代码和特性在chrome49下测试有效. 文本渲染的本质是对文本节点的渲染,通过浏览器内置的对象Range可以获得选择的起始点.与终止点   var range = getRangeObject(); var start = range.startOffset, end = range.endOffset; var startContainer = range.startContainer; var endContainer = range.endContainer; getRangeObjec…
甜品消消乐01_游戏基础界面 传送门 甜品消消乐02_游戏核心算法 传送门 甜品消消乐03_游戏UI设计    传送门 GameManager脚本上修改Fill Time可以改变消消乐移动速度 实现过程 甜甜圈相邻与交换 给甜甜圈添加Box Colliderz碰撞组件 判断甜品是否相邻 private bool IsFriend(GameSweet sweet1 , GameSweet sweet2) { )||(sweet1.Y==sweet2.Y&&Mathf.Abs(sweet1.X…
这个函数在1.9之前和1.9之后的用法大不相同 1 1.9之间,用于点击元素时函数的轮流执行 toggle(function() { alert(1);//1,3,5,7... },function() { alert(2);//2,4,6,8... }) 还可以绑定更多 2 1.9之后 用于隐藏.显示元素, 当元素显示时,他会隐藏元素,当元素隐藏时,他会显示元素. 直接绑定在元素上即可,不需要点击 显示 <body> <div id="js" style="…
(-1)写在前面 最近参加了一次面试,对笔试题很感兴趣,就回来百度一下.通过对这些题目的思考让我想起了建模中的关联,感觉这些题如果没接触就是从0到1,考验逻辑思维的话从1到100会更好,并且编程简易模型就是输入->程序->输出,这有点像一个人藏东西让你找,去分析这个题的特性,从哪方面展开,从哪个点切入,根据已有的条件推出新的条件,从而选出正确答案.让我想到了我的瓶颈,做一个程序就像炼丹药,材料有了,配方有了,不同丹药需要的时间不一样,如何掌控火候是关键啊! (0)题目解答 第一题 4 2 12…
(-1)说明 我用的是chrome49,这个方法涉及到JQuery版本问题,我手里有3.0的,有1.9.1,后面将1.9.1及其以前的称为低版本,3.0称为高版本 测试例子用到的showMessage方法如下 showMessage.i = 0; function showMessage(object) { var body = $("body")[0]; var $p =$("#debugp"); if($p.length==0) { $p = $("&…
(0)写在前面 jquery.simpleModal.浏览器这三者的兼容性,不仅显示在报错上,还体现在所呈现的效果不是预期上. 说一下我的环境 jquery-1.8.3.js jquery.simplemodal.js  1.4.4 chrome49 去官网下载simpleModal,可以省去很多麻烦,比如名子一样但内容不一样,说多了都是泪啊 (1)快速入手 导入顺序 <script type="text/javascript" src="jquery-1.8.3.js…
1 不跟你多废话 上代码! /// <summary> /// SQL关键字转换器 /// </summary> public class SqlConverter : IKeywordsConvertible { public SqlConverter(string[] keywords) { Keywords = keywords; } public SqlConverter() { } /// <summary> /// 关键字集合 /// </summar…
项目需要,需要把MVPtree这种冷门的数据结构写入Java,然网上没有成形的Java实现,虽说C++看惯了不过对C++实现复杂结构也是看得蒙蔽,幸好客户给了个github上job什么的人用Java写的VPtree,大体结构可以嵌入MVPtree. 对于MVPtree的其他信息请左转百度= =本文只讲述算法实现. 点查找树结构主要需解决的问题有2个:如何减少非必要点的搜索,以及如何减少距离计算次数.前者的解决方法比较容易想到,把点集分割为左右对称的两半长方形,或者脑洞大点的,通过距离切分(效率很…
x264代码剖析(十三):核心算法之帧间预測函数x264_mb_analyse_inter_*() 帧间预測是指利用视频时间域相关性,使用临近已编码图像像素预測当前图像的像素,以达到有效去除视频时域冗余的目的. 因为视频序列通常包含较强的时域相关性,因此预測残差值接近于0.将残差信号作为兴许模块的输入进行变换.量化.扫描及熵编码.可实现对视频信号的高效压缩. 本文将重点讨论基本档次支持的P片帧间预測工具以及主要和扩展档次支持的B片和加权预測等帧间预測工具,最后分析了帧间预測函数的主要功能. 1.…
x264代码剖析(十五):核心算法之宏块编码中的变换编码 为了进一步节省图像的传输码率.须要对图像进行压缩,通常採用变换编码及量化来消除图像中的相关性以降低图像编码的动态范围.本文主要介绍变换编码的相关内容,并给出x264中变换编码的代码分析. 1.变换编码 变换编码将图像时域信号变换成频域信号,在频域中图像信号能量大部分集中在低频区域.相对时域信号.码率有较大的下降. H.264对图像或预測残差採用4×4整数离散余弦变换技术,避免了以往标准中使用的通用8×8离散余弦变换逆变换常常出现的失配问题…
第一个题目: int a[] = {12,13,12,13,19,18,15,12,15,16,17},要求对数组a进行排序,要求时间复杂度为O(N) 我们所知道的常规排序中,最优的解法也就是O(N*log2^N),那如何做到时间复杂度为O(N)呢? 运用哈希算法的思想就可以优化算法为O(N) void Sort(int* a, int n) { assert(a); const int N = 20; int b[N] = { 0 }; for (int i = 0; i < n; i++)…
RSYNC 的核心算法 https://coolshell.cn/articles/7425.html rsync是unix/linux下同步文件的一个高效算法,它能同步更新两处计算机的文件与目录,并适当利用查找文件中的不同块以减少数据传输.rsync中一项与其他大部分类似程序或协定中所未见的重要特性是镜像是只对有变更的部分进行传送.rsync可拷贝/显示目录属性,以及拷贝文件,并可选择性的压缩以及递归拷贝.rsync利用由Andrew Tridgell发明的算法.这里不介绍其使用方法,只介绍其…
点击获取提取码:7qi1 在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知所措.本书从算法和Python语言实现的角度,帮助读者认识机器学习. 本书专注于两类核心的"算法族",即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则.全书共分为7章,详细讨论了预测模型的两类核心算法.预测模型的构建.惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现. 本书主要针对想提高机器学习技能的Python开发人员,帮助他们解决某一特定的项目或是提升相关的技能. 主要内容…
接触游戏有一段时间了,也写了一些东西,效果还不错,今天没事,我就把2048 c# 版本的实现贴出来,代码已经测试过,可以正常.完美运行.当然了,在网上有很多有关2048的实现方法,但是没有提出到类里面,只是写的测试代码,我在这里已经完全提到类里面,核心类和核心方法都经过测试,没有问题.由于本人学习有漏,或者不足,也请大家批评指正,大家共同进步.    该文章分为三个部分,我们分门别类说的,大家也会很清楚.目录如下: 第一部分:图片展示,最开始,我还是先把程序的运行效果贴出来,大家有一个初步感受.…
(-1)写在前面 这个idea不是我的,向这位前辈致敬.我用的是chrome49.用到的图片资源在我的百度云盘里http://yun.baidu.com/share/link?shareid=1970396223&uk=1302053889 代码不能运行,说明你的浏览器版本不够高,加上对应浏览器前缀,还不行,浏览器不支持. 这个案例给了我很大启迪,从分析案例使用了什么属性.在到如何实现,最后还是看了源代码才做到一模一样. (1)知识预备 a.transform-origin transform-…
编程语言在构建程序时的基本操作有:内置数据类型操作.选择.循环.函数调用等,递归实际属于函数调用的一种特殊情况(函数调用自身),其数学基础是数学归纳法.递归在计算机程序设计中非常重要,是许多高级算法实现的基础 编写递归程序的几个要点: 1.终止条件:最简单情况(避免无限循环) 2.递归公式:相邻两次调用间的关系(递归算法核心) 3.忽略调用具体细节:假设所有调用都会达到终止条件(从思想上接受递归算法的关键) 4.效率:递归算法有时效率较低,可考虑其他更高效的实现方式(见问题5) 下面我们通过几个…
1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的…
Icp基本思想参考资料:http://www.cnblogs.com/jian-li/articles/4945676.html ,包括点-点,点-面的各种icp变种 Icp算法就是两个点云X.Y之间的匹配,最小化均方误差 其中R是旋转矩阵,t是平移矩阵. 方法: 搜索策略   找到最近点,使用kd-tree,参考资料 http://www.cnblogs.com/xy123001/p/5831116.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_6f611c30010…
主要介绍MP(Matching Pursuits)算法和OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法[1],这两个算法尽管在90年代初就提出来了,但作为经典的算法,国内文献(可能有我没有搜索到)都仅描写叙述了算法步骤和简单的应用,并未对其进行详尽的分析,国外的文献还是分析的非常透彻,所以我结合自己的理解,来分析一下写到博客里,算作笔记. 1. 信号的稀疏表示(sparse representation of signals) 给定一个过完备字典矩阵,当中它的每列表示一种原…
参见原书 1.1-1.4节 一.惩罚线性回归模型 基本特性: 1.训练时间快,使用训练好的模型进行预测的时间也快2.应用于高速交易.互联网广告的植入等3.解决回归.分类问题 最重要的特性:能明确指出,哪个变量对预测结果最重要 普通最小二乘法(ordinary least squares,OLS)->惩罚回归方法(OLS主要问题:过拟合) 惩罚回归方法:使自由度与数据规模.问题的复杂度相匹配 核心概念:1.特征工程/特征提取选择哪些变量用于对结果的预测 2.自由度统计学名词,当以样本的统计量估计总…
# author:sevenduke # 2019-06-11 # 一.交换排序 # 排序算法的温故:冒泡排序 def dubblesort(arr): for i in range(0, len(arr)-1): for j in range(0, len(arr) - 1 - i): if arr[j] > arr[j+1]: #Python的变量并不直接存储值,而只是引用一个内存地址,交换变量时,只是交换了引用的地址. arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]…
(-1)写在前面 在一次面试中被问及快速排序,回来后又看了一次以前做过的案例,说来惭愧,时至今日还需要读好长时间,才能明白自己代码的意思,主要是缺少注释和图解,深有感慨,决定好好记录一下. 之所以使用二叉树,是因为用递归实现当数据量过大时会报栈溢出的错误,我试了一下别人的电脑也是这个问题.当然使用二叉树也会报内存不足,原因是无法创建那么长的数组,堆区内存溢出.个人感觉要比递归实现好的多. (0)算法详解 程序随机产生数据,将其放在数组里. a.将最小索引到最大索引之间的数据看做一个整体,程序已最…
(-1)写在前面 这个图片是我从网上下载的,向这位前辈致敬.图片资源在我的百度云盘里.http://pan.baidu.com/s/1nvfJHdZ 我用的是chrome49,JQuery3.0,案例并没有考虑浏览器兼容问题,如果你看不到动画效果,尝试给css属性加上前缀. (1)知识储备 a.class 如果为class标记指定多个值,例如class=”dnf lol” dnf lol是没有先后观念的,等同于class=”lol dnf”,lol中的样式是否能够覆盖dnf中的样式,取决于css…
在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). Tarjan算法是基于对图深度优先搜索的算法,每个强连通分量为搜索树中的一棵子树.搜索时,把当前搜索树中未处理的节点加入一个堆栈,回溯时可以判断栈顶到栈中的节点是否为一个强连通分量.Tarjan算法有点类似于基于后序的深度遍历搜…
舵轮AGV可以通过调整两个舵轮的角度及速度,可以使小车在不转动车头的情况下实现变道,转向等动作,甚至可以实现沿任意点为半径的转弯运动,有很强的灵活性. 因此在AGV行业,这种驱动方式应用很广,但是目前能做好控制的厂家并不多.国内比较好的厂家主要有沈阳新松机器人.苏州华晓精密.上海同普,还有部分新创企业,苏州极客嘉智能科技有限公司,做的也很好. 该种AGV,一般包含两个舵轮,通常布置在AGV车体中心前后.或AGV车体对角分布.如图: 本文将以在车体中心前后分布方式的AGV为例,进行分析. 大家都知…
题目链接:https://cn.vjudge.net/problem/POJ-1904 自己一开始的想法,打算用匈牙利算法实现,找二分图的最大匹配.但是打了打发现,不太好实现.原因如下:匈牙利算法是不停的找增广路.如果这个题用匈牙利算法实现的时候,就是这个地方: bool Find(int t) { ; i<=m; i++) { ) { Exit[i]=; ||Find(net[i])) { net[i]=t; return true; } } } } ,这个是找到合法的就返回,无法把所有的情况…
参见原书2.1-2.2节 新数据集就像一个包装好的礼物,它充满了承诺和希望! 但是直到你打开前,它都保持神秘! 一.基础问题的架构.术语,机器学习数据集的特性 通常,行代表实例,列代表属性特征 属性,实例中用于预测的数据其他名称:预测因子 特征 独立变量 输入 标签,需要预测的数据其他名称:结果 目标 依赖变量 响应 2.1.1属性和标签的不同类型决定模型的选择数值变量 类别变量/因素变量 惩罚回归算法只能处理数值变量:SVM 核方法 K最近邻转换:类别变量->数值变量 当标签是数值的,就叫作回…
参见原书1.5节 构建预测模型的一般流程 问题的日常语言表述->问题的数学语言重述重述问题.提取特征.训练算法.评估算法 熟悉不同算法的输入数据结构:1.提取或组合预测所需的特征2.设定训练目标3.训练模型4.评估模型在训练数据上的性能表现 机器学习:开发一个可以实际部署的模型的全部过程,包括对机器学习算法的理解和实际的操作 通常,有非常切实的原因,导致某些算法被经常使用,了解背后的原因 (1)构造一个机器学习问题审视数据集中的数据,确定需要做何种形式的预测如,这些数据代表什么?如何与预测任务关…
“网络流博大精深”—sideman语 一个基本的网络流问题 感谢WHD的大力支持 最早知道网络流的内容便是最大流问题,最大流问题很好理解: 解释一定要通俗! 如右图所示,有一个管道系统,节点{1,2,3,4},有向管道{A,B,C,D,E},即有向图一张. [1]是源点,有无限的水量,[4]是汇点,管道容量如图所示.试问[4]点最大可接收的水的流量? 这便是简单的最大流问题,显然[4]点的最大流量为50 死理性派请注意:流量是单位时间内的,总可以了吧! 然而对于复杂图的最大流方法是什么呢,有E…
第三版 上一版本在未经验证的情况下,盲目的认为很多东西是那样,造成错误,非常抱歉. 0.什么是标记 <input type="checkbox" checked /><a href="http:www.baidu.com" title="123" id="lol">提示</a> 这里的checked.id.href.title就是标记 1.布尔标记 已checked为例 存在即应用,用来标记…