[3Dmath]切变

锚定梦想,一切变简单 (2013年6月26日,在北大法学院回答关于选择的问题) 有一个故事,说的是一头驴,背着两捆草,饿了,到底放下那一捆来吃呢?一直犹豫不决,结果饿死了.这个故事有些夸张,但人生很多路口,大家都会在路口上徘徊.做选择是很难很痛苦的,这边有诱惑,那边也有诱惑.到底选择哪个?我的同学都出国了,我是不是也应该去新东方学习准备考托福?我的发小考公务员了,我是不是也要买书复习了?电视上说有个人小学没毕业做电商就发财了,我是不是也要到淘宝上开个店铺? 你今天听到东边热闹往东跑,明天听到西边

切变是坐标系的变换,非均匀的拉伸.切变时候,角度变化,但是面积或体积不变.也可以理解为坐标轴间的角度变化,造成的扭曲. 如下图,这是x坐标根据y坐标的切变,机器人的y坐标没有变化,只有x坐标变化了,变化后的坐标x`可以理解为将y坐标乘以切变因子s与原坐标x的和:x` = x + sy.如果是3D则增加z坐标的切变因子t: x` = x + sy,y` = y + tz 切变因子通过切变角度计算. 那么构建根据y坐标切变x坐标的代码为: float s = tan(D3DXToRadian(30)

沟通,让一切变得简单 韩愈的<答陈生书>说:“足下求速化之术,不于其人,乃以访愈,是所谓借听于聋,求道于盲.”这句话的意思是:你向我韩愈打听能够快速当官的办法,那就好比是问聋子听到的声音,向盲人问路一样.这是个比喻,意思是向毫无所知的人请教,是不能解决问题的,言外之意是要说明沟通的重要性. 21世纪是一个交流的社会.生活中的每一天,我们都会与别人交流.在很多时候,沟通仅仅被看成交流感情,这便成了形式.其实毋庸置疑的是:沟通是具有目的性.如果没有明确目的的情况下与人交流,那就是在浪费彼此的时间.

线与面相交的计算 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BA%BF%E9%9D%A2%E4%BA%A4%E7%82%B9 什么是参数方程? 参数是参变数的简称.它是研究运动等一类问题中产生的.质点运动时,它的位置必然与时间有关系,也就是说,质的坐标x,y与时间t之间有函数关系x＝f(t),y＝g(t),这两个函数式中的变量t,相对于表示质点的几何位置的变量x,y来说,就是一个"参与的变量".这类实际问题中的参变量,被抽象到数学中,就成了参数.我们所学的参数

<1>镜像(也叫做反射)是一种变换,起作用是将物体沿直线(2D中)或(3D中)"翻折" <2>沿任意轴镜像的2D矩阵 <3>沿任意平面镜像的2D矩阵

我们生活在一个被数字包围的时代.信息瞬息万变,打开电脑可以看到非常多的新闻,不仅仅有本国的还有他国的.这些依靠互联网才能如此迅速的传播,而互联网依靠的是计算机来展示给人们.世界上第一个计算机ENIAC于1964年在美国宾夕法尼亚大学诞生,其体积非常的打,耗电高,能存储的数据少,cpu也不能做非常高深的计算.可是发展到现在计算机的体积越来越像,cpu的速度越来越快,能存储的数据越来越多.一块2.1GHz处理器,它每秒钟跳动21亿次.人类的心跳大约是1赫兹,也就是每天大约跳10万次,每年将近3千万次

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/43973171 James Faghmous提醒机器学习初学者要避免的三方面错误,推荐阅读 New to Machine Learning? Avoid these three mistakes Common pitfalls when learning from data Machine learning (ML) is one of the hottest fields in data scien

企业移动化发展,是现在大多数企业正在奋斗的方向,今天,小编总结了企业在推进移动化发展中常见的几大问题,希望对企业实现其移动战略有所帮助~ 1.开发难.迭代难 根据面向的用户不同,移动应用可以分为B2C类应用.B2E类应用及B2B类应用.越来越多的移动化需求,对于对移动平台技术并不熟悉的企业而言,可以说是难上加难,只能依靠外包团队来解决业务需求.但各外包团队对移动应用开发所使用的技术.接入标准和安全都没有统一的规范,不但给企业内部的技术传承带来困难,也很容易使企业被外包商绑架. 另一方面,移动应用

本文是转载 + 自己心得 , 参考文献后面写 estimateRigidTransform():计算多个二维点对或者图像之间的最优仿射变换矩阵 (2行x3列),H可以是部分自由度,比如各向一致的切变. getAffineTransform():计算3个二维点对之间的仿射变换矩阵H(2行x3列),自由度为6. warpAffine():对输入图像进行仿射变换 findHomography: 计算多个二维点对之间的最优单映射变换矩阵 H(3行x3列) ,使用最小均方误差或者RANSAC方法 . ge