善的副产物。而在 2023 年的今天，flex 这种布局方式才是未来！那么今天我们就来学习下 flex 弹性布局。
在Web和移动用户界面中，对内容呈现进行周到的设计，对于扩大产品的实用性和可用性来说意义重大。本文将重点介绍用于视觉板块划分的技巧：分隔符和布局。和小摹一起来看看都有哪些常见的视觉分隔符吧~
不必太纠结于当下，也不必太忧虑未来，当你经历过一些事情的时候，眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
PostgreSQL从小白到专家，是从入门逐渐能力提升的一个系列教程，内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容，希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助，欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
支持向量机（SVM）旨在解决「分类」问题。数据通常包含一定数量的条目/行/点。现在，我们想对每个数据点进行分类。为简单起见，我们假设两个类别：「正类」和「负类」。这或许可以帮助解答以下问题：
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.11806.pdf
给任何一个元素添加 display: flex; 就可以创建一个 flex 块级容器
本故事源自<Flatland>这本书，TED-ED有相关视频《Exploring other dimensions》 假设桌子上有一把三角尺，俯视时它是一个三角形，移动自己的视角平视它，三角尺就抽象成
本文介绍了如何使用计算机视觉技术检测车道线，主要包括使用高斯模糊、Canny边缘检测、Hough变换等方法对车道线进行检测，以及通过这些方法对车道线进行提取、拟合和展示。同时，还介绍了一种基于ROI(Region of Interest)的车道线检测方法，该方法通过边缘检测、Canny边缘检测、Hough变换等步骤对车道线进行检测，并通过拟合、平滑等处理提取出车道线。最后，通过实验验证了该方法的可行性和有效性。
CSS Grid(网格) 布局使我们能够比以往任何时候都可以更灵活构建和控制自定义网格。Grid(网格) 布局使我们能够将网页分成具有简单属性的行和列。
近期无论是开发者大会，还是个人工作，相当的忙，所以停了一段时间……不过地理加权回归写到第七章，自我感觉也差不多了，无论是基础理论还是来历，包括基础参数的意义，都应该介绍得比较清楚了，当然，后面可能是大家更关心的内容，也就是在ArcGIS（或者其他软件里面），怎么去执行地理加权回归，执行完成之后，生成的结果又如何解读？
我们会通过分享有用的图书馆和资源而不是用复杂的数学知识来带你入门 SVM 。
Udacity Machine Learning Support Vector Machine 在做分类问题时，想要找到最好的那条线： 会选择中间的那条线，为什么没有选择平行的另外两条线，因为它们
用python的OpenCV实现视频文件的处理，用videoCapture打开视频文件，读取每一帧进行处理，然后用videoWriter保存成视频。
本周开始剑指工控特邀“西门子技术支持论坛S7-1200/S7-1500/S7-300/400版区版主：黄岑（Zane）”在剑指工控开设专栏“成套那些事儿”，和大家一道摆摆电气成套的龙门阵。
乍一看许多APP的布局并不复杂，感觉换成自己也能设计出来，但是当你真的开始着手设计这么一个APP的原型的时候，会发现事情并不是那么简单。看着别人已经设计完成的设计可能觉得不难，可是当自己动手的时候，在特定的元素的选取和设计上很容易陷入困局，这个时候才明白它的难点并不在于工作量的多少，设计者常常深陷于细节构建的囹圄，这才是它的困难之处。即使是元素与元素之间的分隔方式，都能随随便便用一整篇文章来进行探讨。 传统的分隔方式 在UI界面中，最传统也是最常见的分隔方式用的是线，将视觉上或者内容上需要区分的内容用横向或
通过 grid-template-columns 和 grid-template-rows 属性，我们可以显式地设置网格中的行数和列数，并指定它们的大小。如果我们希望多行和/或多列的大小相同，这可能会变得重复。
在这篇文章中，我将介绍如何从视频中查找并标记车道。被标记的车道会显示到视频上，并得到当前路面的曲率以及车辆在该车道内的位置。首先我们需要对图像进行相机失真校正，这里就不作详细介绍了。我们的关键任务是识别图片中属于车道的像素，为此我们使用了“颜色阈值”的概念。
SVM 的英文全称是 Support Vector Machines，我们叫它支持向量机，支持向量机是用于分类的一种算法，当然也有人用它来做回归。
构图对摄影创作来说非常重要，尤其在使用自动化程度较高的手机进行拍摄时，手机的光圈、快门等影响曝光的因素几乎都是由手机自行控制的，所以留给我们最大的创作余地就是构图。构图可以增强画面的视觉美感，可以起到优化背景的作用，还可以使主体更加突出。加入我们所学的摄影构图知识，可以使手机拍摄出的照片更具美感。
3条直线形成的6个60度夹角，也刚好把一个二维空间分成6部分，合起来就是360度。
换种表达方式，线性无关是说：其中任意一个向量都不在其他向量张成空间中，也就是对所有的
现代社会中，随着车辆的普及，人的活动范围在逐步扩大，单单依靠人类记忆引导行驶到达目的地已经越来越不切实际，因此车载导航就扮演了越来越重要的角色。
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