本书共十章，主要包括计算机绘图基本知识、平面图形设计、图形变换、物体视图及表面展开、立体图的自动绘制、三维立体消隐、实测曲线绘制、曲线拟合与设计、曲面设计和VBA与三维实体造型技术等方面内容。
可作为工科类本科各专业学生使用的教材，也可作为研究生与“含图”学科教师及研究人员的参考资料。
目录第一章计算机绘图基本知识-第一节绘图常用设备一、数字化仪和图形输入板二、扫描仪三、自动绘图机四、显示器第二节自动绘图原理一、直线的插补计算二、曲线的插补计算第三节图形显示基础一、像素二、分辨率三、图形显示方式四、屏幕坐标系五、屏幕的纵横比习题第二章平面图形设计第一节VisualBasic的图形功能一、图形控件二、图片控件三、坐标系四、绘图方法五、绘图颜色六、绘图属性七、在图形区输出字符串第二节图形显示程序设计的基本方法一、图形显示程序设计二、图形显示程序分析三、图形显示程序设计举例第三节平面图案设计一、基本图案设计二、平面图案设计第四节圆弧连接一、过已知点作圆的切线二、作两已知圆的公切弧习题第三章图形变换第一节图形窗口一、窗口变换公式二、视图窗口应用举例第二节二维图形裁剪一、逐边裁剪法基本概念二、逐边裁剪的算法三、视图窗口的扩缩变换四、视图窗口裁剪图形与扩缩变换的程序设计第三节动画程序设计一、改变颜色模拟运动二、用异或方式模拟运动三、用显示擦除模拟运动第四节二维图形矩阵变换一、点的变换二、直线的变换三、平面的变换四、齐次坐标五、组合变换及举例习题第四章物体视图及表面展开第一节物体视图的变换矩阵一、三维基本变换矩阵二、三视图变换矩阵第二节平面物体三视图的自动绘制一、矩阵变换法绘制物体三视图二、代数变换法绘制物体三视图第三节直纹面及截部三视图的自动绘制一、直纹回转面三视图的自动绘制二、双曲抛物面三视图的自动绘制第四节立体相贯及表面展开图的自动绘制一、两圆柱相贯及表面展开图的自动绘制二、异径换向渐变段表面展开图的自动绘制习题第五章立体图的自动绘制第一节立体图变换矩阵一、轴测投影变换矩阵二、透视投影变换矩阵第二节轴测图自动绘制一、矩阵变换法绘制轴测图二、代数变换法绘制轴测图第三节透视图自动绘制第四节视向变动下立体图自动绘制一、投影坐标系的确定二、投影点的数学模型三、坐标变换习题第六章三维立体消隐第一节平面立体消隐算法一、平面的方向二、凸多面体消隐算法三、凹多面体消隐算法四、常用数据结构第二节凸多面体消隐一、建立三表形式的数据结构二、建立投影图的数学模型三、判别各棱面的可见性四、检索与存储五、绘图程序设计第三节多个凸多面体消隐一、优先体二、第二优先体上可见线段再判别三、第二优先体子线段处理第四节任意平面体消隐一、算法思想简介二、数据结构形式三、程序流程图四、绘图程序设计习题第七章实测曲线绘制第一节常见曲线回归一、线性回归二、曲线回归三、常见曲线线性回归程序设计第二节多项式回归一、多元线性回归模型二、完全多项式回归三、多元多项式回归四、多项式回归程序设计第三节多项式逐步回归一、逐步回归的基本思想二、逐步回归算法三、一元完全多项式逐步回归四、编程分析实例第四节曲线滤波平滑一、最佳低通数字滤波二、五点三次平滑三、低次平滑公式四、曲线平滑程序设计习题第八章曲线拟合与设计第一节埃特金法插值拟合一、埃特金插值公式二、埃特金法插值拟合曲线三、埃特金法插值拟合曲线程序设计第二节三次参数样条曲线拟合一、三次参数样条曲线二、三次参数样条曲线程序设计第三节贝塞尔曲线设计一、贝塞尔曲线表达式二、贝塞尔曲线的端点性质三、贝塞尔曲线的性质四、组合三次贝塞尔曲线五、贝塞尔曲线程序设计第四节B样条曲线设计：一、B样条曲线的表达式二、二次B样条曲线三、三次B样条曲线四、三次B样条曲线的性质五、三次B样条曲线的边界条件六、N次B样条曲线程序设计习题第九章曲面设计第一节曲面的数学表示与消隐算法一、曲面的非参数表达二、曲面的参数表达三、地平线缓冲消隐算法第二节Coons曲面设计一、Coons曲面的标记规则二、双三次Coons曲面三、双三Coons曲面程序设计四、Coons曲面的拼接第三节贝塞尔曲面设计一、双一次Bezier曲面二、双二次Bezier曲面三、双三次Bezier曲面四、双三次Bezier曲面和Coons曲面的比较五、双三次Bezier曲面的程序设计第四节

配套的相关资料，好东西。
菜菜的课程，看了就知道是好东西了。
01决策树课件数据源码02随机森林03数据预处理和特征工程04主成分分析PCA与奇异值分解SVD05逻辑回归与评分卡06聚类算法Kmeans07支持向量机上08支持向量机下09回归大家族：线性回归，岭回归，Lasso与多项式回归010朴素贝叶斯011XGBoost

利用正规方程矩阵求导进行最小二乘，求得最佳拟合直线。

Python语言调用SVR算法实现回归分析，代码示例，线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。
在统计学中，线性回归(LinearRegression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。
这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。
只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。

AI,ML,gradientdescent,paper,matlab

#多元线性回归预测房子的价格，构建一个房子价格的python模型。
##ex1data2.txt中包含了房子价格的训练组。
第一列是房子的尺寸（平方英尺），第二列是卧室的数量，第三列是房子的价格。

这是一门专门为STEM学生开发的机器学习入门课程。
我们讨论有监督、无监督和强化学习。
笔记开始阐述了没有神经网络的机器学习方法，如主成分分析，t-SNE，和线性回归。
我们继续介绍基本和高级神经网络结构，如传统神经网络、(变分)自编码器、生成对抗网络、受限玻尔兹曼机器和递归神经网络。

使用支持向量机进行非线性回归，得到非线性函数y=f(x1,x2,…,xn)的支持向量解析式

本资源是《手把手教你用Python写线性回归》的附件，文章见：http://blog.csdn.net/juwikuang/article/details/78420337这里用一个很小的列子，一个5个样本。
手把手指导程序员用python编写线性回归代码。
通过一边敲代码，一边思考，在编程中把线性回归学会。
你需要用jupyternotebook打开代码。

不和谐的机器人DiscordBot是一种Discord机器人，它使用线性回归机器学习模型来帮助在Disord服务器的成员正确通知服务器的其他成员该进行“时做出适当的React。
如果邮件中包含易于重新编码或可搜索的文本片段，则首先使用regex，str.__contains__或相等性对其进行检查，然后再使用ML模型来帮助提高准确性。
ML模型是标记的唯一来源的任何消息都将与:robot_face:表情符号。
动机该机器人的动机是要使该机器人自动响应消息并在消息末尾包含多个“a”或仅'a'的消息后发布gif以响应该消息。
我都在DiscordServer中使用了这两个工具，以向其他人发出信号，该是玩《守望先锋》了。
我也想做一个基本的DiscordBot玩。
支持我帮助我摆脱Heroku免费dynos依存关系依赖安装pip3install-rrequirements.tx

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。