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Date: Fri, 13 Dec 2024 15:00:13 +0800
Subject: [PATCH] update

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 docs/Knowledge/Math.md         |  6 ----
 docs/Notes/Cook.md             |  2 ++
 docs/TechnicalTopics/Canvas.md | 57 ++++++++++++++++++++++++++++++++++
 3 files changed, 59 insertions(+), 6 deletions(-)

diff --git a/docs/Knowledge/Math.md b/docs/Knowledge/Math.md
index 56e62ea..07ecb06 100644
--- a/docs/Knowledge/Math.md
+++ b/docs/Knowledge/Math.md
@@ -42,12 +42,6 @@ $$
 \theta = \arctan(x)
 $$
 
-## 欧几里得距离
-
-$$
-d = \sqrt{(x_2 - x_1)^2 + (y_2 - y_1)^2}
-$$
-
 ## 贝塞尔曲线
 
 贝塞尔曲线是一种数学曲线, 广泛用于计算机图形学、动画和设计中, 主要用于描述平滑的曲线
diff --git a/docs/Notes/Cook.md b/docs/Notes/Cook.md
index 9b01453..84ff5de 100644
--- a/docs/Notes/Cook.md
+++ b/docs/Notes/Cook.md
@@ -15,6 +15,8 @@
 辣椒酸豆角
 蒜苔花甲
 香干炒肉
+炒牛肚
+
 
 腊鱼块
 腊肠
diff --git a/docs/TechnicalTopics/Canvas.md b/docs/TechnicalTopics/Canvas.md
index 8c1f5e1..13d58ec 100644
--- a/docs/TechnicalTopics/Canvas.md
+++ b/docs/TechnicalTopics/Canvas.md
@@ -444,3 +444,60 @@ SVG 缺点:
 - 性能问题: 处理复杂动画和大量图形元素时, 性能可能不如 Canvas
 - 浏览器兼容性
 - 复杂性: 对于复杂图形, SVG 文件大小跟复杂度可能会增加
+
+## 数学
+
+### 斜率
+
+### 欧几里得距离
+
+计算两点之间的直线距离
+
+
+$$
+d = \sqrt{(x_2 - x_1)^2 + (y_2 - y_1)^2}
+$$
+
+### 碰撞检测
+
+### 叉乘(叉积)
+
+两个向量的叉乘, 又称向量积、外积、叉积. 叉乘的运算结果是法向量而不是标量
+
+并且两个向量的叉积与这两个向量组成的坐标平面垂直
+
+在 3D 图形学中, 通过两个向量的叉乘, 生成第三个垂直于a, b 的法向量, 从而构建 X、Y、Z坐标系
+
+#### 叉乘公式
+
+向量 A:
+
+$$
+a = (x_1, y_1, z_1)
+$$
+
+向量 B:
+
+$$
+a = (x_2, y_2, z_2)
+$$
+
+A与B的叉乘为:
+
+$$
+a \times b = \begin{bmatrix} i & j & k \\ x1 & y1 & z1 \\ x2 & y2 & z2 \end{bmatrix} = (y_1z_2-y_2z_1)i-(x_1z_2-x_2z_1)j+(x_1y_2-x_2y_1)k
+$$
+
+其中:
+
+$$
+i = (1, 0, 0)
+\\
+j = (0, 1, 0)
+\\
+k = (0, 0, 1)
+$$
+
+在二维空间中, 叉乘的另一个几何意义: a x b 等于由向量 a 和向量 b 构成的平行四边形的面积
+
+可以用两个向量的叉乘来判断他们是否在同一直线上, 也就是三点共线