内容简介本书由射影几何、矩阵与张量、模型估计三个部分组成，它们是三维计算机视觉所涉及到的基本数学理论与方法。
I.射影几何学是三维计算机视觉的数学理论基础，是从事计算机视觉研究所必备的数学知识。
本书着重介绍射影几何学和它在视觉中的应用，主要内容包括：平面与空间射影几何，摄像机几何，两视点几何，自标定技术和三维重构理论。
II.矩阵与张量是描述和解决计算机视觉问题的必要数学工具，视觉领域研究人员都应该掌握这门数学。
本书着重介绍与视觉有关的矩阵、张量理论与它的应用，主要内容包括：矩阵分解，矩阵分析，张量代数，运动与结构，多视点张量。
III.模型估计是三维计算机视觉的基本问题，通常涉及到变换或某种数学量的估计。
本书着重介绍与视觉估计有关的数学理论与方法，主要内容包括：迭代优化理论，参数估计理论，视觉估计的代数方法、几何方法、鲁棒方法和贝叶斯方法。
上述三部分涉及的数学内容是相对独立的，但三维计算机视觉将它们组成一个有机的整体。
通过阅读本书，读者能掌握三维计算机视觉中的基本数学内容与方法，增强数学素养、提高分析和解决视觉问题的数学能力。

凸优化理论在信号处理以及通信系统中的应用比较经典的通信系统凸优化入门教程

这是一本博士教材，里面详细地阐述了常用的最优化原理及算法，推到过程非常详尽，适合作为机器学习及深度学习的基础知识。

适合有最优化理论基础的朋友，程序自己经编写，仅供自创，已封装成函数

最优化理论与方法(袁亚湘)《最优化理论与方法》全面、系统地引见了无约束最优化、约束最优化和非光滑最优化的理论和计算方法，它包括了近年来国际上关于优化研究的最新成果

经典拓扑优化理论分析，对拓扑优化初学者非常适用，推导详尽。

Engelbrecht著，谭营译。
包括优化理论、进化计算、粒子群优化、蚁群算法四大部分。

陈希孺院士的经典书籍。
《高等数理统计学》的定位是“基于测度论的数理统计学基础教科书”，内容除预备知识外，主要是关于几种基本统计推断方式（点估计、区间估计、似设检验）的大小样本理论和方法，另有一章讲述线性模型的初步理论。
《高等数理统计学》的最大特色是习题及其提示的安排，占了近半的篇幅，其中除少量选摘自有关著作外，大半属作者自创，有很高的参考学习价值。
《高等数理统计学》可作为高等学校数理统计专业的教材，也可供相关专业人员作为参考用书。
总序序第1章预备知识1．1样本空间与样本分布族1．2统计决策理论的基本概念1．3统计量1．4统计量的充分性附录因子分解定理的证明第2章无偏估计与同变估计2．1风险一致最小的无偏估计2．2cramer-Rao不等式2．3估计的容许性2．4同变估计附录第3章Bayes估计与Minimax估计3．1Bayes估计——统计决策的观点3．2Bayes估计——统计推断的观点3．3Minimax估计第4章大样本估计4．1相合性4．2渐近正态性4．3极大似然估计4．4次序统计量第5章假设检验的优化理论5．1基本概念5．2一致最优检验5．3无偏检验5．4不变检验第6章大样本检验6．1似然比检验6．2拟合优度检验6．3条件检验、置换检验与秩检验第7章区间估计7．1求区间估计的方法7．2区间估计的优良性7．3容忍区间与容忍限7．4区间估计的其他方法和理论第8章线性统计模型8．1最小二乘估计8．2检验与区间估计8．3方差分析和协方差分析附录矩阵的广义逆习题

信息技术和电气工程学科国际知名教材中译本系列凸优化理论【作　者】（美）波塞克斯著【丛书名】信息技术和电气工程学科国际知名教材中译本系列【形状项】230【出版项】北京：清华大学出版社,2015.11【ISBN号】978-7-302-39956-8

本课件是斯坦福大学StephenBoyd讲授凸优化理论视频资源对应的课件，非常详细，内容完好。

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。