我们知道，e是一种常数，e和pi类似，都是一种被计算出来的常数，在实际中具有非常广泛的应用。基于自然底数e，我们常常会用到自然指数exp(e)，自然对数ln(x)，但你知道e是怎么来的吗？

图像矩通常用于分析、描述分割后的形状。

如果要在每个平台上实现所有模型的框架，会极大增加环境的复杂性，优化不同框架和硬件的所有组合非常耗时。

欧式距离/欧几里得度量（Euclidean Distance）欧氏距离就是两点之间最短的直线距离。（1）二维空间里A、B两点间的欧式距离：SAB=(xA−xB)2+(yA−yB)2S_{AB}= \sqrt{\def\bar#1{#1^2} \bar{(x_A-x_B)}+\def\bar#1{#1^2} \bar{(y_A-y_B)}}SAB​=(xA​−xB​)2+(yA​−yB​)2​（2）

最大似然估计，就是寻找一组模型参数，使得观测到现有样本出现的概率最大，即这组模型参数，可以使模型拟合的结果最接近实际数据分布。

- ASCII简单的7位编码适用于以英语为主的国家。- Unicode是国际组织制定的可以容纳世界上所有文字和符号的字符编码方案。- UTF-8是一种常见的基于Unicode字符集的编码方式。- GB2312是面向简体中文，BIG5是面向繁体中文。- Unicode还在其发展期，Unicode、GB2312以及BIG5等多种编码共存的状况可能在以后较长的时间内都会持续下去。

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PettingZoo相当于Gym的多智能体版本。为了解决POSG和EFG现有API的不足，引入AEG模型，即POSG模型的一种顺序步进形式。

分类任务中的样本不平衡问题，主要是不同类别之间样本数量的不平衡，导致分类器倾向于样本较多的类别，在样本较少的类别上性能较差。样本不均衡问题常常出现在呈长尾分布的数据中（long tailed data），如下图所示[^longtail]。现实生活中很多数据都类似长尾分布，头部数据类别数据量多，尾部类别数据量少。由于尾部类别（tail classes）数据量少，模型学习到的表征信息不够丰富，导致模型

透视变换通常被用于从特定角度观察三维平面的计算方法（非垂直观测），在三维视觉领域具有广泛的应用。