第四章，向量组，2-矩阵等价与向量组等价的关系矩阵乘法与线性表示矩阵等价与向量组等价玩转线性代数(23)线性组合与线性表示的应用的笔记，相关证明以及例子见原文矩阵乘法与线性表示设有Am∗nBn∗l=Cm∗lA_{m*n}B_{n*l}=C_{m*l}Am∗nBn∗l=Cm∗l，那么A、B矩阵的行、列向量组与C的行、列向量组之间有什么关系呢？先看C的行向量组，C=ABC=ABC=AB，根据初等变换的知识，A在B左边，说明是对B进行的行变换（此时的行变换不一定是初等行变换，也不一定是可逆的），将B的行变成了C的行，故C的行向量组可以由B的行向量组来线性表示，如下：(a11a12⋯a1na21
一、认识支持向量机 支持向量机（supportvectormachine，简称SVM），是一种解决二分类问题的机器学习模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 要认识支持向量机，我们还需要了解几个概念。1.1线性可分/线性不可分 对于一个二维空间，每个样本就相当于平面上的一个点。如果能够找到一条线，可以把两种类别的样本划分至这条线的两侧，我们就称这个样本集线性可分，如下图所示。线性可分的样本集 反之，若不能找到这样的直线，则称该样本集线性不可分。1.2超平面 显然，在上述的二维空间中，我们的目标就是找到这样的一条
【unity】ShaderGraph实现等高线和高程渐变设色ShaderGraph案例下载地址等高线的实现思路方法一：通过Position节点得到顶点的高度（y）值，将高度值除去等高距离取余，设定余数的输出边界（step）方法二：将y值减去y值的取整，差值和差值取反相乘，设定输出边界（step）高程渐变设色的实现思路简单赋值方法使用Gradient（渐变节点），直接用y值赋值这种方法虽然方便，但是Gradient节点无法开放，颜色不能动态差值渐变赋值方法以三色为例，使用的核心节点是Lerp，将地形的高度映射到0-1，映射后的值，成为渐变的的差值最后的叠加整体布局
一：前言 关节组件用来模拟物体与物体之间的连接关系，必须依赖于刚体组件二：HingeJoint2D用于实现链条物体、钟摆等物体的模拟——EnableCollision：是否开启碰撞——ConnectedRigidBody：关联的刚体（如果为空则默认连接到世界，就算刚体有重力也不会下落）——AutoConfigureConnectedAnchor：是否自动配置关联刚体的锚点。开启后会自动配置到刚体的中心——Anchor：自身锚点（扭矩力Motor会相对于自身锚点去旋转）——ConnectedAnchor：关联刚体的锚点——Motor1.MotorSpeed：添加一个扭矩使物体旋转起来2.Maxi
文章目录一、前言二、原理三、实操1.安装环境2.渲染纹理RenderTexture3.写脚本：ScratchUI.cs4.ShaderGraph5.UI制作6.材质球7.挂脚本四、运行测试五、不同素材实现相同的效果源码参考完毕一、前言点关注不迷路，持续输出干货文章。嗨，大家好，我是向宇。之前有小伙伴对我提了一个问题，想要做一个image上鼠标拖动，能改变透明度的效果我们先来看看视频效果其实这个无疑就是一个刮刮乐的效果本文我实现了两种效果，最终效果如下：工程源码见文章末尾。二、原理原理就是利用Alpha通道，Alpha为0时透明，我们可以使用一张RenderTexture作为Alpha通道图，与
Ps：主要解决耦合问题，把脚本之间的联系通过不同消息类型事件形式进行贯通1.MessageCenter主脚本2.DelegateEvent消息类型脚本3.MC_Default_Data具体接收类脚本 usingSystem;usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;//////事件管理///publicclassMessageCenter:Singleton{//消息委托publicdelegatevoidmessageDelHandle(MessagDetamessage);//消息
前言: 之前对于项目上播放大分辨率视频(特别是大于4k分辨率的)常常会感觉相当的头疼,最开始使用的是Unity自带的VideoPlayer,发现效果并不理想,更换为AVPro后发现播放是流畅了 但不能操作视频快进,只要一快进就会出现卡顿,最后偶然间发现了一款用于播放Hap格式视频的插件才最终解决了这一问题(最后发现AVPro有一个 UltraEdition版本,也能播放Hap格 式视频),这个插件就是强大的DemolitionMediaHap! 使用流程: 该插件DX11版本需要Unity2021及以上才能使用,如需使用DX12则需要Unity2022及以上版本才能使用
🌈个人主页：SarapinesProgrammer🔥系列专栏：《人工智能奇遇记》🔖少年有梦不应止于心动，更要付诸行动。目录结构1.机器学习之SVM支持向量机概念1.1机器学习1.2SVM支持向量机2.SVM支持向量机算法2.1实验目的2.2实验准备2.3实验原理2.4实验内容2.5实验心得致读者1.机器学习之SVM支持向量机概念1.1机器学习传统编程要求开发者明晰规定计算机执行任务的逻辑和条条框框的规则。然而，在机器学习的魔法领域，我们向计算机系统灌输了海量数据，让它在数据的奔流中领悟模式与法则，自主演绎未来，不再需要手把手的指点迷津。机器学习，犹如三千世界的奇幻之旅，分为监督学习、无监督学
给物体添加Rigidbody组件 重力选项，当不选择时，可以发生碰撞时可以模拟太空的情景 isKinematic选项，取消勾选时，则代表不受重力的影响，当拿一个其他受影响的物体去碰撞时，是碰不动的，认为它是固定的碰撞检测①离散的：节省性能，不会连续检测，如果有高速物体发生碰撞，可能检测不出来②持续：连续动态之下③连续动态：检测性能最好，反之性能消耗也是最大④ContinuousSpeculative：处于离散之上，持续之下
目录1、导入库和手写数字数据集2、 把数据可视化3、把数据分成训练数据集和测试数据集4、训练SVM模型5、训练决策树模型6、对所使用的模型进行评估7、对手写数字图像进行预测本项目实现了第一个功能：可以通过导入库和数据集、通过对数据集的预处理、读取、可视化，将数据集划分为训练集和测试级，更换不同的模型，并对模型进行评估，多方面对比不同的机器学习方法，对数据模型的影响。第二个功能：将训练出来的数据进行预测，通过图片预测直观的方式将模型进行可视化，方便对比不同的机器学习算法。机器学习算法优缺点：SVM:优点1、非线性间隔映射是SVM方法的理论基础，SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射。2、
