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byte_ee: 大佬有代码吗，能再出一篇有代码的版本吗
快速理解图神经网络（GCN）
嵩哥迷弟: Out[6]还差一行[2, -2]没写出来
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Орехов: DFT变换的系数矩阵A应该是正交矩阵，而不是酉矩阵吧，验证代码如下 [code=plain] H = 10; [k, n] = meshgrid(0:H-1); A = exp(-1i*2*pi*u.*x/H); % DFT变换的系数矩阵A E = A * A'; % A*A'的结果是对角矩阵，说明A是正交矩阵 not_E = A * conj(A'); % A*conj(A')的结果不是对角矩阵，说明A不是酉矩阵 [/code]
简单实例理解Unity世界坐标和局部坐标下四元数旋转（四元数乘法）
云上空: 四元数乘法旋转的本质是旋转的连续应用。当你执行p * q时，可以理解为首先应用四元数p的旋转，然后再应用四元数q的旋转。因此transform.rotation=transform.roation*quaterion可以解析如下: transform.rotation表示应用自身的旋转（也可以理解为将物体从默认旋转应用到transform.rotation），然后应用Quaternion旋转（也可以说是向自己施加quaterion旋转，一个意思），因此结果就是绕本地轴旋转了quaternion. 而transform.rotation=Quaternion*transform.rotation; 可以理解为对空间应用Quaternion旋转，对空间进行旋转也就是对空间坐标系的基进行旋转。也就是将整个空间朝某个方向旋转，然后在旋转后的空间中再应用transform.rotaion，因此就是绕世界轴进行了旋转。作为子物体时的四元数旋转：物体的localRotation其实就等于先应用父物体旋转，再应用本地旋转，也就是：transform.rotation = transform.parent.transform.rotation * transform.localRotation。但是我这里不打算通过这个来推断之后的局部旋转和全局旋转的异同关系。因为局部旋转的计算本质上依然是旋转的连续应用。局部坐标时,localRotation=loaclRotation*q和世界坐标的原理一样，也是先应用自身旋转然后应用q的旋转。结果便是绕自身坐标系旋转。而使用transform.localRotation=q*transform.localRotation也和之前一样。还是先对坐标系进行旋转，只不过这里旋转的是局部坐标系，然后再应用自身旋转，也就是自身绕着局部坐标系中的q进行了旋转。和世界坐标中的旋转原理一样，但是坐标系不同，结果自然不同。
Unity开发——Hololens2+Vuforia实现图像识别详细教程
Yxyrwx: 我运行之后不会出现在hololens中不会vuforia菜单，并且模型只会显示在一个浏览框里，不像官方给的例子那种可以在任意角度都能识别出来，这应该咋解决

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作者: Veropatrinica

这个作者很懒，什么都没留下…

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目标检测经典工作发展（超详细对比）：R-CNN vs SPPNet vs Fast R-CNN vs Faster R-CNN

网上关于两阶段目标检测（two-stage object detection）的几个经典工作R-CNN，SPPNet，Fast R-CNN，Faster R-CNN的发展，各自的优缺点缺乏一个比较清楚的描述，大部分文章讲的比较细节，虽然有助于更为详细地了解文章，但是让读者在短时间内对各个文章有一个详细的理解。本文主要对网上的资料进行整合，希望让读者能较快地理解几篇文章的优劣。

原创 2023-06-20 22:11:08 · 1815 阅读 · 0 评论

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