基本知识 右手坐标系 右手手掌弯曲,手指方向由正X轴指向正Y轴,如果这时Z轴正方向与大拇指方向保持一致,坐标系为右手坐标系,否则为左手坐标系. 向量叉乘的方向 向量(1,0,0)与向量(0,1,0)叉乘的结果可以由公式计算得到为(0,0,1),在数值上它是始终不变的.但放在坐标中进行解释,(0,0,1)都是代表Z轴正方向,但在左右手坐标系中他们与X,Y轴正方向的相对空间位置是不同的.在右手坐标中判断叉乘结果的方向使用右手定律,左手坐标系中使用左手. 视图变换是三维渲染中物体顶点坐标变换的一部分,

把物体从世界坐标系转化到视点坐标系的矩阵称为视图矩阵. 下面我们先看下opengl视图矩阵的推导过程: 假设视点或camera的局部坐标系为UVN,UVN分别指向右方.上方和后方从而构成右手坐标系,视点则处于局部坐标系的原点位置. 就如opengl的函数OpenGL的gluLookAt(eyex, eyey, eyez, lookatx, lookaty, lookatz, upx, upy, upz)一样,给定视点.观察点.以及up向量,现在我们来求得视图矩阵. 1.首先我们来求得N = ey

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/12166896.html 为什么引入齐次坐标的变换矩阵可以表示平移呢? - Yu Mao的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/26655998/answer/43847213为什么引入齐次坐标的变换矩阵可以表示平移呢? - Yu Mao的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/26655998/answer/438

计算机三维图形学中,一个基本的任务是如何描述三维空间中一个物体位置的变化,也就是如何 描述物体的运动.通常情况下,物体位置的变化包含三个基本的变化:平移.旋转和缩放,物体的运动也可以用这三个基本的运动形态的组合来描述. 图形学中物体运动的数学表述是:将点的初始位置坐标P0映射到经过平移.旋转.绽放后的新位置P1的过程. 平移: 平移就是在原始的三维空间坐标点上分别加上对应方向上的平移量: 旋转: 旋转分为两类:在二维平面和三维空间中的旋转. 二维平面上的旋转: 相对坐标注原点旋转角度θ: 以矩阵

读 http://www.songho.ca/opengl/gl_projectionmatrix.html 0.投影矩阵的功能: 将眼睛空间中的坐标点 [图A的视椎体]     映射到     一个(-1, 1)的空间中[图B的立方体] 图A 图B 1.我们要解的是什么问题: 我们要求一个矩阵,使得以下等式成立 [结果坐标]  = [待求矩阵] * [眼睛坐标系的坐标] 2.大致思路是什么: 我们使等式左侧的[Xc, Yc, Zc, Wc]T 坐标  和 等式右侧的[Xe, Ye, Ze, W

前面的若干重要概念中描述了OPENGL中的几个重要变换,而矩阵是线性代数中的重要数学工具,它被用来对这些变换进行数学上的实现. 矩阵主要有以下几种: 模型视图矩阵:模型视图矩阵是个4*4的矩阵,代表经过变换的坐标系统,我们可以用这个坐标系统放置物体并设置其方向,顶点坐标以单列矩阵的形式表示,乘以模型视图矩阵,产生与视觉坐标系统相对应的经过变换的新坐标(顶点坐标*模型视图矩阵=与视觉坐标系统对应的新坐标) 对模型视图矩阵进行修改 以下是对模型视图矩阵进行修改的例子: 移动: glTranslate

BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法,其主要特点是信号前向传递,而误差后向传播,通过不断调节网络权重值,使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近,以达到训练的目的. 一.多层神经网络结构及其描述 下图为一典型的多层神经网络. 通常一个多层神经网络由L层神经元组成,其中:第1层称为输入层,最后一层(第L层)被称为输出层,其它各层均被称为隐含层(第2层~第L-1层). 令输入向量为: \[ \vec x = [x_1 \quad x_2 \quad \ldots \quad x_i \quad

原帖地址:http://blog.csdn.net/popy007/article/details/4091967 上一篇文章中我们讨论了透视投影变换的原理,分析了OpenGL所使用的透视投影矩阵的生成方法.正如我们所说,不同的图形API因为左右手坐标系.行向量列向量矩阵以及变换范围等等的不同导致了矩阵的差异,可以有几十个不同的透视投影矩阵,但它们的原理大同小异.这次我们准备讨论一下Direct3D(以下简称D3D)的透视投影矩阵,主要出于以下几个目的: (1) 我们在写图形引擎的时候需要采用不

目录 1. 需要的微积分知识 1.1 导数 1.2 求导的链式法则 2. 梯度下降法 2.1 梯度 2.2 梯度算法的解释 3.误差反向传播算法 3.1 理论推导 3.1.1 符号说明 3.1.2 推导过程 3.2 BP算法的小结 3.3 Python实现 3.3.1 最简单三层网络 3.4 附录: 1. 需要的微积分知识 1.1 导数 对于一元函数,在导数存在的情况下,在某一点的导数,也就是该点的斜率. 对于多元函数,对于某一点求导,则需要指明方向,两个特殊的方向,1. 偏导:在坐标轴方向的导

视频地址:http://v.163.com/movie/2008/1/B/O/M6SGF6VB4_M6SGHJ9BO.html 机器学习课程的所有讲义及课后作业:http://pan.baidu.com/s/1i3xcljJ 视频前半部分讲了梯度下降算法的迭代过程求的局部最小值,后半部分介绍了利用数学方法给出参数向量的解析表达式,从而求出参数的值,也就是一种无需迭代的方法. 由于PC上编辑不太方便,以下推导过程我会尽可能详细地呈现在草稿纸上,其实视频中AndrewNg已经讲解的很详细了,其实我也

神经网络的BP推导过程 下面我们从一个简单的例子入手考虑如何从数学上计算代价函数的梯度,考虑如下简单的神经网络,该神经网络有三层神经元,对应的两个权重矩阵,为了计算梯度我们只需要计算两个偏导数即可: 首先计算第二个权重矩阵的偏导数,即 首先需要在之间建立联系,很容易可以看到的值取决于,而,而又是由取sigmoid得到,最后,所以他们之间的联系可以如下表示: 按照求导的链式法则,我们可以先求对的导数,然后乘以对的导数,即 由于 不难计算 令 上式可以重写为 接下来仅需要计算即可,由于 忽略前面的

3D旋转矩阵的推导过程 包含平移的线性变换称作仿射变换,3D中的仿射变换不能用 3 x 3 矩阵表达,必须使用4 x 4矩阵. 一般来说,变换物体相当于以相反的量变换描述这个物体的坐标系.当有多个变换时,则需要以相反的顺序变换相反的量.例如,将物体顺时针旋转20度,扩大200%,等价于将坐标系缩小200%,再逆时针旋转20度. 2D中的旋转 在2D环境中,物体只能绕某个点旋转,因为现在暂不考虑平移.这里我们进一步限制物体,使其只绕原点旋转.2D中绕原点的旋转只有一个参数,角度θ,它描述了旋转量.

其中最左边的桌子循环上移(即匀速上移到一定位置后回到原点继续匀速上移),中间的桌子不断旋转(即绕自身中间轴旋转),最右边的桌子循环缩小(即不断缩小到一定大小后回归原来大小继续缩小). 桌子的模型尺寸如下: 操作方法和实验步骤 绘制桌子 根据题目要求,主要实现的是桌子的移动.旋转和缩放,因此首先需要绘制出桌子的形状. 由于题目要求的桌子主要由五个立法体组成,分别是一个桌面和四个桌脚,而立方体又是由6个面组成的,因此通过绘制模式GL_QUAD绘制所有的面即可:如图: 一个立方体的大小和位置有中心点位

Opengl中矩阵和perspective/ortho的相互转换 定义矩阵 Opengl变换需要用四维矩阵.我们来定义这样的矩阵. +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: 四维向量 首先,我们定义一个四维向量vec4. /// <summary> /// Represents a four dimensional vector. /// </summary> public struct vec4 { public float x; public float y; public

概述 透视投影 正交投影 概述 计算机显示器是一个2D平面.OpenGL渲染的3D场景必须以2D图像方式投影到计算机屏幕上.GL_PROJECTION矩阵用于该投影变换.首先,它将所有定点数据从观察坐标转换到裁减坐标.接着,这些裁减坐标通过除以w分量的方式转换到归一化设备坐标(NDC). 因此,我们需要记住一点:裁减变换(视锥剔除)与NDC变换都保存在GL_PROJECTION矩阵中.下述章节描述如何从6个限定参数(左.右.下.上.近平面.远平面)构建投影矩阵. 注意,视锥剔除(裁减)在裁减坐标

阅读并理解提供给大家的C语言文法文件. 参考该文件写出一个自己好理解版的现实版的完整版的C语言文法. 给出一段C程序,画出用上述文法产生这段C程序的完整语法树. 程序:冒泡算法C程序 点此文字查看原图(完整图片) #include <stdio.h> main() { int i,j,temp; ]; ;i<;i++) scanf ("%d,",&a[i]); ;j<=;j++) { ;i<-j;i++) ]) { temp=a[i]; a[i]=

1 阅读并理解提供给大家的C语言文法文件. 2 参考该文件写出一个自己好理解版的现实版的完整版的C语言文法. 3 给出一段C程序,写出用上述文法产生这段C程序的推导过程. program → external_declaration | program external_declaration <源程序>→ <外部声明> | <源程序> <外部声明> external_declaration → function_definition | declarati

之前的文章我们根据源码的分析,弄清了Yii如何处理一次请求,以及根据解析的路由如何调用控制器中的action,那接下来好奇的可能就是,我在控制器action中执行了return $this->render('index'),那render这个方法是如何完成渲染视图文件的工作的?我们继续从源码入手. 1.找到视图文件 先看我们在controller/action中视图渲染的调用: public function actionIndex() { //代码省略 return $this->rende

学习了吴恩达老师深度学习工程师第一门课,受益匪浅,尤其是吴老师所用的符号系统,准确且易区分． 遵循吴老师的符号系统,我对任意层神经网络模型进行了详细的推导,形成笔记． 有人说推导任意层MLP很容易,我表示怀疑啊．难道又是我智商的问题嘛╮(╯＿╰)╭． 推导神经网络, 我用了一天．最后完成了,我就放心了,可以进行下一部分学习了:) 推这玩意是个脏活累活,直接记住向量化表示(结果)也是极好的. 顺便说一下,本文的图片若看不清,可以另存为本地文件放大看(scan的时候我定了较高的精度),更清楚^^ 该

前言 线段树(区间树)是什么呢?有了二叉树.二分搜索树,线段树又是干什么的呢?最经典的线段树问题:区间染色:正如它的名字而言,主要解决区间的问题 一.线段树说明 1.什么是线段树? 线段树首先是二叉树,并且是平衡二叉树(它是一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树),并且具有二分性质. 如下图,就是一颗线段树: 假如,用数组表示线段树,如果区间有n个元素,数组表示需要有多少节点? 2.4n节点推导过程 要进行一下,如果对推导过程不感兴趣的,可以直接

OpenGL投影矩阵 概述 透视投影 正交投影 概述 计算机显示器是一个2D平面.OpenGL渲染的3D场景必须以2D图像方式投影到计算机屏幕上.GL_PROJECTION矩阵用于该投影变换.首先,它将所有定点数据从观察坐标转换到裁减坐标.接着,这些裁减坐标通过除以w分量的方式转换到归一化设备坐标(NDC). 因此,我们需要记住一点:裁减变换(视锥剔除)与NDC变换都保存在GL_PROJECTION矩阵中.下述章节描述如何从6个限定参数(左.右.下.上.近平面.远平面)构建投影矩阵. 注意,视锥