机器学习中的监督部分大多从样本数据开始，首先构建满足一定假设且逻辑合理、理论完备的“带参”假设函数
如下图所示，我们已知一张栅格图像以及其上的几个点要素；本文就以此数据为例，介绍获取点要素所处行列号的方法。
上一篇文章介绍了OpenGL绘制三维图形的流程，其实没有传说中的那么玄乎，只要放平常心把它当作一个普通控件就好了，接下来继续介绍OpenGL具体的绘图操作，这项工作得靠三维图形的画笔GL10来完成了。 GL10作为三维空间的画笔，它所描绘的三维物体却要显示在二维平面上，显而易见这不是一个简单的伙计。为了理顺物体从三维空间到二维平面的变换关系，有必要搞清楚OpenGL关于三维空间的几个基本概念。下面就概括介绍一下GL10编码的三类常见方法：
相机对于机器人来说就相当于人的眼睛，景物在相机中呈现的样子就是机器看到的世界的样子。当我们理解了相机的成像原理，才能理解图像中的景物与实际世界中景物的对应关系。
我们的手机屏幕是一个2D的平面，所以也没办法直接显示3D的信息，因此我们看到的所有3D效果都是3D在2D平面的投影而已，而本文中的Camera主要作用就是这个，将3D信息转换为2D平面上的投影，实际上这个类更像是一个操作Matrix的工具类，使用Camera和Matrix可以在不使用OpenGL的情况下制作出简单的3D效果。
题目描述 农民 John的农场里有很多牧区。有的路径连接一些特定的牧区。一片所有连通的牧区称为一个牧场。但是就目前而言，你能看到至少有两个牧区通过任何路径都不连通。这样，Farmer John就有多个牧场了。
支持向量机和支持向量回归是目前机器学习领域用得较多的方法，不管是人脸识别，字符识别，行为识别，姿态识别等，都可以看到它们的影子。在我的工作中，经常用到支持向量机和支持向量回归，然而，作为基本的理论，却没有认真地去梳理和总结，导致有些知识点没有彻底的弄明白。这篇博客主要就是想梳理一遍支持向量机和支持向量回归的基础理论知识，一个是笔记，另一个是交流学习，便于大家共勉。
本文主要是总结一下web页面中的旋转矩形的碰撞检测，碰撞算法本身并不难，只是需要注意web坐标系在计算中的影响。碰撞检测应该是在游戏等场景中很常见且基础的功能，本文记录了在JavaScript API GL遇到了这类碰撞问题的调研和实现的过程。
随着互联网的不断发展，产生了各种各样的海量数据，比如图片、文本、视频和语音等非结构化数据，这些数据可以通过人工智能技术提取出特征向量，然后通过对这些特征向量的计算和检索来实现对非结构化数据的分析和检索，如何对非结构化的向量数据进行高效检索即为向量检索技术的核心问题。
模型视图投影矩阵的作用，就是将顶点从局部坐标系转化到规范立方体(Canonical View Volnme)中。总而言之，模型视图投影矩阵=投影矩阵×视图矩阵×模型矩阵，模型矩阵将顶点从局部坐标系转化到世界坐标系中，视图矩阵将顶点从世界坐标系转化到视图坐标系下，而投影矩阵将顶点从视图坐标系转化到规范立方体中。
存在问题： 安卓平台下如何使用opengl？ 解决方案： 1、GLSurfaceView GLSurfaceView是Android应用程序中实现OpenGl画图的重要组成部分。GLSurfaceView中封装了一个Surface。而android平台下关于图像的现实，差不多都是由Surface来实现的 2、Renderer 有了GLSurfaceView之后，就相当于我们有了画图的纸。现在我们所需要做的就是如何在这张纸上画图。所以我们需要一支笔。 Renderer是GLSurfaceView的内部静态接口
文章：M2DP: A Novel 3D Point Cloud Descriptor and Its Application in Loop Closure Detection
SceneKit_入门01_旋转人物 SceneKit_入门02_如何创建工程 SceneKit_入门03_节点 SceneKit_入门04_灯光 SceneKit_入门05_照相机 SceneKit_入门06_行为动画 SceneKit_入门07_几何体 SceneKit_入门08_材质 SceneKit_入门09_物理身体 SceneKit_入门10_物理世界 SceneKit_入门11_粒子系统 SceneKit_入门12_物理行为 SceneKit_入门13_骨骼动画 SceneKit_中级01_模型之间的过渡动画 SceneKit_中级02_SCNView 详细讲解 SceneKit_中级03_切换照相机视角 SceneKit_中级04_约束的使用 SceneKit_中级05_力的使用 SceneKit_中级06_场景的切换 SceneKit_中级07_动态修改属性 SceneKit_中级08_阴影详解 SceneKit_中级09_碰撞检测 SceneKit_中级10_滤镜效果制作 SceneKit_中级11_动画事件 SceneKit_高级01_GLSL SceneKit_高级02_粒子系统深入研究 SceneKit_高级03_自定义力 SceneKit_高级04_自定义场景过渡效果 SceneKit_高级05 检测手势点击到节点 SceneKit_高级06_加载顶点、纹理、法线坐标 SceneKit_高级07_SCNProgram用法探究 SceneKit_高级08_天空盒子制作 SceneKit_高级09_雾效果 SceneKit_大神01_掉落的文字 SceneKit_大神02_弹幕来袭 SceneKit_大神03_navigationbar上的3D文字
说起OpenGL的矩阵变换，我是之前在我们的项目天天P图、布丁相机中开发3D效果时才比较深入地研究了其中的原理，当时一开始时，也只是知道怎么去用这些矩阵，却不知道这些矩阵是怎么得来的，当出现一些莫名其妙的问题时，如果不了解其中的原理，就不知道如何解决，于是想彻底搞懂其中的原理，还好自己对数学挺有兴趣，于是从头到尾把推导过程研究了一遍，总算掌握了其中的奥秘，不得不佩服OpengGL的设计者，其中的数学变换过程令人陶醉，下面我们一起来看看。 这些矩阵当中最重要的就是模型矩阵（Model Matrix）、视图矩阵（View Matrix）、投影矩阵（Projection Matrix），本文也只分析这3个矩阵的数学推导过程。这三个矩阵的计算OpenGL的API都为我们封装好了，我们在实际开发时，只需要给API传对应的参数就能得到这些矩阵，下面带大家来看看究竟是怎样计算得到的。
说起OpenGL的矩阵变换，我是之前在我们的项目天天P图、布丁相机中开发3D效果时才比较深入地研究了其中的原理，一直想写这篇文章，由于很忙（lǎn），拖了很久，再不写我自己也要忘了。 一开始时，也只是知道怎么去用这些矩阵，却不知道这些矩阵是怎么得来的，当出现一些莫名其妙的问题时，如果不了解其中的原理，就不知道如何解决，于是想彻底搞懂其中的原理，还好自己对数学挺有兴趣，于是从头到尾把推导过程研究了一遍，总算掌握了其中的奥秘，不得不佩服OpengGL的设计者，其中的数学变换过程令人陶醉，下面我们一起来看看。 这
第一次变换 模型变换（Model Transforms）：就是指从模型空间转换到世界空间的过程
选自deeplearning4j 机器之心编译 参与：蒋思源 本文先简要明了地介绍了特征向量和其与矩阵的关系，然后再以其为基础解释协方差矩阵和主成分分析法的基本概念，最后我们结合协方差矩阵和主成分分析法实现数据降维。本文不仅仅是从理论上阐述各种重要概念，同时最后还一步步使用 Python 实现数据降维。 首先本文的特征向量是数学概念上的特征向量，并不是指由输入特征值所组成的向量。数学上，线性变换的特征向量是一个非简并的向量，其方向在该变换下不变。该向量在此变换下缩放的比例称为特征值。一个线性变换通常可以由其
原点坐标的 x = space 原点坐标的 y = CanvasHeight - space
笔者上一篇文章有介绍了3D目标检测中比较重要的数据预处理的两个方面的内容，其一是几种representation的介绍，分别是point、voxel和grap三种主要的representation，具体的可以表示为如下（这里的grids即是voxel）。上一篇文章也分析了这三种representation的优缺点：（1）point-sets保留最原始的几何特征，但是MLP感知能力不及CNN，同时encoder部分下采样采用了FPS（最远点采样）（目前就采样方法的研究也挺多，均匀采样，随机采样或者特征空间采样其异同都是值得思考研究的），FPS采样对比voxel的方法会更加耗时（2）voxel的方法在精度和速度上都是独树一帜的，但是不可避免的会有信息丢失，同时对体素参数相对比较敏感。（3）grah的表示在3D目标检测上，在CVPR20上才提出来，就Graph的backbone时间消耗比较久，比point的方法还要就更多，但是直观上看graph的结构增加了边信息更加容易机器感知。
Principal Component Analysis (PCA) 主成分分析，是多变量分析中最老的技术之一，PCA来源于通信中的K-L变换。1901年由Pearson第一次提出主成分分析的主要方法，直到1963年Karhunan Loeve对该问题的归纳经历了多次的修改。 它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中表示，并期望在所投影的维度上数据的方差最大，以此使用较少的数据维度，同时保留住较多 的原数据点的特性。通俗的理解，如果把所有的点都映射到一起，那么几乎所有的信息 （如点和点之
本文从绘图基础开始讲起，详细介绍了如何使用 Three.js开发一个功能齐全的全景插件。
现有一个记录北京市部分PM2.5浓度监测站点信息的Excel表格数据，格式为.xls；文件内包含站点编号、X与Y坐标、站点名称等四列数据，部分数据如下所示。
目前的追踪方案都是基于CV的，使用红外灯光打亮眼底，使用高帧率的相机来捕获光源在角膜上面的位置。其实这个不难，难点在多个坐标之间的转换，因为有些是固定的，有些是不固定的，这就需要各种转换了，这个也是我们的眼动中最重要也是最需要研究的东西。
上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后，颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目，所以记录一下心得体会。
本博中线性判别都以二分类问题为例。多分类问题都可以通过以下三种方法转化为二分类问题。
由于业务需要，我学习了判断点与点、点与线、线与线的关系的算法、理论，这里汇总下，主要内容有：
张氏相机标定法利用不同角度拍摄的多张棋盘图像，计算出相应的内参：f_x, f_y, c_x, c_y（内参）,以及畸变系数k_1,k_2,k_3,p_1,p_2（径向畸变、切向畸变参数）。
在目标检测中一个很重要的问题就是NMS及IOU计算，而一般所说的目标检测检测的box是规则矩形框，计算IOU也非常简单，有两种方法：
本文主要是关于 pointNet，pointNet++，frustum point 的一些整理和总结，内容包括如何将点云进行深度学习，如何设计新型的网络架构，如何将架构应用的3D场景理解。文章由于篇幅过长，将分成上下两部分。
Overview 移动设备的屏幕是二维平面,要想把一个三维场景渲染在手机二维屏幕上，需要利用OpenGL中的矩阵投射，将三维空间中的点映射到二维平面上。三维矩阵的相关知识是学习OpenGL最重要的课程之一。 线性代数 学习OpenGL三维投射知识之前，我们得事先了解下一些基础的线性代数知识，如向量运算，矩阵运算。 向量运算 向量: 指一个同时具有大小和方向的几何对象，因常常以箭头符号表示以区别于其它量而得名。 向量加减 向量的加（减）法定义是分量的相加（减），即将一个向量中的每一个分量加上（减去）另一个向量
多传感器融合一直是自动驾驶领域非常火的名词, 但是如何融合不同传感器的原始数据, 很多人对此都没有清晰的思路. 本文的目标是在KITTI数据集上实现激光雷达和相机的数据融合. 然而激光雷达得到的是3D点云, 而单目相机得到的是2D图像, 如何将3D空间中的点投影到图像平面上, 从而获得激光雷达与图像平面相交的区域, 是本文研究的重点. 其次本文会介绍相机这个大家常见的传感器, 以及讲解如何对相机进行畸变校准.
前言：正所谓每一个结果的出现都是一系列的原因导致的，当构建机器学习模型时候，有时候数据特征异常复杂，这就需要经常用到数据降维技术，下面主要介绍一些降维的主要原理 为什么要降维？ 在实际的机器学习项目中，特征选择/降维是必须进行的，因为在数据中存在以下几个 方面的问题： 数据的多重共线性：特征属性之间存在着相互关联关系。多重共线性会导致解的空间不稳定， 从而导致模型的泛化能力弱； 高纬空间样本具有稀疏性，导致模型比较难找到数据特征； 过多的变量会妨碍模型查找规律； 仅仅考虑单个变量对于目标属性的影响可能忽略变
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
在最近的工作中，需要将坐标点（Excel格式）导入到ArcGIS中，用来做地理可视化和数据统计，例如下面的坐标点数据。
假设你现在已经拍摄了脚的多张各个角度的2D照片，那么如何将这些照片转化成一个3D数字化形状呢？首先第一步，你要对摄像机进行定标，比如确定摄像机的焦距、摆放位置和角度等。
本文是 Python 系列的 Matplotlib 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
如果在三维直角坐标系中将 f ( x , y ) 做出图来——把 f ( x , y ) “画出图来”——会是一个三维空间的曲面——这样一个函数实际上表达了 x ， y ， z 三者之间的关系。
激光雷达技术、以及立体视觉通常用于3D定位和场景理解研究中，那么单个摄像头是否也可以用于3D定位和场景理解中吗？所以我们首先必须了解相机如何将3D场景转换为2D图像的基本知识，当我们认为相机坐标系中的物体场景是相机原点位置（0，0，0）以及在相机的坐标系的X、Y、Z轴时，摄像机将3D物体场景转换成由下面的图描述的方式的2D图像。
然而，每一次老板让你讲解SVM，或每一次面试被问到SVM，却总是结结巴巴漏洞百出。
理解掌握OpenGL程序的投影变换，能正确使用投影变换函数，实现正投影与透视投影。
被追尾了，严格来讲，就是你的汽车和别人的汽车发生了碰撞. 所以本文来介绍一些检测碰撞的算法.
最近研究了一下GIS、测绘学的坐标转换的问题，感觉大部分资料专业性太强，上来就是一通专业性论述；但感觉对于相关从业者来说，其实不必了解那么多背景知识的；就通过GDAL这个工具，来简单总结下坐标转换相关的问题。 GDAL坐标转换其实也是调用proj4来实现，但是proj4有个特别麻烦的地方，就是坐标系描述的部分特别繁复，需要对专业知识有一定的了解。使用GDAL则相对简单很多。
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的立方体内，那么下一步所要做的事情（把立方体画在屏幕上，即光栅化）就是这一节所要介绍的。
1、首先理解地理坐标系（Geographic coordinate system），Geographic coordinate system直译为 地理坐标系统，是以经纬度为地图的存储单位的。很明显，Geographic coordinate syst em是球面坐标系统。我们要将地球上的数字化信息存放到球面坐标系统上，如何进行操作 呢？地球是一个不规则的椭球，如何将数据信息以科学的方法存放到椭球上？这必然要求 我们找到这样的一个椭球体。这样的椭球体具有特点：可以量化计算的。具有长半轴，短
众所周知，PCA(principal component analysis)是一种数据降维的方式，能够有效的将高维数据转换为低维数据，进而降低模型训练所需要的计算资源。
我们将介绍什么是相机的内参矩阵，以及如何使用它将RGBD（红色、蓝色、绿色、深度）图像转换为3D空间。获取RGBD图像的方式有很多种，例如Kinect相机之类的系统，这些系统通过测量红外光的飞行时间来计算深度信息。但也有传闻称iPhone 12将LiDAR集成到其相机系统中。对于无人驾驶汽车而言，最重要的数据来源与汽车上的LiDAR以及标准RGB摄像头。在本文中，我们不会详细介绍如何获取数据。
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