这里补充一下上一节遗漏的一丢丢知识点,见下图。左边是渲染后的平面图,右边是对应的纹理。另外无论纹理平面原始有多大,最后都会被映射在
这里补充一下上一节遗漏的一丢丢知识点,见下图。左边是渲染后的平面图,右边是对应的纹理。另外无论纹理平面原始有多大,最后都会被映射在$U-V$坐标,又称纹理坐标,并且规定坐标范围是0~1。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍另一个机器学习领域的重要算法,线性回归算法。
本文将会带你了解到我是如何创建一个动态树图的,该图使用 SVG(可缩放矢量图形)绘制三次贝塞尔曲线(Cubic Bezier)路径并通过 Vue.js 以实现数据响应。
在许多领域的研究与应用中,往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测,收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息,但也在一定程度上增加了数据采集的工作量,更重要的是在多数情况下,许多变量之间可能存在相关性,从而增加了问题分析的复杂性,同时对分析带来不便。如果分别对每个指标进行分析,分析往往是孤立的,而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息,容易产生错误的结论。
众所周知,eQTL分为了cis-eQTL和trans-eQTL两种作用方式,cis模式下只能调控临近的基因,而trans模式突破了距离限制,在该模式下一个eQTL位点潜在的靶标基因数量大大增加。在eQTL-gene构成的调控网络中,eQTL节点的degree并不是均匀分布,往往少数几个位点的degree很高,表示这些位点调控了大多数的基因,我们将这些调控了多个基因的eQTL位点称之为eQTL hotspot。
RIFT (Rotation-Invariant Feature Transform)
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。
下面我们介绍自动驾驶技术中几种常用的坐标系统,以及他们之间如何完成关联和转换,最终构建出统一的环境模型。 所谓时空坐标系,包括三维空间坐标系和一维时间坐标系。在此基础上,用解析的形式(坐标)把物体在空间和时间的位置、姿态表示出来。一般三维空间坐标系用三个正交轴X,Y,Z表示物体的位置,用绕这三个正交轴的旋转角度(roll 横滚角, pitch 俯仰角, yaw 偏航角)表示物体的姿态。时间坐标系只有一个维度。为了表述方便,我们一般将空间坐标和时间坐标分开讨论。 摄像机坐标系统 摄像机/摄像头以其低廉的价格、
前言 最近观看下面这本书有感,结合之前的学习,对OpenGL的知识进行回顾。 概念 帧缓存:接收渲染结果的缓冲区,为GPU指定存储渲染结果的区域。 帧缓存可以同时存在多个,但是屏幕显示像素受到
你可能已经(或可能没有)听过或看过增强现实电子游戏隐形妖怪或Topps推出的3D棒球卡。其主要思想是在平板电脑,PC或智能手机的屏幕上,根据卡片的位置和方向,渲染特定图形的3D模型到卡片上。 图1:
你可能已经(或可能没有)听过或看过增强现实电子游戏隐形妖怪或Topps推出的3D棒球卡。其主要思想是在平板电脑,PC或智能手机的屏幕上,根据卡片的位置和方向,渲染特定图形的3D模型到卡片上。 图1:隐形妖怪增强现实卡。 上个学期,我参加了计算机视觉课程,对投影几何学的若干方面进行了研究,并认为自己开发一个基于卡片的增强现实应用程序将是一个有趣的项目。我提醒你,我们需要一点代数来使它工作,但我会尽量少用。为了充分利用它,你应该轻松使用不同的坐标系统和变换矩阵。 <免责声明 首先,这篇文章并不是一个教
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。
何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居。
霍夫变换是一种特征提取技术,通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为hough变换结果。空间变换将一个空间中具有相同形状的曲线或直线映射到另一空间的一个点上形成峰值。
AI 科技评论按,本文作者韦易笑,本文首发于知乎专栏简单代码(zhuanlan.zhihu.com/skywind3000),AI 科技评论获其授权转载。以下为原文:
图像拼接技术是计算机视觉和数字图像处理领域中一个研究的重点。图像拼接是指将描述同一场景的两张或者多张有重叠区域的图像,通过图像配准和图像融合技术拼接成一幅大场景全新图像的过程。
为了校准相机,我们对3D对象(例如图案立方体)成像,并使用3D对象与其2d图像之间的3D-2D点对应关系来查找相机参数。
线性回归是研究因变量y和自变量x之间数量上相互依存的线性关系。在机器学习中自变量x为样本特征,因变量y为目标值。比如在预测房价的机器学习任务中,每个样本x表示与房价有关的各种特征,而y为相对应的房屋价格。根据每个样本中特征的个数分为:
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