cross-product

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    我一直在關注這個tutorial碰撞檢測,其中它使用二維三重產品來構建垂直線。使用向量甲從Ç到Ç和矢量乙從Ç轉到原點不用。聲稱是A,B,A的三重產品與原產地的方向垂直於A。我不明白爲什麼這會起作用,或者如何在2D中使用交叉產品。

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    我試圖通過可選地應用替換來產生字符串變體。 例如,一種替代方案是刪除任何空白字符序列。 而不是更換所有出現像 >>> re.sub(r'\s+', '', 'a b c') 'abc' - 我需要,相反,要在每次出現時產生的兩個變體,因爲在一個變型中進行的取代,而不是在其他。 對於字符串'a b c' 我想有變種 ['a b c', 'a bc', 'ab c', 'abc'] 即。所有

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    正如標題所示,我想通過使用相鄰像素的叉積來計算給定深度圖像的曲面法線。我想使用Opencv來避免使用PCL,但是我並不真正瞭解這個過程,因爲我的知識在這個主題中是非常有限的。因此,我將不勝感激有人可以提供一些提示。這裏要提到的是,除了深度圖像和相應的rgb圖像以外,我沒有任何其他信息,所以沒有任何其他相機矩陣信息。 因此,可以說,我們有以下的深度圖像: ,我想找到一個對應點的法向量與像下面的圖片中

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    我有一個數據集,其中每列有4個二進制變量。我如何創建4 x 4網格與變量的每對組合的計數? 下面是一個例子的數據幀: Person <- c("Bob", "Jim", "Sarah", "Dave") A <- c(1,0,1,1) B <- c(1,1,1,0) C <- c(0,0,0,1) D <- c(1,0,0,0) 在4x4網格 因此,A和B的交點將具有2因爲Bob和薩拉

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    我試圖儘可能快地計算多個3x1向量對的交叉積。這 n = 10000 a = np.random.rand(n, 3) b = np.random.rand(n, 3) numpy.cross(a, b) 給出了正確的答案,但this answer to a similar question動機,我認爲einsum會得到我的地方。我發現,無論 eijk = np.zeros((3, 3,

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    當我在做file.txt文件記錄積> FILE2.TXT使用命令: join file1.txt{,} -j999 > file2.txt 我得到FILE1.TXT每個記錄所有的在FILE1.TXT記錄,如: 樣本數據集 r1 r2 r3 我得到 r1 r1 r1 r2 r1 r3 r2 r1 r2 r2 r2 r3 r3 r1 r3 r2 r3 r3 我不想R1,R1

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    問題加入 我在數據庫中工作的一個項目,仁,和我的PostgreSQL的技能都碰了壁。我加入兩個表格來計算交叉積,即 SELECT (d1.a * d2.a + d1.b * d2.b) AS dot FROM data d1, data d2 這給了我所有向量之間的叉積。有在我的表中的下列數據 a | b | c ---+---+--- 1 | 1 | 1 2 | 2 | 2 3 |

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    我想根據自己的班級和學年 這裏展示學生的細節是我用來實現相同的: SELECT a1.fk_stu_id, b.stu_fname, c.class_name, d.section_code, e.acad_year FROM tbl_stu_class a1 JOIN tbl_stu_details b ON

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    我試圖掰開下面的函數下面的代碼: paired <- function(x) crossprod(x[x]-1:length(x))==0 對於背景下,這種出現在this answer in CV。 我們有10個8維向量對應的向量1:8 n <- 8 x <- replicate(10, sample(1:n, n)) [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]

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    我有兩個R表(女性和男性)與存在缺勤數據。我想在它們之間進行兩兩比較(逐行)以找出每對之間不共享的細胞數量(即細胞總數等於女性中的1,而不是男性中,反之亦然) 。 我知道交叉產品(%*%)與我所需要的相反。它創建了一個新的矩陣,其中包含男性和女性之間共享單元格的總和(即兩個單元格的總和等於1)。 下面是一個例子數據集: females <- as.data.frame(matrix(c(0,0,0