定义基于左手坐标系的三维数据类型，包括：点（Vector4）、变换矩阵（TranformMatrix）定义三维模型数据表示：顶点（Vertex）、Camera和三角形（Triangle）；
实现三维数据操作方法，包括：矢量的加（+）、减（-）、点积（DotProduct）和叉积（CrossProduct）；
矢量和矩阵的乘积（点和向量的坐标变换），实现完整坐标变换算法，能将三维空间中的点经过WorldTransform、ViewTransform、ProjectTransform、ViewPortTransform后显示于屏幕上；
实现三角形的线框显示，采用DDA算法；
实现Phong光照算法和Gouraud着色，支持环境光（AmbientLight）和一个直射光（DirectionalLight），实现纹理印射的透视矫正，显示多个三角形组成的物体；
实现裁剪算法，实现一个灵活的Camera。
实现三维数据操作方法，包括：矢量的加（+）、减（-）、点积（DotProduct）和叉积（CrossProduct）；
矢量和矩阵的乘积（点和向量的坐标变换），实现完整坐标变换算法，能将三维空间中的点经过WorldTransform、ViewTransform、ProjectTransform、ViewPortTransform后显示于屏幕上；
实现三角形的线框显示，采用DDA算法；
实现Phong光照算法和Gouraud着色，支持环境光（AmbientLight）和一个直射光（DirectionalLight），实现纹理印射的透视矫正，显示多个三角形组成的物体；
实现裁剪算法，实现一个灵活的Camera。
2024/1/16 7:33:55
37.26MB
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7种支持向量机SVM工具包：LIBSVM（台湾大学林智仁，详细说明可查看其主页）、Mysvm（作者：stefanruping）、SVMlight（作者：ThorstenJoachims）、LS_SVM、OSU_SVM、Stprtool、SVM_SteveGunn.后面四个，海军工程大学的陆振波做过一些整理，详细说明可查看其主页http://luzhenbo.88uu.com.cn/
2024/1/13 6:33:32
3.12MB
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PCA（主成分分析）算法，主要用于数据降维，保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的。
实现数据降维的步骤：1、将原始数据中的每一个样本用向量表示，把所有样本组合起来构成一个矩阵，通常需对样本矩阵进行处理，得到中性化样本矩阵2、求样本矩阵的协方差矩阵3、求协方差矩阵的特征值和特征向量4、将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵。
并根据指定的PCA保留的特征个数取出映射矩阵的前n行或者前n列作为最终的映射矩阵。
5、用映射矩阵对数据进行映射，达到数据降维的目的。
实现数据降维的步骤：1、将原始数据中的每一个样本用向量表示，把所有样本组合起来构成一个矩阵，通常需对样本矩阵进行处理，得到中性化样本矩阵2、求样本矩阵的协方差矩阵3、求协方差矩阵的特征值和特征向量4、将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵。
并根据指定的PCA保留的特征个数取出映射矩阵的前n行或者前n列作为最终的映射矩阵。
5、用映射矩阵对数据进行映射，达到数据降维的目的。
2024/1/6 15:32:43
24KB
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本书主要是为了帮助那些在非数学领域工作的专业人员理解小波这一非常数学化的高深主题，并为在更严格的数学层面上进一步学习小波奠定基础。
在这里，包含了详细的讨论与精心设计的实例、图表以及练习，为读者理解基本概念提供了循序渐进的指导。
这些基本概念包括向量空间、度量。
范数、内积，基、维数、双正交性和矩阵等，甚至还包括许多新的小波应用，如图像压缩、湍流以及模式识别！本书是一本通过大量实例讲述小波与经典信号处理之间关系的入门书籍，主要内容包括：函数与变换、采样定理、多采样率处理、快速傅里叶变换、小波变换、正交镜像滤波器、实用小波和滤波器等．除此之外，本书还包括小波的一些典型应用，如图像压缩、湍流、模式识别等。
在这里，包含了详细的讨论与精心设计的实例、图表以及练习，为读者理解基本概念提供了循序渐进的指导。
这些基本概念包括向量空间、度量。
范数、内积，基、维数、双正交性和矩阵等，甚至还包括许多新的小波应用，如图像压缩、湍流以及模式识别！本书是一本通过大量实例讲述小波与经典信号处理之间关系的入门书籍，主要内容包括：函数与变换、采样定理、多采样率处理、快速傅里叶变换、小波变换、正交镜像滤波器、实用小波和滤波器等．除此之外，本书还包括小波的一些典型应用，如图像压缩、湍流、模式识别等。
2023/12/27 3:12:35
20.91MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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