光线追踪（Ray Tracing）是3D计算机图形学中一种特殊的渲染算法，用于在基于物理的渲染方式中模拟真实世界中的光线照射方式。目前，在动画、游戏等领域已经得到广泛使用。通常情况下，光线追踪很难定义它到底是什么，我们可以简单理解为与传统渲染方式（光栅化）相对的一种渲染方式。光线追踪实现了对光线的模拟，包括光的反射、折射、散射，甚至可以实现波动光学中光的各种性质，虽然能够得到非常不错的效果，但是模拟波动光在理论和实现上具有较大的难度，这也让很多人望

光线是实现光线追踪的基础，本章将说明如何实现一条光线。光线的一些性质 在实现一条光线之前，首先应该要定义光的一些性质（不考虑波动性），假设光线具有以下几个性质（并不是现实中的物理性质）： 1. 光线沿着直线传播 2. 光线之间无法碰撞 3. 光线从光源开始传播到眼睛中（中途可发生反射和折射） 4. 光线路径可逆，即从A发出的到B的光线，一定也可以从B发出到A

图像是由各种各样的图形组成的，而图形的组成部分可以是汽车和街道、云朵和天空、原子和分子等，本章将要介绍基本图形的绘制方法，并将绘制方法通过Python代码实现。

直方图（Histogram）是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量，以长条图（bar）的形式具体表现。因为直方图的长度及宽度很适合用来表现数量上的变化，所以较容易解读差异小的数值。

数字图像处理和计算机图形学中的混合模式（blend mode或mixing mode）用于确定两个图层如何相互混合。大多数应用程序中的默认混合模式只是简单地通过用顶部图层中存在的任何内容覆盖底部图层；因为每个像素都有着不同的数值，所以诞生了许多方法来混合两个图层。

从头开始学习李航老师的《统计学习方法》，这本书写的很好，非常适合机器学习入门。什么是感知机？感知机是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。感知机学习旨在求出可以将数据进行划分的分离超平面，所以感知机能够解决的问题首先要求特征空间是线性可分的，再者是二类分类，即将样本分为{+1, -1}两类。