功能:根据参数u值和k(大小为阶数值)与节点矢量,计算第i个k次B样条基数 输入参数: u—参数值:k—大小值为阶数:i—第i个k次B样条的支撑区间左端节点的下标:aNode为节点向量. 输出参数:返回函数值. double GetBaseFunVal(double u, int i, int k, vector <double> m_aNode) { double Val = 0.0; double Val1 = 0.0; double Val2 = 0.0; if (k==0) { if

在Unity3D中,有时候我们需要计算二维向量的夹角.二维向量夹角一般在0~180度之前,可以直接调用Vector2.Angle(Vector2 from, Vector2 to)来计算. 但是在有些场景,我们需要-180~180度的夹角,此时可以用下面的脚本进行计算: float VectorAngle(Vector2 from, Vector2 to) { float angle; Vector3 cross=Vector3.Cross(from, to); angle = Vector2.

 题目

熟悉OpenGL|ES的朋友,可能会经常设置摄像机的view矩阵,iOS中相对较好,已经封装了方向,只需要设置摄像机位置,目标点位置以及UP向量即可.下面先介绍下摄像机view矩阵的计算原理.此处假设知道摄像机位置eye,目标点位置target以及UP向量. 主要是u,v,w三个向量的计算: 1. w向量: eye - target 2. u向量:向量UP与向量w的叉乘 3. v向量:向量w与向量u的叉乘 { 注意:向量叉乘不满足交换律,即(axb) != (bxa),结论是这两个结果向量的模相

array_sum(array_column($arr, 'num')); //计算二维数组指定元素的和 $arr = [ [ 'id'=>1, 'num'=>3, ], [ 'id'=>2, 'num'=>4, ], [ 'id'=>3, 'num'=>1, ], ]; //计算二维数组指定元素的和 $arr = array_sum(array_column($arr, 'num'));//输出8 var_dump($arr);

爬虫简单之二---使用进程爬取起点中文网的六万多也页小说的名字,作者,等一些基本信息,并存入csv中 准备使用的环境和库Python3.6 + requests + bs4 + csv + multiprocessing 库的说明 requests模拟计算机对服务器发送requests请求 bs4:页面分析功能,分析页面找到所需要的特定内容 xlwt:把爬取的内容存入csv文件中 multiprocessing:开启多进程爬取 1.准备URLs 起点中文网 起点中文网的URL:https://w

题目: Given a 2D binary matrix filled with 's and return its area. For example, given the following matrix: Return . 解题思路: 这种包含最大.最小等含优化的字眼时,一般都需要用到动态规划进行求解.本题求面积我们可以转化为求边长,由于是正方形,因此可以根据正方形的四个角的坐标写出动态规划的转移方程式(画一个图,从左上角推到右下角,很容易理解): dp[i][j] = min(dp[i-

题目:公鸡5元钱一只,母鸡3元钱一只,小鸡3只一块钱,其中公鸡,母鸡,小鸡都必须有,问公鸡,母鸡,小鸡各买多少只刚好凑足100元钱? 一:数学算术分析: x+y+z=100 5x+3y+z/3=100由于只有100元钱:即0<x<20,同理0<y<33,那么z=100-x-y.二:逻辑分析 2个方程式解3个未知数,直接是无法计算出来的.需要一个个的去试验.这就需要Python的for循环了.三:代码实例 #!/usr/bin/env python #-*-coding: utf8-

在R中可以用函数matrix()来创建一个矩阵,应用该函数时需要输入必要的参数值. > args(matrix) function (data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE, dimnames = NULL) data项为必要的矩阵元素,nrow为行数,ncol为列数,注意nrow与ncol的乘积应为矩阵元素个数,byrow项控制排列元素时是否按行进行,dimnames给定行和列的名称. a<-c(3,4,9,8,3,55,2,334) m&l

栈的练习,如此水题竟然做了两个小时... 题意:给出矩阵大小和矩阵的运算顺序,判断能否相乘并求运算量. 我的算法很简单:比如(((((DE)F)G)H)I),遇到 (就cnt累计加一,字母入栈,遇到)减一,并出栈两个矩阵计算运算量,将计算后的矩阵压入栈.当cnt等于0时就输出运算量. 难点是当不能运算后的处理. 卡那么就其实主要是细节问题,最大的坑是里面退栈时倒着退出,没注意到结果每次计算都判断为不能计算... AC代码: #include <iostream> #include <cs

关系计算问题描述 二度关系是指用户与用户通过关注者为桥梁发现到的关注者之间的关系.目前微博通过二度关系实现了潜在用户的推荐.用户的一度关系包含了关注.好友两种类型,二度关系则得到关注的关注.关注的好友.好友的关注.好友的好友四种类型. 如果要为全站亿级用户根据二度关系和四种桥梁类型推荐桥梁权重最高 TopN 个用户,大致估算了下总关系量在千亿级别,按照原有的 Mapreduce 模式计算整个二度关系,需要以桥梁用户为 Key,把它的关注和粉丝两个亿级的表做 Join,如果活跃用户按照亿计,平均关

参考的一篇博客,文章地址:https://blog.csdn.net/lwzkiller/article/details/55050275 Hessian Matrix,它有着广泛的应用,如在牛顿方法.求极值以及边缘检测.消除边缘响应等方面的应用.一个Hessian Matrix涉及到很多数学相关的知识点,比如泰勒公式.极值判断.矩阵特征值及特征向量.二次型等.本篇文章,主要说明多元情况下的极值判定.hessian矩阵与二次型的联系以及有关hessian matrix在图像上的应用. 1. 二元

https://www.jianshu.com/p/8707cd015ba1 问题描述: 以下是qq好友关系,进行好友推荐,比如:老王和二狗是好友 , 二狗和春子以及花朵是好友,那么老王和花朵 或者老王和春子就有可能也认识,可以对老王推荐春子和或花朵作为好友. 注意以下是制表符:tab建,所以程序中用 /t进行分割 老王 二狗 老王 二毛 二狗 春子 二狗 花朵 老王 花朵 花朵 老王 春子 菊花 问题分析 问题分析: 主 ---> 从 从 --->主 分别列出每一个关系,然后都列出从--&g

6336.Problem E. Matrix from Arrays 不想解释了,直接官方题解: 队友写了博客,我是水的他的代码 ------>HDU 6336 子矩阵求和 至于为什么是4倍的,因为这个矩阵是左上半边有数,所以开4倍才能保证求的矩阵区域里面有数,就是图上的红色阴影部分,蓝色为待求解矩阵. 其他的就是容斥原理用一下,其他的就没什么了. 代码: //1005-6336-矩阵求和-二维前缀和+容斥-预处理O(1)查询输出 #include<iostream> #include&

题目 给定一个M行N列的01矩阵,以及Q个A行B列的01矩阵,你需要求出这Q个矩阵哪些在 原矩阵中出现过. 所谓01矩阵,就是矩阵中所有元素不是0就是1. 输入 输入文件的第一行为M.N.A.B,参见题目描述. 接下来M行,每行N个字符,非0即1,描述原矩阵. 接下来一行为你要处理的询问数Q. 接下来Q个矩阵,一共Q*A行,每行B个字符,描述Q个01矩阵. 输出 你需要输出Q行,每行为0或者1,表示这个矩阵是否出现过,0表示没有出现过,1表 示出现过. 样例输入 3 3 2 2 111 000

1. 具体题目 编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target.该矩阵具有以下特性:每行的元素从左到右升序排列:每列的元素从上到下升序排列. 示例: 现有矩阵 matrix 如下: [  [1,   4,   7,   11,   15],  [2,  5,   8,   12,    9],  [3,  6,   9,   16,  22],  [10, 13, 14,   17,  24],  [18, 21, 23,  26,  30]]给定 tar

240. 搜索二维矩阵 II 编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target.该矩阵具有以下特性: 每行的元素从左到右升序排列. 每列的元素从上到下升序排列. 示例: 现有矩阵 matrix 如下: [ [1, 4, 7, 11, 15], [2, 5, 8, 12, 19], [3, 6, 9, 16, 22], [10, 13, 14, 17, 24], [18, 21, 23, 26, 30] ] 给定 target = 5,返回 true. 给定

鉴于最近复习线性代数计算量较大,且1800答案常常忽略一些逆阵.行列式的计算答案,故用Python写出矩阵的简单计算程序,便于检查出错的步骤. 1.行列式 可自行更改阶数 from numpy import * # 求行列式 ,建议:取小数点前整数 A = array([[3, 1, 1, 1], [1, 3, 1, 1], [1, 1, 3, 1], [1, 1, 1, 3]]) B = linalg.det(A) print(B) # 48.000000000000014 正确答案:48 2

目录 1. 矩阵相关性计算方法 base::cor/cor.test psych::corr.test Hmisc::rcorr 其他工具 2. 相关性矩阵转化为两两相关 3. 可视化 corrplot gplots::heatmap.2 pheatmap 1. 矩阵相关性计算方法 base::cor/cor.test R基础函数cor或cor.test都可计算相关性系数,但cor可直接计算矩阵的相关性,而cor.test不可. 两者计算非矩阵时,cor仅得到相关系数,而cor.test还能得到

[0] => array(5) { ["id"] => string(2) "11" ["name"] => string(5) "1.jpg" ["suffix"] => string(3) "jpg" ["url"] => string(29) "./Uploads/1/5292f55d208e8.jpg" [&q

题目链接 二维莫队,按x,y坐标一起分块.(x,y)的所属的块为 x/sq(n)*sq(m) + y/sq(m) 排序时按照(左下点所在块,右上点的标号)排序 排序后 先得出一个询问的答案,然后利用上一个询问的矩形与当前矩形位置关系更新答案 转移真的麻烦..为了避免算重 一定要加个vis[][] //4432kb 13600ms #include <cmath> #include <cstdio> #include <cctype> #include <algor