设平面为(nx,ny,nz,d),则以此平面为镜面的列主序反射矩阵如下: 推导如下: 一,平面的表示: 如图所示,过点p,法向量为n的平面,可表示为: np+d=0 其中d为平面到原点的有向距离.如果平面面向原点,则d为正,如果平面背向原点,则d为负. 于是平面可以表示为四维向量(nx,ny,nz,d). 二,reflection matrix推导: 如图平面为np+d=0,Q为空间任一点,Q'为Q在平面上的投影,Q''为Q关于平面的对称点,有如下关系: r=Q-p a=(rn)n b=r-a

1. cv2.matchTemplate(src, template, method)  # 用于进行模板匹配 参数说明: src目标图像, template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标 2. min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret)  # 找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x, y)的位置参数说明:min_val, max_val, min_loc, max_loc 分别表示最小值,最大值,即对应的位

理解CSS3 transform中的Matrix(矩阵) by zhangxinxu from http://www.zhangxinxu.com 本文地址:http://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=2427 一.哥,我被你吓住了 打架的时候会被块头大的吓住,学习的时候会被奇怪名字吓住(如"拉普拉斯不等式").这与情感化设计本质一致:界面设计好会让人觉得这个软件好用! 所以,当看到上面"Matrix(矩阵)"的时候,难免会心生畏惧

Mobile phones Time Limit: 5000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 14391   Accepted: 6685 Description Suppose that the fourth generation mobile phone base stations in the Tampere area operate as follows. The area is divided into squares. The

一.哥,我被你吓住了 打架的时候会被块头大的吓住,学习的时候会被奇怪名字吓住(如“拉普拉斯不等式”).这与情感化设计本质一致:界面设计好会让人觉得这个软件好用! 所以,当看到上面“Matrix(矩阵)”的时候,难免会心生畏惧(即使你已经学过),正常心理.实际上,这玩意确实有点复杂. 然而,这却是屌丝逆袭的一个好机会. CSS同行间:你是不是有这样的感觉:哎呀呀,每天就是对着设计图切页面,貌似技术没有得到实质性地提升啊,或者觉得日后高度有限! 我们应该都知道二八法则(巴莱多定律),即任何一组东西中

R语言基础:数组和列表 数组(array) 一维数据是向量,二维数据是矩阵,数组是向量和矩阵的直接推广,是由三维或三维以上的数据构成的. 数组函数是array(),语法是:array(dadta, dim),其中data必须是同一类型的数据,dim是各维的长度组成的向量. 1.产生一个三维和四维数组. 例1:xx <- array(1:24, c(3, 4, 2)) #一个三维数组 例2:yy <- array(1:36, c(2, 3, 3, 2)) #一个四维数组   2.dim()函数可

题目描述 Description 对于包含字母A到Y各一次的单词S,将其从上到下从左到右写在一个5*5的矩阵中,如单词ADJPTBEKQUCGLRVFINSWHMOXY写出来如下: A D J P T B E K Q U C G L R V F I N S W H M O X Y 若该矩阵满足每一行每一列的字母都是字典序递增的则称S为优美的,如上述单词就是优美的,而ADJPTBEGQUCKLRVFINSWHMOXY则不是(第二列不满足要求). Your Task 将所有优美的单词按字典序列出,从

题目描述: 如果A是个x行y列的矩阵,B是个y行z列的矩阵,把A和B相乘,其结果将是另一个x行z列的矩阵C. 输入: 1.第一个矩阵的行数 2.第一个矩阵的列数(也是第二个矩阵的行数) 3.第二个矩阵的列数 4.第一个矩阵的值 5.第二个矩阵的值 输出: 输出两个矩阵相乘的结果 样例输入 2 2 2 3 8 8 0 9 0 18 9 样例输出 171 72 72 0 思路: 题目意思很简单,只是实现两个矩阵乘法功能,要注意的一点是输出的格式. OJ平台中对输出的格式非常严格,经过多次尝试,验证此

写法 其属性martix与skew .scale .translate之间的关系   兼容性 :       IE9+ : -ms-transform :  IE9只支持2D转换       firefox , chrom , opera : 支持3D转换    写法 :       div {           -moz-transform : rotate(10deg);     transform : rotate(10deg);     -ms-transform : rotate(1

CPU 矩阵乘法 能相乘的两个矩阵,必须满足一个矩阵的行数和第二个矩阵的列数相同. A(N*P) * B(P*M) = C(N*M). 其中P是行数,N是列数, 从宽高的角度来说,即 A的宽度和B的高度是相同的．C矩阵 = ha * wb. 其中C(i,j) = A矩阵中的i行和B矩阵中的j列进行点乘得到该点的值． //C = A*B void MatrixMulCPU(float* _C,const float *_A,const float *_B,int _wa,int _ha,int _

题目链接:BZOJ - 1048 题目分析 感觉这种分割矩阵之类的题目很多都是这样子的. 方差中用到的平均数是可以直接算出来的,然后记忆化搜索 Solve(x, xx, y, yy, k) 表示横坐标范围 [x, xx], 纵坐标范围 [y, yy] 的矩阵切成 k 块的最小 sigma((Vi - Ave)^2) . 然后再递归将矩阵分得更小,直到 k 为 1 的时候直接返回相应的值. 代码 #include <iostream> #include <cstdlib> #incl

转自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45563695 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 在介绍工具之前先对理论基础进行必要的回顾是很必要的.没有理论的基础,讲再多的应用都是空中楼阁.本文主要设涉及线性代数和矩阵论的基本内容.先回顾这部分理论基础,然后给出MATLAB,继而给出Python的处理.个人感觉,因为Python是面向对象的,操纵起来会更接近人的正

线性代数,面向连续数学,非离散数学.<The Matrix Cookbook>,Petersen and Pedersen,2006.Shilov(1977). 标量.向量.矩阵.张量. 标量(scalar).一个标量,一个单独的数.其他大部分对象是多个数的数组.斜体表示标量.小写变量名称.明确标量数类型.实数标量,令s∊ℝ表示一条线斜率.自然数标量,令n∊ℕ表示元素数目. 向量(vector).一个向量,一列数.有序排列.次序索引,确定每个单独的数.粗体小写变量名称.向量元素带脚标斜体表示.

矩阵游戏(game) --九校联考24OI__D1T1 问题描述 LZK发明一个矩阵游戏,大家一起来玩玩吧,有一个N行M列的矩阵.第一行的数字是1,2,-M,第二行的数字是M+1,M+2-2*M,以此类推,第N行的数字是(N-1)*M+1,(N-1)*M+2-N*M. 例如,N=3,M=4的矩阵是这样的: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 对于身为智慧之神的LZK来说,这个矩阵过于无趣.于是他决定改造这个矩阵,改造会进行K次,每次改造会将矩阵的某一行或某一列乘上一个数字,你的

常量: np.pi π 创建矩阵数组 import numpy as np # array=np.array([[1,2,3],[5,6,7]]) #定义一个2行3列的矩阵数组.2行=2维 # print(array.ndim) #返回矩阵数组的维数 # print(array.shape) #返回矩阵数组的维数和列数.(2, 3) # print(array.size) #返回矩阵数组的元素总个数 # # array1=np.array([[1,2,3],[5,6,7]],dtype=np.i

1. cv2.dft(img, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 进行傅里叶变化 参数说明: img表示输入的图片, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT表示进行傅里叶变化的方法 2. np.fft.fftshift(img)  将图像中的低频部分移动到图像的中心 参数说明:img表示输入的图片 3. cv2.magnitude(x, y) 将sqrt(x^2 + y^2) 计算矩阵维度的平方根 参数说明:需要进行x和y平方的数 4.np.fft.ifftshift(img

by zhangxinxu from http://www.zhangxinxu.com本文地址:http://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=2427 一.哥,我被你吓住了 打架的时候会被块头大的吓住,学习的时候会被奇怪名字吓住(如“拉普拉斯不等式”).这与情感化设计本质一致:界面设计好会让人觉得这个软件好用! 所以,当看到上面“Matrix(矩阵)”的时候,难免会心生畏惧(即使你已经学过),正常心理.实际上,这玩意确实有点复杂. 然而,这却是屌丝逆袭的一个好机

这题太坑了...刚开始以为可以用|a+sqrt(b)  1|水过...结果tle,还一直想明明我logn的做法怎么可能tle.. |    0           1| 实在无奈看的题解 (a+sqrt(b))^n=x+y*sqrt(b);  (a+sqrt(b))^(n+1)=a*x+b*y+(x+a*y)*sqrt(b) 这样可以构造矩阵|a  b|    *   |x| |1  b|         |y| 还有记得矩阵乘法%m 最后还有一个坑就是    (a-1)^2<b<a^2 ,

题目链接 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2157 这道题目很多人的题解都是矩阵快速幂写的,矩阵快速幂倒是麻烦了许多了.先给DP的方法 dp[i][j] 表示走过了i个点到了j点的步数 #include <iostream> #include <string.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <algorithm> #inclu

  Transform 执行顺序问题 — 后写先执行 matrix(a,b,c,d,e,f) 矩阵函数 •通过矩阵实现缩放 x轴缩放 a=x*a    c=x*c     e=x*e; y轴缩放 b=y*b   d=y*d     f=y*f;   •通过矩阵实现位移 x轴位移: e=e+x y轴位移: f=f+y   •通过矩阵实现倾斜 x轴倾斜: c=Math.tan(xDeg/180*Math.PI) y轴倾斜: b=Math.tan(yDeg/180*Math.PI)   matrix(

2D矩阵变换 matrix(1,0,0,1,0,0) 对应 matrix (a,b,c,d,e,f) 其中,x, y表示转换元素的所有坐标(变量)了, 3*3矩阵每一行的第1个值与后面1*3的第1个值相乘,第2个值与第2个相乘,第3个与第3个,然后相加 ax+cy+e为变换后的水平坐标,bx+dy+f表示变换后的垂直位置 偏移:e---水平偏移距离    f-----垂直偏移距离  css3单位px 现在,我们根据这个矩阵偏移元素的中心点,假设是(0, 0),即x=0, y=0. 假设 x y