在计算机图形学中，多边形裁剪是一个常用的技术，用于确定多边形与给定裁剪窗口之间的交集。通过裁剪，我们可以剔除不在裁剪窗口范围内的部分，从而减少图形处理的计算量，并加速渲染过程。 Python提供了各种库和算法来实现多边形裁剪。在本篇文章中，我们将使用shapely库来进行多边形的裁剪操作。shapely是一个Python库，提供了一些用于处理几何图形数据的功能。
【OpenCV学堂】原创文章作者 贾志刚 推出 OpenCV Python系列视频教程，全套视频教程基于OpenCV Python语言API讲述，简单易学，内容翔实，满满干货！是入门计算机视觉与人工智能的最佳选择。整套教材分为三部分，由浅入深、循序渐进，课程主讲老师-贾志刚
链接：http://www.cis.upenn.edu/~jean/math-basics.pdf
给大家介绍一款免费的CAD软件，FreeCAD for mac这款软件采用 Coin 3D 提供的与 Open Inventor 兼容的三维场景模型，为您提供丰富的 Python API 接口您既可以将freecad用于机械工程与工业产品设计，也面向更广泛的工程应用，如建筑或其他工程领域。支持简体中文，并且跨平台支持 Windows、Mac 及 Linux 系统。需要的朋友欢迎可以下载使用。
人脸识别技术作为一种生物识别技术，在过去几十年中经历了显著的发展。其发展可以分为几个主要阶段，每个阶段都对应着特定的技术进步和应用模式的变化。
其实从 Amesp 发布之后就答应了要写 Gaussian-Amesp，然后一直咕到现在，直到前两天看到了有人写了 ase 与 Amesp 联用的方案，才赶紧把解析 Amesp 输出文件 Hessian 矩阵的部分折腾完，至此 Gaussian-Amesp 联用基本达到可用水平。此软件以 BSD 2-Clause License 开源于 GitHub Gaussian-Amesp
今天和大家聊一个非常重要，在机器学习领域也广泛使用的一个概念——矩阵的特征值与特征向量。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库，它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，已成为计算机视觉领域最有力的研究工具。在这里我们要区分两个概念：图像处理和计算机视觉的区别：图像处理侧重于“处理”图像–如增强，还原，去噪，分割等等；而计算机视觉重点在于使用计算机来模拟人的视觉，因此模拟才是计算机视觉领域的最终目标。
金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量
最近写CFD的东西，发现主机造轮子太累，还是用matlab吧，有点忘记了，复习一下啦~
Houdini 中的几个节点允许您编写简短的 VEX 表达式或 VEX 代码片段。 例如，Attrib Wrangle几何节点； Geometry Wrangle、Gas Field Wrangle 动力学节点和粒子动力学节点。
在气象数据分析中，地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项，也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低，地形的坡向朝向也会影响风速的分布，此外，典型的地形会形成特定的气候条件，也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中，地理空间分析往往能提供有效的信息，辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展，积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持，包括Arcgis，QGIS等软件平台，本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。主要包括地理空间数据的介绍，常用的python包，对矢量数据的处理，对栅格数据的处理，以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构，而且还在不断更新和迭代，无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据，对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分：
多视角几何是计算机视觉中的一个分支，它涉及到从多个视角捕获的二维图像中恢复出三维结构。这项技术在3D打印领域中发挥着至关重要的作用，它允许从现有的二维图像或通过多视角拍摄创建出三维模型，进而可以被3D打印机所使用。本文将探讨多视角几何技术在3D打印中的具体应用。
相关文献 报了蓝桥杯比赛，几乎零基础，如何准备，请大牛指导一下。谢谢？ 蓝桥杯2022各组真题汇总(完整可评测)
编译/文龙 机器学习正在重塑许多科学和工程领域的研究方法。在表面催化领域，机器学习的各种应用不断涌现，能够对分子进行更广泛的模拟，包括分离研究、结构优化、力场的动态学习和高通量筛选。 最近，卡内基梅隆大学的研究人员提出了一种基于神经网络集成的主动学习方法，可以同时加速多个分子模拟中的局部几何构型优化，计算数量减少了 50-90%，使研究人员能够在更少的时间内完成相同的工作。 研究结果于 6 月 17 日以「Machine-learning accelerated geometry optimization
判断输入数字是否符合“今有物不知其数，三三数之剩二，五五数之剩三，七七数之剩二，问几何？”
今天我们来聊聊几种特殊的概率分布。这个知识目前来看，还没有人令我满意的答案，因为其他人多数是在举数学推导公式。
新增了五个教程： OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分：OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 Ope
机器之心报道 机器之心编辑部 2021 年冬季的 CSC 2547 课程已全部上线，公开可看。 随着神经渲染等方法的成熟，3D 计算机视觉领域也有了诸多进展。对于从事机器人、生物识别等方向的研究人员和从业者来说，掌握几何深度学习知识和 3D 计算机视觉的相关算法是非常必要的。 CSC 2547 是多伦多大学的一门课程，主要介绍了几何深度学习方法和 3D 视觉的最新进展。近期 2021 年冬季的 CSC 2547 课程已全部上线，课程视频和讲义资料均公开可看。 该课程首先讲解了物体和场景级别的 3D 视觉任
2017年7月18日星期二 由弗朗索瓦Chollet 在论文中。
本文还是在传统机器视觉的基础上讨论单目测距，深度学习直接估计深度图不属于这个议题，主要通过mobileye的论文管中窥豹，相信离实际工程应用还有很远。
1. OpenCV 介绍 OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Andro
我是山东大学****专业的学生，我叫卫**，想向您请教一个关于abaqus建模时使用python findAt函数选取的问题：我在建模地层时，需要对地层进行partition并建立set，一开始只用一个点就能选取整个模型，见图1，随着partition层数的增多，想要选择整个模型需要的点越来越多，见图2，所以想向您请教一下使用python时有没有什么方法能选择整个模型而且不受partition的影响。
来源： j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/647326 一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域…… 简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。
一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域…… 简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。对于颜色则有色彩空间的计算与转换，图形上色，阴影，色差处理等等。 在破解验证码中需要用到的知识
【新智元导读】 Keras作者、《Python深度学习》一书的作者 Francois Chollet 在博客上发文探讨深度学习的未来，从技术演化的角度，提出未来深度学习的4大走向：模型即程序、超越反向传播和可微分层、自动化的机器学习、终身学习和重复利用模块化子程序。未来深度学习走向无疑是越来越自主化的，但是从技术角度需要什么累积与突破，文章进行了很好的解读。作者认为，机器学习工程师的工作不会消失，相反，工程师将在价值创造链上走高。 Keras作者、《Python深度学习》一书的作者 Francois Cho
geopandas是建立在GEOS、GDAL、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上的，类似pandas语法风格的空间数据分析Python库，其目标是尽可能地简化Python中的地理空间数据处理，减少对Arcgis、PostGIS等工具的依赖，使得处理地理空间数据变得更加高效简洁，打造纯Python式的空间数据处理工作流。本系列文章就将围绕geopandas及其使用过程中涉及到的其他包进行系统性的介绍说明，每一篇将尽可能全面具体地介绍geopandas对应方面的知识，计划涵盖geopandas的数据结构、投影坐标系管理、文件IO、基础地图制作、集合操作、空间连接与聚合。 作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第一篇，通过本文你将会学习到geopandas中的数据结构。 geopandas的安装和使用需要若干依赖包，如果不事先妥善安装好这些依赖包而直接使用pip install geopandas或conda install geopandas可能会引发依赖包相关错误导致安装失败，官方文档中的推荐安装方式为：
geopandas是建立在GEOS、GDAL、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上的，类似pandas语法风格的空间数据分析Python库。
输入要素：要进行缓冲的输入点、线或面要素。也可以是注记，注记图层的缓冲是注记图形的缓冲。
今天给大家介绍巴黎东大和索邦大学的Asma Nouira等人在AAAI Spring Symposium 2019上分享的文章“CrystalGAN: Learning to Discover Crystallographic Structures with Generative Adversarial Networks”。作者在文章中提出使用生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)可以高效地生成新的数据，因此可以应用于生成新的晶体结构数据。但在材料科学领域，需要生成相对于样本复杂度更高阶的数据，一般的生成对抗网络难以满足这一要求。本文提出的CrystalGan可以生成更高复杂度的新的稳定的晶体结构。本文提出的这一种高效的方法在新型氢化物发现等实际问题中可能会有比较深入的应用。
在短短的一个夏天，版本11.2就增加了将近100多个全新的函数： 机器学习 在2014年我们就引入了机器学习的超级函数：Classfy 和 Predict；2015年我们出了最先进的深度学习的图像识别 ImageIdentity；去年，在版本11中，我们开始推出完全符号式神经网络计算系统。我们的目标是让没有任何机器学习经验的人们也可以方便使用之。 在版本11.2，我们已经使用机器学习来添加自动化并包含了优化的梯度增强树（optimized gradient-boosted trees）。Classfy
本文将介绍计算机视觉相关的经典书籍，顶级期刊/会议，在线学习课程，常用开源库和安利小工具等。 简介 计算机视觉（Computer Vision） 计算机视觉是一个跨学科领域, 涉及如何使计算机能够获得从数字图像或视频的高层次理解。从工程学的角度来看, 它寻求自动化人类视觉系统可以做的任务。 Reference：https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision 计算视觉相关条目 Outline of computer vision Reference：https:
arcgis地理处理包括了查找工具、工具箱、地理处理环境、模型、python脚本、arcpy等一系列自动执行地理任务的框架。
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第三部分——获取阿姆斯特丹高质量街景图像的上篇，主要讲了如何获取利用谷歌街景地图自动化获取用于深度学习的阿姆斯特丹的高质量街景图像，此数据集将用于进行建筑年代的模型训练[1]。
内容一览：材料检测在工程、科学及制造业中扮演着至关重要的角色。传统的材料检测方法，例如切割和化学试剂检测具有破坏性，同时较为耗费时间和资源。近期，MIT 科学家利用深度学习开发了一种技术，能够填补缺失信息，并进一步通过表面观察确定材料的内部结构。
金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 最近我们被客户要求撰写关于模拟股票的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
王小新 编译自 Keras Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Francois Chollet是深度学习框架Keras库的作者和谷歌人工智能研究员。近期，他在博客上连发两文，分别讨论了深度学习的理论局限和未来发展方向。 量子位昨天推送了第一篇《 Keras作者、谷歌研究员Chollet：深度学习的理论局限 》。 本文为第二篇，Chollet结合他的深度学习书Deep Learning with Python第9章第3节，在下文细致地讨论了深度学习的未来发展方向。 《深度学习的理论局限》一文加
AI 科技评论按，ImagePy 是一款 python 开源图像处理框架，其 UI 界面支持开放插件。在 github：https://github.com/Image-Py/imagepy 上，不仅有关于这款图像处理软件的详细介绍，还有一些使用示例，雷锋网 AI 科技评论接下来将详细介绍这一开源图像处理框架。
摄像头是一种视觉传感器，它已经成为了机器人技术、监控、空间探索、社交媒体、工业自动化，甚至娱乐业等多个领域不可分割的组成部分。
wim+R输入cmd，然后cd到python的pip路径，即安装：pip install scipy即可
上第一章节的名称为：Plaxis远程脚本自动分析技术教程一——总纲。链接地址为：https://www.eatrice.cn/post/Plaxis2DPythonAPIOne/
substance painter 2021中文破po解版是一款由 allegorithmic公司官方制作的软件，它是一款能实时绘制出3D贴图的绘图工具，它为用户提供了一些非常新奇的功能，比如粒子笔刷这个智能画笔，可以模拟自然粒子下落，粒子的轨迹形成纹理。与此同时，最实在的是该软件中的工作流是非破坏性的，即用户可以根据自己的需要自由地进行任意尝试；如果你制作出了不喜欢和不想要的内容，那也没关系，可以随意跳回或说撤销到上一阶段重新制作，从而无论要试怎样尝试，都可以大胆地跳回或说撤销到上一阶段重新制作，这样无论要试怎样尝试都能大胆地进行，反正要试怎样的尝试都可以大胆尝试。
OpenCV是计算机视觉中经典的专用库，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款最新OpenCV4.1 版本的完整中文版官方教程出炉，读者朋友可以更好的学习了解OpenCV相关细节。教程来自objectdetection.cn。
将价格动态转换为收益（2），用几何时间序列（4）计算期望收益（3），而不是算术平均（收益率的波动越大，算术平均和几何平均之间的差异越大）。
是不是感觉被封面图和不明觉厉的题目给骗进来了哈哈哈，今天这篇是理论篇，没有多少案例，而且还很长，所以静不下心的小伙伴儿可以先收藏着，时间充裕了再看。 ---- 当今互联网和大数据发展的如此迅猛，大量的运营与业务数据需要通过可视化呈现来给商业分析人员提供有价值的决策信息，而地理信息与空间数据可视化则是可视化分析中至关重要而且门槛较高的一类。 通常除了少数本身具备强大前端开发能力的大厂之外，很多中小型企业在内部预算资源有限的情况下，并不具备自建BI和完整可视化框架的能力。需要借助第三方提供的开源可视化平台或者
AI 科技评论按：本篇是 Keras 作者 François Chollet 撰写的一篇博客，文中作者结合自己丰富的开发经验分享一些自己对深度学习未来发展方向的洞见。另外本篇也是一个关于深度学习局限性及其未来的两篇系列文章之二。你可以在这里找到另一篇文章——《François Chollet 谈深度学习的局限性和未来 - 上篇》。AI 科技评论根据原文进行了编译。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
