該筆記基於閆令琪大神的cs課程及課後作業總結而成
目錄
學習過程中遇到的一些詞
線代基礎
eigen庫的用處
矩陣/向量的練習:
geometrically: parallelogram law & ******** law
幾何：平行四邊形定律和三角形定律
algebraically: simply add coordinates
代數上：簡單地新增座標
usually orthogonal unit
通常正交單元
cartesian coordinates
笛卡爾座標
dot product
點積cross product
交叉積orthonormal bases and coordinate frames
正交基與座標框架
decompose a vector
分解向量
dual matrix of vector a
向量a的對偶矩陣
homogenous coordinate
齊次座標
點乘可分解向量以及判斷向量之間接近or遠離
叉乘可判斷方位
點乘
叉乘求得的結果垂直於兩個原始向量，因此常用於求法線, 所以三維軟體會提供翻轉法線的功能 opengl永遠是右手系，directx經常是左手系
a在b的左側的意思是，a經過不大於180°的逆時針旋轉可以與b的方向一致，右側同理，方向變為順時針
點在所有向量左側或在所有向量左側，就是多邊形內部
注:c++中 三角函式運算使用弧度制
#include #include using namespace eigen;
int main()
example of cpp :
10.5
1.41421
3.14159
0.5a =
8 22 1
b =4 1
1 4a + b =
12 3
3 5
a - b =
4 1
1 -3
do: a += b;
now: a =
12 3
3 5
i * j =
37 36 35
82 84 77
127 132 119
v =123
w =124
v - 2 * w =
-1-2
-5here is the initial matrix c:
1 2 3
4 5 6
and after being transposed:
1 42 5
3 6
機器學習總結（lecture 1）機器學習基礎知識
參考 機器學習 從經驗e學習一些分類任務t和效能測量p，它在任務t中的效能 由p測量 隨著經驗e提公升。1 監督學習 資料集是有標籤的，就是說對於給出的樣本我們是知道答案的，我們大部分學到的模型都是屬於這一類的，包括線性分類器 支援向量機等等 2 無監督學習 跟監督學習相反，資料集是完全沒有標籤的，...
CS131學習筆記（lecture4）
課程講義 首先，自然界中的每一景象都是 continuous 然而這在計算機的世界觀中是不可接受的。所以必須把模擬訊號進行取樣和量化才能得到影象矩陣，當然了，這一過程產生誤差和丟失資訊也是不可避免的。影象矩陣的每乙個元素都是乙個畫素點 pixel dot，以下畫素點和矩陣元素等價 解析度 resol...
CS224n學習筆記 Lecture1 2
開始的這部分主要是對dl4nlp的乙個簡介。個人理解，dl4nlp中，所有層級都是以向量的形式進行處理，用向量表示單詞 用向量表示句子等。向量是最靈活的形式，維度自由，可組成矩陣，可組成高維的tensor等。進行nlp等後續任務，首先需要輸入。輸入 主要有兩個，乙個是來自語音speech，乙個是來自...