高等几何出版时间:2012年版内容简介  《21世纪高等院校数学基础课系列教材:高等几何》是按照高等院校《高等几何教学大纲》的要求,同时结合作者多年来开设高等几何课程的教学实践,以及对高等几何面向21世纪的课程体系和教学内容的深入研究编写而成的。
全书共分五章:前四章是根据克莱因的变换群观点,以射影变换为基本线索,介绍一维和二维射影几何的基本内容和射影观点下的仿射几何与欧氏几何理论,其中重点讨论二次曲线的射影、仿射和度量理论,以明确各几何学的关系,使读者可以从较高的观点认识初等几何;
第五章为选学内容,介绍平面射影几何基础和非欧几何的初步知识。
《21世纪高等院校数学基础课系列教材:高等几何》每节配有适量的习题,每章还配有总习题,书末附有习题答案与提示,以便于教师教学与学生自学。
为了激发学生学习射影几何的兴趣,书末添加了一个附录,简要介绍射影几何的发展史。
《21世纪高等院校数学基础课系列教材:高等几何》可作为高等院校数学专业高等几何课程的教材,还可供中学几何教师作为教学参考书。
目录第一章射影平面§1.1无穷远(理想)元素一、射影几何二、中心投影三、无穷远(理想)元素习题1.1§1.2齐次坐标一、齐次坐标的引进二、射影平面的定义三、有序三实数组的运算四、射影平面上的直线及点线结合关系习题1.2§1.3对偶原理与Desargues透视定理一、平面图形二、Desargues透视定理三、对偶原理习题1.3§1.4射影坐标与射影坐标变换一、一维射影坐标与坐标变换二、二维射影坐标与坐标变换习题1.4习题一第二章射影变换§2.1射影变换一、变换的概念二、一维射影映射三、二维射影映射习题2.1§2.2交比一、交比的概念二、配景定理三、交比的性质四、交比与一维射影坐标五、交比与射影映射六、用交比解释的几个概念习题2.2§2.3透视映射一、透视映射的定义二、构成透视映射的条件三、透视映射与射影映射四、Pappus定理五、完全四点形与完全四线形六、直线(线束)上的射影变换习题2.3§2.4对合变换一、对合的定义二、对合变换的确定三、对合变换与射影变换四、对合变换的类型五、Desargues对合定理习题2.4§2.5直射变换一、二重元素二、透射变换三、调和透射变换四、合射变换五、各种特殊直射变换的表达式六、射影变换与初等几何变换习题2.5习题二第三章配极变换与二次曲线§3.1配极变换一、对射变换二、配极变换的概念三、共轭点与共轭直线四、由配极变换导出的一维对合变换五、自配极三点形六、配极变换的类型习题3.1§3.2二次曲线一、二次曲线的概念二、极点与极线三、二次曲线方程的另一简化形式四、Steiner定理习题3.2§3.3Pascal定理与Brianchon定理一、Pascal定理二、Brianchon定理习题3.3§3.4二次曲线上的射影变换与二次曲线的射影分类一、二次曲线上的射影变换二、二次曲线上的对合变换三、一次点列与二次点列的透视对应四、二次曲线的射影分类习题3.4习题三第四章射影观点下的仿射几何与欧氏几何§4.1仿射变换与仿射几何一、仿射平面二、平面仿射坐标系三、仿射比四、仿射变换习题4.1§4.2二次曲线的仿射理论一、二次曲线的仿射性质二、二次曲线的仿射分类与标准方程习题4.2§4.3运动变换与欧氏几何一、虚元素的引进二、运动变换三、笛卡儿直角坐标系四、拉格儿公式习题4.3§4.4二次曲线的度量理论一、圆的一些性质二、二次曲线的主轴和顶点三、二次曲线的焦点和准线四、解析几何中的应用举例习题4.4§4.5变换群与几何学一、克莱因的变换群观点二、三种几何学的比较习题4.5……第五章平面射影几何基础与非欧几何概要附录射影几何发展简史参考文献名词索引习题答案与提示
2024/9/20 11:22:43 11.55MB 车明刚 程晓亮 付军 高等几何
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本标准规定了软件研发成本度量方法、过程及原则,其目的是帮助软件研发涉及各方科学、一致地进行成本度量。
本标准不包含软件研发成本度量过程中所需使用的各种基准数据或估算模型,相关各方在使用本标准时,应参考权威部门发布的最新基准数据、估算模型开展软件成本度量相关活动。
本标准不涉及软件定价,但相关各方可依据本标准明确研发成本,从而为软件定价提供重要依据。
2024/9/8 12:32:12 495KB 规范
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星际空间StarSpace是一种通用的神经模型,用于有效学习实体嵌入以解决各种问题:学习单词,句子或文档级别的嵌入。
信息检索:对实体/文档或对象集的排名,例如对Web文档的排名。
文本分类或任何其他标记任务。
度量/相似度学习,例如学习句子或文档相似度。
基于内容或基于协作过滤的推荐,例如推荐音乐或视频。
嵌入图,例如多关系图,例如Freebase。
图像分类,排名或检索(例如,通过使用现有的ResNet功能)。
在一般情况下,它学会将不同类型的对象表示为一个通用的矢量嵌入空间,因此,名称中的星形('*',通配符)和空间会相互比较。
在给定查询实体/文档或对象的情况下,它学习对一组实体/文档或对象进行排名,该查询不一定与该集中的项目具有相同的类型。
有关其工作原理的更多详细信息,请参见。
消息StarSpace在Python中可用:请查看“部分以获取详细信息。
2024/9/1 13:34:34 420KB C++
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1、 QAC介绍和使用说明其他的功能概括1、提供一种可量化措施的代码度量值属性:33基于功能32基于文件和4个项目级别2、功能结构关系图,以提供控制流动洞察3、展示全局调用函数的关系图引用和文件树结构4、提供统计分析对代码质量的全面评估5、跨模块分析能力(CMA)、分析递归功能和全局标识符的各种问题6、简化的旧代码修改的设置基准模块Source..c文件通过分析工具生成3种文件source.c.i、source.c.met、source.c.err。
source.c.i文件可以直接生成报告文件,.met、.err这两个文件可以分析出功能结构、关系、特征标准、报告或者进行跨模块分析,对于跨模块分析和剖析器分析需要进行配置,source.c.met、source.c.err、配置文件可以在信息浏览器中显示2、 规划2.1、自动生成文件及参数说明生成自动文档步骤:1、从文件菜单中选者Auto-CreateProject2、进入RootFolderName,这是工程的根目录,后面的自动生成的文件都会对应此根目录产生3、进入StartingDirectory,这个源代码目录与工程的根目录相连4、进入OutputFilePath,这里可以选择QAC分析后的输出文件,好的情况就是用一个专门的目录和工程根目录相连5、Replicatesourcetreestructureinoutputpaths通常是为输出部分建立一个子目录结构,这里可以有2种选择,可以选择ParalleltoSourceStructure为源代码建立一个平行的目录结构,或者选择Sub-pathtoeachsourcelocation把规定的输出的子目录嵌入到源工程目录下面6、选择FileExtensions可以加入项目,通常只要选择一个.C文件,包括对.H文件也就被加入7、为文件夹选择一个个性,可能会使用默认设置为起始点,可以在QAC中选择Configuration菜单8、点击OK就是建立了工程,包含源文件工程和子文件夹9、保存文件,外部扩展名为.prj注意:也可以在已有的项目上自动生成一个文件夹,点击菜单Edit>Auto-createSub-Folders,其余步骤和以上相同文件夹参数:包括文件夹名称、默认源路径、输出路径和三种个性可以进入Edit>FolderParameters只可以改变文件夹参数,进入Edit>PropagateChangestoSub-Folders可以改变所有子文件夹参数2.2、手动生成文档及参数说明生成手动文档步骤:1、从菜单File中选择NewProject,显示一个对话框NewProjectParameters2、进入RootFolderName,输入一个项目名称3、进入DefaultSourcePath为项目初始化文件夹,这个路径可以改变所有子文件夹4、在OutputFilePath中选择需要输出的分析文档5、为工程选个个性6、点击OK创建项目,这工程的配置是唯一的文件夹7、按要求增加更多的子文件夹和文件按要求8、保存文件,外部扩展名为.prj文件夹参数;在File>Reopen这项中可以有10多个选项,当没用的文件可以选择Clean-up。
文件和目录的位置时重新打开项目,将检查的存在。
如果不存在一个条目将显示下面的对话框。
有的更正可以自动应用的过程。
2.3、选择输出文件一般文件夹的层次结构在在左边显示,选择的列表在文件的右边显示所有的选择都在Browse和dReports这两个菜单中A、如果选择单个文件或一组文件,则使用B、否则当前所选文件夹,再加上所有子其文件夹,窗体所选内容。
这意味着使用这些文件夹中的所有文件。
在浏览器内修改,有可能会改变开始的选择,用SelectFiles…在File菜单内2.4、互相比较和环境变化的报告2.4.1、根路径2.4.2、基于GUI的环境变量创建2.4.3、相对路径和环境变量的运用选择ApplyRelativePaths项可以选择相对路径减少的所有文件条目,根目录在右上角,表示保存项目文件的位置,确定路径是否合适相对路径减少。
选择MakefilepathsineachfolderrelativetoitsDefaultSourcePathentry项,如果想要应用一个虚拟的环境变量表达默认每个文件的源路径到其他文件条目下。
在AvailableEnvironmentVariables列表下,可以添加EVstoApply至右边框中,将这种替换只发生在项目中的项的文件或
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文章仅包含部分从事该行业必须具备的数学知识,里面内容以数学原理性为主。
如统计学习部分关于模型选择,介绍了泛化能力,过拟合、欠拟合,偏差方差,参数估计准则,泛化能力评估,训练集、测试集、验证集等设计规范,性能度量,超参数调节等知识介绍。
注意本文只是个人的学习总结,请勿以此作为规范。
2024/8/20 12:33:39 42.13MB 数学准备 部分基础知识
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本文来自于RationalEdge:如果您的基于RUP的项目比较成功,您怎样知道您的团队所使用的RUP是这个项目成功的原因呢?这里GaryPollice提出了一个可以科学地度量几个迭代开发技术的方法。
 在过去两年内我曾不止一次地说过“软件工程”的说法是不恰当的,我们实际上操作的是软件开发。
1PhilippeKruchtenn和其它人说区分软件和其它工程学科主要有两点:其一是每个软件开发项目都是唯一的,其二是没有应用于所有软件的基本定律。
这难道意味着我们应该放弃所有寻找基本定律的希望,以及开发一个更像工程学的方法来开发软件吗?完全不是。
软件仍然是一个年轻的学科,在我们前面仍然有大量基础和应用研究
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在桌面上进行度量,对齐,完全免费!!!
2024/8/8 0:27:18 185KB 办公
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现在我们回到LDA的原理上,我们在第一节说讲到了LDA希望投影后希望同一种类别数据的投影点尽可能的接近,而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大,但是这只是一个感官的度量。
现在我们首先从比较简单的二类LDA入手,严谨的分析LDA的原理。
    假设我们的数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,((xm,ym))}D={(x1,y1),(x2,y2),...,((xm,ym))},其中任意样本xixi为n维向量,yi∈{0,1}yi∈{0,1}。
我们定义Nj(j=0,1)Nj(j=0,1)为第j类样本的个数,Xj(j=0,1)Xj(j=0,1)为第j类样本的集合,而μj(j=0,1)μj(j=0,1)为第j类样本的均值向量,定义Σj(j=0,1)Σj(j=0,1)为第j类样本的协方差矩阵(严格说是缺少分母部分的协方差矩阵)。
    μjμj的表达式为:μj=1Nj∑x∈Xjx(j=0,1)μj=1Nj∑x∈Xjx(j=0,1)    ΣjΣj的表达式为:Σj=∑x∈Xj(x−μj)(x−μj)T(j=0,1)Σj=∑x∈Xj(x−μj)(x−μj)T(j=0,1)    由于是两类数据,因此我们只需要将数据投影到一条直线上即可。
假设我们的投影直线是向量ww,则对任意一个样本本xixi,它在直线ww的投影为wTxiwTxi,对于我们的两个类别的中心点μ0,μ1μ0,μ1,在在直线ww的投影为wTμ0wTμ0和wTμ1wTμ1。
由于LDA需要让不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大,也就是我们要最大化||wTμ0−wTμ1||22||wTμ0−wTμ1||22,同时我们希望同一种类别数据的投影点尽可能的接近,也就是要同类样本投影点的协方差wTΣ0wwTΣ0w和wTΣ1wwTΣ1w尽可能的小,即最小化wTΣ0w+wTΣ1wwTΣ0w+wTΣ1w。
综上所述,我们的优化目标为:argmaxwJ(w)=||wTμ0−wTμ1||22wTΣ0w+wTΣ1w=wT(μ0−μ1)(μ0−μ1)TwwT(Σ0+Σ1)wargmax⏟wJ(w)=||wTμ0−wTμ1||22wTΣ0w+wTΣ1w=wT(μ0−μ1)(μ0−μ1)TwwT(Σ0+Σ1)w    我们一般定义类内散度矩阵SwSw为:Sw=Σ0+Σ1=∑x∈X0(x−μ0)(x−μ0)T+∑x∈X1(x−μ1)(x−μ1)TSw=Σ0+Σ1=∑x∈X0(x−μ0)(x−μ0)T+∑x∈X1(x−μ1)(x−μ1)T    同时定义类间散度矩阵SbSb为:Sb=(μ0−μ1)(μ0−μ1)TSb=(μ0−μ1)(μ0−μ1)T    这样我们的优化目标重写为:argmaxwJ(w)=wTSbwwTSwwargmax⏟wJ(w)=wTSbwwTSww    仔细一看上式,这不就是我们的广义瑞利商嘛!这就简单了,利用我们第二节讲到的广义瑞利商的性质,我们知道我们的J(w)J(w)最大值为矩阵S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的最大特征值,而对应的ww为S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的最大特征值对应的特征向量!而S−1wSbSw−1Sb的特征值和S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的特征值相同,S−1wSbSw−1Sb的特征向量w′w′和S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的特征向量ww满足w′=S−12www′=Sw−12w的关系!    注意到对于二类的时候,SbwSbw的方向恒为μ0−μ1μ0−μ1,不妨令Sbw=λ(μ0−μ1)Sbw=λ(μ0−μ1),将其带入:(S−1wSb)w=λw(Sw−1Sb)w=λw,可以得到w=S−1w(μ0−μ1)w=Sw−1(μ0−μ1),也就是说我们只要求出原始二类样本的均值和方差就可以确定最佳的投影方向ww了。
2024/7/30 21:57:26 3KB MATLAB 人脸识别 LDA knn
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有效地测量任何产品的可用性都需要选择和使用正确的度量.并要有效地利用它所揭示出来的信息。
《用户体验度量》首次介绍了相关实用资料.可以使可用性从业人员和产品开发人员完成这种测量。
作者把几十个种度量整理成六类:绩效、基于问题的、自我报告式的、Web导航、综合性的/派生的,以及生理/行为的。
他们对每一种度量都进行了考察,并认真考虑了收集、分析和呈现这些数据的最佳方法。
他们对使用任何技术来测量任何类型产品的可用性都提供了步进式指导。
2024/7/26 21:52:25 32.12MB 用户体验 定量研究
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经典书籍,互联网必看,必看,是互联网大佬推荐的必读书,建议下载!
2024/7/26 17:56:09 11.74MB 用户体验 互联网
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡