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计算机图形学Lecture04-poissonrecon

PoissonSurfaceReconstructionMichaelKazhdan,MatthewBolithoJohnsHopkinsUniversityHuguesHoppeMicrosoftResearchMotivationInmanydomains,scannersareusedtoobtainvirtualrepresentationsof3Dshapeshttp://www.jhu.edu/digitalhammurabi/http://graphics.stanford.edu/projects/mich/MotivationScanningoftengivesonlyloc...

2025-01-13 2.01MB 49 页 0 0 5玖币
计算机图形学Lecture03-Meshes

MeshesAdvancedComputerGraphicsCS/BeihangUniversity3D几何数据：第四代数字媒体7580908595000510声音3D几何视频图像0510动态3D数据三维几何物体的不同表达方法样条曲面细分曲面隐式曲面CSG建模过程建模点云网格体素距离场几何图像NeRFvs.GaussianSplatting纯离散（可以插值）、显式表达在三维空间内纯连续的、隐式表达在可微空间内3DGS是在离散和连续间的一个平衡：在高斯球内部是连续的、可微的；在整个空间中，每个高斯球又是离散的。3D表达•Surfacegraphics–3D实体的表面：2D流形(B-rep:bou...

2025-01-13 3.17MB 66 页 0 0 5玖币
计算机图形学Lecture02-SVD

MathforComputerGraphics-SingularValueDecompositionAdvancedComputerGraphicsCS/BeihangUniversity第二讲图形学的数学基础我们希望读者能同意我们如下见解：即如果除了微积分和微分方程之外，还有什么数学领域是数学科学的基础的话，那就是数值线性代数。----LioydN.Trefethen,DavidBauIII《数字线性代数》前言三门重要数学笛卡尔（1596-1650）Ax=b任何问题→数学问题数学问题→代数问题代数问题→方程求解估算法矢网格参数化网格光顺……笛卡尔之梦莱布尼茨之梦实际问题符号表达式解答案机械的...

2025-01-13 1.31MB 58 页 0 0 5玖币
计算机图形学Lecture02-Greg Turk-Mathematics for Computer Graphics

MathematicsforComputerGraphics数学在计算机图形学中的应用GregTurk,August1997https://www.cc.gatech.edu/~turk/“学习计算机图形学需要多少的数学？”这是初学者最经常问的问题。答案取决于你想在计算机图形学领域钻研多深。如果仅仅使用周围唾手可得的图形软件，你不需要知道多少数学知识。如果想学习计算机图形学的入门知识，我建议你读一读下面所写的前两章（代数，三角学和线性代数）。如果想成为一名图形学的研究者，那么对数学的学习将是活到老，学到老。如果你并不特别喜欢数学，是否仍有在计算机图形学领域工作的机会？是的，计算机图形学的确有一...

2025-01-13 826.5KB 10 页 0 0 5玖币
机器学习-杨鸿宇-作业第一次课后题解答

0923课后题一、1.在某个区域中存在两类产品，A类产品是正常产品(w1)，B类产品是有缺陷的产品(w2)。已知正常产品和有缺陷产品的先验概率分别为P(w1)=0.85以及P(w2)=0.15。现有一个待识别的产品，其检测特征为x，从类条件概率密度曲线上查得：正常产品的类条件概率密度P(x|w1)=0.25，有缺陷产品的类条件概率密度P(x|w2)=0.5，请根据贝叶斯决策理论对该产品进行分类。2.假设把正常产品分类为有缺陷产品的风险值是2，把有缺陷产品分类为正常产品的风险值是9，请基于最小风险的决策对其进行分类。二、在某个工厂的生产线上，产品的重量服从正态分布。现对该生产线上的产品进行抽样，...

2025-01-13 323.43KB 3 页 0 0 5玖币
机器学习-杨鸿宇-作业第一次课后题

0923课后题一、1.在某个区域中存在两类产品，A类产品是正常产品(w1)，B类产品是有缺陷的产品(w2)。已知正常产品和有缺陷产品的先验概率分别为P(w1)=0.85以及P(w2)=0.15。现有一个待识别的产品，其检测特征为x，从类条件概率密度曲线上查得：正常产品的类条件概率密度P(x|w1)=0.25，有缺陷产品的类条件概率密度P(x|w2)=0.5，请根据贝叶斯决策理论对该产品进行分类。2.假设把正常产品分类为有缺陷产品的风险值是2，把有缺陷产品分类为正常产品的风险值是9，请基于最小风险的决策对其进行分类。二、在某个工厂的生产线上，产品的重量服从正态分布(,)N2。现对该生产线上的...

2025-01-13 105.79KB 1 页 0 0 5玖币
机器学习-杨鸿宇-作业第四次课后题+解答

第四次课后题一、请简述使用最大方差思想推导PCA的过程。解答：附：通常的PCA求解过程以及部分代码实现。

2025-01-13 347.67KB 3 页 0 0 5玖币
机器学习-杨鸿宇-作业第二次课后题解答

第二次课后题一、假设有一个二分类问题，样本集如下。类别1：112x,213x,类别2：312x,422x，初始权重向量为0(1)21α，学习率1，请使用感知机准则进行4次迭代，给出每次迭代完成时的权重向量。首先对样本进行齐次化：1112y,2113y,3112y,4122y。第一次迭代：11(1)0211402αyT，更新权重：011(2)211121...

2025-01-13 240.82KB 3 页 0 0 5玖币
机器学习-杨鸿宇-作业第二次课后题

第二次课后题一、假设有一个二分类问题，样本集如下。类别1：112x,213x,类别2：312x,422x，初始权重向量为0(1)21α，学习率1，请使用感知机准则进行4次迭代，给出每次迭代完成时的权重向量。二、在一个二维空间中，有两类样本，分别是类别A和类别B。类别A的样本均值为23A，类别B的样本均值为57B，两类样本的类内离散度矩阵为2002WS。1.请使用Fisher判别分析找到最优的投影方向w。2.计算投影方向的单位方向向量，并计算两类样本的均值向量投...

2025-01-13 105.94KB 1 页 0 0 5玖币
机器学习-黄迪12 决策树

机器学习MachineLearning北京航空航天大学计算机学院智能识别与图像处理实验室IRIPLab,SchoolofComputerScienceandEngineering,BeihangUniversity黄迪刘庆杰2018年秋季学期Fall2018课前回顾概率图模型概率图模型（ProbabilisticGraphicalModel）概率论图论有向图无向图概率论+图论=概率图模型概率图模型概率图模型（ProbabilisticGraphicalModel）结点：随机变量或一组随机变量连接弧：随机变量之间的关系概率图模型贝叶斯网络（BayesianNetwork）有向无环图（...

2025-01-13 2.06MB 82 页 0 0 5玖币
机器学习-黄迪11 概率图模型

机器学习MachineLearning北京航空航天大学计算机学院智能识别与图像处理实验室IRIPLab,SchoolofComputerScienceandEngineering,BeihangUniversity黄迪刘庆杰2018年秋季学期Fall2018课前回顾基本采样法（BasicSampling）思想：从基本概率分布中产生新变量的分布均匀分布（Uniformdistribution）:产生非均匀分布：累积分布函数（CDF）基本采样法（BasicSampling）练习：指数分布求多变量分布形式：基本采样法（BasicSampling）高斯分布：Box-Muller变换基本采样...

2025-01-13 3.01MB 64 页 0 0 5玖币
机器学习-黄迪10 采样方法

机器学习MachineLearning北京航空航天大学计算机学院智能识别与图像处理实验室IRIPLab,SchoolofComputerScienceandEngineering,BeihangUniversity黄迪刘庆杰2018年秋季学期Fall2018课前回顾主成分分析-算法最大方差思想使用较少的数据维度保留住较多的原数据特性将D维数据集降为M维，首先考虑，定义这个空间的投影方向为D维向量出于方便且不失一般性，令每个数据点在新空间中表示为样本均值在新空间中表示为，其中投影后样本方差表示为其中原样本方差最大主成分分析-算法最大方差思想使用较少的数据维度保留住较多的原数据特性目标是最大化...

2025-01-13 3.08MB 62 页 0 0 5玖币
机器学习-黄迪7 神经网络

机器学习MachineLearning北京航空航天大学计算机学院智能识别与图像处理实验室IRIPLab,SchoolofComputerScienceandEngineering,BeihangUniversity黄迪刘庆杰2018年秋季学期Fall2018Adagrad对稀疏参数进行大幅更新和对频繁参数进行小幅更新适合处理稀疏数据RMSpropAdagrad引起学习率衰减减弱梯度累积学习率衰减´¿=1pg(¿)+²´0Adadelta使用前一次的梯度开方代替动量SGDSGD在遇到局部极值和鞍点时容易震荡引入动量momentum，抑制梯度的震蒎表示时刻的优化方向，且时刻的优化方向...

2025-01-13 3.83MB 52 页 0 0 5玖币
机器学习-黄迪6 神经网络

机器学习MachineLearning北京航空航天大学计算机学院智能识别与图像处理实验室IRIPLab,SchoolofComputerScienceandEngineering,BeihangUniversity黄迪刘庆杰2018年秋季学期Fall2018MP模型⚫是一种人工神经元的数学模型，它最早是由美国的McCulloch和Pitts提出的神经元模型，是大多数神经网络模型的基础。人工神经元的MP模型•MP模型采用阶跃函数作为激活函数•当激活函数f为阈值(阶跃)函数时，神经元就可以看作是一个线性分类器。人工神经元的MP模型()1,01,0xfxx=−xf(x)•激活函数：–线性函...

2025-01-13 2.67MB 67 页 0 0 5玖币
机器学习-黄迪5 神经网络

机器学习MachineLearning北京航空航天大学计算机学院智能识别与图像处理实验室IRIPLab,SchoolofComputerScienceandEngineering,BeihangUniversity黄迪刘庆杰2018年秋季学期Fall2018机器学习算法ClassificationorCategorizationClusteringRegressionDimensionalityReduction机器学习主要问题准则函数Fisher准则感知机准则最小平方误差准则支持向量机SVM从线性可分情况下的最优分类面发展而来。最优分类面就是要求分类线不但能将两类正确分开(训练错误率...

2025-01-13 4.04MB 56 页 0 0 5玖币
核心课程-矩阵理论I教学大纲

1矩阵理论与应用Ｉ课程基本信息：课程中文名称：矩阵理论与应用I课程英文名称：MatrixTheory课程性质：基础理论课开课学期：全年（第1-8周）学分/学时：2/32先修课程：线性代数、高等数学（数学分析）建议后续课程：矩阵理论与应用II适用专业/开课对象：主要适用于理、工、医等专业，硕士、博士研究生课程负责人：张继龙、王磊团队其他成员：赵迪、杨小远、刘克新、郎荣玲、谷海波、王振乾、王刚、王福祥一、课程的性质、目的和任务通过本课程的学习，使学生在已掌握本科阶段线性代数知识的基础上，进一步提高矩阵理论的相关知识储备。并着重培养学生将所学的理论知识应用于本专业的实际问题和解决实际问题的能力。本课...

2025-01-13 200.67KB 4 页 0 0 5玖币
关于BGP实验不同命令版本的补充说明

关于BGP实验不同命令版本的补充说明目前，北航网络实验室设备（路由器和交换机）主要有两个版本的命令行，v5和v7。计算机网络实验教材是根据v5版本的命令行编写的。对于BGP协议，v5和v7版本命令有一定不同。因此，建议大家在做实验前，先用displayversion命令，查看一下命令行版本。如下图所示：V5版本的设备，按照教材上的命令配置。V7版本的设备，请参考以下命令：V7版本网络设备的BGP配置命令，请大家参考。1.BGP基本配置P236[R1]BGP100[R1-bgp-default]peer1.1.1.2as-number300//指定BGP邻居[R1-bgp-default]add...

2025-01-13 106.93KB 2 页 0 0 5玖币
冯张驰_申优大作业-Python语言分析报告

PythonÔýsá�DÍZY2306410ˆfZY2306121K1Python¥îÿË˜"d„eÅ^ñ×1¥ÔýÅbîÿË˜"dYVhË˜2ü¥³1P¤}’÷Fe±„^¿Ibe54BÕ

2025-01-13 292.24KB 6 页 0 0 5玖币
第五章-SVM-序列最小追踪

5.5序列最小优化算法•什么是序列最小优化算法?•序列最小优化算法什么是序列最小优化算法?⚫支持向量机的学习问题可以形式化为求解具有全局最优解的凸二次规划问题。许多方法可以用于求解这一问题，但当训练样本容量很大时，这些算法往往效率较低，以致无法使用。⚫序列最小优化算法（SequentialMinimalOptimization,SMO）➢一种启发式算法，用于解决支持向量机训练目标函数优化问题➢基本思想：不断地将原二次规划问题分解为只有两个变量的二次规划问题，并对子问题进行解析求解，直到所有变量都满足KKT条件为止。因为子问题解析解存在，所以每次计算子问题都很快，虽然子问题次数很多，但是总体上还...

2025-01-13 445.66KB 13 页 0 0 5玖币
第三章-非线性判别函数及感知机

6.1什么是神经网络•神经网络的发展概述•神经网络的应用1神经网络发展概述20世纪40年代2006年2018年传统神经网络深度神经网络大模型➢传统神经网络时期：神经网络发展初期，以理论研究为主。代表性工作：MP模型，感知机，反向传播算法；➢深度神经网络时期：神经网络复杂度、模型精度大大提升。代表性工作：AlexNet，ResNet，R-CNN系列；➢大模型时期：神经网络的规模达到数十亿参数级别。代表性工作：Transformer，BERT，GPT；2神经网络发展概述：传统时期⚫萌芽期➢McCulloch和PittsEfroni从信息处理的角度，研究神经细胞行为的数学模型表达，提出二值神经元模型...

2025-01-13 3.2MB 56 页 0 0 5玖币

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