如题 As said in the title~ 计算机的cpu计算从根源上由最基本的逻辑电路(晶体管)组成,由此衍生出最基本的数值运算:四则运算.而此后所有的高级算法都是建立在这个基本计算原理(逻辑运算)上. Calculation in CPU  originally is comprised by the very basic logic circuits (transistor),then it give birth to the basic numerical operations:…

小组讨论 今天大家讨论了之前各自想的方案的问题,基本确定了寻找击球点的方案,以及击球手运动轨迹规划的方案,这里我只是简单的说下我们的击球点的确定方案. 击球策略方案 方案分析 首先我们建立平面在直角坐标系,图中算法选择线为六等分线,是我们选择不同击球方案的一条分界线,我们的击球行为大部分发生在击球区,击球区的大小按照两条四等分线确定. 策略假定 1 假定不考虑对方击球手阻挡等情况 2 假定只考虑击球手速度对准冰球球心 3 假定必要时可以优先防守,再考虑进球 4 假定击球手击球时速度大小固定为最大…

现在这个社会发展的太快,到处都充斥着各种各样的资源,各种开源的平台,如github,codeproject,pudn等等,加上一些大型的官方的开源软件,基本上能找到各个类型的代码.很多初创业的老板可能都曾经说过基本上我的程序员不需要自己写算法,但是他们要学会搜索,强有力的搜索能力基本能解决可能会遇到的一切问题,比如前一段时间流行的prisma滤镜,现在你在github上能找到一大堆了. 可我想表达的并不是这个,上述这个情况确实是正确的.但是,我相信这个世界上90%的开源代码是垃圾代码,还有9%的…

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My…

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My…

广度优先搜索(Breadth-First-Search)和深度优先搜索(Deep-First-Search)是搜索策略中最经常用到的两种方法,特别常用于图的搜索.其中有很多的算法都用到了这两种思想,比如:Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想. BFS的思想:从一个图的某一个顶点V0出发,首先访问和V0相邻的且未被访问过的顶点V1.V2.……Vn,然后依次访问与V1.V2……Vn相邻且未被访问的顶点.如此继续,找到所要找的顶点或者遍历完整个图.由…

本文主要介绍支持向量机理论推导及其工程应用. 1 基本介绍 支持向量机算法是一个有效的分类算法,可用于分类.回归等任务,在传统的机器学习任务中,通过人工构造.选择特征,然后使用支持向量机作为训练器,可以得到一个效果很好的base-line训练器. 支持向量机具有如下的优缺点, 优点: 高维空间有效: 维度大于样本数量的情况下,依然有效: 预测时使用训练样本的子集(也即支持向量),节省内存: 可以使用不同的核函数用于决策: 缺点: 如果特征的数目远远大于样本的数目,性能将会降低: 不能直接提供概率…

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My…

本文申明:本文原创,如转载请注明原文出处. 引言:上一篇我们讲到了logistic回归,今天我们来说一说与其很相似的svm算法,当然问题的讨论还是在线性可分的基础下讨论的. 很多人说svm是目前最好的分类器,那我们就来看看我们的svm好在哪里. 一:初识svm 问题:用一条直线把下图的圆球和五角星分离开来. 解答:有N种分法,如下图: 附加题:找出最佳分类? 解答:如图: Exe me?鬼知道哪一条是最佳?? 等等这个最佳分类是不是等价于,地主让管家给两个儿子分地,是不是只要让两家之间一样多就可…

多边形裁剪是渲染管线中重要的一个子阶段,它将视截体外的多边形去除.一种简单的裁剪策略是一旦发现一个顶点在裁剪区域以外,就立刻丢弃该多边形.更加精细的做法则是,将原来的多边形拆为多个不跨越边界的多边形,仅丢弃在区域外的,譬如: 矩形裁剪三角形ABC示例 上图中,输入的△ABC被分为△DGE.△DFG.△ADE.□CFGB,△DGE.△DFG被作为输出保留. 一.最简单的情境 先考虑一个简单的情境:用裁剪给定的三角形,其轴左边的部分都被去掉(仅保留横坐标不小于0的部分).我们将问题分为四种简单的情况…