文章目录1.转换矩阵、平移矩阵、旋转矩阵之间的关系2.缩放变换、平移变换和旋转变换2.python实现旋转矩阵、四元数、欧拉角互相转化由于在平时总是或多或少的遇到平移旋转的问题，每次都是现查资料，然后查了忘，忘了继续查，这次弄明白之后干脆写一篇文章，给人方便同时于己方便，后续如有扩充或变动也方便添加。1.转换矩阵、平移矩阵、旋转矩阵之间的关系假设有两个向量a1=(x1,y1,z1)a_1=(x_1,y_1,z_1)a1=(x1,y1,z1)和a2=(x2,y2,z2)a_2=(x_2,y_2,z_2)a2=(x2,y2,z2)，它们的转换关系为：a1=R∗a2+Ta_1=R*a
一、简介Eigen库是一个开源的C++线性代数库，它提供了快速的有关矩阵的线性代数运算，还包括解方程等功能。Eigen是一个用纯头文件搭建起来的库，这意味这你只要能找到它的头文件，就能使用它。Eigen头文件的默认位置是“/usr/include/eigen3”.由于Eigen库相较于OpenCV中的Mat等库而言更加高效，许多上层的软件库也使用Eigen进行矩阵运算，比如SLAM中常用的g2o,Sophus等。此外Eigen库还被被用于Caffe，Tensorflow等许多深度学习相关的框架中。Eigen申明变量时有点类似于c语言，类型在变量的前面，而opencv中Mat申明变量时是c++中
一、简介Eigen库是一个开源的C++线性代数库，它提供了快速的有关矩阵的线性代数运算，还包括解方程等功能。Eigen是一个用纯头文件搭建起来的库，这意味这你只要能找到它的头文件，就能使用它。Eigen头文件的默认位置是“/usr/include/eigen3”.由于Eigen库相较于OpenCV中的Mat等库而言更加高效，许多上层的软件库也使用Eigen进行矩阵运算，比如SLAM中常用的g2o,Sophus等。此外Eigen库还被被用于Caffe，Tensorflow等许多深度学习相关的框架中。Eigen申明变量时有点类似于c语言，类型在变量的前面，而opencv中Mat申明变量时是c++中
前言：最优的找质数方法，欧拉筛，看过无数博主的讲解，许多博主还是没有抓到新手的疑惑点，今天在我自身花费了一天时间不断的证明和思考，总结出来了一篇给新手的最细讲解！！！（建议收藏，不然就找不到了）欧拉筛结合代码进行精准解析。#includeusingnamespacestd;boola[100001]={1,1};//i=0,i=1的时候都不是质数，所以直接标记intb[100001];//存质数intk; longlongn;intmain(){ cin>>n; for(inti=2;i100001)break;//如果超出给出的范围，那么就退出循环 a[i*b[j]]=1;//用质数数依
前言：最优的找质数方法，欧拉筛，看过无数博主的讲解，许多博主还是没有抓到新手的疑惑点，今天在我自身花费了一天时间不断的证明和思考，总结出来了一篇给新手的最细讲解！！！（建议收藏，不然就找不到了）欧拉筛结合代码进行精准解析。#includeusingnamespacestd;boola[100001]={1,1};//i=0,i=1的时候都不是质数，所以直接标记intb[100001];//存质数intk; longlongn;intmain(){ cin>>n; for(inti=2;i100001)break;//如果超出给出的范围，那么就退出循环 a[i*b[j]]=1;//用质数数依
unity的欧拉角总是基于当前坐标系的x，y，z轴旋转的，假如一个物体x，y，z三轴都有旋转角度，那么旋转的顺序是，y轴-》x轴-》z轴。也就是说先在本地坐标沿着y轴旋转y角度，得到一个新的x，y，z坐标系，再沿着此坐标系的x轴旋转x角度，再得到一个新的坐标系，再沿着此坐标系的z轴旋转z角度。此时如果把x，y，z理解成父，子关系，让人很难想象和理解，因为缺少了顺序这个特性。下面出图说明（红色x轴，绿色y轴，蓝色z轴）：首先没有旋转如下： 绕y轴旋转90度： 再绕x轴旋转角度90度： 再绕z轴旋转90度：使用代码设置四元数也可以达到相同结果，只不过经过一系列计算之后只是近似结果。代码如下tran
unity的欧拉角总是基于当前坐标系的x，y，z轴旋转的，假如一个物体x，y，z三轴都有旋转角度，那么旋转的顺序是，y轴-》x轴-》z轴。也就是说先在本地坐标沿着y轴旋转y角度，得到一个新的x，y，z坐标系，再沿着此坐标系的x轴旋转x角度，再得到一个新的坐标系，再沿着此坐标系的z轴旋转z角度。此时如果把x，y，z理解成父，子关系，让人很难想象和理解，因为缺少了顺序这个特性。下面出图说明（红色x轴，绿色y轴，蓝色z轴）：首先没有旋转如下： 绕y轴旋转90度： 再绕x轴旋转角度90度： 再绕z轴旋转90度：使用代码设置四元数也可以达到相同结果，只不过经过一系列计算之后只是近似结果。代码如下tran
（未更完）我算法中也就差点数论没学了，这几周卷了，学了一下，分享一下啊。我会讲得详细一点，关于我不懂得地方，让新手更容易理解。学习反演有很多定义啥的必须要记的，学的时候容易崩溃，所以希望大家能坚持下来。 第一个定义：$\lfloorx\rfloor$：意思是小于等于$x$的最大整数。数论分块学习反演之前，要先学习一些边角料，先来看数论分块（又名整除分块）。最典型的一个例子是求$\sum\limits_{i=1}^n\lfloor\frac{n}{i}\rfloor$，其中$n\leq10^{12}$。首先，一个个循环$i$显然会超时，所以考虑优化这个方法。通过打表可以发现$\lfloor\fr
（未更完）我算法中也就差点数论没学了，这几周卷了，学了一下，分享一下啊。我会讲得详细一点，关于我不懂得地方，让新手更容易理解。学习反演有很多定义啥的必须要记的，学的时候容易崩溃，所以希望大家能坚持下来。 第一个定义：$\lfloorx\rfloor$：意思是小于等于$x$的最大整数。数论分块学习反演之前，要先学习一些边角料，先来看数论分块（又名整除分块）。最典型的一个例子是求$\sum\limits_{i=1}^n\lfloor\frac{n}{i}\rfloor$，其中$n\leq10^{12}$。首先，一个个循环$i$显然会超时，所以考虑优化这个方法。通过打表可以发现$\lfloor\fr
DAY10共2题：月月给华华出题华华给月月出题难度较大。?作者：Eriktse?简介：211计算机在读，现役ACM银牌选手?力争以通俗易懂的方式讲解算法！❤️欢迎关注我，一起交流C++/Python算法。（优质好文持续更新中……）??原文链接（阅读原文获得更好阅读体验）：https://www.eriktse.com/algorithm/1104.html在做今天这两道题之前，强烈建议先看这篇文章《【ACM数论】和式变换技术，也许是最好的讲解之一》。月月给华华出题题目传送门：https://ac.nowcoder.com/acm/problem/23048当N=n时，我们可以得到以下式子：\[
