超清初中数学思维导图，以大脑思维的方式进行归纳总结，事半功倍

投影投影代码matlab LDA-人脸识别 程序 编程步骤： 图像的初始大小是一个大小为 128x128x3 的矩阵，对应于图像的 rgb 强度值。 对于所有计算，使用图像的灰度值，它将每个图像的维度减少到 128x128x1 矩阵。 由于在 128x128 矩阵上执行矩阵计算在平均配置的 PC 上很耗时，因此我调整了图像大小并为 40x40 矩阵、64x64 矩阵和 96x96 矩阵执行了计算。 然后将每个图像表示为向量形式，重塑原始图像矩阵执行此任务。 现在，每个图像都由一个 1600x1 的向量表示（对于 40x40 大小的图像）。 我们需要每个类的均值来计算类内散布矩阵。 一旦为该特定类计算了平均值，我们通过对集合中的每个 x 求和 Pr(C) (xm) (xm)' 来计算类内散布。 （x = 训练集中的每个图像，m = 图像的平均值） 为了计算类内散布的总数，我们将所有类的所有类内散布矩阵相加。 现在要计算类间散布，我们需要所有类的平均值和 300 个类的总平均值。 之间的散布矩阵由每个类别的求和 Pr(C)*(mm )*(mm )' 形成（m = 该类别的平均值，m` =

////////////////////////////////////////////////////////////////////// // Construction/Destruction ////////////////////////////////////////////////////////////////////// const double FN = 0.;//南半球FN ＝ 1000000. const double k0 = 1.;//UTM投影中k0=0.9996 gs::gs() { } gs::~gs() { } //初始化坐标系统，并告诉程序您要使用的是3度带还是6度带 void gs::InitCordSys(enum gs::CordParam cord,enum gs::ProjKind projKind) { switch(cord){ case BeiJing1954: { m_a = 6378245.; m_b = 6356863.0188; } break; case XiAn1980: { m_a = 6378140.; m_b = 6356755.2882; } break; case WGS84: { m_a = 6378137.; m_b = 6356752.3142; } break; }

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人工智能-机器学习-曲面斜率角控制法的理论研究及其在省略LCoS微型投影光引擎中的实

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