令R代表所有m个实数x=(x2,…,x)组成的空 间,x也称为Rm的点.x(i=1,2,…,m)称为x点的坐 标.在R的任两点x与y之间可以引进一度量 |x-y={(x-y)2+…+(xm-ym)2,(111) 称为欧氏度量.于是可由此定义Rm的一拓扑 设V是R中的开集,映照fV→把V映入R的 一子集.设x∈V映为∈V,表示为 x→=f(x) 于是x的坐标x与x的坐标x(a=1,…,n)之间有一函 数关系:

◼ 1、概述 ◼ 1.1、机器学习的应用 ◼ 1.2 、什么是机器学习 ◼ 1.3、机器学习的发展 ◼ 1.4、机器学习的分类 ◼ 1.5 机器学习的资源 ◼ 2、机器学习的数学基础 ◼ 3、机器学习的术语 ◼ 4、基于案例的机器学习流程简介 ◼ 5、机器学习算法简介 ◼ 6、机器学习实例演示

4.1坐标变换 4.2二维图形裁剪 4.2.1线段的矢量裁剪法 4.2.2线段的编码裁剪法 4.2.3多边形的裁剪 4.3地图符号的自动绘制 4.3.1线型 4.3.2线状符号 4.3.3多边形轮廓线内绘制晕线 4.4曲线的绘制 4.4.1正轴抛物线加权平均法 4.4.2近似斜轴抛物线加权平均法 4.4.3张力样条函数插值法 4.5等高线的绘制

1、奈氏判据的数学基础 2、奈氏判据——形式1 3、对数频率稳定判据 4、条件稳定系统

第一节 多元函数的方向导数与梯度 第二节 多元函数的泰勒展开 第三节 凸集、凸函数与凸规划 第四节 等式约束优化问题的极值条件 第五节 不等式约束优化问题的极值条件

一、机器人位置和姿态的描述 二、机器人可以用一个开环关节链来建模 由数个驱动器驱动的转动或移动关节串联而成 一端固定在基座上,另一端是自由的,安装工具,用以操纵物体人们感兴趣的是操作机末端执行

数学基础：矢量、矩阵及运算 二维几何变换 三维几何变换 投影变换 视窗变换 ◼ 二维几何变换 ◼ 窗口到视区的变换 ◼ 三维几何变换

1. 脉冲传递函数的定义 2. 脉冲传递函数的求法 3. 脉冲传递函数与差分方程 4. 开环脉冲传递函数 5. 闭环脉冲传递函数

1. z变换的定义 2. z变换的性质和定理 3. 用z变换法解线性常系数差分方程

2.1 图像的向量表示 2.2 随机场－图像的统计表示 2.3 正交变换 2.4 付氏变换 2.5 离散图像付氏变换( DFT ) 2.6 快速付氏变换（FFT） 2.7 其它常用变换 2.8 K-L变换 2.9 图像的采样 2.10 二值图像的采样 2.11 图像的量化