Rotation+Transforms+for+Computer+Graphics

本 Matlab 教程演示了修改后的最大方差算法在多通道奇异谱分析 (M-SSA) 的特征向量中的应用。

因子分析实例322－旋转Rotation 由于系数没有很明显的差别,所以要进行旋转(Rotation：method一般用Varimax方差最大旋转),使系数向0和1两极分化, 例子同上 菜单：Analyze－Data Reduction－Factor Variables ：pop，School，employ，Services， house Extraction：使用默认值（ method：Principal components，选取特征值>1） Rotation：method选Varimax Score:Save as variables 和Display factor score Coefficient matrix 比较有用的结果：两个主成分(因子)f1,f2及旋转后的因子载荷矩阵(Rotated Component Matrix) ，根据该表可以写出每个原始变量（标准化值）的因子表达式： Pop 0.01602 f1 + 0.9946f2 School  0 .941f1 - 0.00882f2 employ  0.137f1 + 0.98f2 Services  0.825f1 +0.447f2 house  0.968f1 - 0.00605f2 第一主因子对中等学校平均校龄,专业服务项目,中等房价有绝对值较大的载荷(代表一般社会福利-福利条件因子); 而第二主因子对总人口和总雇员数有较大的载荷(代表人口-人口因子). P326 比较有用的结果:因子得分fac1_1, fac2_1。其计算公式：因子得分系数和原始变量的标准化值的乘积之和（P326)。然后可以利用因子得分进行聚类p327（Analyze->Classify->Hierarchical Cluster）。

具有旋转不变性的LPQ，LPQ的分类性能较LBP，LTP，及其它种类的LBP要好的多，甚至要好于Gabor滤波算法。是模式识别中特征提取算法的经典之作

旋转森林在参考文献“Juan J. Rodriguez 和 Ludmila I. K, Rotation Forest: A New Classifier Ensemble Method, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.28, No. 10, PP.”中提出。 1619-1630 年。 ” 这个文件 'RotationForest.zip' 只是根据这个 ref 编码的。 在此文件中，'example' 是使用旋转森林算法的子函数 'RotationFal.m' 的示例。

flasque moteur de rotation poignet.SLDPRT

palier rotation camera.SLDPRT

qt支持界面旋转，在启动时可以增加roration=90

YOLOv5_DOTA_OBB 带有CSL_label的DOTA_OBB数据集中的YOLOv5。（定向对象检测） 数据集和预先训练的检查点 Datasets ： Pretrained Checkpoint or Demo Files ： 。（6666） 。（6666） 。（6666） 。（6666） 。（6666） 。（6666） 功能性 train.py 。火车。 detect.py检测并可视化检测结果。获取检测结果txt。 evaluation.py 。合并检测结果并将其可视化。最后评估探测器 安装 1.安装了所有requirements.txt依赖项的Python 3.8或更高版本，包括torch> = 1.7。要安装运行： $ pip install -r requirements.txt 2.安装swig $ cd \.....\yol

3D心理旋转实验脚本 演示使用Psychopy和ratCAVE进行3D心理旋转认知心理学实验。 指示 要运行实验，只需克隆此存储库，安装“ requirements.txt”中列出的必需python软件包，然后使用Python 2运行run.py文件（因为Psychopy仅适用于Python2）： git clone https://github.com/nickdelgrosso/mental_rotation_exp cd mental_rotation_exp pip install -r requirements.txt python run.py 可以通过修改“ config.py”文件中的值来更改实验选项。 实验得出的示例数据可以在“数据”中找到，数据的某些示例分析可以在“ jupyter_notebooks”中找到。 “视频”中提供了一个视频，该视频展示了实验的实际效果