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。
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。
2023/8/27 4:23:33
4.27MB
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MATLAB是MATrixLABoratory(矩阵实验室)的缩写，是由美国MathWorks公司20世纪80年代初开发的一套以矩阵计算为基础的科学和工程计算软件
2023/8/26 11:01:41
6.11MB
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项目概况项目进度该时间表将用于跟踪您整周的进度，并与我们的期望保持一致。
您有责任与小组安排时间，在相应的一天结束时（Saturday和Sunday除外）为每项可交付成果寻求批准。
天可交付成果状态第一天项目描述不完整第一天线框/优先级矩阵/时间轴不完整第三天核心应用程序结构（HTML，CSS等）不完整第四天MVP和错误修复不完全的第五天最后的润色不完全的第六天当下不完整；
项目描述这个健身应用程序将能够使用户每天保持锻炼程序的常规性，每次锻炼都将对如何锻炼他们进行描述，并且用户将能够进行多少次重复和重量锻炼。
Google表格（）线框将线框图像上传到cloudinary，并在此处添加链接，并提供特定线框的描述。
不要包括实际图像，而是将其呈现在页面上。
Vue架构线框图资源：MVP/PostMVP-5分钟然后将功能
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不要包括实际图像，而是将其呈现在页面上。
Vue架构线框图资源：MVP/PostMVP-5分钟然后将功能
2023/8/25 15:39:38
223KB
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本书是为非数学专业理工科大学生和研究生学习数值分析课程所编写的教材。
与一般的数值分析教材不同，本书编排由浅入深，采用全新的数值分析论述方式，重点突出数值分析课程的核心和实用性，弱化其数学理论性，特别强调数值分析“立足近似、追求可用”的特点和其内涵的科学研究方法，更加适合学生自学数值分析知识和教师进行数值分析或计算方法课程的研究型教学。
本书的主要内容包括：非线性方程求根方法，线性方程组的解法，求矩阵特征值和特征向量的方法，插值与拟合方法，数值积分与数值微分和常微分方程初值数值解法。
与一般的数值分析教材不同，本书编排由浅入深，采用全新的数值分析论述方式，重点突出数值分析课程的核心和实用性，弱化其数学理论性，特别强调数值分析“立足近似、追求可用”的特点和其内涵的科学研究方法，更加适合学生自学数值分析知识和教师进行数值分析或计算方法课程的研究型教学。
本书的主要内容包括：非线性方程求根方法，线性方程组的解法，求矩阵特征值和特征向量的方法，插值与拟合方法，数值积分与数值微分和常微分方程初值数值解法。
2023/8/25 8:55:33
100.72MB
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编辑推荐《矩阵论千题习题详解》内容全面，题量大，解答详尽，适合学习矩阵论课程的研究生以及参加博士入学矩阵论课程考试的人员阅读，对于从事矩阵论教学工作的教师也有一定的参考价值。
2023/8/25 4:39:14
36.16MB
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：提出了一种非线性扩张状态观-剧器的“参数动态确定法设计方法运用该方法可以设计出任意阶的非线性扩张状态观测器，所设计出的非线性扩张状态观测器的动态品质只与补偿矩阵的极点位置有美，与非线性函数的形式无关，选取满足条件的不同菲线性函数可以得到不同形式的非线性扩张状态观测器最后，仿真算例表明了该设计方法的有效性
2023/8/22 5:15:30
161KB
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从图的带权邻接矩阵A=[a(i,j)]n×n开始，递归地进行n次更新，即由矩阵D(0)=A，按一个公式，构造出矩阵D(1)；
又用同样地公式由D(1)构造出D(2)；
……；
最后又用同样的公式由D(n-1)构造出矩阵D(n)。
矩阵D(n)的i行j列元素便是i号顶点到j号顶点的最短路径长度，称D(n)为图的距离矩阵，同时还可引入一个后继节点矩阵path来记录两点间的最短路径。
采用的是松弛技术，对在i和j之间的所有其他点进行一次松弛。
所以时间复杂度为O(n^3);
又用同样地公式由D(1)构造出D(2)；
……；
最后又用同样的公式由D(n-1)构造出矩阵D(n)。
矩阵D(n)的i行j列元素便是i号顶点到j号顶点的最短路径长度，称D(n)为图的距离矩阵，同时还可引入一个后继节点矩阵path来记录两点间的最短路径。
采用的是松弛技术，对在i和j之间的所有其他点进行一次松弛。
所以时间复杂度为O(n^3);
2023/8/18 23:24:48
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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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