一、学习摄影基础知识入门讲解？

学习摄影基础知识入门讲解

焦距

焦距一个镜头能拍多远或者多宽。数字越小，焦距越短，视角也就越广，反之，数字越大，焦距越长，视角就越窄。例如300mm的超远摄镜头，只有8°的视角，而8mm的超广角镜头，则拥有180°的视角。在拍摄不同题材时选择不同的焦距，一般来说，24mm以下的广角镜头多用于拍摄风光，而85mm、50mm则更适合拍摄人像。

光圈光圈是一个用来控制光线透过镜头，进入机身内感光面光量的装置，光圈我们一般会用f来表示，像f/1.4、f/8等，f数值越小，则光圈越大，进光量就越多，照片会越亮；f数值越大，光圈越小，进光量较少，照片会较暗；另一方面，光圈的大小还会影响景深。大光圈景深更浅，拍摄人像背景更虚化更加梦幻。用小光圈背景会更为清晰，拍摄风景能保证捕捉清晰的大画面。

景深景深是指在相机镜头前沿能够取得清晰成像时所测定的被摄物体前、后距离范围。通俗来说，就是相机对好焦之后，在最远和最近有两个清晰临界平面，这一前一后两个平面的距离就是景深。它的意义取决于作者的表达意图。浅景深有助于虚化不必要的元素，使画面更简洁有层次感，更易突出主题；深景深则可以涵盖更多的画面细节（常用于风光和纪实）。若想制造浅景深，还可以通过缩短相机与被摄者的距离，增加主体与背景的距离，来达到更明显的虚化效果。当然，使用长焦镜头，也能压缩主体和背景，达到虚化的效果。

二、机器学习应补充哪些数学基础？

提出这个问题的人很好，表示你对机器学习的底层技术是有兴趣的，而不仅仅是个调库侠。最近几年因为机器学习的基础库特别强大，很多人可以在不大懂机器学习的情况下，就能实现一个还不错的人工智能应用。

从数学基础来说，大学工科数学的微积分，线性代数和概率论是必备的。也可以看看高纳德老爷子（对，就是the art of programming的作者）的具体数学。

另外，直接看上面的数学书可能无法理解到数学是如何运用到机器学习中的。这个时候就要介绍两本书了，一个是频率学派的代表作：统计学习基础，一个是贝叶斯学派的代表作：模式识别和机器学习PRML。

最后再说一下，以上书都不看，你也可以通过调用各种库写个能忽悠人的应用。所以本回答仅供有志青年参考。

三、学习机器视觉需要哪些基础知识？

需要掌握以下基础知识：

1. 图像处理技术：机器视觉的核心技术之一，主要是对图像进行处理和分析。包括图像获取、图像预处理、特征提取、分类识别等。

2. 机器学习：机器视觉的重要分支，通过利用大量数据进行训练，从而实现对图像的分类、识别、定位等。包括监督学习、无监督学习、强化学习等。

3. 深度学习：机器学习的一种特殊形式，通过多层神经网络实现对图像的高级抽象和表示。是目前机器视觉领域的重要研究方向。

4. 神经网络架构：深度学习的重要组成部分，用于实现图像识别、目标检测等任务。包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。

5. 并行计算：机器视觉处理需要大量的数据计算，并行计算是提高处理速度和效率的重要手段。包括分布式计算、并行计算、GPU 加速等。

6. 机器视觉基础架构平台：设计视觉基础架构平台，可拓展性、编程语言，如 C++、QT 等。

7. 颜色篇机器视觉检测的基础知识：颜色是机器视觉检测中的重要基础知识，包括相机种类、颜色模型、RGB 模型等。

8. 机器视觉检测的基础知识：机器视觉检测是机器视觉应用领域的重要分支，包括视觉检测硬件构成的基本部分，如处理器、相机、镜头、光源等。

综上所述，学习机器视觉需要掌握图像处理技术、机器学习、深度学习、神经网络架构、并行计算、机器视觉基础架构平台、颜色篇机器视觉检测的基础知识、机器视觉检测的基础知识等。

四、种菜基础讲解？

首先种菜要从难到易，不同蔬菜种植的难度系数是不同的。

一般来说叶菜类蔬菜种植最简单，尤其生长周期只有二三十天的速生叶菜类，比如小白菜、小油菜、菜薹。这些十字花科的叶菜最好种，干籽播种2-3天就能出苗，出苗后十多天就能陆续采收，在施足底肥（主要是粪肥）的情况下几乎不用追肥。

其次为油麦、生菜、菠菜、香菜、韭菜等，这些蔬菜虽然也为叶菜，但是它们种子发芽困难，生长周期比较长，所以播种时要下些功夫，最好进行浸种处理，才能很好的出苗。由于这些叶菜生长缓慢，生长期长，田间管理中需要追肥1-2次，并进行中耕松土和除草。

最难种的就是果菜类和豆类蔬菜了，主要包括茄果类蔬菜（番茄、茄子、辣椒）、瓜类蔬菜（黄瓜、西甜瓜、丝瓜、苦瓜等）、豆类蔬菜（豇豆、扁豆、荷兰豆等），这些以采收果实为主的蔬菜需要根据不同的生长阶段进行不同管理。注意协调植株营养生长和生殖生长的相互关系，在保证植株足够的营养生长的情况下多开花多结果。对于这些蔬菜需要不断尝试，总结经验进行种植，大家可以看我写过的一些技术贴，都是我的亲身体会，应该对您有所帮助。

五、学习工业机器人编程需要英语基础吗？

显然不可以，很多专有名词和技术标准都是用英语表示

六、机器学习包括？

机器学习

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

七、化学沉淀基础讲解？

基本简介

化学沉淀现象可以用溶度积来说明。在微溶性盐类的饱和溶液中， 在一定温度下，其离子浓度(克离子/升)的乘积是一个常数，称溶度积。例如，氢氧化镁的溶度积([Mg2+]·[OH-]2)在18°C时是 1.2×10-11。

反应简介

根据同离子效应，水中的镁离子和氢氧根离子，不论它们来自同一化合物或不同的化合物，只要离子浓度的乘积超过氢氧化镁的溶度积，它们就结合为氢氧化镁沉淀。

应用简介

水中的铁、锰盐类，可用空气或其他氧化剂氧化为难溶的氢氧化物或氧化物，而从水中析出。

废水中对健康有害的金属离子（如汞、镉、铬、铅、铜和锌）的氢氧化物都是难溶或微溶的物质。用石灰提高废水的pH值，就可使它们从水中析出。

废水中的铬酸根离子(CrO厈)通常先还原为三价铬离子，然后用石灰沉淀；也可以投加钡盐，使它成为溶解度极小的铬酸钡沉淀。

废水中的有机磷经生物处理后转化为磷酸盐，将使承接废水的水体富营养化。可用铝盐或铁盐把它转化为难溶的磷酸铝或磷酸铁，从水中析出。

八、计数原理基础讲解？

计数原理#

分类加法计数原理：N=m1+m2+⋯mn；

分步乘法计数原理：N=m1×m2×⋯×mn；

区别：加法原理中，各种方法相互独立，用其中任何一种方法都可以完成这件事；乘法原理中各个步骤中的方法是相互依存的，只有各个步骤都完成才能做完这件事；

九、定积分基础讲解？

先写概念给你。基本积分概念：

1。设f:[a,b]→R在定义域上连续，定义F:[a,b]→R为F(x)=∫(a→x)f(t)dt，（∫(a→x)应该是a在底部x在上端，打不出来就先这样写着了）那么f(x)就是F(x)的导数，F(x)就是f(x)的定积分。

2。∫(a→b)f(t)dt=F(b)-F(a)。

3。定积分和不定积分的差别在于定积分有范围限制如∫(a→b)f(t)dt，a和b代表积分的起始点和终止点，不定积分表示为∫f(t)dt，没有从哪里积到哪里的限制。

十、桩基础图纸讲解？

桩基础是一种在土层深处钻孔后注入混凝土的支撑结构，通常用于建筑物、桥梁、码头和船坞等大型工程的基础中。桩基础图纸是用于表达桩基础结构的设计和施工信息的工具。

桩基础图纸中包含以下信息：

1. 建筑物或工程的基础平面布置图：用于标识桩基础的位置和数量。

2. 桩基础剖面图：用于描述桩基础在土层内部的排列方式和深度，以及桩身和桩头的尺寸和形状。

3. 桩身和桩头的细节图：用于表示桩身和桩头的结构细节，如钢筋布置、板厚和焊接方式。

4. 材料说明：用于标识所有用于桩基础的材料，包括混凝土、钢筋和其他附件。

5. 钻孔布置图：用于确定钻孔的位置和深度，以及钻孔直径和稳定性要求。

桩基础图纸是桩基础设计和施工中的关键文档之一，对确保工程的质量和安全具有重要意义。