LL谱面分析和难度标定

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LL谱面分析和难度标定

LL谱面分析和难度标定先介绍一下LL谱面的存储方式:TimeLine序列(简称TL序列),TL序列中的每一个元素(即音符)可以由一个C语言中的结构体来表示: struct note{ int line; //音符位置 double time; //音符按下时间 double elapseTime; //音符从按下到抬起经过的时间,只有L型音符该项不为零 }; 用比较数学化的表示方法来表示一下TL序列的各个属性: 音符的索引(下标)集合\(\mathbf{N}\): 音符的位置组成的序列\(p_…

年度游戏圈2018白皮书解析手游折扣app哪个好及靠谱程度分析

2018年,随着全国暂停游戏版本的审核和发布<综合防控儿童青少年近视实施方案>(控制新的在线游戏数量),游戏行业受到的影响不小. 在游戏产业中,游戏行业2018年的收入同比增长5.2%,远低于过去两年的30.1%和26.7%的增长率.其中,手机游戏同比增长12.9%,而去年同比增长近50%.据说也大大减缓了. 充值红利和人口红利逐渐达到顶峰.基于购买量的中小型开发商的经营策略也越来越高.如何选择合适的渠道和与分销平台的多元化合作已成为中小型开发商.业绩良好发展的关键.作为一种游戏分发平台,传统…

Linux内核源码分析方法

一.内核源码之我见 Linux内核代码的庞大令不少人“望而生畏”,也正因为如此,使得人们对Linux的了解仅处于泛泛的层次.如果想透析Linux,深入操作系统的本质,阅读内核源码是最有效的途径.我们都知道,想成为优秀的程序员,需要大量的实践和代码的编写.编程固然重要,但是往往只编程的人很容易把自己局限在自己的知识领域内.如果要扩展自己知识的广度,我们需要多接触其他人编写的代码,尤其是水平比我们更高的人编写的代码.通过这种途径,我们可以跳出自己知识圈的束缚,进入他人的知识圈,了解更多甚至我们一般短…

Chrome渲染分析之Timeline工具的使用

原文http://www.th7.cn/web/html-css/201406/42043.shtml Timeline工具栏提供了对于在装载你的Web应用的过程中,时间花费情况的概览,这些应用包括处理DOM事件, 页面布局渲染或者向屏幕绘制元素. Timeline可以通过事件,框架,和实时内存用量3个方面的数据来监测网页,通过这些数据,我们可以方便的找出页面中存在问题的地方. Timeline面板打开chrome开发者工具,切换到Timeline选项卡,界面如下: 强烈建议在浏览器隐身模式下…

javascript函数式编程一例分析

js像其他动态语言一样是可以写高阶函数的,所谓高阶函数是可以操作函数的函数.因为在js中函数是一个彻彻底底的对象,属于第一类公民,这提供了函数式编程的先决条件. 下面给出一个例子代码,出自一本js教程,功能是计算数组元素的平均值和标准差,先列出非函数式编程的一种写法: var data = [1,1,3,5,5]; var total = 0; for(var i = 0;i < data.length;i++) total += data[i]; var mean = tatal/data.l…

Android版数据结构与算法(四):基于哈希表实现HashMap核心源码彻底分析

版权声明:本文出自汪磊的博客,未经作者允许禁止转载. 存储键值对我们首先想到HashMap,它的底层基于哈希表,采用数组存储数据,使用链表来解决哈希碰撞,它是线程不安全的,并且存储的key只能有一个为null,在安卓中如果数据量比较小(小于一千),建议使用SparseArray和ArrayMap,内存,查找性能方面会有提升,如果数据量比较大,几万,甚至几十万以上还是使用HashMap吧.本篇只详细分析HashMap的源码,SparseArray和ArrayMap不在本篇讨论范围内,后续会单独分析…

相机标定问题-Matlab & Py-Opencv

一.相机标定基本理论 1.相机成像系统介绍图中总共有4个坐标系: 图像坐标系:Op 坐标表示方法(u,v) Unit:Dots(个) 成像坐标系:Oi 坐标表示方法(x',y',z') Unit:mm(毫米) Camera坐标系:Oc 坐标表示方法(x,y,z) Unit:mm(毫米) World世界坐标系:Ow 坐标表示方法(X,Y,Z) Unit:mm(毫米) 图中所示的坐标转换关系: {W…

空间谱专题02：波束形成（Beamforming）

作者:桂. 时间:2017-08-22 10:56:45 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/7410846.html 前言本文主要记录常见的波束形成问题,可以说空间谱估计是波束形成基础上发展而来,在系统论述空间谱之前,有必要分析一些Beamforming的基本特性. 一.波束形成模型以均匀线阵为例: 按窄带模型分析: 可以写成矩阵形式: 其中为方向矢量或导向矢量(Steering Vector),波束形成主要是针对各个接收信号X进行权重相加. 二…

Spring IOC 容器源码分析 - 填充属性到 bean 原始对象

1. 简介本篇文章,我们来一起了解一下 Spring 是如何将配置文件中的属性值填充到 bean 对象中的.我在前面几篇文章中介绍过 Spring 创建 bean 的流程,即 Spring 先通过反射创建一个原始的 bean 对象,然后再向这个原始的 bean 对象中填充属性.对于填充属性这个过程,简单点来说,JavaBean 的每个属性通常都有 getter/setter 方法,我们可以直接调用 setter 方法将属性值设置进去.当然,这样做还是太简单了,填充属性的过程中还有许多事情要做.…

20155232《网络对抗》Exp4 恶意代码分析

20155232<网络对抗>Exp4 恶意代码分析 1.实践目标 1.1是监控你自己系统的运行状态,看有没有可疑的程序在运行. 1.2是分析一个恶意软件,就分析Exp2或Exp3中生成后门软件:分析工具尽量使用原生指令或sysinternals,systracer套件. 1.3假定将来工作中你觉得自己的主机有问题,就可以用实验中的这个思路,先整个系统监控看能不能找到可疑对象,再对可疑对象进行进一步分析,好确认其具体的行为与性质. 使用schtasks指令监控系统运行每5分钟记录一下有哪些程序…

【转】Linux内核源码分析方法

一.内核源码之我见 Linux内核代码的庞大令不少人“望而生畏”,也正因为如此,使得人们对Linux的了解仅处于泛泛的层次.如果想透析Linux,深入操作系统的本质,阅读内核源码是最有效的途径.我们都知道,想成为优秀的程序员,需要大量的实践和代码的编写.编程固然重要,但是往往只编程的人很容易把自己局限在自己的知识领域内.如果要扩展自己知识的广度,我们需要多接触其他人编写的代码,尤其是水平比我们更高的人编写的代码.通过这种途径,我们可以跳出自己知识圈的束缚,进入他人的知识圈,了解更多甚至我们一般短…

(翻译)FakeKaKao木马分析

这是暑假时看到的一篇病毒分析文章,觉得里面有很多东西值得学习,刚好这几天有空就将它翻译了出来.有不对的地方请大家指正! FakeKaKao木马分析 Virus Bulletin是一个关于流氓软件与垃圾邮件防护.侦测以及移除的杂志.它经常给出一些关于最新病毒威胁的分析,发表探索反病毒领域的最新进展,采访反病毒的专家,并且评估现存的反病毒产品. 1 假冒的KaKaoTalk安全插件分析 Android/FakeKaKao木马将自己伪装成一个KaKaoTalk安全插件,以诱导用户安装.一旦用户安装了这…

Linux内核源码分析方法_转

Linux内核源码分析方法转自:http://www.cnblogs.com/fanzhidongyzby/archive/2013/03/20/2970624.html 一.内核源码之我见 Linux内核代码的庞大令不少人“望而生畏”,也正因为如此,使得人们对Linux的了解仅处于泛泛的层次.如果想透析Linux,深入操作系统的本质,阅读内核源码是最有效的途径.我们都知道,想成为优秀的程序员,需要大量的实践和代码的编写.编程固然重要,但是往往只编程的人很容易把自己局限在自己的知识领域内.如果…

我的Python分析成长之路11

数据预处理如何对数据进行预处理,提高数据质量,是数据分析中重要的问题. 1.数据合并堆叠合并数据,堆叠就是简单地把两个表拼在一起,也被称为轴向链接,绑定或连接.依照轴的方向,数据堆叠可分为横向堆叠和纵向堆叠. 1.横向堆叠,即将两个表在x轴向拼接在一起.可以使用concat函数完成. pandas.concat(obj,axis=0,join="outer",join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None…

TCP协议的安全性分析

有算法就有破解法,因为它们都遵循了一定的数据结构和数学知识.所以网络安全是一个相对的概念,不可能出现绝对的安全!作为当今最流行的网络协议--TCP也是如此.那么TCP的安全问题究竟是哪些因素引起的呢? 一.TCP漏洞的来源 1.设计初心我们知道TCP协议诞生于1973年,那时候计算机网络也是刚刚起步.在没有经验的前提下,开发者们主要的目标是为了实现网络的连通性.对于安全性,一是没有经验,二是设计的目的性就不在此.所以TCP协议的诞生之初就意味着它不可能在安全性方面有太高的造诣 2.TCP数据的…

从实例分析ELF格式的.gnu.hash区与glibc的符号查找

前言 ELF格式的.gnu.hash节在设计上比较复杂,直接从glibc源码进行分析的难度也比较大.今天静下心来看了这篇精彩的文章,终于将布隆滤波器.算数运算转为位运算等一系列细节搞懂了(值得一提的是,这篇博客十分值得花一些时间读懂,它不仅对总体有一个较好的描述,而且还涉及了许多有益的实现细节).但本人愚钝异常,没有一个完整的walkthrough就不能觉得自己真的搞懂了一个东西.所以本文从查找一个符号的真实情况出发,把ELF格式是如何组织一个符号,以及动态链接器如何读取并处理这些信息以进行符号…

使用污点分析检查log4j问题

摘要:log4j问题的余波还在继续,为什么这个问题潜伏了这么长时间,大家一直没有发现?这里从静态分析的角度谈下log4j问题的发现. 本文分享自华为云社区<使用污点分析检查log4j问题>,作者: Uncle_Tom. 1. JNDI注入这次log4j的问题主要是由于JNDI问题造成的,先介绍下JNDI. 1.1. JNDI JNDI是接口服务Java Naming and Directory Interface(JNDI) 是一个应用程序编程接口 (API),它为使用 Java编程语言编写…

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1…

【转载】Deep Learning（深度学习）学习笔记整理

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于…

Deep Learning速成教程

引言深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-end)的模型,然后直接输出得到最终结果的一种新模式.那么,深度学习有多深?学了究竟有几分?本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程. 一.概述 Artificial…

大牛deep learning入门教程

雷锋网(搜索"雷锋网"公众号关注)按:本文由Zouxy责编,全面介绍了深度学习的发展历史及其在各个领域的应用,并解释了深度学习的基本思想,深度与浅度学习的区别和深度学习与神经网络之间的关系. 深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-en…

Deep Learning（深度学习）学习系列

目录: 一.概述二.背景三.人脑视觉机理四.关于特征 4.1.特征表示的粒度 4.2.初级(浅层)特征表示 4.3.结构性特征表示 4.4.需要有多少个特征? 五.Deep Learning的基本思想六.浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning) 七.Deep learning与Neural Network 八.Deep learning训练过程 8.1.传统神经网络的训练方法…

深度学习概述教程--Deep Learning Overview

引言深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-end)的模型,然后直接输出得到最终结果的一种新模式.那么,深度学习有多深?学了究竟有几分?本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程. 一.概述 Artificial…

Deep Learning（深度学习)整理，RNN,CNN,BP

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 1…

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三）

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除.…

【Spark深入学习 -10】基于spark构建企业级流处理系统

----本节内容------- 1.流式处理系统背景 1.1 技术背景 1.2 Spark技术很火 2.流式处理技术介绍 2.1流式处理技术概念 2.2流式处理应用场景 2.3流式处理系统分类 3.流式处理技术关键技术 3.1流式处理系统管道构建 3.2流式处理系统关键技术 3.3用户行为分析系统介绍 4.问题答疑 5.参考资料 --------------------- 1.流式处理技术 1.1 技术背景业务驱动技术发展,脱了了业务的技术,最多就是一个研究性的东西,流式处理技术的火爆源于业内…

【ARTS】01_07_左耳听风-20181224~1230

ARTS: Algrothm: leetcode算法题目 Review: 阅读并且点评一篇英文技术文章 Tip/Techni: 学习一个技术技巧 Share: 分享一篇有观点和思考的技术文章 Algorithm [leetcode]Unique Morse Code Words https://leetcode.com/problems/unique-morse-code-words/ 1)problem International Morse Code defines a standard e…