转自:https://dawnarc.com/2016/07/mathlinear-algebra%E5%90%91%E9%87%8F%E7%A7%AF%E5%A4%96%E7%A7%AF%E5%8F%89%E7%A7%AF%E4%B8%8E%E6%95%B0%E9%87%8F%E7%A7%AF%E5%86%85%E7%A7%AF%E7%82%B9%E7%A7%AF/ 一.向量积(外积.叉积)与数量积(内积.点积) 原理 叉积 http://baike.baidu.com/view/973423

 本系列文章由birdlove1987编写,转载请注明出处.    文章链接:http://blog.csdn.net/zhurui_idea/article/details/24975031   矩阵是3D数学的重要基础,它主要用来描写叙述两个坐标系统间的关系,通过定义一种运算而将一个坐标系中的向量转换到还有一个坐标系中. 在线性代数中,矩阵就是一个以行和列形式组织的矩形数字块.向量是标量的数组,矩阵则是向量的数组.   矩阵的维度和记法 矩阵的维度被定义为它包含了多少行和多少列,一个 r *

No.1. 初始化状态 No.2. 合并多个向量为一个向量 No.3. 合并多个矩阵为一个矩阵 No.4. 借助vstack和hstack实现矩阵与向量的快速合并.或多个矩阵快速合并 No.5. 分割向量 No.6. 分割矩阵 No.7. 使用vsplit和hsplit对矩阵进行快速垂直分割及水平分割 No.8. 分割的应用:从矩阵中抽出最后一列,然后将其转化成向量

本系列文章由birdlove1987编写.转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/zhurui_idea/article/details/25102425 前面有一篇文章讨论过多坐标系的问题.有的人可能会问我那么多坐标系,它们之间怎么关联呢?嘿嘿~这次的内容能够为解决问题打基础奥. 线性变换基础(3D数学编程中.形式转换常常是错误的根源,所以这部分大家要多多思考,细致运算) 一般来说,方阵(就是行和列都相等的矩阵)能描写叙述随意的线性变换,所以后面我们一般用方阵来变

范数就是长度的一种推广形式,数学语言叫一种度量.比如有一个平面向量,有两个分量来描述:横坐标和纵坐标.向量的二范数就是欧几里得意义下的这个向量的长度.还有一些诸如极大值范数,就是横坐标或者纵坐标的最大的那个,也可以视为这个向量的一个度量,具体来说就代表了这个向量在坐标轴上投影的最大长度.推广到一般的N维空间,范数还是类似的.对于矩阵,可以理解了多个向量放在一起.矩阵的行范数和列范数都是从不同的角度出发,选择了这组向量元素之和最大的作为矩阵范数.代表了该矩阵在N维空间中所“覆盖”的一个范围.矩阵的

在个人的Unrealengine账户中关联自己的GitHub账户成功之后,就可以访问UE4引擎的源码了. git clone -b release https://github.com/EpicGames/UnrealEngine.git 克隆成功后,执行Setup.bat拉取并安装外部依赖文件(第三方库.资源包.示例工程等),最后调用UnrealVersionSelector添加引擎到注册表并在资源管理器中添加引擎快捷菜单功能 "%EngineDir%\Engine\Binaries\Win6

投影矩阵元素Projection Matrix 投影矩阵构建: 当f趋向于正无穷时: 一个重要的事实是,当f趋于正无穷时,在剪裁空间中点的z坐标跟w坐标相等.计算方法如下: 经过透视除法后,z坐标变为1,这意味着被投影的点正好投影到远平面上,其中透视除法是点的x,y,z,w分别除以w.

http://blog.csdn.net/nkwangjie/article/details/17502443 http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/52668477 稀疏矩阵有很多种,这里总结2种: from scipy import sparse 1.csr_matrix  [行压缩矩阵)   (与之对应,列压缩举证:csc_matrix] csr_matrix,全名为Compressed Sparse Row,是按行对矩阵进行压

http://blog.csdn.net/canglingye/article/details/41316193 [相互转换]:http://stackoverflow.com/questions/32456808/sparsevector-to-densevector-conversion-in-pyspark 1.稀疏矩阵和稠密矩阵可以转换成数组 2.数组可以转换成稠密矩阵 3.稀疏矩阵不能直接转换为稠密矩阵,需要先转换为数组:但是,数组和稠密矩阵都不能直接转换为稀疏矩阵 from pysp

矩阵定义:[摘自百度百科] 由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵,简称m × n矩阵.记作: 这m×n 个数称为矩阵A的元素,简称为元,数aij位于矩阵A的第i行第j列,称为矩阵A的(i,j)元,以数 aij为(i,j)元的矩阵可记为(aij)或(aij)m × n,m×n矩阵A也记作Amn. 元素是实数的矩阵称为实矩阵,元素是复数的矩阵称为复矩阵.而行数与列数都等于n的矩阵称为n阶矩阵或n阶方阵. 基本运算: 矩阵运算在科学计算中非常重要而矩阵的基本运算包括矩阵的加

1.矩阵的加减运算X+Y或者X-Y:元素对应相加减.在此要求X与Y必须是同维矩阵,否则会出现错误信息.如果Y为一个数,则表示X中每一元素+Y或者-Y: %当X和Y都为同维矩阵时 X=[1,2,-3;2,3,4]; Y=[1,2,-3;4,5,7]; X+Y ans = 2 4 -6 6 8 11 %当X为矩阵,而Y为一个数时 X=[1,2,-3;2,3,4]; Y=10; X+Y ans = 11 12 7 12 13 14 2.X*Y是表示两个矩阵的乘积:其中矩阵X与Y需要满足矩阵相乘的条件,

一.创建矩阵 1.通过直接赋值创建矩阵 将矩阵元素置于[]中.同行元素之间用空格或"."分开.行与行之间用":"隔开. >> a=[1,2,3;4,5,6;,7,8,9] a = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 2.通过特殊的函数进行创建 函数名称 函数功能 ones(n) 构建一个n*n的1矩阵 ones(m,n-p) 构建一个m*n*-*p的1矩阵 ones(size(A)) 构建一个和矩阵A相同大小的1矩阵 zeros(n) 构建一个n*n的0

placeholder placeholder为tf中的占位符,用来保存数据.语法为: tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) dtype:数据类型   shape:数据维度   name:名称 返回类型:Tensor 使用方法: data1 = tf.placeholder(tf.float32) data2 = tf.placeholder(tf.float32) dataAdd = tf.add(data1,data2) with tf.S

1.placeholder 占位符 可以通过run方法传入值 测试代码如下: # encoding:utf-8 import tensorflow as tf # placeholder 占位符 可以由用户输入 data1 = tf.placeholder(tf.float32) data2 = tf.placeholder(tf.float32) dataAdd = tf.add(data1,data2) with tf.Session() as sess: print(sess.run(da

转自:http://www.unrealchina.net/portal.php?mod=view&aid=290

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

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

在上篇文章中,介绍了三位场景中的同一个三维点在不同视角下的像点存在着一种约束关系:对极约束,基础矩阵是这种约束关系的代数表示,并且这种约束关系独立与场景的结构,只依赖与相机的内参和外参(相对位姿).这样可以通过通过匹配的像点对计算出两幅图像的基础矩阵,然后分解基础矩阵得到相机的相对位姿. 通过匹配点对估算基础矩阵 基础矩阵表示的是图像中的像点\(p_1\)到另一幅图像对极线\(l_2\)的映射,有如下公式: \[ l_2 = Fp_1 \] 而和像点\(P_1\)匹配的另一个像点\(p_2\)必

背景 之前在<Houdini技术体系 过程化地形系统(一):Far Cry5的植被系统分析>一文中已经对AAA游戏中过程化植被的需求有了一定的定义,后续工作就是如何用Houdini开发功能需求定义的节点,以及对应UE4的Houdiin Engine来制定过程化管线.Houdini的HDA的开发放在过程化地形系统部分讲解,这里主要是讲解工作流程的制定.FC5的分析之前,也大致介绍了UE4的植被系统.这里再确定下植被系统工作流方面的需求: Houdini Input:UE4 要输入什么给Houdi

目录 UObject Actor种类 AActor APawn(可操控单位) AController(控制器) AGameMode(游戏模式) AHUD(HUD) ... Component种类 UActorComponent(基本组件) USceneComponent(场景组件) UChildActorComponent(子演员组件) UStaticMeshComponent(静态网格组件) ... 总结 参考 引擎版本:Unreal Engine 4.22 UObject UE4的最基础类型

               本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新  开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录 前言 本文开始一一介绍Math.NET的几个主要子项目的相关功能的使用.今天先要介绍的是最基本Math.NET Numerics的最基本矩阵与向量计算. 如果本文章资源下载不了,或者文章显示有问题,请参考 本文原文地址:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4265406.ht