蒙特·卡罗方法是一种通过概率来得到问题近似解的方法,在很多领域都有重要的应用,其中就包括圆周率近似值的计问题. 假设有一块边长为2的正方形木板,上面画一个单位圆,然后随意往木板上扔飞镖,落点坐标(x,y)必然在木板上(更多的时候是落在单位圆内), 如果扔的次数足够多,那么落在单位圆内的次数除以总次数再乘以4,这个数字会无限逼近圆周率的值. 这就是蒙特·卡罗发明的用于计算圆周率近似值的方法. 编写程序,模拟蒙特·卡罗计算圆周率近似值的方法,输入掷飞镖次数,然后输出圆周率近似值. import ra

1.闵可夫斯基距离 闵可夫斯基距离可以概括曼哈顿距离与欧几里得距离.  其中r越大,单个维度差值大小会对整体产生更大的影响.这个很好理解,假设当r=2时一个正方形对角线长度,永远是r=3时正方体对角线的投影,因此r越大,单个维度差异会有更大影响.(所以这也可能是很多公司的推荐算法并不准确的原因之一)   我们在对一个新用户进行推荐时,可以计算在同等维度下其他用户的闵可夫斯基距离.这种海量数据的表格,用pandas处理十分方便   下面有一个闵可夫距离计算的实例 from math import

python储存数据的方式2017年10月13日 23:38:10 Nick_Spider 阅读数:59286 标签: redis 数据库 爬虫 存储 结构 更多 个人分类: 数据库 爬虫 python 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/weixin_39198406/article/details/78231430 在python编程开发中,总是不可避免的遇到数据储存的问题,下面就介绍python与几种数据储存方式交互的方法. j

[题目描述]蒙特·卡罗方法是一种通过概率来得到问题近似解的方法,在很多领域都有重要的应用,其中就包括圆周率近似值的计问题.假设有一块边长为2的正方形木板,上面画一个单位圆,然后随意往木板上扔飞镖,落点坐标(x,y)必然在木板上(更多的时候是落在单位圆内),如果扔的次数足够多,那么落在单位圆内的次数除以总次数再乘以4,这个数字会无限逼近圆周率的值.这就是蒙特·卡罗发明的用于计算圆周率近似值的方法,如下图所示.编写程序,模拟蒙特·卡罗计算圆周率近似值的方法,输入掷飞镖次数,然后输出圆周率近似值. [

sobel算子原理及opencv源码实现 简要描述 sobel算子主要用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用和物理意义是边缘检测. 原理 算子使用两个33的矩阵(图1)算子使用两个33的矩阵(图1)去和原始图片作卷积,分别得到横向G(x)和纵向G(y)的梯度值,如果梯度值大于某一个阈值,则认为该点为边缘点 图1:卷积矩阵 图2:卷积运算 事实上卷积矩阵也可以由两个一维矩阵卷积而成,在opencv源码中就是用两个一维矩阵卷积生成一个卷积矩阵: 图3:由两个一维矩阵卷积生成的矩阵 static vo

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

[译前注:有读者问ELO等级分体系的说明.观网上好象没发现单篇文章就说得通俗清晰的,只好把找到几篇文章拿在一起合译互相补充.其间发现具体说法稍有差异,但总的来说概念一致.FIDE已经专门制定计算表了,到时有需要的照套表来算就行了,而且正式等级分表由FIDE统一发布.了解这些基础概念和函数计算是增进理解.] ELO等级分体系 主要概念 ELO等级分体系是根据它的推广者埃洛(elo)教授名字命名的,它是一种以数值表示的体系,将等级差别转化为分数或取胜概率,反之亦然.当今多数竞技项目的等级分体系都是建

图像算法:图像阈值分割 SkySeraph Dec 21st 2010  HQU Email:zgzhaobo@gmail.com    QQ:452728574 Latest Modified Date:Dec.21st 2010 HQU 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理(略) 四.程序 主程序(核心部分)  代码 1 /*===============================图像分割=====================================*/

监控的工具---top 第一行: 03:07:27 当前系统时间 3 days, 18:58 系统已经运行了3天18小时58分钟(在这期间没有重启过) 4 users load average: 0.00, 0.00, 0.00 Load这个东西怎么理解呢,就像一条马路,有N个车道,如果N个进程进入车道,那么正好一人一个,再多一辆车就占不到车道,要等有一个车空出车道. 在CPU中可以理解为CPU可以并行处理的任务数,那么就是“CPU个数 * 核数”,如果CPU Load = CPU个数 * 核数

PCB走线的载流能力与以下因素有关:线宽.线厚(铜箔厚度).容许温升.PCB走线越宽,载流能力越大. 近似计算公式: I=KT0.44A0.75 (K为修正系数,一般覆铜线在内层时取0.024,在外层时取0.048: T为最大温升,单位为摄氏度: A为覆铜截面积,单位为平方MIL: I为容许的最大电流,单位为安培(A). 大部分PCB的铜箔厚度为35um,乘上线宽就是截面积. PCB过孔的载流能力可以近似等效成PCB表层走线的计算方法: I=0.048T0.44A0.75 其中A=PI*(D+T

一. 性能测试需求分析 1.1      性能测试需求内容 性能测试需求应包括以下内容: a)    测试场景及用例,用例访问URL: b)   目标接口方法的入参.出参: c)    外部依赖的服务细节: d)  关键数据: 数据量.高峰业务PV量 e)  预期性能指标:响应时间.QPS.TPS等 性能测试需求模板表格参考如下: 性能测试(1) ---性能测试需求收集 1.2 预期性能指标1.2.1数据量测试环境的数据量,应该跟线上环境保持一致,至少要在一个数量级. 举例有,中文站线上的每秒登

说明 本文是一个归纳总结,把常用的一些指令,及它们常用的option简单记录了一下,目的是当我们需要工具去定位问题的时候,能够从中找到合适的工具,具体的用法网上有很多博文了,当然还有man手册.参考了一些博客和网站的内容,为了阅读体验,将原文链接均放置在了文末.水平有限,难免有差错,欢迎指出.(此文写于2016年,2018再次回顾发现有不少理解错误的地方,同时归纳的也不全,日后再重新整理) 目录 top 简介 option解释 iotop 简介 option解释 netstat 简介 optio

[在学习Django框架之前所需要了解的知识点] Web框架本质 我们可以这样理解:所有的Web应用本质上就是一个socket服务端,而用户的浏览器就是一个socket客户端. 这样我们就可以自己实现Web框架了 用户的浏览器一输入网址,会给服务端发送数据,那浏览器会发送什么数据?怎么发?这个谁来定? 你这个网站是这个规定,他那个网站按照他那个规定,这互联网还能玩么? 所以,必须有一个统一的规则,让大家发送消息.接收消息的时候有个格式依据,不能随便写. 这个规则就是HTTP协议,以后浏览器发送请

(一)圆周率 : (1)圆周率是指平面上圆的周长与直径之比 (ratio of the circumference of a circle to the diameter) .用符号π表示.中国古代有圆率.圆率.周等名称. (2)计算公式:π/4=1-1/3+1/5-1/7+....... (二)代码如下: import mathimport time scale=14 #scale的值越大,π的值越精确,但运算时间会加长s,m,=1,2total,s,n,t=0.0,1,1.0,1.0prin

一.要求: 1.计算到圆周率后面越多位越好. 2.用进度条显示计算的进度. 3.要求给出圆周率Π的具体计算方法和解释. 二.算法: 1.拉马努金公式: 2.高斯-勒让德公式: 设置初始值: 反复执行以下步骤直到    与   之间的误差到达所需精度: 则π的近似值为: 下面给出前三个迭代结果(近似值精确到第一个错误的位数): 3.140... 3.14159264... 3.1415926535897932382... 该算法具有二阶收敛性,本质上说就是算法每执行一步正确位数就会加倍. 3.波尔

从祖冲之到现在,圆周率的发展越来越丰富,求法也是越来越快其中: 1.求圆周率的方法: (1)蒙特卡罗法 这是基于“随机数”的算法,通过计算落在单位圆内的点与正方形内的比值来求圆周率PI. 如果一共投入N个点,其中有M个落入圆中,则要点均匀,假定圆周率的半径为R,则: (2)欧拉恒等式公式为: 基础的泰勒级数: (2)求python进度表 代码: #!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 18-5-21 下午3:44# @Autho

理论基础 近似熵? 定义:近似熵是一个随机复杂度,反应序列相邻的m个点所连成折线段的模式的互相近似的概率与由m+1个点所连成的折线段的模式相互近似的概率之差. 作用:用来描述复杂系统的不规则性,越是不规则的时间序列对应的近似熵越大.反应维数改变时产生的新的模式的可能性的大小. 对于eeg信号来说,由于噪声存在.和信号的微弱性.多重信号源叠加,反映出来的是混沌属性,但是同一个人在大脑活动相对平稳的情况下,其eeg近似熵应该变化不大. 证明和对应几何意义可参考论文:https://wenku.bai

#!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- ############################ #File Name: pi.py #Author: frank #Mail: frank0903@aliyun.com #Created Time:2018-04-29 15:46:50 ############################ import random import time #spigot algorithms 计算圆周率 #圆

Python实现计算圆周率π的值到任意位的方法示例 本文实例讲述了Python实现计算圆周率π的值到任意位的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.需求分析 输入想要计算到小数点后的位数,计算圆周率π的值. 二.算法:马青公式 π/4=4arctan1/5-arctan1/239 这个公式由英国天文学教授约翰·马青于1706年发现.他利用这个公式计算到了100位的圆周率.马青公式每计算一项可以得到1.4位的十进制精度.因为它的计算过程中被乘数和被除数都不大于长整数,所以可以很容易地在计算机上