对于网格曲面，顶点法矢计算的常用方法是将其一邻域内三角片的法矢进行面积加权平均。这里参考下面文献三角网格模型顶点法矢与离散曲率计算——神会存，李建华，周来水提出了一种新的面积加权方法。

在处理二维数据时，对于在原本在数据集中不存在的数据，我们经常需要利用插值获得其值，恰巧本人最近做时间序列的时候，需要插值得到一些原本不存在的时间处的值，自己写个小博客记录一下。首先是一般序列，然后是日期的序列，最后是任意时间的序列1. 一般序列我们举cos⁡()\cos()cos()函数的图像为例import numpy as npx = np.arange(-5, 5, 0.05)y = np.

转载自：使用Python进行图像处理-调整图片大小python有一个图像处理库——PIL，可以处理图像文件。PIL提供了功能丰富的方法，比如格式转换、旋转、裁剪、改变尺寸、像素处理、图片合并等等等等，非常强大。举个简单的例子，调整图片的大小:import Imageinfile = 'D:\\original_img.jpg'outfile = 'D:\\adjust...

最近在做网格去噪的东西，看了几篇文章，值得推荐的是“Vertex-Based Diffusion for 3-D Mesh Denoising”这篇文章，基本讲清楚了几种去噪方式的理论。在Toolbox graph工具箱中提供了三种去除噪声的算法，都是利用离散的Laplacian算子和Laplacian矩阵，下面分别介绍

本文翻译自：Anomaly Detection with LSTM in Keras-- Marco Cerliani“异常行为”（anomaly）的定义在不同的上下文中会有区别。在这种混乱中，我们可以知道：异常行为与我们感关注的领域密切相关。异常检测在商业中是非常有用的，并且检测的难度取决于应用领域。如果遇到涉及人们活动的异常检测问题（例如对销售或需求的预测），则可以利用人们行为的基本...

首先需要定义点到三维网格的距离，应该定义为这个点到三维网格的最近顶点之间的距离，因此需要遍历一遍三维网格上点的信息（在这里拓扑信息是没有用的），下面给出两种实现的方法。

最近做矩阵权有理细分要用到顶点法向量，但是网格上顶点是没有办法直接计算法向的，只能借助于一些离散的方法去计算，在此不得不佩服一下维基。。确实是厉害，我的算法主要是借助于Vertex normal这个词条计算的，有些好东西还确实是得看英文的

ECOC与One-vs-One(OvO)和One-vs-ALL(OvA)一样属于将多分类分解为二分类问题的分而治之（Divide and Conquer）的方法，并且也可以将ECOC理解为一种OvO和OvA经过推广过后的方法。

翻译自 The Epsilon-Greedy Algorithm– James D.McCaffreyepsilon-greedy算法（通常使用实际的希腊字母ϵ\epsilonϵ）非常简单，并且在机器学习的多个领域被使用。epsilon-greedy的一种常见用法是所谓的多臂匪徒问题（multi-armed bandit problem）。假设你站在k = 3台老虎机前面。每台机器都...

在这篇博文中，我们主要对比在逻辑斯蒂回归中的**log loss**（对数损失）和**mean squared error**（平均平方误差），并且根据经验和数学分析证明为什么我们推荐使用“log loss”