1.使用内置函数Python提供了许多高效的内置函数，这些函数通常比自定义函数更快。例如，sum()、max() 和 min() 等。#使用内置函数sum()计算列表的总和numbers=[1,2,3,4,5]total=sum(numbers)print(total)#输出:152.列表推导式列表推导式是一种简洁高

线性回归（LinearRegression）是一种简单但重要的统计和机器学习方法，用于建立目标变量（因变量）与一个或多个输入变量（自变量）之间的线性关系。它广泛应用于预测、趋势分析和因果关系研究。            实例解法使用的是基于最小二乘法公式的手动

针对高维数据的降维问题，PCA的基本思路如下：首先将需要降维的数据的各个变量标准化（规范化）为均值为0，方差为1的数据集，然后对标准化后的数据进行正交变换，将原来的数据转换为若干个线性无关向量表示的新数据：这些新向量表示的数据不仅要求相互线性无关，而且需要所包含的信息量最

文章目录示例代码疑问：代码不是能知道我要打印的是`&[i32]`吗？为啥非得要我加了`:std::fmt::Debug`它才能编译通过？答1.**Rust泛型系统的类型推导**2.**为什么要加`T:std::fmt::Debug`**3.**编译器如何处理泛型和trait约束**4.**Rust为什么需要这种明确的约束**5

✍个人博客：https://blog.csdn.net/Newin2020?type=blog

看了很多博主写的推导，他们基本都有跳过，甚至由作用最小原理到欧拉-拉格朗日函数怎么过度的闭口不提，让我初学者的人看得云里雾里，对于我这种小白来说非常不友好。因此我查了很多资料资料为初学资料。

目录1、间接平差法2、最小二乘法3、matlab案例4、案例结果5、参考链接1、间接平差法  该方法忽略了半长轴相对于xxx轴的旋转角度，需要较好的初

目录1原理介绍2详细的数学公式推导推导过程3流程4示例代码        将四元数转换为旋转矩阵是几何计算中常见的操作。四元数是一种用于表示三维旋转的数学结构，具有避免万向节死锁（GimbalLock）问题、计算效率高等优点。旋转矩阵则是线性代数中的工具，适用于旋转

3有限体积法：推导方程基本原理和目标（注意：这一节看不懂没关系，在后面的推导中会慢慢用到）质量、动量和能量的守恒流体的质量守恒动量改变的速度=一个流体粒子上受到的力的总和（牛顿第二定律）能量改变的速度=一个流体粒子吸收的热量，和作用在其上的功的总和（热力学第一定律）

3有限体积法：推导方程基本原理和目标（注意：这一节看不懂没关系，在后面的推导中会慢慢用到）质量、动量和能量的守恒流体的质量守恒动量改变的速度=一个流体粒子上受到的力的总和（牛顿第二定律）能量改变的速度=一个流体粒子吸收的热量，和作用在其上的功的总和（热力学第一定律）

3有限体积法：推导方程基本原理和目标（注意：这一节看不懂没关系，在后面的推导中会慢慢用到）质量、动量和能量的守恒流体的质量守恒动量改变的速度=一个流体粒子上受到的力的总和（牛顿第二定律）能量改变的速度=一个流体粒子吸收的热量，和作用在其上的功的总和（热力学第一定律）

3有限体积法：推导方程基本原理和目标（注意：这一节看不懂没关系，在后面的推导中会慢慢用到）质量、动量和能量的守恒流体的质量守恒动量改变的速度=一个流体粒子上受到的力的总和（牛顿第二定律）能量改变的速度=一个流体粒子吸收的热量，和作用在其上的功的总和（热力学第一定律）

3有限体积法：推导方程基本原理和目标（注意：这一节看不懂没关系，在后面的推导中会慢慢用到）质量、动量和能量的守恒流体的质量守恒动量改变的速度=一个流体粒子上受到的力的总和（牛顿第二定律）能量改变的速度=一个流体粒子吸收的热量，和作用在其上的功的总和（热力学第一定律）

3有限体积法：推导方程基本原理和目标（注意：这一节看不懂没关系，在后面的推导中会慢慢用到）质量、动量和能量的守恒流体的质量守恒动量改变的速度=一个流体粒子上受到的力的总和（牛顿第二定律）能量改变的速度=一个流体粒子吸收的热量，和作用在其上的功的总和（热力学第一定律）

3有限体积法：推导方程基本原理和目标（注意：这一节看不懂没关系，在后面的推导中会慢慢用到）质量、动量和能量的守恒流体的质量守恒动量改变的速度=一个流体粒子上受到的力的总和（牛顿第二定律）能量改变的速度=一个流体粒子吸收的热量，和作用在其上的功的总和（热力学第一定律）

3有限体积法：推导方程基本原理和目标（注意：这一节看不懂没关系，在后面的推导中会慢慢用到）质量、动量和能量的守恒流体的质量守恒动量改变的速度=一个流体粒子上受到的力的总和（牛顿第二定律）能量改变的速度=一个流体粒子吸收的热量，和作用在其上的功的总和（热力学第一定律）

3有限体积法：推导方程基本原理和目标（注意：这一节看不懂没关系，在后面的推导中会慢慢用到）质量、动量和能量的守恒流体的质量守恒动量改变的速度=一个流体粒子上受到的力的总和（牛顿第二定律）能量改变的速度=一个流体粒子吸收的热量，和作用在其上的功的总和（热力学第一定律）

3有限体积法：推导方程基本原理和目标（注意：这一节看不懂没关系，在后面的推导中会慢慢用到）质量、动量和能量的守恒流体的质量守恒动量改变的速度=一个流体粒子上受到的力的总和（牛顿第二定律）能量改变的速度=一个流体粒子吸收的热量，和作用在其上的功的总和（热力学第一定律）

3有限体积法：推导方程基本原理和目标（注意：这一节看不懂没关系，在后面的推导中会慢慢用到）质量、动量和能量的守恒流体的质量守恒动量改变的速度=一个流体粒子上受到的力的总和（牛顿第二定律）能量改变的速度=一个流体粒子吸收的热量，和作用在其上的功的总和（热力学第一定律）

3有限体积法：推导方程基本原理和目标（注意：这一节看不懂没关系，在后面的推导中会慢慢用到）质量、动量和能量的守恒流体的质量守恒动量改变的速度=一个流体粒子上受到的力的总和（牛顿第二定律）能量改变的速度=一个流体粒子吸收的热量，和作用在其上的功的总和（热力学第一定律）

为了能够建立知识学习后输出体系，开设这个系列，旨在通过记录博客输出学习到的机器学习内容，笔者所学为B站upshuhuai008白板推导系列，记录可能比不上原创，也可能有没理解不严谨的地方，请善意指正。感兴趣的可以去看UP白板-------------------------------------------------------------

GBDT的全称为梯度提升决策树（gradientboostingdecisiontree），其基模型（弱分类器）为CART决策树，针对分类问题的基模型为二叉分类树，对应梯度提升模型就叫GBDT；针对回归问题的基模型为二叉回归树，对应的梯度提升模型叫做GBRT（gradientboostingregressiontree）。我们先来用一个通俗

结构从运动（SfM）-稀疏特征点的3D重建1.引言由运动到结构（StructurefromMotion,SfM）是一种从二维图像序列中恢复三维结构和相机运动的技术。在SfM中，通过分析图像中稀疏的特征点，我们可以估计出相机在拍摄过程中经历的姿态变化，并重建出场景的三维几何结构。COLMAP等常用的Sf