Euler's method…

FDM解常微分方程 问题描述 \[\frac{d^2\phi}{dx^2}=S_{\phi} \tag{1} \] 这是二阶常微分方程(second-order Ordinary Differential Equation, ODE),考虑最简单的情况即\(S=0\),积分后可得\(\phi=c_1x+c_2\),有两个待定系数,因此要求解该方程必须提供两个边界条件(因为方程中不包含时间项,因此无初始条件),例如 \[\phi(x_L)=\phi_L \quad \phi(x_R)=\phi_R…

转自:http://blog.jqian.net/post/dynamo.html Dynamo是Amazon开发的一款高可用的分布式KV系统,已经在Amazon商店的后端存储有很成熟的应用.它的特点:总是可写(500+ per sec, 99.9% <300ms),并且可以根据需求优化配置(调整RWN模型). 根据CAP原则 (Consistency, Availability, Partition tolerance),Dynamo是一个AP系统,只保证最终一致性. Dynamo的三个主要概…

如果说 ,我不知道,如果你不明白这个话题.连接到:http://blog.csdn.net/wangchenggggdn/article/details/8896453(下称链接①), 里面评论有非常多人提到了这个问题,我也是当中一员,可是问遍了全部人,自己也发帖(http://bbs.csdn.net/topics/390769358) 寻求解决方式,却终究没能得到一个可用的方案. 从2014年4月中旬遇到这个问题.纠结了两个多星期,最终在看了好多好多资料之后.于4月的最后一个周一,临时攻克了…

首先 我是借用了yo框架的border和他的媒体查询组合 这两个分别是在yo>lib>core>classes>_border.scss(用来获取yo框架封装的border) yo>lib>core>variables.scss(用来获取媒体查询的规则) 然后根据stylus语法修改拿到的border,修改完之后就可以愉快的使用了 border($border-width = 1px, $border-color = #ccc, $border-style = s…

引用了yo框架中的_border.scss(用来获取yo框架封装的border)   以及   variables.scss(用来获取媒体查询的规则) border($border-width = 1px, $border-color = #ccc, $border-style = solid, $radius = 0) // 为边框位置提供定位参考 position: relative; if $border-width == null $border-width: 0; border-rad…

在移动端web开发过程中,如果你对边框设置border:1px,会发现,边框在某些手机机型上面显示的1px比实际感觉会变粗,这也就是1像素问题.如下图是对桌面浏览器和移动端border设置1px的比较.那么是什么导致这种原因的呢? 一.1px像素产生原因 首先,我们先对物理像素,设备独立像素,设备像素比等概念进行了解. 1.设备像素(device pixels) 设备中能控制显示的最小单位.能单独显示颜色的最小单位或点,称作像素点或像点. 屏幕尺寸及其屏幕分辨率 屏幕尺寸是以英寸为单位(1英寸=…

原文:Introduction to 3D Game Programming with DirectX 12 学习笔记之 --- 第八章:光照 代码工程地址: https://github.com/jiabaodan/Direct12BookReadingNotes 学习目标 理解基本的材质和光照之间交互方式: 熟悉局部光照和全局光照之间的不同: 学习如何用数学的方式描述平面上一个点的方向,以便于计算入射光和平面之间的夹角: 学习如何准确的变换法向量: 区分环境光,漫反射和高光: 学习如何实现点…

"利用给定像素周围的像素的值决定此像素的最终的输出值“ 教学效果: 策略: 1. 拉普拉斯,突出小细节: . 梯度,突出边缘: . 平滑过的梯度图像用于掩蔽: . 灰度变换,增加灰度动态范围. 扩展阅读: 使用模糊技术进行 灰度变换 和 空间滤波 . 线性空间滤波 Some neighborhood operations (邻域算子): (a) original image; (b) blurred; (c) sharpened; (d) smoothed with edge-preservin…

图像分类:CVPR2020论文解读 Towards Robust Image Classification Using Sequential Attention Models 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.02184.pdf 摘要 在这篇文章中,我们提出用一个受人类感知启发的注意力模型来扩充一个现代的神经网络结构.具体地说,我们对一个神经模型进行了逆向训练和分析,该模型包含了一个受人启发的视觉注意成分,由一个自上而下的循环顺序过程引导.我们的实验评估揭示了关于这个…