查询树优化一、执行代价估算执行开销执行开销计算实例二、等价变换公式1.连接、笛卡儿积的交换律2.连接、笛卡儿积的结合律3.投影的串接定律4.选择的串接定律5.选择与投影的交换律6.选择与笛卡儿积的交换律7.选择与并的分配律8.选择与差运算的分配律9.选择对自然连接的分配
各种经典透镜投影模型 Models for the various classical lens projections 鱼眼镜片与其他镜片同等重要 where fisheye lenses are considered on an equal footing with the others 一．前言 为了简化和清晰本文，摄影图像都假设是完全旋转对称的，并由折射光学产生。实际上，对于绝大多
文章目录算法解析１、世界坐标PwP_wPw
基于MFCMFCMFC的透视投影算法实现 本文是在上一篇博客基于MFC的平行投影算法实现的基础上实现透视投影中的一点透视。 两种方法实现 一、添加事件处理程序实现 设置IDIDID为ID_YidiantoushiID\_YidiantoushiID_Yidiantoushi，添加事件处理程序OnYidiantoushi()OnYidiantoushi(
预备知识 首先学习两个概念： 线性分类：指存在一个线性方程可以把待分类数据分开，或者说用一个超平面能将正负样本区分开，表达式为y=wx，这里先说一下超平面，对于二维的情况，可以理解为一条直线，如一次函数。它的分类算法是基于一个线性的预测函数，决策的边界是平的，比如直线和平面。
方法1：使用IGeoDatasetSchemaEdit.AlterSpatialReference /// <summary> /// 用于未知空间参考坐标系的数据集赋予空间参考坐标系，且会覆盖已存在的空间参考系 /// </summary> /// <param name="geoDataset"></param> /// <param name="spatialReference"></param
目录 PCA的思想 算法推导 PCA算法流程 核主成分分析KPCA介绍 PCA算法总结 主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。 一、PCA的思想 PCA顾名思义，就是找出数据里最主要的
三维图形的基本问题 1. 在二维屏幕上如何显示三维物体？ 显示器屏幕、绘图纸等是二维的 显示对象是三维的 解决方法——投影 三维显示设备正在研制中 2. 如何表示三维物体？ 二维形体的表示——直线段,折线,曲线段,多边形区域 二维形体的输入——简单（图形显示设备与形体的维数一致）
前言 球面投影或正视图投影是将3D点云数据表示为2D图像数据的一种方式，因此从本质上讲，它还充当降维方法。球形投影方法正越来越多地用于处理点云深度学习解决方案中。应用最广泛的领域是对点云中对象进行分类和分割任务，这个投影方法在多个工作中使用，例如：PointSeg，SqueezeSeg， S
每一个游戏可以呈现炫丽效果的背后，需要进行一系列的复杂计算，同时也伴随着各种各样的顶点空间变换。渲染游戏的过程可以理解成是把一个个顶点经过层层处理最终转化到屏幕上的过程，本文就旨在说明，顶点是经过了哪些坐标空间后，最终被画在了我们的屏幕上。 空间变换的原理 首先，我们来看
什么是图像投影 要实现图像投影操作，我们首先要弄清楚什么是投影。图像投影分为水平投影和垂直投影：水平面方向的正投影叫水平投影，水平投影是指二维图像按行向y轴方向投影；垂直投影是指二位图像按列向x轴方向投影，投影的结果可以看成事一维图像。 对于一个二维图像来说，投影
Python + openCV 实现图像垂直投影和水平投影 1. 先将需要投影的图片转为灰度图,我写了两个函数，分别实现对图像进行垂直投影和水平投影； if __name__ == '__main__': img = cv2.imread('C:\\Users\\24493\\Desktop\\123.jpg') cv2.imshow("image",img) GrayImage=
线性判别分析 LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方差最小，类间方差最大”。什么意思呢？ 我们要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每
先在物体模式建立一个立方体，再建立一个圆环。 先选择圆环，再按Shift选择立方体，按TAB键，进入编辑模式。 调整好圆环的大小及位置，再选择-网格-投影切割，就会在立方体上投影出圆环的形状，回到物体模式，删除圆环，进入编辑模式，可以利用切割出圆环的面进行挤出等操作。
尽早执行选择操作 目的：减少中间关系 投影和选择操作同时进行 目的：避免重复扫描关系 投影和前后的双目运算结合 目的：减少扫描关系的遍数 选择和前面要执行的笛卡尔积结合成为一个连接运算 找出公共子表达式 点赞 收藏 分享 文章举报 Chen.J
作者：akkaze-郑安坤 链接：https://www.zhihu.com/question/366016644/answer/971983556 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 毫无疑问，3d方向，是非常值得研究的，包括深度估计，立体匹配，3d检测（包括单目，双目，lidar和rgbd，19年也终于出现了真
1.功能简介 目前在地理信息领域中数据包括矢量和栅格两种数据组织形式，每一种数据都可以对投影进行转换，目前PIE SDK支持矢量和栅格数据的投影转换功能，下面对矢量数据的投影转换功能进行介绍。 2.功能实现说明 2.1 实现思路及原理说明 第一步 获取需要转换的矢量数据的
步骤一：数据中心化——去均值，根据需要，有的需要归一化——Normalized； 步骤二：求解协方差矩阵； 步骤三：利用特征值分解/奇异值分解 求解特征值以及特征向量； 步骤四：利用特征向量构造投影矩阵； 步骤五：利用投影矩阵，得出降维的数据。 点赞 收藏 分享 文章举报
shadergraph 全息投影 下面就是这个 大致的效果：用到了 以下 一些节点知识： 在这里我们 对 Graph 节点 进行小的拆解: 一张 Texture2D 图片 还有一个 随着时间 偏移 的 UV； 以
包含有43个函数，函数名的前缀为glu。OpenGL提供了强大的但是为数不多的绘图命令，所有较复杂的绘图都必须从点、线、面开始。Glu 为了减轻繁重的编程工作，封装了OpenGL函数，Glu函数通过调用核心库的函数，为开发者提供相对简单的用法，实现一些较为复杂的操作。此函数由glu.dll来负责解释执
坐标系 在 OpenGL 的世界里，有各式各样的坐标系。随着对 OpenGL 概念的理解，我们至少会接触到六种坐标系，而初始只需要了解其中的三个就足够用了（第一次阅读这段话的时候，只需要了解世界坐标系就可以了）。 世界坐标系（World Coordinates） 世界坐标系是右手坐标系，以屏幕中心为原点(
1.4 视口 对于平行投影而言，视口就是由视景体的左右上下四个面围成的矩形，对于透视投影来说，视口就是视景体的前截面在投影窗口上的透视投影。 视口是 OpenGL 中比较重要的概念，现阶段可以简单理解成屏幕（或其他输出设备）。事实上，视口和屏幕是相关但又不相同的，屏幕有固定的宽高比，而视
为什么要降维？ 在一些信息表中，常常一件物品它的特征属性有很多很多，往夸张的说可能成千上万甚至几千万个，这样就会造成维度爆炸，计算机负荷不了，并且对资源的消耗也非常大，这时候我们就需要降维，但只要降维那必然会造成信息的丢失，所以我们需要在降维的同时让我们信息丢失尽可能的小，这
对扫描线步骤的理解： 1：首先要保存所有的边，并按照x值从小到大排序，如果是左边，标记为1，如果是右边，标记为-1。 struct line { double from,to,x;//边起点y坐标，终点y坐标，x坐标 int flag; //左右边标记 } 2：扫描线从左往右扫描，每遇到一条边就停下来，将这
屏幕分辨率设置 电源屏幕显示时间 投影可以进行手机投影到电脑进行操作，远程桌面可以进行远程访问，如云服务器 设置桌面图标和背景 设置默认应用 安装软件，必备的几项软件 --其中个人认为（1）（2）是必须的 安全软件：火绒安全。 驱动软件：GeForce。 浏览器：谷歌。 聊天软件：QQ，WeCha
