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第1章 线性空间与线性映射 求解过渡矩阵（表示矩阵）并进行坐标变换； 空间Vn(F)：ξ=[ξ1⋯ξn]和η=[η1⋯ηn]是基，T是线性变换，α∈Vn(F)任意。 已知α在ξ下的坐标为x=[x1⋮xn]，ξ→η的过度矩阵为C，则α在η下的坐标为y=C−1x； 已知T在ξ下的表示矩阵为A，ξ→η的过 阅读全文
posted @ 2022-11-06 21:47
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【数据结构】普通树、二叉树与森林的定义与应用 阅读全文
posted @ 2021-11-04 22:39
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暑期实习我们小组做的森林资源仿真系统，包括三个大功能：样地仿真、小班仿真和经营模拟 阅读全文
posted @ 2021-09-07 19:07
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已知递推式$a_{n+1}=f(a_n)$求解数列极限 在草稿纸上先斩后奏：假设极限存在，然后尝试解出极限值为$A$； 画出$f(x)$和$x$的大致图像(初等函数都得会画)，找到交点的大致范围$(C_1，C_2)$； 在理论上初等函数的图像是都可以通过研究导数性质绘制出来的，但是如果函数较为复杂的 阅读全文
posted @ 2021-06-01 15:15
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极限的四则运算法则与特殊用法 极限的四则运算法则 只有当两个极限同时存在的情况下，极限的四则才可以与四则的极限相互转换。 极限的四则运算特殊用法 由于在考试中，我们已知极限最后是可以求出解的，所以当我们在用极限四则运算将它们拆分的时候，只要其中一个分量的极限明显存在，我们就能够判定这样的拆分方法合理 阅读全文
posted @ 2021-05-30 21:07
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一、概述 李群和李代数的核心思想 可以理解为专门用于矩阵旋转的东西，符合封结幺逆法则； 李群可以理解为旋转矩阵，李代数可以理解为旋转向量； 李群是连续群，李代数可以表出李群的导数，所以李代数表示的是李群的局部性质； 进而我们可以理解为：旋转向量表达了旋转矩阵的局部（旋转发生那一瞬间的领域内）性质； 阅读全文
一、概述 李群和李代数的核心思想 可以理解为专门用于矩阵旋转的东西，符合封结幺逆法则； 李群可以理解为旋转矩阵，李代数可以理解为旋转向量； 李群是连续群，李代数可以表出李群的导数，所以李代数表示的是李群的局部性质； 进而我们可以理解为：旋转向量表达了旋转矩阵的局部（旋转发生那一瞬间的领域内）性质； 阅读全文
posted @ 2021-05-27 19:51
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在使用Sophus库的时候碰到了FMT库的有关问题 阅读全文
posted @ 2021-05-18 21:53
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一、概述 旋转变换的核心思想 在不同坐标系下，虽然坐标不同，但是同一个向量还是一样的。这句话有点儿怪怪的，但是可以用数学公式表出：\(\beta_1^T\cdot\alpha_1=\beta_2^T\cdot\alpha_2\)，其中\(\beta\)是不同坐标系的标准正交基（行分块），\(\alp 阅读全文
一、概述 旋转变换的核心思想 在不同坐标系下，虽然坐标不同，但是同一个向量还是一样的。这句话有点儿怪怪的，但是可以用数学公式表出：\(\beta_1^T\cdot\alpha_1=\beta_2^T\cdot\alpha_2\)，其中\(\beta\)是不同坐标系的标准正交基（行分块），\(\alp 阅读全文
posted @ 2021-05-13 21:34
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SLAM学习笔记—后端 1. 概述 > 1. 状态估计概率分布的核心思想 > > > 未知量($x_k$)的后验概率分布 = 似然概率分布 × 未知量($x_k$)的先验概率分布 > > > > 这一等式贯穿全文，请牢牢抓住！ > > 2. 运动方程和观测方程 > > > $$ > > \begin 阅读全文
posted @ 2023-07-17 14:51
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第1章 线性空间与线性映射 求解过渡矩阵并进行坐标变换； 证明$W$是$V$的子空间 寻找一个元素$\alpha_0\in{W}$说明$W$是非空集合（一般地可以选择零元素）； 证明$W$中的元素对加法封闭：$\forall{\alpha_1,\alpha_2\in{W}},~~(\alpha_1\ 阅读全文
posted @ 2022-11-01 20:27
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循环不变量(分治结束标志量)：在循环中定义不发生变化的量，当不满足定义时缩小规模。 关于循环不变量定义的条件，我们是有充分条件和必要条件之分的。 充分条件：这个条件一旦满足，说明循环不变量满足定义，过程立即结束； 必要条件：假设这个循环不变量满足其定义，那么一定满足必要条件，否则它必然不满足定义。但 阅读全文
posted @ 2022-09-29 16:32
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在对多维特征空间$\mbox{V}_n$的样本进行分类时，$\mbox{V}_n$中样本点的相似度使用内积进行计算，这是因为内积的本质就是计算$\bf{x_1}$在$\bf{x_2}$上的投影大小。但是这种计算方式与样本点的“位置”（即样本特征与原点的距离）相关，也就是说如果$\bf{x_1}$扩大 阅读全文
posted @ 2022-09-15 18:33
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manager.cs using System; using System.Collections.Concurrent; using System.Threading; using bntu.pcm.plworker; using bntu.pcm.works; /* * bntu 是我的网名，在 阅读全文
posted @ 2022-09-10 13:37
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匈牙利算法的概述 用来解决二分图中的最优分配问题的算法，也就是图论中寻找最大匹配的算法。 从实际问题的角度理解（$\mbox{KM}$算法） 第（1）步：找到每个成员的长处，即寻找各个成员完成各任务的最短耗时。将成本矩阵的各行减去该行的最小值，找出各行的“0”； 第（2）步：找到各任务的最佳人选，即 阅读全文
posted @ 2022-09-01 13:03
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预测与更新 阅读全文
posted @ 2022-09-01 12:53
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概述 为什么要进行破碎和磨碎？ 从采矿作业送入选矿厂或选煤厂的原矿其粒度上限几百毫米甚至达到一米多，而选矿通常要求0.1—0.2毫米或更细，这就要求将进入选矿厂的原矿在粒度上减小至原来的千分之一甚至万分之一。这一过程必须通过碎碎、磨矿作业来实现。 破碎磨矿的任务 将有用矿物与脉石矿物及各种有用矿物之 阅读全文
posted @ 2022-08-16 11:12
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import cv2 as cv import numpy as np def adaptive_threshold(gray: np.ndarray, whs: int = None, sub_threshold: float = 0.15): """ 基于积分图像的自适应阈值二值化算法 :par 阅读全文
posted @ 2022-08-01 10:34
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