1.VASP 结构优化.静态自洽.非自洽计算:https://blog.csdn.net/kyang_823/article/details/59110848 2.VASP贋势:https://blog.csdn.net/kyang_823/article/details/56277201…

一.官方文档翻译: Android Renderscript计算 参考网址: http://blog.csdn.net/fireofstar/article/details/7748143 http://blog.csdn.net/fireofstar/article/details/7753710   http://blog.csdn.net/fireofstar/article/details/7761523 本文译自: http://developer.android.com/guide/…

选择器的优先级关系到元素应用哪个样式.在CSS2.1的规范(http://www.w3.org/TR/2009/CR-CSS2-20090908/cascade.html#specificity)中是这样描述的: 如果声明来自于“style”属性,而不是带有选择器的规则,则记为 1,否则记为 0 (= a)(HTML元素的style属性也是样式规则,因为这些样式规则没有选择器,因此记为a=1,b=0,c=0,d=0) 计算选择器中 ID 属性的个数 (= b) 计算选择器中其他属性(类.属性选择…

文档原址:http://blog.csdn.net/fangxing80/article/details/5992661 实现复杂公式计算,比如含IF分支判断等,可考虑通过调用EXCEL公式获取值. Excel公式计算参考:http://www.cnblogs.com/senyier/p/3498526.html 方法一: MSScriptControl.ScriptControl VB.NET [vb] view plaincopy Dim exp As String = "3 + 4&quo…

一.两个坐标之间距离计算 参考链接: python实现 1.Python 根据地址获取经纬度及求距离 2.python利用地图两个点的经纬度计算两点间距离 LBS 球面距离公式 美团app筛选“离我最近” 之 地理空间距离计算优化 案例1.2,因为都是用LBS 球面距离公式(haversine公式)结果完全相同, 且与 geopy相差不大. 原文:geopy在python中的使用 geopy是一个关于地理编码的python库.主要有以下几个功能:(需要联网) 地理编码:将字符串转换为地理位置 逆…

使用php内部自带函数实现 1.使用DateTime::diff 实现计算 参考阅读>>PHP DateTime::diff() 上代码: <?php $start = "2016-05-25"; $end = "2016-05-23"; $datetime_start = new DateTime($start); $datetime_end = new DateTime($end); var_dump($datetime_start->d…

[20191127]表 full Hash Value的计算.txt --//曾经做过表full Hash Value的计算,当时我是通过建立简单的schema以及表名的形式,使用hashcat破解oracle的--//表 full Hash Value的计算,参考链接: http://blog.itpub.net/267265/viewspace-2149366/ => [20171227]表的FULL_HASH_VALUE值的计算 http://blog.itpub.net/267265/v…

p分位数的原理及计算 大纲>> 1.统计上的分位数概念   2.分位数的计算方法及举例 2.1首先确定p分位数的位置(依据项数分为基数.偶数情况) 2.2 求上一步确定的p分位数位置处的具体值   3.python中的分位数计算       1.统计上的分位数概念         统计上,分位数亦称分位点,是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点,常用的有中位数(即二分位数).四分位数.百分位数等.分位数指的就是连续分布函数中的一个点,这个点对应概率p.若概率0<p<1…

AWS4 版本签名计算参考 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- # @Time: 2021/7/24 8:12 # @Author:zhangmingda # @File: api_for_aws4_signature.py # @Software: PyCharm # Description: from urllib.request import quote import hashlib import hmac import dateti…

最近有时间,想把酝酿的几篇博客都写出来,今天前端小学生带着10个问题,跟大家分享一下学习CSS的一些体会,我觉得想学好CSS,必须保持一颗好奇心和刨根问底的劲头,而不是复制粘贴,得过且过.本人能力有限,这篇文章从构思加完成用了四五天,如果你和我一样是前端小白,不妨仔细斟酌体会,以期领悟到一些东西:如果你是业界大牛,也请你驻足随意瞄上两眼,把言辞内容不妥的地方指出来,我们共同讨论. 时刻保持好奇心 第一问:当margin的值为百分比形式时,为什么浏览器会根据父容器宽度得出计算值? 在我之前一篇博客…

首先,需要学习Lucene的评分计算公式—— 分值计算方式为查询语句q中每个项t与文档d的匹配分值之和,当然还有权重的因素.其中每一项的意思如下表所示: 表3.5 评分公式中的因子 评分因子 描 述 tf(t in d) 项频率因子——文档(d)中出现项(t)的频率 idf(t) 项在倒排文档中出现的频率:它被用来衡量项的“唯一”性.出现频率较高的term具有较低的idf,出现较少的term具有较高的idf boost(t.field in d) 域和文档的加权,在索引期间设置.你可以用该方法…

视图.绘图.贴图.手势.变形.布局.动画.动力.特效 UIBezierPath.UIGestureRecognizer.CGAffineTransform.frame.bounds.center.transform.UITouch.UIEvent.Layout.Autoresizing.Auto Layout.Animation.UIImage.NSTimer.UIView.Core Animation.CALayer.CAAnimation.CABasicAnimation.CAKeyfram…

应用场景: 分组排序,分组累加求和... 基本语法: Func( value_expression) OVER ( [<partition_by_clause>] [<order_by_clause>] [<frame_spec_clause>] ) <partition_by_clause> = PARTITION BY <value_expression> [, ...]+ <order_by_clause> = ORDER BY…

前言: 本次实验是用EM来学习HMM中的参数,并用学好了的HMM对一些kinect数据进行动作分类.实验内容请参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models 中的的最后一个assignmnet.实验用的是kinect关节点数据,由于HMM是一个时序模型,且含有隐变量,所以这个实验不是很好做.大家对HMM不熟悉的话可以参考网友的实验:code. kinect人体关节数据中, 每个关节点由3个坐标数据构成,多个关节点数据(实验中为10个)构成一个pose,多个…

上一篇:<Android ViewPager初探:让页面滑动起来> ViewPager只是左右滑动有些丑,也不知道当前位于第几页面. 可以在上方加入滑动指示条,来确定当前位置. 只需要修改activity_main.xml和MainActivity.java即可,Adapter没什么要更改的. 首先,在activity_main.xml这个主页面中,修改根布局为LinearLayout,并增加布局TAB: <LinearLayout android:id="@+id/ll_ta…

from:http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calculation-by-Python/ AUC介绍 AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标,相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性,目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算,其计算原理可以参考这个ROC和AUC介绍以及如何计算AUC,但是有时候模型是单独的或者自己编写的,此时想要评…

一种效果很好的自动白平衡技术(WhiteBalance) 白平衡是图像处理的一个极重要概念.所谓白平衡(英文名称为White Balance),就是对白色物体的还原.当我们用肉眼观看这大千世界时,在不同的光线下,对相同的颜色的感觉基本是相同的,比如在早晨旭日初升时,我们看一个白色的物体,感到它是白的:而我们在夜晚昏暗的灯光下,看到的白色物体,感到它仍然是白的.这是由于人类从出生以后的成长过程中,人的大脑已经对不同光线下的物体的彩色还原有了适应性.但是,作为拍摄设备,如数码相机,可没有人眼的适应性…

遗传学算法概述 从之前转载的博客<非常好的理解遗传算法的例子>中可以知道,遗传学算法主要有6个步骤: 1. 个体编码 2. 初始群体 3. 适应度计算 4. 选择运算 5. 交叉运算 6. 变异运算 这是一个仿生的过程,模仿生物进化和自然选择.在该算法中,个体编码就相当于生物最基本的组成--基因,初始群体就是刚开始那些个原始的生物体. 在恶劣的环境中,适者生存的自然法则将让适应能力更好的生物继续存活繁衍下去,而适应能力差的生物将会被淘汰.因此遗传算法通过计算适应度来模拟这个自然选择的过程,用于…

之前一篇写了关于基于权重的 Boosting 方法 Adaboost,本文主要讲述 Boosting 的另一种形式 Gradient Boosting ,在 Adaboost 中样本权重随着分类正确与否而在下一次迭代中动态发生改变:Gradient Boosting 并没有样本权重的概念,它也采用 Additive Model ,每次迭代时,用损失函数刻画目标值与当前模型输出的差异,损失函数的负梯度则可以近似代表目标值与当前输出的残差,本次迭代产生的模型拟合该残差建立基学习器,然后加到整体模型即…

一.需求:对微博数据进行去重,数据量比较小,几十万条左右. 二.解决方案 1.采用SimHash的指纹信息去重方法. 三.实现方案 1.对每一条微博使用tf-idf与特征词 2.使用每条微博的特征词,通过SimHash方法生成信息指纹. 3.对生成的信息指纹统计计算海明距离,距离小于等于1判为相似文档.(由于使用的是tf-idf关键词,所以此处的阈值比较小) 四.具体细节 1.SimHash的计算 a) 对一条微博的每个关键词通过Hash函数取hash值(此处假如hash函数用的32位的,一般情…

一. 调优需要关注的几个方面 内存调优 CPU 使用调优 锁竞争调优 I/O 调优 二. Twitter 最大的敌人:延迟 导致延迟的几个原因? 最大影响因素是 GC 其他的有:锁和线程调度.I/O.算法数据结构选取不当效率低 三. 内存性能调优 (1)内存占用调优 OutOfMemoryError 异常原因:可能真的数据量太大.可能要数据显示的太多.可能内存泄露 数据量太大观察及解决: 查看 GC 日志, 看 Full GC 前后内存变化, 变化不大说明确实数据量太大 尝试增加 JVM 的内存…

最近有时间,想把酝酿的几篇博客都写出来,今天前端小学生带着10个问题,跟大家分享一下学习CSS的一些体会,我觉得想学好CSS,必须保持一颗好奇心和刨根问底的劲头,而不是复制粘贴,得过且过.本人能力有限,这篇文章从构思加完成用了四五天,如果你和我一样是前端小白,不妨仔细斟酌体会,以期领悟到一些东西:如果你是业界大牛,也请你驻足随意瞄上两眼,把言辞内容不妥的地方指出来,我们共同讨论. 时刻保持好奇心 第一问:当margin的值为百分比形式时,为什么浏览器会根据父容器宽度得出计算值? 在我之前一篇博客…

1.  DS18B20接口很简单,VCC.DQ.GND三个引脚,VCC采用外部供电3.3V,DQ需上拉电阻,当时按照参考资料上外接4.7K的上拉电阻,GPIO设置的OD无上拉,始终读不到ROM中的64位序列号,后面发送的转换指令更别想了,后来GPIO改成推挽输出时,诶,就能读到数据,推挽输出无非就是增大驱动能力,仔细看手册,其中有提到,DS18B20空闲处于低功耗状态,在执行温度转换或从高速暂存器向EPPROM传送数据时,工作电流可高达1.5mA,但并有说读ROM中的64位数据时,电流需要多少,…

CSS十问——好奇心+刨根问底=CSSer   最近有时间,想把酝酿的几篇博客都写出来,今天前端小学生带着10个问题,跟大家分享一下学习CSS的一些体会,我觉得想学好CSS,必须保持一颗好奇心和刨根问底的劲头,而不是复制粘贴,得过且过.本人能力有限,这篇文章从构思加完成用了四五天,如果你和我一样是前端小白,不妨仔细斟酌体会,以期领悟到一些东西:如果你是业界大牛,也请你驻足随意瞄上两眼,把言辞内容不妥的地方指出来,我们共同讨论. 时刻保持好奇心 第一问:当margin的值为百分比形式时,为什么浏览…

Lucene的IndexSearcher提供一个explain方法,能够解释Document的Score是怎么得来的,具体每一部分的得分都可以详细地打印出来.这里用一个中文实例来纯手工验算一遍Lucene的评分算法,并且结合Lucene的源码做一个解释. 首先是测试用例,我使用"北京东路"来检索一个含有address域的文档. 然后是是输出,注意它有缩进,代表一个个的层级,下面以测试环境数据作为举例: { "value" : 0.7271681, "des…

作者:桂. 时间:2017-06-06  16:10:47 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6951494.html 原文链接:http://pan.baidu.com/s/1i51Kymp omlsa代码:http://pan.baidu.com/s/1bpkvLVp omlsa论文:http://pan.baidu.com/s/1i5j3Adv 前言 这篇文章是TF-GSC的改进版.虽然TF-GSC对于方向性干扰的抑制效果不错,对于弥散噪声(di…

一 背景       首先举个例子:                          正样本(90)                       负样本(10)         模型1预测        正(90)                                正(10) 模型2预测        正(70)负(20)                正(5)负(5) 结论:        模型1准确率90%:        模型2 准确率75%              考虑对…

看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务,Image Caption模型的输入是一幅图像,输出是对该幅图像进行描述的一段文字.这项任务要求模型可以识别图片中的物体.理解物体间的关系,并用一句自然语言表达出来. 应用场景:比如说用户在拍了一张照片后,利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字,方便以后检索或省去用户手动配字:此外它还可以帮助视觉障碍者去理解图像内容.类似的任务还有Video Caption,输入是一段视频,输出是对视频的…

python中的数字类型工具 python中为更高级的工作提供很多高级数字编程支持和对象,其中数字类型的完整工具包括: 1.整数与浮点型, 2.复数, 3.固定精度十进制数, 4.有理分数, 5.集合, 6.布尔类型 7.无穷的整数精度 8.各种数字内置函数及模块. 基本数字类型 python中提供了两种基本类型:整数(正整数金额负整数)和浮点数(注:带有小数部分的数字),其中python中我们可以使用多种进制的整数.并且整数可以用有无穷精度. 整数的表现形式以十进制数字字符串写法出现,浮点数带…

最近有时间,想把酝酿的几篇博客都写出来,今天前端小学生带着10个问题,跟大家分享一下学习CSS的一些体会,我觉得想学好CSS,必须保持一颗好奇心和刨根问底的劲头,而不是复制粘贴,得过且过.本人能力有限,这篇文章从构思加完成用了四五天,如果你和我一样是前端小白,不妨仔细斟酌体会,以期领悟到一些东西:如果你是业界大牛,也请你驻足随意瞄上两眼,把言辞内容不妥的地方指出来,我们共同讨论. 时刻保持好奇心 第一问:当margin的值为百分比形式时,为什么浏览器会根据父容器宽度得出计算值? 在我之前一篇博客…