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矩阵求逆的快速算法[通俗易懂]

作者：龚敏敏

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js调用原生API--陀螺仪和加速器

介绍 W3C设备方向规范允许开发者使用陀螺仪和加速计的数据。这个功能能被用来在现代浏览器里构筑虚拟现实和增强现实的体验。但是这处理原生数据的学习曲线对开发者来说有点大。在本文中我们要分解并解释设备方

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用javascript分类刷leetcode24.其他类型题(图文视频讲解)1

73. 矩阵置零（ medium）给定一个 m x n 的矩阵，如果一个元素为 0 ，则将其所在行和列的所有元素都设为 0 。请使用原地算法。示例 1：图片输入：matrix = [1,1,1,1,0,1,1,1,1]输出：[1,0,1,0,0,0,1,0,1]示例 2：图片输入：matrix = [0,1,2,0,3,4,5,2,1,3,1,5]输出：[0,0,0,0,0,4,5,0,0,3,1,0]提示：m == matrix.lengthn == matrix0.length1 <= m, n <

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根据矩阵变化实现基于 HTML5 的 WebGL 3D 自动布局

在数学中，矩阵是以行和列排列的数字，符号或表达式的矩形阵列，任何矩阵都可以通过相关字段的标量乘以元素。矩阵的主要应用是表示线性变换，即f（x）= 4 x等线性函数的推广。例如，旋转的载体在三维空间是一

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根据矩阵变化实现基于 HTML5 的 WebGL 3D 自动布局

在数学中，矩阵是以行和列排列的数字，符号或表达式的矩形阵列，任何矩阵都可以通过相关字段的标量乘以元素。矩阵的主要应用是表示线性变换，即f（x）= 4 x等线性函数的推广。例如，旋转的载体在三维空间是一个线性变换，这可以通过一个表示旋转矩阵 [R ：如果v是一个列向量描述（只有一列的矩阵）的位置在空间中的点，该产品器Rv是列矢量描述旋转后该点的位置。两个变换矩阵的乘积是表示两个变换组成的矩阵。矩阵的另一个应用是线性方程组的解。如果矩阵是方形的，可以通过计算其行列式来推断它的一些性质。例如，当且仅当其行列式不为

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搞定大厂算法面试之leetcode精讲24.其他类型题

搞定大厂算法面试之leetcode精讲24.其他类型题视频讲解（高效学习）:点击学习目录： 1.开篇介绍 2.时间空间复杂度 3.动态规划 4.贪心 5.二分查找 6.深度优先&广度优先 7.双指针 8.滑动窗口 9.位运算 10.递归&分治 11剪枝&回溯 12.堆 13.单调栈 14.排序算法 15.链表 16.set&map 17.栈 18.队列 19.数组 20.字符串 21.树 22.字典树 23.并查集 24.其他类型题 65. 有效数字（hard）图是网络结构的抽象模型，是一组由边连接

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深入了解深度学习-线性代数原理(一)

人工智能不但可以理解语音或图像，帮助医学诊断，还存在于人们生活的方方面面，机器学习可以理解为系统从原始数据中提取模式的能力。

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研究了一堆Q-learning资料后，写了这份指南

“我从来不相信什么懒洋洋的自由，我向往的自由是通过勤奋和努力实现的更广阔的人生，那样的自由才是珍贵的、有价值的；我相信一万小时定律，我从来不相信天上掉馅饼的灵感和坐等的成就。做一个自由又自律的人，靠势必实现的决心认真地活着。

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LayaAir 2.1.0 已废除Canvas API兼容，3D现有功能丰富与易用性再次加强！

今天，我们发布了一个引擎大版本LayaAir 2.1.0 beta，从此我们进入了纯webGL模式的2.1.x时代。浏览器自带的canvas API从这个版本开始不再支持，因此也会带来一些调整，本篇会进行说明。

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写给设计师的人工智能指南：推荐系统

本期更新第6篇文章，聊聊“推荐系统”。推荐系统核心的是推荐算法，常用有这几种：基于内容推荐协同过滤推荐基于关联规则推荐基于效用推荐基于知识推荐组合推荐。最常用的还是组合推荐 Hybrid Recommendation 由于各种推荐方法都有优缺点，所以在实际中，组合推荐经常被采用。最简单的做法就是分别用基于内容的方法和协同过滤推荐方法去产生一个推荐预测结果，然后用某方法组合其结果。用的最多的是协同过滤算法，这也是本文要重点介绍的。协同过滤推荐 Collaborative Filteri

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机器学习中的目标函数总结

几乎所有的机器学习算法都归结为求解最优化问题。有监督学习算法在训练时通过优化一个目标函数而得到模型，然后用模型进行预测。无监督学习算法通常通过优化一个目标函数完成数据降维或聚类。强化学习算法在训练时通过最大化奖励值得到策略函数，然后用策略函数确定每种状态下要执行的动作。多任务学习、半监督学习的核心步骤之一也是构造目标函数。一旦目标函数确定，剩下的是求解最优化问题，这在数学上通常有成熟的解决方案。因此目标函数的构造是机器学习中的中心任务。

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高颜值在线绘图平台ImageGP系列教程 - 功能介绍

在线平台BIC 是 ImageGP的重构升级版，重构于2020年初。该平台采用配置文件快速部署工具、生成结果或结果报告。其绘图和分析基于 R 语言(ImageGP 包, 在早期ImageGP脚本的基础上重新进行了封装， GitHub, Gitee)、Python 语言。

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three.js 数学方法之Matrix4

今天郭先生说一说three.js中的Matrix4，相较于Matrix3来说，Matrix4和three.js联系的更紧密，因为在4x4矩阵最常用的用法是作为一个变换矩阵。这使得表示三维空间中的一个点的向量Vector3通过乘以矩阵来进行转换，如平移、旋转、剪切、缩放、反射、正交或透视投影等。这就是把矩阵应用到向量上。

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用javascript分类刷leetcode23.并查集(图文视频讲解)

Find：确定元素属于哪一个子集，他可以被用来确定两个元素是否属于同一个子集，加入路径压缩，复杂度近乎O(1)

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用javascript分类刷leetcode并查集(图文视频讲解)

Find：确定元素属于哪一个子集，他可以被用来确定两个元素是否属于同一个子集，加入路径压缩，复杂度近乎O(1)

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裸眼 3D 是什么效果？

作者：沙因，腾讯 IEG 前端开发工程师介绍一种裸眼 3D 的实现方式，代码以 web 端为例。平常我们都是戴着 3D 眼镜才能感受 3D 效果，那裸眼能直接看 3D 么？可以看看下面这个视频：感兴趣可以扫描这个二维码实际体验下：以上效果是基于 threejs 封装了个相机组件： <script src="https://game.gtimg.cn/images/js/sign/glassfree3d/js/GlassFree3dCamera.js" ></script> new THR

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前端新玩具——webGL简介

webGL是基于OpenGL的Web3D图形规范，是一套JavaScript的API。简单来说，可以把它看成是3D版的canvas。恩，你会这样引入canvas对吧：

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网页CAD二次开发（在线CAD SDK）用到的数学库

在CAD二次开发中, 正确的使用数学库是十分重要的, 我们不需要会很多数学知识, 只要会普通的四则运算和调用mxcad提供的api即可，通过[快速入门]了解了打开图纸后，如果要对图形进行处理，就需要各种计算， mxcad提供了一些类来参与计算或者表示一些数据结构，相关的API查询如下：

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前端新玩具——webGL简介

在最初的六天，我创造了天与地 webGL是基于OpenGL的Web3D图形规范，是一套JavaScript的API。简单来说，可以把它看成是3D版的canvas。恩，你会这样引入canvas对吧：

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WebGL简易教程(五)：图形变换(模型、视图、投影变换)

通过之前的教程，对WebGL中可编程渲染管线的流程有了一定的认识。但是只有前面的知识还不足以绘制真正的三维场景，可以发现之前我们绘制的点、三角形的坐标都是[-1,1]之间，Z值的坐标都是采用的默认0值，而一般的三维场景都是很复杂的三维坐标。为了在二维视图中绘制复杂的三维场景，需要进行相应的的图形变换；这一篇教程，就是详细讲解WebGL的图形变换的过程，这个过程同样也适合OpenGL/OpenGL ES，甚至其他3D图形接口。

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用网络摄像头制作艺术品

几千年来，人类文化的一个非常重要的特征就是艺术。没有其他物种能够创造出与Leo da Vinci或Van Gogh的画作有些相似的东西。甚至很多人都难以创造出这种品质的艺术品。直到最近，随着神经风格迁移的引入，能够采用图像的风格，然后将其应用于另一个图像的内容。这使得计算机能够创建如上图所示的图像，这是斯坦福大学胡佛塔的图片，由梵高的Starry Night风格化。在本文中将讨论神经风格迁移，然后讨论快速风格迁移。

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搞定大厂算法面试之leetcode精讲23.并查集

Find：确定元素属于哪一个子集，他可以被用来确定两个元素是否属于同一个子集，加入路径压缩，复杂度近乎O(1)

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图形学入门（一）：坐标变换

将一个物体显示到屏幕上，这个事情似乎非常简单，以至于我们基本上认为它已经天经地义到直接告诉计算机我们要显示什么物体它就会自动显示出来，毕竟我们拍照的时候就是举起相机按下快门就会出现一张图片了。但事实上，相机是基于物理感光元件实现了从三维世界到二维图片的投影，在计算机的程序世界中一切都需要被计算出来，也就是说，我们只有一堆图形的描述信息，我们需要自己将这些图形在二维的平面上绘制的方式告诉操作系统，操作系统才能最终在屏幕上绘制出我们想要的图形。

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Nature Methods | 空间转录组与单细胞转录组整合分析工具性能测试

空转&scRNA-seq整合分析工具排雷篇 Hello，我还是那个👉 时不时分享、汇总、比较空转工具的小编~今天给大家“投喂”的这篇文献来自Nature子刊《Nature Methods》，研究人员对空间转录组和单细胞转录组整合分析工具进行比较，以衡量其性能。 📷 空转&scRNA-seq整合分析工具性能测试空间转录组学方法允许我们在空间中检测RNA转录物，这些方法已被用于研究各种组织和器官中基因表达的空间分布，包括大脑、心脏、胰腺和皮肤。一方面，基于原位杂交和荧光显微镜（基于图像）的空间转录组学方法（

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压缩感知重构算法之子空间追踪(SP)

本文对压缩感知重构算法中的子空间追踪(SP)算法和压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法进行了研究对比。SP算法是一种基于正交匹配追踪(OMP)算法的改进算法，旨在解决信号重构中的稀疏信号的逼近问题。CoSaMP算法是一种基于贪婪算法的信号重构算法，具有与SP算法相近的复杂度。实验结果表明，在相同的测量矩阵下，SP算法和CoSaMP算法均可以有效地重构稀疏信号，但CoSaMP算法在某些情况下可能会遇到匹配追踪问题。然而，SP算法的性能在某些情况下可能会受到初始值的影响，因此需要进一步研究以提高其性能。

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前端学数据结构 - 链表（Linked List）

正如文章 Data Structures With JavaScript: Singly-Linked List and Doubly-Linked List 中所言，链表这种数据结构非常像电视节目里的寻宝游戏 —— 而不是火车。

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css的2D转换

下面通过css实现动画效果，可以使用脚本化的css实现滑入，轮廓伸缩的列表，即动态的HTML，一个过时的说法DHTML

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Nature子刊｜威大华人团队全新多模态数据分析及生成方法JAMIE，大幅提升细胞类型、功能预测能力

近年来，随着单细胞技术的迅速发展，我们得以测量了单个细胞的各种特征从而获取单细胞多模态数据（比如scRNA-seq，scATAC-seq，Patch-seq）。

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图形编辑器基于Paper.js教程03：认识Paper.js中的所有类

Paper.js 中的项目对象通常被称为文档：它是顶级对象，包含场景图中的所有项目。由于文档一词在浏览器上下文中已被使用，因此它被称为 Project。

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GPU并行计算和CUDA编程(2)-GPU体系架构概述

MathJax.Hub.Config({ extensions: ["tex2jax.js"], jax: ["input/TeX", "output/HTML-CSS"], tex2jax: { inlineMath: [ ['$','$'], ["\\(","\\)"] ], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ], processEscapes: true }, "HTML-CSS": { availableFonts: ["TeX"] } });

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Three.js基础之变换3D对象 | 《Three.js零基础直通04》

经过上一小节《使用Three.js构建基础3D场景 | 《Three.js零基础直通03》》，基础场景已经有了，现在我们来探索Three.js的一些功能。

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three.js中的矩阵变换(模型视图投影变换)

我在《WebGL简易教程(五)：图形变换(模型、视图、投影变换)》这篇博文里详细讲解了OpenGL\WebGL关于绘制场景的图形变换过程，并推导了相应的模型变换矩阵、视图变换矩阵以及投影变换矩阵。这里我就通过three.js这个图形引擎，验证一下其推导是否正确，顺便学习下three.js是如何进行图形变换的。

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解剖 WebGL & Three.js 工作原理

本文主要介绍了WebGL和Three.js的渲染流程，从加载模型到生成纹理和片元着色器，再到进行矩阵计算和坐标转换，最终完成3D渲染。

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IEEE Trans 2009 Stagewise Weak Gradient Pursuits论文学习

论文在第二部分先提出了贪婪算法框架，如下截图所示：接着根据原子选择的方法不同，提出了SWOMP（分段弱正交匹配追踪）算法，以下部分为转载《压缩感知重构算法之分段弱正交匹配追踪(SWOMP)》分段弱

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【GAN优化】详解对偶与WGAN

越学习越发现自己知之甚少，道阻且长，还是认真看下这篇文章，好好琢磨琢磨GAN吧。

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生成Python函数一半没问题，当前最「正统」的代码生成是什么样的？

开发者写代码，和数学家写公式一样是非常自然的一件事。开发者将完成某个任务的步骤和逻辑，一行行写成代码，并期待达到预定的效果。数学家从某个事实出发，将思考过程一行行写成表达式，并期待找到复杂逻辑背后的简单关系。

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项目结构——JavaScript版本的2048实现[0]

项目结构——JavaScript版本的2048实现[0] 最近在看一本书《HTML5 Canvas开发详解》看到了一定程度，打算找一个项目练练手遂想到了前几年玩过的一个游戏2048 于是开始了尝试实现一个JavaScript版2048 项目结构项目地址：https://github.com/jiasm/2048 LiveDemo: http://jiasm.org/2048 . ├── LICENSE ├── README.md ├── dist │ ├── bundl

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Nat. Mach. Intell. | 多模态补全和特征的联合变分自编码器

今天为大家介绍的是来自威斯康星大学麦迪逊分校团队的一篇关于单细胞多模态的论文。单细胞多模态数据能够测量细胞的各种特征，从而深入了解细胞和分子机制。然而，多模态数据的生成仍然昂贵且具有挑战性，同时缺失模态也经常发生。最近，机器学习方法已经被开发用于数据补全，但通常需要完全匹配的多模态数据才能学习共同的潜在特征，可能缺乏模态特异性。为了解决这些问题，作者开发了一个机器学习模型，名为JAMIE。JAMIE接受单细胞多模态数据，这些数据可以在模态之间部分匹配样本。变分自编码器学习每个模态的潜在特征。然后，跨模态匹配样本的特征被聚合以识别联合的跨模态潜在特征，然后进行重构。为了进行跨模态补全，可以使用一个模态的潜在特征和另一个模态的解码器。为了提高解释性，作者使用Shapley值来确定跨模态补全和已知样本标签的输入特征的优先级。

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项目结构——JavaScript版本的2048实现[0]

项目地址：https://github.com/jiasm/2048 LiveDemo: http://jiasm.org/2048

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机器学习+颜色=智能配色，解读Brandmark的解决方案color-wheel

当我们提起机器学习和颜色的时候，首先想到的可能是黑白照片着色和风格迁移2类应用。虽然这些像素级技术适用于照片，但它们对于艺术的插画风格的图片效果并不是很好。Brandmark称此类图片为flat的图，于是开发了一款子产品color-wheel，专门用于此类图片的风格迁移。

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【Cesium】Cesium坐标转换

4、Cartographic（地理坐标系下经纬度的弧度表示），通常情况下通过它和WGS84坐标系之间互转。

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关于three.js中的矩阵更新

three.js中的Mesh和Camera都继承自Object3D，Object3D提供了更新图形矩阵的接口：

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搞定大厂算法面试之leetcode精讲5.二分查找

搞定大厂算法面试之leetcode精讲5.二分查找视频教程（高效学习）:点击学习目录： 1.开篇介绍 2.时间空间复杂度 3.动态规划 4.贪心 5.二分查找 6.深度优先&广度优先 7.双指针 8.滑动窗口 9.位运算 10.递归&分治 11剪枝&回溯 12.堆 13.单调栈 14.排序算法 15.链表 16.set&map 17.栈 18.队列 19.数组 20.字符串 21.树 22.字典树 23.并查集 24.其他类型题二分搜索时间复杂度O(logn) 步骤：从数组中间的元素开始，如果中

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2024年，Bun、Node.js还是Deno，哪个更适合你？

大家好，今天我们来聊聊2024年构建现代JavaScript API的新趋势。随着像Express.js这样的库的出现，搭建一个API变得简单快捷。但挑战在于选择合适的JavaScript后端语言环境。

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Three.js系列: 游戏中的第一/三人称视角

大家好，我是秋风，在上一篇中说到了Three.js 系列的目标以及宝可梦游戏，那么今天就来通过Three.js 来谈谈关于游戏中的视角跟随问题。

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【机器学习实战】第14章利用SVD简化数据

第14章利用SVD简化数据 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?

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精读《深入了解现代浏览器一》

Inside look at modern web browser 是介绍浏览器实现原理的系列文章，共 4 篇，本次精读介绍第一篇。

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关于技术趋势，写给奋斗中的程序员们

硬件计算机CPU在09年左右就在性能上没有太大进步，几近物理极限；在CPU停止进步的时候，机械硬盘存储空间从百G变成了百T，存储变得足够大足够便宜；固态硬盘的使用在速度上快了十倍以上；网络从3G到4G再到5G；手机端CPU在性能和省电之间做了很多处理，电池容量缓慢增加；目前还是锂电为主； CPU的闲置率还是很大，CPU和IO的速度还有很大鸿沟；手机从拼CPU，拼厚度，拼省电，拼摄像头到拼营销，移动时代即将结束。编程语言在计算机性能足够快的时候，语言本身大部分情况下不再是性能瓶颈，服务端

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用谷歌新开源的deeplearnJS预测互补颜色

本文翻译自deeplearnJS的示例教程，并结合了我在学习过程中的理解。 deeplearnJS简介： deeplearn.js是用于机器学习的开源WebGL加速JavaScript库。 deepl

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算法工程师养成记（附精选面试题）

通往机器学习算法工程师的进阶之路是崎岖险阻的。《线性代数》《统计学习方法》《机器学习》《模式识别》《深度学习》，以及《颈椎病康复指南》，这些书籍将长久地伴随着你的工作生涯。

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