各位大佬不妨先点个赞再看文章! 递推法是一种重要的数学方法,在数学的各个领域中都有广泛的运用,也是计算机用于数值计算的一个重要算法.这种算法特点是:一个问题的求解需一系列的计算,在已知条件和所求问题之间总存在着某种相互联系的关系,在计算时,如果可以找到前后过程之间的数量关系(即递推式),那么,从问题出发逐步推到已知条件,此种方法叫逆推.无论顺推还是逆推,其关键是要找到递推式.这种处理问题的方法能使复杂运算化为若干步重复的简单运算,充分发挥出计算机擅长于重复处理的特点. 递推算法的首要问题是得到相

ggplot2在一幅图上画两条曲线 print(data)后的结果是 C BROWN.P MI.P 0 0.9216 0.9282 30 0.9240 0.9282 100 0.9255 0.9282 现想要在一张图中画两条曲线.横轴为C,纵轴分别为BROWN.P和MI.P,如何做? 其实很简单 p1<-ggplot(brown.results, aes(x=C)) + geom_point(aes(y=BROWN.P), ) + geom_line(aes(y=BROWN.P, , color

用那几个拉伸,不能将封闭的曲线拉伸成片体,用UF_MODL_create_extrusion函数是可以的,下面是例子. 帮助上说拉伸片体不能有拔模角度,应该是错误的,下面是一个封闭曲线带拔模角度拉伸片体的例子: 拉伸面.拉伸封闭曲线成片体效果:  源码: extern DllExport void ufusr(char *param, int *returnCode, int rlen) { UF_initialize(); uc1601("拉伸", 1); tag_t tagLine

题目链接:http://poj.org/problem?id=1269 题意:给你两条直线上的任意不同的两点,然后求两条直线的位置关系,如果相交于一点输出该点坐标; #include<iostream> #include<algorithm> #include<math.h> #include<string.h> #include<stdio.h> #include<map> #include<vector> #inclu

功能点  判断某个IP地址是否合法 判断两个IP地址是否在同一个网段中 判断两个IP地址的大小关系 知识准备 IP协议 子网掩码 Java 正则表达式 基本原理 IP地址范围 0.0.0.0- 255.255.255.255,包括了mask地址. IP地址划分 A类地址:1.0.0.1-126.255.255.254 B类地址:128.0.0.1-191.255.255.254 C类地址:192.168.0.0-192.168.255.255 D类地址:224.0.0.1-239.255.255

上篇学习了Hibernate的基本映射,也就是单表映射,非常easy就能理解,可是对于关系数据库来说,表之间存在关系是比不可少的.关系数据库中存在的关系是通过主外键建立起来的.反应到Hibernate要怎样通过对象表现呢?以下我们就继续学习Hibernate的对象关系映射. 我们先从最常见的多对一和一对多关系開始: 多对一 所谓多对一,在数据库中即在多的一端加入外键关联到一的一端,比方用户(User)和用户所在组(Group)的关系:一个User仅仅属于一个Group,一个Group有多个Gro

题目链接:http://poj.org/problem?id=1269 题面: Description We all know that a pair of distinct points on a plane defines a line and that a pair of lines on a plane will intersect in one of three ways: 1) no intersection because they are parallel, 2) interse

http://poj.org/problem?id=1269 我今天才知道原来标准的浮点输出用%.2f   并不是%.2lf  所以wa了好几次 题目大意:   就给你两个线段 然后求这两个线段所在的直线的关系  有共线  平行  和相交 #include<stdio.h> #include<string.h> #include<stdlib.h> #include<ctype.h> #include<math.h> #define N 200

一.Cypher数据 create (小北:朋友圈{姓名:"小北", 喜欢的书类:"Poetry"}), (小菲:朋友圈{姓名:"小菲", 喜欢的书类:"Science Fiction"}), (小鹏:朋友圈{姓名:"小鹏", 喜欢的书类:"Music"}), (小颖:朋友圈{姓名:"小颖", 喜欢的书类:"Politics"}), (小兰:朋友圈

分析:有三种关系,共线,平行,还有相交,共线和平行都可以使用叉积来进行判断(其实和斜率一样),相交需要解方程....在纸上比划比划就出来了....   代码如下: ====================================================================================================================================== #include<math.h> #include<alg

依旧是叉积的应用 判定重合:也就是判断给定的点是否共线的问题——叉积为0 if(!cross(p1,p2,p3) && !cross(p1,p2,p4))printf("LINE\n"); 因为给的是整数所以用非号来判断 平行也好说,就用高中知识就行了 else if((x1 - x2) * (y3 - y4) == (y1 - y2) * (x3 - x4))printf("NONE\n"); 接下来就是求交点了,设焦点为x,那么p1,p2,x共线

题目:POJ1269 题意:给你两条直线的坐标,判断两条直线是否共线.平行.相交,若相交,求出交点. 思路:直线相交判断.如果相交求交点. 首先先判断是否共线,之后判断是否平行,如果都不是就直接求交点了. #include <iostream> #include <string.h> #include <stdio.h> #include <algorithm> #include <math.h> #include <queue> #

相信很多童鞋们都被问到过这个问题,不管是在面试的时候被问过,还是笔试题里考过,甚至有些童鞋们找我要学习资料的时候我也考过这个问题,包括博主我自己,也曾被问过,而且博主现在有时作为公司的面试官,也喜欢问应试者这样的问题. 这确实是一道基础题,不管是在java里面还是在C#里面,都属于一道非常基础的题,但很多童鞋竟然说没遇到过这样的场景,或者说学习基础的时候没重视过,所以自然不会了,那行,今天博主在这里就针对这个问题,做出详细的解释并由这个问题,同时,也给大家做个扩展学习吧. 在实际的项目当中,这是

以上是实现将logo图片按照相对位置覆盖在另一张图片上的代码. 通过学习,我学到了以下方法: 将第二张图片定位到第一张图片上. 下面是简单的实现:(假设图都是100*100的) <style>* {margin:0;padding:0}div {position:relative;width:500px; heigth:500px; background:#ccc;}img {display:block;}//第一种#img2 {position:absolute; top:0px; left

//用playground运行即可 import UIKit var str = "Hello, playground" let lTestPointsOne : [(Double, Double)] = [(,)] let lTestPoints : [(Double, Double)] = [(,),(,),(,)] let lPoints : [(Double, Double)] = [(,),(,),(,),(,),(,),(,)] func judgeIf(point:(Do

double CCommonFuntion::GetLineDistance(AcDbObjectId& Line1, AcDbObjectId& Line2){ AcGeLineSeg2d geLine1 = GetGeLineObj(Line1); AcGeLineSeg2d geLine2 = GetGeLineObj(Line2); //计算并输出两者之间的最短距离 double distance = geLine1.distanceTo(geLine2); return dist

当使用Entity Framework添加一对多关系数据的时候,通常先添加一的数据,然后再添加多的数据.类似这样: //添加一的数据 var category = new Category{Name="类别1"}; category = context.Categories.Add(category); //添加多的数据 ; i < ; i++) { context.Products.Add(new Product{ Name = "产品" + i, Cate

在上一个博客中,我们构建了随机森林温度预测的基础模型,并且研究了特征重要性. 在这个博客中,我们将从两方面来研究数据对预测结果的影响 第一方面:特征不变,只增加样本的数据 第二方面:增加特征数,增加样本的数据 1.sns.pairplot 画出两个变量的关系图,用于研究变量之间的线性相关性,sns.pattle([color]) 用于设置调色板, 有点像scatter_matrix 2.MSE   round(abs(pred - test_y).mean(), 2)  研究预测值与真实值之差的

分析步骤: #1.先站在左表的角度去找 是否左表的多条记录可以对应右表的一条记录,如果是,则证明左表的一个字段foreign key 右表一个字段(通常是id) #2.再站在右表的角度去找 是否右表的多条记录可以对应左表的一条记录,如果是,则证明右表的一个字段foreign key 左表一个字段(通常是id) #3.总结: #多对一: 如果只有步骤1成立,则是左表多对一右表 如果只有步骤2成立,则是右表多对一左表 #多对多 如果步骤1和2同时成立,则证明这两张表时一个双向的多对一,即多对多,需要

测试结果: 主要思路:假设有两条曲线分别是c1和c2,把c1按照1的距离划分我这里用变量jd表示,得到一个曲线集合coll,然后遍历coll,得到coll中每一个曲线的两个端点,再用这两个端点分别求离曲线c2的最短距离,直接使用开发库的GetClosestPointTo方法就可以了,直到遍历完整个coll集合就能得到最短距离和其对应的点. 主要代码得到曲线集合coll: public List<Curve> GetCurves(Curve curve ,double jd) { List<

我们知道,表达方式分为很多种,对于同一种事物,比如爱情,画家用图画和色彩表达爱恋:音乐家用音符和节奏表达喜爱之情,作家用文字表现爱慕. 而程序员怎么办? 程序员构建类,用类来表达单身之苦.因此,类就是描述特定事物的计算机语言表达方式. 类通常由成员变量和成员函数组成.成员变量用来描述个人的性别.身高.姓名.学历等信息.成员函数用来描述个人动作信息,如待人接物的反应,头脑的灵活运用,语言风趣幽默等动作.有了这两个方面的描述,一个单身人的各方面的条件就差不多描述丰富了,就等待姑娘们是否青睐了. 姑娘