关于矩阵奇异值分解的很详细易懂的讲解本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com,本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系wheeleast@gmail.com

在无标记增强现实中，基于视觉即时定位与地图构建，结合ORB特征提取算法和顺序抽样一致性，提出了一种改进的注册方法。
利用相似函数衡量匹配样本点对之间的差异性，从具有最高质量函数的数据子集中抽取样本，得到较优的匹配点对，完成了三维地图重建过程中的平面检测。
通过奇异值分解，实现了虚拟物体的方向和位置控制；
结合相机的位姿估计，完成了虚拟物体的注册。
实验结果表明，所提方法的平均注册效率提高了34.5%。

压缩成两部分，这是第一部分，请下全。
线性代数和矩阵理论是数学和自然科学的基本工具，同时也是科学研究的沃土。
本书是矩阵理论方面的经典著作，从数学分析的角度阐述了矩阵分析的经典和现代方法。
主要内容有：特征值、特征向量和相似性；
酉相似和酉等价；
相似标准型和三角分解；
Hermite矩阵、对称矩阵和酉相合；
向量范数和矩阵范数；
特征值的估计和扰动；
正定矩阵和半正定矩阵；
正矩阵和非负矩阵。
第2版对第1版进行了全面的修订、更新和扩展。
这一版不仅对基础线性代数和矩阵理论做了全面的总结，而且还新增了奇异值、CS分解和Weyr标准型的相关内容，扩展了与逆矩阵和分块矩阵相关的内容，介绍了Jordan标准型的新应用。
此外，还附有1100多个问题和练习，并且给出了一些提示，以协助读者提高解决数学问题的能力。
本书可以用作本科生或者研究生的教材，也可用作数学工作者和科技人员的参考书。
名人推荐“《矩阵分析（第2版）》是矩阵分析理论的权威教程和不可或缺的参考资料。
这本书内容全面，逻辑清晰，结构严谨，阐述深刻。
不论是应用科学家、普通用户，还是有经验的研究人员，任何需要使用矩阵的人都适合阅读。
”——IlseIpsen，北卡罗莱纳州立大学“《矩阵分析》取得了巨大的成功，并且被广泛阅读和使用。
该书第2版进行了全面修订，增加了很多最近的研究成果。
它对矩阵理论和应用作出了不朽的贡献。
我很荣幸，在佐治亚州立大学的高级矩阵分析课上使用了该书第2版初稿中的几章内容。
我坚信，《矩阵分析（第2版）》将是未来多年中矩阵理论的标准本科生教材和必备参考书。
”——ZhongshanLi，佐治亚州立大学媒体推荐“《矩阵分析（第2版）》是矩阵分析理论的经典教程和不可或缺的参考资料。
这本书内容全面，逻辑清晰，结构严谨，阐述深刻。
不论是应用科学家、普通用户，还是有经验的研究人员，任何需要使用矩阵的人都适合阅读。
”——IlseIpsen，北卡罗莱纳州立大学“《矩阵分析》取得了巨大的成功，并且被广泛阅读和使用。
该书第2版进行了全面修订，增加了很多近期的研究成果。
它对矩阵理论和应用作出了不朽的贡献。
我很荣幸，在佐治亚州立大学的高级矩阵分析课上使用了该书第2版初稿中的几章内容。
我坚信，《矩阵分析（第2版）》将是未来多年中矩阵理论的标准本科生教材和参考书。
”——ZhongshanLi，佐治亚州立大学作者简介作者:[美]霍恩（RogerA.Horn）[美]约翰逊（CharlesR.Johnson）译者:无RogerA.Horn国际知名数学专家，现任美国犹他大学数学系研究教授，曾任约翰?霍普金斯大学数学系系主任，并曾任AmericanMathematicalMonthly编辑。
CharlesR.Johnson国际知名数学专家，现任美国威廉玛丽学院教授。
因其在数学科学领域的杰出贡献被授予华盛顿科学学会奖。

引见了现代数值分析中的重要概念与方法，包括线性和非线性方程与方程组的求解、数值微分和积分、插值、小二乘、常微分方程与偏微分方程的求解、特征值与奇异值的计算、随机数与压缩方法，以及优化技术。
全书穿插引见了收敛、复杂度、条件、压缩和正交这5个数值分析中重要的概念。
本书内容广泛,实例丰富,可作为自然科学、工程技术、计算机科学、数学、金融等专业人员进行教学和研究的参考书。

这本书是谱方法的经典之作，Springer出版社出版。
谱方法是机器学习中重要的一种方法，利用特征值特征向量，奇异值分解等方法。
本书讲述的是其应用，算法和分析。
道客巴巴上下载需要16，另一个书籍下载网上需要50，csdn上有另一个人传输的这本书只要136页，而本书应该是486页，这是全文版本。
数学书籍决定你未来能走多远。

顶点成分分析算法是一种非监督的端元提取算法。
顶点成分分析法假设纯净像元存在，根据凸面几何原理，认为端元都位于单形体的顶点。
VCA算法通过将数据投影到一个正交的子空间方向计算投影距离值最大的像元，它就是要寻找的端元。
要不断进行迭代计算，直到所有的端元都被找到。
VCA的计算步骤为:①对图像数据进行降维处理，设定一个信噪比门限值SNRth，根据图像的信噪比与门限值对比大小分别采用主成分分析法(PCA)或者奇异值分解法(SVD)对图像数据进行降维;②利用随机生成的正态分布矩阵计算初始向量，将所有的像元点向初始向量方向投影，找到投影值最大的作为端元;③继续计算新的投影向量方向并进行迭代计算直到找出所有的端元，本资源实现了VCA算法来非监督提取端元,希望对研讨端元提取的朋友有用

矩阵论在图像处理方面有着极为广泛的使用，比如奇异值分解，QR分解以及范数等

OFDMMMSE信道估计算法奇异值分解

本资源是斯坦福ML公开课笔记的13-15部分。
次要内容包括混合高斯模型、混合贝叶斯模型、因子分析模型、主成分分析、奇异值分解、隐含语义索引和独立成分分析等内容。
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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。