正在搞六轴传感器,今天移植了MPU6050的MothionDriver的DMP固件到STM32上了,能够稳定地输出欧拉角(也就是俯仰角.航向角.横滚角)和XYZ三轴加速度值,在电脑的上位机模拟了装置的姿态(DMP固件的功能之一:在MPU6050芯片内部进行姿态结算融合,大大减轻MCU的负担). DMP的移植一开始卡在了dmp_load_motion_driver_firmware()加载固件那里了,二进制的固件代码写进去和读出来不一样,后来发现是I2C的问题,果断使用了别人的I2C代码(圆点博士

css3的Sizing Box-sizing是css3的box属性之一,遵循css的boxmodel原理,css中box model是分为两种,第一种是w3c的标准模型,另一种是ie的传统模型,他们相同之处都是对元素极端的模型,具体说就是对元素的width,height,padding,border以及元素实际尺寸的计算关系. w3c的标准box model 外盒尺寸计算(元素控件尺寸) Element空间高度 = content height +padding+border+margin El

抛弃盒子自带遥控器后,又不满意改键红外遥控器,选择飞鼠及无线键鼠成为最终方案.问题是:菜单键如何实现!其实很简单:即插即用USB无线飞鼠及键鼠套装只涉及2个文件:system/usr/layout/Generic.kl和qwerty.kl必须同时修改2个文件的键值,如使用F1作为菜单键:key 59  F1key 59  MENU            WAKE_DROPPED修改为:key 59  MENUkey 59  MENU重启!久违的菜单键实现举一反三:配合HOME键,设定key 60

//地球半径 6371千米 const EARTH_ROUNT = 6371; /** * @param $distance 方圆多少千米 默认500米 */ private function _getAround($lng,$lat,$distance=0.5) { $dlng = 2 * asin(sin($distance / (2*self::EARTH_ROUNT) ) / cos(deg2rad($lat)) ); $dlng = rad2deg($dlng); $dlat = $d

项目需要看了种子填充算法,改进了算法主要去除面积小的部分.种子填充算法分为两种,简单的和基于扫描线的方法,简单的算法如下描述(笔者针对的是二值图像): (1)从上到下,从左到有,依次扫描每个像素: (2)遇到一个非零数值压栈,并置原图像像素点值为0,面积初始化为1:否则,处理完毕. (3)对栈非空查找,如果非空弹出栈顶,检测4领域或8领域,如果非空压栈,并置原图像像素点为0,标示不在处理此点,面积加1:如果为空,停止: (4)判断面积是否大于给定阈值,小于的删掉,大于的把得到的所有像素点保存到目

实验题目:不规则区域的填充算法 实验目的:验证不规则区域的填充算法 实验内容:利用VC与OpenGL,实现不规则区域的填充算法. 1.必做:实现简单递归的不规则区域填充算法. 2.选做:针对简单递归算法栈空间占用太大的缺点,进行改进,实现基于扫描线的种子填充算法 实验要求: n       将坐标系网格在屏幕上画出来,每个像素点占据一个格点,用一个小实心圆圈表示. n       用鼠标点击的方式,绘制不规则区域的边界. n       种子填充算法,可用4联通或8联通任选一种. 以下是我用c+

A*寻路算法的探寻与改良(三) by:田宇轩                                        第三分:这部分内容基于树.查找算法等对A*算法的执行效率进行了改良,想了解细化后的A*算法和变种A*算法内容的朋友们可以跳过这部分并阅读稍后更新的其他内容 3.1 回顾       你可以点击这里回顾文章的第二部分. 在我的上一篇文章中,我们探讨了如何用编程实现A*算法,并给出了C语言的算法实现,这一章内容中我们主要研究如何提高A*算法的执行效率.抛开时间复杂度的复杂计算,

CGA填充算法之种子填充算法 平面区域填充算法是计算机图形学领域的一个很重要的算法,区域填充即给出一个区域的边界 (也可以是没有边界,只是给出指定颜色),要求将边界范围内的所有象素单元都修改成指定的颜色(也可能是图案填充).区域填充中最常用的是多边形填色,本文讨论种子填充算法(Seed Filling)   如果要填充的区域是以图像元数据方式给出的,通常使用种子填充算法(Seed Filling)进行区域填充.种子填充算法需要给出图像数据的区域,以及区域内的一个点,这种算法比较适合人机交互方式进

总体介绍 1.   使用线性扫描算法画一条线,线性离散点 2.   利用区域填充算法画多边形区域,区域离散的点 开发环境VS2012+OpenGL 开发平台 Intel core i5,Intel HD Graphics Family 设计思路 一.直线扫描算法 1.数值微分法(DDA) 已知过端点P0 (x0, y0), P1(x1, y1)的直线段L:y = kx + b,easy得知直线斜率为:k = (y1-y0)/(x1-x0).(如果x1≠x0). 我们如果|k|≤1,这样x每添加1

首先简单描述一下Apriori算法:Apriori算法分为频繁项集的产生和规则的产生. Apriori算法频繁项集的产生: 令ck为候选k-项集的集合,而Fk为频繁k-项集的集合. 1.首先通过单遍扫描数据集,确定每个项的支持度.一旦完成这一步,就可以得到所有频繁1-项集的集合F1 2.接下来,该算法将使用上一次迭代的发现的频繁(k-1)-项集,产生新的候选k-项集.候选的产生使用apriori-gen函数实现. 3.为了对候选项的支持度的计算,需要再扫描一遍数据集.使用子集函数确定包含在每一个

dijkstra算法介绍:即迪杰斯特拉算法,是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图中最短路径问题.迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止,是一种广度优先的搜索方法. dijkstra算法原理:最优子路径存在.假设从S→E存在一条最短路径SE,且该路径经过点A,那么可以确定SA子路径一定是S→A的最短路径.证明:反证法.如果子路径SA不是最短的,那么就必然存在一条更短的'SA,从而SE路径也就不是最短,与原假设矛盾. dijkstra算法缺点:与此前

前言 数据结构可划分为线性结构.树型结构和图型结构三大类.前面几篇讨论了数组.栈和队列.链表都是线性结构.树型结构中每个结点只允许有一个直接前驱结点,但允许有一个以上直接后驱结点.树型结构有树和二叉树(Binary Tree)两种,二叉树最多只允许有两个直接后继结点的有序树. 本篇将学习树的用途.运行机制以及创建树的方法. 为什么使用二叉树 Q: 为什么要用到树? A: 因为它通常结合了另外两种数据结构的优点:1)有序数组 2)链表.在树中查找数据项的速度和在有序数组中查找一样快,并且插入数据项

Linux内存管理伙伴算法 伙伴算法 Linux内核内存管理的任务包括: 遵从CPU的MMU(Memory Management Unit)机制 合理.有效.快速地管理内存 实现内存保护机制 实现虚拟内存 共享 重定位 Linux内核通过伙伴算法来管理物理内存.伙伴系统(Buddy System)在理论上是非常简单的内存分配算法.它的用途主要是尽可能减少外部碎片,同时允许快速分配与回收物理页面.为了减少外部碎片,连续的空闲页面,根据空闲块(由连续的空闲页面组成)大小,组织成不同的链表(或者ord

目录 1 问题描述 2 解决方案   1 问题描述 问题描述 如下面第一个图的九宫格中,放着 1~8 的数字卡片,还有一个格子空着.与空格子相邻的格子中的卡片可以移动到空格中.经过若干次移动,可以形成第二个图所示的局面. 我们把第一个图的局面记为:12345678. 把第二个图的局面记为:123.46758 显然是按从上到下,从左到右的顺序记录数字,空格记为句点. 本题目的任务是已知九宫的初态和终态,求最少经过多少步的移动可以到达.如果无论多少步都无法到达,则输出-1. 输入格式 输入第一行包含

实验一    分类技术及其应用 实习要求: 基于线性回归模型拟合一个班学生的学习成绩,建立预测模型.数据可由自己建立100个学生的学习成绩. 1)    算法思想: 最小二乘法 设经验方程是y=F(x),方程中含有一些待定系数an,给出真实值{(xi,yi)|i=1,2,...n},将这些x,y值 代入方程然后作差,可以描述误差:yi-F(xi),为了考虑整体的误差,可以取平方和,之所以要平方是考虑到误差可正可负直接相加可以相互抵消,所以记 误差为: e=∑(yi-F(xi))^2 它是一个多元

什么是最短路径问题? 简单来讲,就是用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径. 单源最短路算法:已知起点,求到达其他点的最短路径. 常用算法:Dijkstra算法.Bellman-ford算法.SPFA算法 多源最短路算法:求任意两点之间的最短路径. 常用算法:floyd算法 单源最短路径——Dijkstra Dijkstra算法是经典的最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径. 主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止. 时间复杂度:O(n^2) 处理问题:单源.

最短路径 在一个无权的图中,若从一个顶点到另一个顶点存在着一条路径,则称该路径长度为该路径上所经过的边的数目,它等于该路径上的顶点数减1.由于从一个顶点到另一个顶点可能存在着多条路径,每条路径上所经过的边数可能不同,即路径长度不同,把路径长度最短(即经过的边数最少)的那条路径叫作最短路径或者最短距离. 对于带权的图,考虑路径上各边的权值,则通常把一条路径上所经边的权值之和定义为该路径的路径长度或带权路径长度.从源点到终点可能不止一条路径,把带权路径长度最短的那条路径称为最短路径,其路径长度(权值

议题:AC自动机(Aho-Corasick Automation) 分析: 此算法在1975年产生于贝尔实验室,是著名的多模式匹配算法之一:一个常见的例子就是给定N个单词,给定包含M个字符的文章,要求确定多少个给定的单词在文章中出现过:AC自动机在匹配文本时不需要回溯,处理时间复杂度与pattern无关,仅是target的长度O(N):构建AC自动机的时间复杂度: 与KMP算法类似,AC自动机也是利用前一个匹配模式串失效之后得到的信息来确定下一个匹配的开始位置,从而避免回移主串的匹配指针:与KM

1.算法功能简介 数据坐标转换是空间实体位置的位置描述,是从一种坐标系统变换到另一坐标系统的过程.通过建立两个坐标系之间一一对应关系来实现.是各种比例尺地图测量和编绘中建立地图数学基础必不可少的步骤.两个及以上的坐标转换是由极坐标参照确定维数空间. 目前国内常见的坐标转换有以下5种:大地坐标(BLH)对平面直角坐标(XYZ).北京54.西安80及WGS84坐标的相互转换.任意两空间坐标系的转换.十进制角度和度分秒格式之间进行转换.经纬度和UTM坐标之间进行转换. 转换的方法分二维转换和三维转换:

BFS模板,记住这5个: (1)针对树的BFS 1.1 无需分层遍历 from collections import deque def levelOrderTree(root): if not root: return q = deque([root]) while q: head = q.popleft() do something with this head node... if head.left: q.append(head.left) if head.right: q.append

参考文章: 判断链表是否相交:http://treemanfm.iteye.com/blog/2044196 一.单链表反转 链表节点 public class Node { private int record; private Node nextNode; public Node(int record) { super(); this.record = record; } } 构建链表 public static Node creatLinkedList() { Node head = ne