图像处理基本算法操作从处理对象的多少可以有如下划分：
1. 点运算：处理点单元信息的运算
2. 群运算：处理群单元 （若干个相邻点的集合）的运算

下图是一副普通的吉普车图像和我们生活中见到的并没有什么两样，但是在计算机看来则是另外一副“模样”了。图像中黄色部分则是几部车图像倒车镜的局部图像在计算机中的形态。

以上图为例说明几种重要的点运算和群运算。

算法是整个计算机科学的基石，是计算机处理信息的本质。 从开创算法分析这一领域的高德纳、Amazon的“首席算法官”乌迪·曼伯尔，到发明快速排序算法托尼.霍尔，本文介绍了对AI、以及整个计算领域影响深远的十位算法大师。

Don E.Knuth 高德纳

Quaternion类

Quaternion（四元数）用于计算Unity旋转。它们计算紧凑高效，不受万向节锁的困扰，并且可以很方便快速地进行球面插值。 Unity内部使用四元数来表示所有的旋转。

Quaternion是基于复数，并不容易直观地理解。 不过你几乎不需要访问或修改单个四元数参数（x，y，z，w）; 大多数情况下，你只需要获取和使用现有的旋转（例如来自“Transform”），或者用四元数来构造新的旋转（例如，在两次旋转之间平滑插入）。

大部分情况下，你可能会使用到这些函数：
  •  Quaternion.LookRotation，
  •  Quaternion.Angle
  •  Quaternion.Euler
  •  Quaternion.Slerp
  •  Quaternion.FromToRotation
  •  Quaternion.identity。

Quaternion 是一个结构体，本身成员变量相对简单，可以作为函数参数高效传递。-

近日，在加密货币经历“混乱时期”后，区块链再次火爆起来，受到了各方的极大关注与重视，成为资本市场和各领域关注的焦点，就连朋友圈中的探讨和分享也让人目不暇接。那么，区块链到底是个什么鬼？区块链的核心算法又有哪些？

区块链核心算法一：拜占庭协定

拜占庭的故事大概是这么说的：拜占庭帝国拥有巨大的财富，周围10个邻邦垂诞已久，但拜占庭高墙耸立，固若金汤，没有一个单独的邻邦能够成功入侵。任何单个邻邦入侵的都会失败，同时也有可能自身被其他9个邻邦入侵。拜占庭帝国防御能力如此之强，至少要有十个邻邦中的一半以上同时进攻，才有可能攻破。然而，如果其中的一个或者几个邻邦本身答应好一起进攻，但实际过程出现背叛，那么入侵者可能都会被歼灭。于是每一方都小心行事，不敢轻易相信邻国。这就是拜占庭将军问题。

在这个分布式网络里：每个将军都有一份实时与其他将军同步的消息账本。账本里有每个将军的签名都是可以验证身份的。如果有哪些消息不一致，可以知道消息不一致的是哪些将军。尽管有消息不一致的，只要超过半数同意进攻，少数服从多数，共识达成。

在机器学习中，我们非常关心模型的预测能力，即模型在新数据上的表现，而不希望过拟合现象的的发生，我们通常使用正则化（regularization）技术来防止过拟合情况。正则化是机器学习中通过显式的控制模型复杂度来避免模型过拟合、确保泛化能力的一种有效方式。如果将模型原始的假设空间比作“天空”，那么天空飞翔的“鸟”就是模型可能收敛到的一个个最优解。在施加了模型正则化后，就好比将原假设空间（“天空”）缩小到一定的空间范围（“笼子”），这样一来，可能得到的最优解能搜索的假设空间也变得相对有限。有限空间自然对应复杂度不太高的模型，也自然对应了有限的模型表达能力。这就是“正则化有效防止模型过拟合的”一种直观解析。

L2正则化