package com.qr.util; import java.text.DecimalFormat; /** * //TODO UV数据与风速风向数据转换 */ public class UVAndSD { /** * UV数据计算速度 */ public static double vectorToSpeed(double uMs, double vMs) { double windAbs = Math.sqrt(Math.pow(uMs, 2) + Math.pow(vMs, 2));

使用一个标记数组,标记 节点是否已访问 int 连通度=0 dfs(node i) {标记当前节点为以访问 for(每一个节点) {if(当前几点未访问 并且 从i到当前节点有直接路径) dfs(当前节点) }} main() { .... for(对于每个点) {如果mark[i]==false://未被访问 {连通度++:dfs(i):} ... } 对于不管是任何带有循环性质的结构(dfs ,bfs,while,for) 由于边界问题,如果处理不当,会给思路和编码带来巨大的困难 一种解决方

这里以c#为例将风的uv分量转成风向风速(别的语言类似) 风向是以y轴正方向为零度顺时针转 UV转风速风向 1 double v ;//v分量 2 double u;//u分量 3 double fx= 999.9; //风向 4 5 if (u > 0 & v > 0) 6 { 7 fx = 270 - Math.Atan(v / u) * 180 / Math.PI; 8 } 9 else if (u < 0 & v > 0) 10 { 11 fx = 90 -

Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV – lxw的大数据田地 http://lxw1234.com/archives/2015/09/516.htm Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV 编程语言  lxw1234@qq.com  3年前 (2015-09-25)  15132℃  1评论 关键字:streamlib.基数估计.实时计算uv.大数据.去重计数 一直在想如何在实时计算中完成对海量数据去重计数的功能,即SELECT

写在前面 十一长假基本上过去了,很多小伙伴在假期当中还是保持着持续学习的心态,也有不少小伙伴在微信上问我,让我推送相关的文章.这个时候,我都是抽空来整理小伙伴们的问题,然后,按照顺序进行推文. PS:这个假期我是哪里也没去,除了在家带娃,就是抽空写文了.有人说:假期没人看技术文?我不信! 小伙伴的疑问 我们还是以一张图来看下小伙伴的疑问吧. 接下来,我们就进入正文吧. 什么是PV? PV即Page View,网站浏览量,指页面浏览的次数,用以衡量网站用户访问的网页数量. 用户每次打开一个页面便记

PV(访问量):即Page View, 即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次. UV(独立访客):即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客.00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次. 计算网站App的实时pv和uv,是很常见的统计需求,这里提供通用的计算方法,不同的业务需求只需要小改即可拿来即用. 需求 利用Flink实时统计,从0点到当前的pv.uv. 一.需求分析 从Kafka发送过来的数据含有:时间戳.时间.维度.用户id,需要从不同维度统计从

所就职的公司是一家互联网视频公司,存在大量的实时计算需求,计算uv,pv等一些经典的实时指标统计.由于要统计当天的实时 UV,当天的uv由于要存储当天的所有的key,面临本地内存不够用的问题,异常重启后会丢失本地缓存,造成计算结果不准确的问题.:如果使用外部缓存比如redis,memcache等,在高并发时会出现效率问题. 在不断的实践中,不断改进方案,积累了如下经验: 1.使用bitMap可以节约内存. 使用redis的bitMap,并发时候会有问题. a .只使用本地内存 由于reidis在

基本知识回顾: 计算机中的颜色Color,用RGB模式存储(用R.G.B三个分量表示颜色,每个分量的范围是0—255). 而计算机中的颜色除了用RGB模式表示以外,常见的还有HSV模式(或者是HSB.HSL模式) RGB模式: 用R.G.B三个分量表示颜色 R分量:红色(Red)分量,整数型,范围是[0,255] G分量:绿色(Green)分量,整数型,范围是[0,255] B分量:蓝色(Blue)分量,整数型,范围是[0,255] HSV模式: 用H.S.V三个分量表示颜色 H分量:色相(Hu

原创文章,始发自本人个人博客站点,转载请务必注明出自http://www.jasongj.com 个人博客上本文链接http://www.jasongj.com/2015/03/15/count_distinct/ UV vs. PV 在互联网中,经常需要计算UV和PV.所谓PV即Page View,网页被打开多少次(YouTube等视频网站非常重视视频的点击率,即被播放多少次,也即PV).而UV即Unique Visitor(微信朋友圈或者微信公众号中的文章则统计有多少人看过该文章,也即UV.

本系列主要参考<Unity Shaders and Effects Cookbook>一书(感谢原书作者),同时会加上一点个人理解或拓展. 这里是本书所有的插图.这里是本书所需的代码和资源(当然你也可以从官网下载). ========================================== 分割线 ========================================== 题外话 新年第一篇!在此就献给了这个系列.马上就可以放假回家了,虽然还有一些事情需要处理,但是能和家

参考:https://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/75165842#t16  https://blog.csdn.net/ymlgrss/article/details/52854589 完整代码已上传至github  https://github.com/chenzhefan/ML_distance 尽量看上面原文链接吧,复制的公式格式不对,代码优化了放在github 欧氏距离 也称欧几里得距离,是指在m维空间中两个点之间的真实距离.欧式距离

杂家前文Android颜色对照表只有颜色和十六进制,有时候需要设置r g b分量的int值,如paint.setARGB(255, 127, 255, 212);就需要自己计算下分量的各个值.这里提供一个带有r g b分量的int型的颜色表.注意paint.setAlpha()及paint.setARGB()的第一个参数,即透明度.其取值范围是0---255,数值越小,越透明,颜色上表现越淡.实际上当设成10以下就会有透明的效果了. 注意:这个透明度是用来设置画笔paint的透明度,然后用pai

反建图,计算强连通分量,将每个分量看成一个点,缩点后的图是一个DAG,如果是一棵树,则根代表的连通分量的大小就是答案,否则答案为0. 收获: 图的东西如果不好解决,可以尝试缩点(有向图将每个强连通分量看成一个点,无向图将每个双连通分量看成一个点),缩点之后图就变成DAG或无向无环连通图,原本没有的一些性质就会在这是凸显出来,而且缩点的复杂度很低.

摘  要  在搜索引擎的检索结果页面中,用户经常会得到内容相似的重复页面,它们中大多是由于网站之间转载造成的.为提高检索效率和用户满意度,提出一种基于特征向量的大规模中文近似网页检测算法DDW(Detect near-Duplicate WebPages ).试验证明,比起其他网页去重算法(I-Match),DDW具有很好的抵抗噪声的能力及近似线性的时间和空间复杂度,在大规模实验中获得良好测试结果. 关键词  网页去重算法   特征向量   近似网页   支持向量机 第一部分介绍现有去重算法:第

最近有个需求,实时统计pv,uv,结果按照date,hour,pv,uv来展示,按天统计,第二天重新统计,当然了实际还需要按照类型字段分类统计pv,uv,比如按照date,hour,pv,uv,type来展示.这里介绍最基本的pv,uv的展示. id uv pv date hour 1 155599 306053 2018-07-27 18 关于什么是pv,uv,可以参见这篇博客:https://blog.csdn.net/petermsh/article/details/78652246 1.

1. UV.PV.TopN概念 1.1 UV(unique visitor) 即独立访客数 指访问某个站点或点击某个网页的不同IP地址的人数.在同一天内,UV只记录第一次进入网站的具有独立IP的访问者,在同一天内再次访问该网站则不计数.UV提供了一定时间内不同观众数量的统计指标,而没有反应出网站的全面活动. 1.2 PV(page view)页面浏览量或点击量 页面浏览量或点击量,是衡量一个网站或网页用户访问量.具体的说,PV值就是所有访问者在24小时(0点到24点)内看了某个网站多少个页面或某

本文为翻译,附上原文链接. 转载请注明出处--polobymulberry-博客园. 动机 如果你满足以下条件,我建议你阅读这篇教程: 你想学习片段着色器(Fragment Shader). 你想实现复杂的多通道着色器(multipass),但是对其不是很了解. 你想使用上面提到的两种技术(片段着色器和多Pass)来实现描边效果的Toon shader,你就需要理解这两种技术的概念. 学习资源 Martin Kraus's fantastic Wiki Book GLSL Programming

为了加快渲染速度和减少纹理锯齿,贴图被处理成由一系列被预先计算和优化过的图片组成的文件,这样的贴图被称为Mipmap. 使用DirectX Texture Tool(DX自带工具)预生成Mipmap Chain Original  Mip1 Mip2 Mip3 Mip4 Mip5 Mip6 Mip7 Mip8 256x256 128x128 64x64 32x32 16x16 8x8 4x4 2x2 1x1 (1)Mipmap宽高值不一定要相等,但需要为2的n次幂,最低精度为1x1 (2)从原始

原文链接:http://www.cnblogs.com/azraelly/archive/2013/01/01/2841269.html YUV格式有两大类:planar和packed.对于planar的YUV格式,先连续存储所有像素点的Y,紧接着存储所有像素点的U,随后是所有像素点的V.对于packed的YUV格式,每个像素点的Y,U,V是连续交*存储的. YUV,分为三个分量,“Y”表示明亮度(Luminance或Luma),也就是灰度值:而“U”和“V” 表示的则是色度(Chrominan

首先,内存分布        1:YUV420          (1):I420:              YYYYYYYY UU VV    =>YUV420P          (2):YV12              YYYYYYYY VV UU    =>YUV420P          (3):NV12              YYYYYYYY UVUV     =>YUV420SP (dxva 输出 NV12)          (4):NV21           

制作风或水流速流向图 风速风向图或流速流向图相信大家都已经见过不少,但不知道有多少人会制作这样炫的专题图,下面这边文章向我们展示了当基本数据U和V矢量被存储时,怎样计算风或水流的速度和方向和对其进行符号化.      为了获取风或水流的速度和方向,风速计或多普勒流速剖面仪在两个相互垂直的方向U和V量测了风或水的速度.U是指向东的方向,V是指向北的方向.有时候,U指的是纬向速度,V指的是径向速度.使用U\V,风或水流的风速或风向都可以被计算.将有关于风或水运动的信息存储为矢量格式在计算方向的问题上