先说结论：3LCD的色彩表现更亮，还原性好，但对于一些电影较多的黑白场比画面略差。dlp机对比度高，但色彩相对不那么鲜艳。看你自己的需求了。 一、两者的技术特点LCD（液晶显示器，液晶显示器）投影机包含三个独立的液晶玻璃面板，分别为视频信号的红、绿、蓝三部分组成。每个 LCD 面板都包含数万（甚至数百万）个液晶，这些液晶可以配置为在不同位置打开、关闭或部分关闭，以允许光线通过。每个单独的液晶本质
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2024-06-05 12:36:00
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前言在主成分分析（PCA）原理总结（机器学习(27)【降维】之主成分分析(PCA)详解）中对降维算法PCA做了总结。这里就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了解下它的算法原理。在学习LDA之前，有必要将其自然语言处
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2024-05-09 18:20:49
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使用“投影”和“内阴影”样式，可以为图像添加阴影效果。“投影”是在图像的外侧制造阴影，使其产生立体效果；而“内阴影”是在图像的内侧制造阴影，使其产生剪纸镂空效果。 由于“投影”和“内阴影”样式的设置方法几乎是一样的，本节内容就以“投影”样式为例，精心的为朋友们安排了实例。 在开始教程的学习之前，请先在网站下载配套的练习文件，以便跟随操作步骤学习。 1、 “投影”样式的基本用法 （1
图形学 旋转与投影矩阵—1game101 第二次作业； webgl 实现目录图形学 旋转与投影矩阵—1基础变换缩放变换旋转变换平移变换结论使用 THREEJS 作为基础框架，构建各类矩阵，自定义矩阵运算，最终完成正确构建模型矩阵正确构建透视投影矩阵看到变换后的三角形按 A 和 D 三角形能够进行旋转按 Q 和 E 三角形能够绕任意过原点的向量进行旋转最终效果基础变换以二维坐标系举例，变换分为三种，
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2024-07-26 18:04:10
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今天初用ArcGIS9.2似乎是有点昏昏的，干啥都有问题： 在一个Excel文件保存中有80个点的坐标值，以54经纬度形式保存，想在ArcGIS中做一个高斯投影，于是先从Excel文件中复制经纬度两列数据到一个.txt文本文件中，然后再从ArcGIS中以添加X、Y数据的方式导入，可是再做投影时问题来了，试验了n次，以定义Data Frame的坐标系统再导出数据的方式则结果图层中只见到了属性表
# 使用Python实现经纬度网投影后图像
在现代的地理信息系统（GIS）中，我们常常需要将经纬度数据进行处理，生成相应的地图图像。本文将教你如何使用Python进行经纬度网的投影，生成相关的图像。为了清晰地指导新手，我们将整个流程分解为几个步骤，并以表格的形式展示这些步骤。同时，我们将使用一些常用的Python库，如`matplotlib`和`geopy`等。
## 流程步骤
以下是实现过
原创
2024-10-21 04:27:48
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数据建模分层 Topic modeling is a type of statistical modeling for discovering the abstract “topics” in a collection of documents. LDA (Latent Dirichlet Allocation) is one of the most popular and widely use
并不是有了模型就能呈现在屏幕上，计算机图形学中也需要有观察者，代替我们去观察模型，并最终将模型可视化地呈现在我们地屏幕上。经典视图平面几何投影：又叫二维投影，通俗理解为把高维地物体拍扁到二维平面上 分类：透视投影所有的透视投影图都有一个特征：投影后尺寸会缩短这种尺寸的缩短使得透视投影图看起来比较自然，但是不能借助透视投影图测量尺寸主要用在建筑设计和动画制作等领域，这些应用领域要去生成看上去自然的图
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2024-07-08 09:30:06
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1.概述 线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。也称为Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant，FLD），是模式识别的经典算法，在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。 &n
LDA（Linear Discriminant Analysis）线性判别分析是一种有监督数据降维算法，它与我们之前提到的PCA都是数据清洗过程中最常用的两种数据降维技术。但它们又有所不同，PCA的核心是将现有数据转换到低维度得空间中，数据的方差都变得最大。LDA的核心含义是对现有数据进行转换，数据类别变得容易区分，其方差不一定是最大的。LDA的作用： 1.将数据的维度降低，除去那些对结果影响不大
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2024-06-05 10:48:57
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# 电影后台管理系统Java
## 前言
电影是人们娱乐和放松的重要方式之一。为了更好地管理电影的相关信息，例如电影的分类、演员的信息、电影院的排片等，我们可以开发一个电影后台管理系统。本文将以Java语言为例，介绍如何设计和实现一个简单的电影后台管理系统。
## 功能需求
我们的电影后台管理系统将具备以下功能：
1. 电影分类管理：管理员可以添加、删除和修改电影的分类信息。
2. 演员信
原创
2023-08-18 04:48:24
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PCAPCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理，帮助读者了解PCA的工作机制是什么。
当然我并不打
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2023-06-02 22:13:58
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简单的SQL查询一般是单关系查询，也就是在一个表内查询。这里面大概可以分为选择查询，投影查询。SQL语句一般不区分大小写，但为了SQL关键词和其它元素有所区分，一般将SQL关键词大写。 投影查询：从表中选取任意个列，其对应的一般SQL语句为： SELECT <列名1>,<列名2>,.....,<列名n>
FROM <表名>
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2023-08-13 00:20:34
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##################################################################################3两类的线性判别问题可以看作是把所有样本都投影到一个方向上，然后在这个一维空间中确定一个分类的阈值。过这个阈值点且与投影方向垂直的超平面就是两类的分类面。Fisher线性判别的思想就是：选择投影方向，使投影后两类相隔尽可能远，而同时每一
目前比较方便的LDA解法是gibbs采样，但是对于改进型LDA，如果分布不再是dirchlet分布，p(z|w)可能就不太好求了（这里z代表隐藏变量，w是观察量），只能用变分法。LDA变分EM算法LDA主要完成两个任务，给定现有文档集合D，要确定超参数α，β值；或者给一篇新的文档，能够依据前面的超参数来确定隐藏变量θ，z分布。其实后面一个任务可以归到前面中，因为前面可以顺带求出隐变量分布。 这里
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2024-07-05 20:56:02
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前言
关于向量，以前我们学习了概念：向量的投影，现在新人教 $A$ 版教材中又出现了新概念：投影向量，如何理解和区分这两个数学概念？这个我们得从向量的内积谈起：
动态效果预览：
要是追求极致的动态效果，请移步静雅斋数学
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原创
2024-07-27 09:04:25
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摘要：本文讨论的LDA是对于离散数据集，如文本集，的一种生成式概率模型。LDA是一个三层的贝叶斯分层模型，将数据集中每一项，如每个文本，建模为某些未知的topic组成的集合的混合。每个topic又建模为某种混合概率分布。在文本建模中，话题的概率就提供了每个doc的具体表示。个人理解：1.生成式模型，就好像我们要写出一篇文章（生成一篇文档），我们在下笔的时候脑袋里要先有这个文章的主题，然后在这个主题
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是由Blei等人在2003年提出来的。LDA是在pLSI的基础上增加了贝叶斯框架，是pLSI变成了贝叶斯主题模型的LDA。概率模型求参数，当然需要进行参数估计，LDA参数估计的方法有：变分贝叶斯推断（VB）；期望传播（EP）；Collapsed Gibbs Sampling；Collapsed Variational B
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2024-03-28 22:02:38
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1. LDA是什么线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。也称为Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant，FLD），是模式识别的经典算法，在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式
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2024-05-20 16:39:26
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LDA模型用来推测文档的主题分布，将文档集中每篇文档的主题以概率的形式给出，最终可以根据主题分布来对文档进行聚类或分类LDA 采用词袋模型。所谓词袋模型，是将一篇文档，我们仅考虑一个词汇是否出现，而不考虑其出现的顺序。在词袋模型中，“我喜欢你”和“你喜欢我”是等价的。与词袋模型相反的一个模型是n-gram，n-gram考虑了词汇出现的先后顺序。 认为主题可以由一个词汇分布来表示，而文章可
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2024-04-22 14:41:33
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