§2-1 方向导数与梯度 §2-2 凸集、凸函数与凸规划 §2-3 二次函数及正定矩阵 §2-4 无约束优化问题的极值条件 §2-5 有约束优化问题的极值条件

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

2.1地理坐标系统 2.2投影坐标系 2.3地图投影的分类 2.4 GIS中的地图投影 2.5几种最常用投影类型 2.6 ArcGIS中投影的设置方法 2.7地图分幅和编号

本章将对形式语言和有限自动机理 论中所需的数学基础知识作扼要的 介绍。内容包括集合及其运算、关 系、证明的方法、图与树的概念 以及一些常用术语和形式语言与自 动机的发展

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

1.掌握地图投影的基本概念及其分类,以及投影变形等基本知识。 2.掌握一些常见地图投影的构成、变形分布规律及其应用

10-2 特征函数 10-3 数学基础 10-4 热系数 10-5 熵、内能和焓的微分关系式 10-6 比热容的微分关系式 10-7 克拉贝龙方程和焦-汤系数 10-8 实际气体对理想气体性质的偏离 10-9 维里方程 10-10 经验性状态方程 10-11 普遍化状态方程与对比态原理

◼ 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

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:

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