Welcome to the fifth edition of Elasticsearch Cookbook targeting Elasticsearch 8.x. It's a long journey (about 12 years) that I have been on with both Elasticsearch and readers of my books. Every version of Elasticsearch brings breaking changes and new functionalities, and the evolution of already present components is a continuous cycle of product and marketing evolution.

Beginning iPhone Development with Swift 5: Exploring the iOS SDK, 5th Edition (True PDF)

Beginning iPhone Development with Swift 5: Exploring the iOS SDK, 5th Edition (ePUB)

中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 8.2节 1 假设我们知道了关于基底 v 1 , . . . , v n ：的 T (v 1 ), . . . , T (v n )，我们也就知道了所有 T (v)。 2“T 对应矩阵”的 j 列源于将 T 运用到输入基向量 v j 。 3 按输出基底 w 写作 T (v j ) = a 1j w 1 + · · · + a mj w m 。这些 a ij 成为列 j。 4 若输入与输出基 = I n×n 与 I m×m 的列，则 T (x) = Ax 对应的矩阵是 A。 5 当基变为 v 与 w 时，相同 T 对应的矩阵由 A 变为 W −1 AV 。 6 最佳基底：V = W = 特征向量与 V, W = 奇异向量，得出对角 Λ 与 Σ。 下一页为每个线性变换 T 指派了一个矩阵。对于普通列向量，输入 v 在 V = R n 中且输出 T (v) 在 W = R m 中。这个变换对应的矩阵 A 将会是 m × n 的。我们在 V 及 W 中选择的基将决定 A。 R n 及 R m 的标准

中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 8.1节 仅交流学习 1 线性变换 T 将向量 v 变成向量 T (v)。线性要求 T (cv + dw) = cT (v) + dT (w) 注意 T (0) = 0， 所以 T (v) = v + u 0 非线性。 2 输入向量 v 与输出 T (v) 可以在 R n 或矩阵空间或函数空间中。 3 若 A 是 m × n 的，则 T (x) = Ax 是从输入空间 R n 到输出空间 R m 的线性变换。 ∫ x df + 4 导数 T (f ) = 是线性的。积分 T (f ) = f (t)dt 是它的伪逆。 dx 0 5 两个线性变换的乘积 ST 仍然是线性的： (ST )(v) = S(T (v))。 当一个矩阵 A 乘以一个向量 v 时，它将向量 v 变换为另一个向量 Av。输入 v，输出 T (v) = Av。 变换 T 遵循着与函数相同的思想。输入一个数 x，输出 f (x)。对某一个向量 v 或某一个数 x，我们乘 上矩阵或求函数值。更深层次的目标是一次考虑所有向量 v。

经典通信教材 数字通信 第五版 英文原版 Proakis 通信入门

中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 7.4节，仅用于交流学习！ 1 一个典型的方阵 A = U ΣV T 分解为 (旋转)(拉伸)(旋转)。 2 几何展示了 A 如何将圆上的向量变换为椭圆上的向量 Ax。 3 A 的范数是 ∥A∥ = σ 1 。这个奇异值是它的最大增长因子 ∥Ax∥ / ∥x∥。 4 极分解将 A 分解成 QS：旋转 Q = U V T 乘上拉伸 S = V ΣV T 。 5 伪逆 A + = V Σ + U T 使列空间中的 Ax 还原到行空间中的 x。 SVD 将一个矩阵分成三步：(正交矩阵) × (对角矩阵) × (正交矩阵)。普通的言语就能表达其背后的几 何：(旋转) × (拉伸) × (旋转)。U ΣV T x 从旋转到 V T x 开始。其次 Σ 将向量拉伸到 ΣV T x，然后 U 将其旋转至 Ax = U ΣV T x。以下是其图像。

中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 7.3节，仅用于交流学习！ 本节阐述 SVD 在统计学与数据分析中的一个主要应用。我们的示例将来源于人类遗传、面部识别 及金融。问题在于理解一个大的数据矩阵（= 测量值） 。对 n 个样本的每一个，我们测量 m 个变量。数 据矩阵 A 0 具有 n 列和 m 行。 通过图像，A 0 的列是 R m 里的 n 个点。在我们减去各行的平均值后得到 A，其 n 个点通常沿着 一条直线或接近一个平面（或 R m 的其它低维子空间）聚集。这条直线或平面或子空间是什么？ 允许我从一个图片而不是数字开始。对于如年龄和身高的 m = 2 个变量，其 n 个点位于 R 2 平面。 减去平均年龄和平均身高来中心化数据。假设 n 个中心化后的点沿某条直线聚集，那线性代数如何找 出那条直线呢？

内容简介 Drawing on an impressive roster of experts in the field, Fundamentals of Computer Graphics, Fifth Edition offers an ideal resource for computer course curricula as well as a user-friendly personal or professional reference. Focusing on geometric intuition, this book gives the necessary information for understanding how images get onto the screen by using the complementary approaches of ray tracing and rasterization. It covers topics common to an introductory course, such as sampling theor

中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 7.2节，仅用于交流学习！