Merge remote-tracking branch 'upstream/new-theme' into new-theme

.travis.yml

@@ -4,6 +4,7 @@ python:
   - 3.4
 
 install:
+  - pip install PyYAML==5.1.2
   - pip install mkdocs==0.16.3
   - python setup.py install
 
@@ -17,6 +18,6 @@ after_success: |
     git init
     git add .
     git -c user.name=$GITHUB_MEOWJ_NAME -c user.email=$GITHUB_MEOWJ_EMAIL commit -m "Auto Deployment"
-    git push -f -q https://Meow-J:$GITHUB_API_KEY@github.com/LearnOpenGL-CN/learnopengl-cn.github.io master
+    git push -f -q https://Krasjet:$GITHUB_API_KEY@github.com/LearnOpenGL-CN/learnopengl-cn.github.io master
     cd "$TRAVIS_BUILD_DIR"
   fi

docs/01 Getting started/07 Transformations.md

@@ -40,6 +40,10 @@ $$
 
 其中的+可以是+，-，·或÷，其中·是乘号。注意－和÷运算时不能颠倒（标量-/÷向量），因为颠倒的运算是没有定义的。
 
+!!! note "译注"
+
+	注意，数学上是没有向量与标量相加这个运算的，但是很多线性代数的库都对它有支持（比如说我们用的GLM）。如果你使用过numpy的话，可以把它理解为[Broadcasting](https://numpy.org/doc/1.18/user/basics.broadcasting.html)。
+
 ## 向量取反
 
 对一个向量取反(Negate)会将其方向逆转。一个指向东北的向量取反后就指向西南方向了。我们在一个向量的每个分量前加负号就可以实现取反了（或者说用-1数乘该向量）:
@@ -178,6 +182,10 @@ $$
 \begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{bmatrix} - \color{green}3 = \begin{bmatrix} 1 - \color{green}3 & 2 - \color{green}3 \\ 3 - \color{green}3 & 4 - \color{green}3 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -2 & -1 \\ 0 & 1 \end{bmatrix}
 $$
 
+!!! note "译注"
+
+	注意，数学上是没有矩阵与标量相加减的运算的，但是很多线性代数的库都对它有支持（比如说我们用的GLM）。如果你使用过numpy的话，可以把它理解为[Broadcasting](https://numpy.org/doc/1.18/user/basics.broadcasting.html)。
+
 矩阵与矩阵之间的加减就是两个矩阵对应元素的加减运算，所以总体的规则和与标量运算是差不多的，只不过在相同索引下的元素才能进行运算。这也就是说加法和减法只对同维度的矩阵才是有定义的。一个3×2矩阵和一个2×3矩阵（或一个3×3矩阵与4×4矩阵）是不能进行加减的。我们看看两个2×2矩阵是怎样相加的：
 
 $$
@@ -190,6 +198,7 @@ $$
 \begin{bmatrix} \color{red}4 & \color{red}2 \\ \color{green}1 & \color{green}6 \end{bmatrix} - \begin{bmatrix} \color{red}2 & \color{red}4 \\ \color{green}0 & \color{green}1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \color{red}4 - \color{red}2 & \color{red}2  - \color{red}4 \\ \color{green}1 - \color{green}0 & \color{green}6 - \color{green}1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \color{red}2 & -\color{red}2 \\ \color{green}1 & \color{green}5 \end{bmatrix}
 $$
 
+
 ## 矩阵的数乘
 
 和矩阵与标量的加减一样，矩阵与标量之间的乘法也是矩阵的每一个元素分别乘以该标量。下面的例子展示了乘法的过程：