矩震级实质上就是用地震矩来描述地震的大小.地震矩是震源的等效双力偶中的一个力偶的力偶矩,是继地震能量后的第二个关于震源定量的特征量,一个描述地震大小的绝对力学量,单位为N.m(牛.米),其表达式为: M0=uDA 其中,u是介质的剪切模量,D是破裂的平均位错量,A是破裂面的面积.地震矩是反映震源区不可恢复的非弹性形变的量度. 由此可见,地震矩是对断层滑动引起的地震强度的直接测量.所以,M0由地震波振幅的低频成分的大小来决定,它反映了震源处破裂的大小,断层面积越大,激发的长周期地震波的能量越大,周

生物统计与实验设计-统计学基础-2&区间估计-1 正态分布参数:均值和方差 其中,选择1d是因为好算:通常,95%区分大概率事件和小概率事件, 当总体是正态分布时,可以利用常用抽样分布估计出样本参数: 抽样分布是样本估计量是样本的一个函数,在统计学中称作统计量(这就是说,统计量由样本值计算得到),因此抽样分布也是指统计量的分布.以下是当总体满足正态分布时,样本均值也满足正态分布(抽样分布是样本均值的分布,此处是正态分布)样本均值的均值与方差和总体参数之间的关系: 如上式,若得到一次实验的样本,样

1. 前言 前面博客介绍了CTR预估中的贝叶斯平滑方法的原理http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6389222.html. 这篇博客主要是介绍如何对贝叶斯平滑的参数进行估计,以及具体的代码实现. 首先,我们回顾一下前文中介绍的似然函数,也就是我们需要进行最大化的目标函数: 下面我们就基于这个目标函数介绍怎样估计参数. 2. 参数估计的几种方法 1. 矩估计 矩估计在这里有点乱入的意思:),因为它其实不是用来最大化似然函数的,而是直接进行参数的近似估计. 矩估

首先,需要回到最原始的地震矩的表达式: 已知strike,dip,rake 根据strike和dip可以求出v,根据strike,dip,rake,可以求出u. 把求出来的v和u互换,相当于原来的位错矢量变成法向量,而法向量知道了,面也就知道了,strike和dip就知道了. dip可以求出这一项很容易理解,至于strike 是因为strike是北方向顺时针旋转到断层面与水平面的交线的角度,很容易知道,一旦面确定了,这个线也是确定的,可以求出来. 另一方面,原来的法向量变成了位错矢量 ,rake

参考尺度空间理论 金字塔 当用一个机器视觉系统分析未知场景时,计算机没有办法预先知道图像中物体尺度,因此,我们需要同时考虑图像在多尺度下的描述,获知感兴趣物体的最佳尺度.所以在很多时候,我们会在将图像构建为一系列不同尺度的图像集,在不同的尺度中去检测我们感兴趣的特征.比如:在Harr特征检测人脸的时候,因为我们并不知道图像中人脸的尺寸,所以需要生成一个不同大小的图像组成的金字塔,扫描其中每一幅图像来寻找可能的人脸. 图像金字塔化的一般步骤:首先,图像经过一个低通滤波器进行平滑(这个步骤会使图像变

注意,本篇内容根据我老师布置的数据分析作业展开.请勿抄袭,后果自负! 前情提要 编写这篇文章是为了记录自己是如何分析地震数据集,使用模块,克服一系列 \(bug\) 的过程.如果你是 \(python\) 小白,那么这篇文章很适合你.如果你初入数据分析,那么恭喜你,你发现了"宝藏".阅读栏目时建议不

这个例子相当复杂.我先简单说说这个例子是干啥的. 在UI上,提供了一个下拉框.两个滑动杆,以确定三个参数,使用这三个参数进行空间查询.这个例子就颇带空间查询的意思了. 这个例子是干嘛的呢?第一个参数是油井类型,第二个参数是油井的缓冲半径,第三个参数是地震级别. 给定油井的类型,给定油井的缓冲半径,给定地震级别,就能在油井附近以这个缓冲半径为圆搜索出符合给定地震级别的地震数据. 因为开采油田会导致地下空间坍塌,而引发地震. 看看搜索结果(随便选的参数): 橙色点即为搜索结果(地震点). 给出引用

这个话题很大,牵扯很多,试着回答一下,算是胡扯了. 三类业务的关系,都是IT外包,至于外包的内容很杂.DC的外包,多半是基建和建维,一般不牵扯到软件开发,网站建设类的.金融IT外包就复杂多了,信息系统的建设,维护.软件开发,网站的运营.以及数据分析等等.医疗信息化和金融的差不多.三类的外包重合的地方,就是IT服务,这个其实是废话......至于,区别,下面根据我自己的经验,废话几句. DC外包,我是做系统集成的.简单说,建机房,搞运维的.只要对方提供了机房的基础设施,其他的我们可以做.从机房的内

1.继承关系(泛化关系) [说明]:继承关系是子类(派生类)继承父类(基类),或者子接口继承父接口的关系.即子类对象"is a" 父类对象,比方鸟是动物. [UML图]: 图解:Animal为父类,Bird类.Fish类.Dog类分别继承了Animal类,它们不仅继承了Animal的公用方法Breath(),同一时候也依据自己的实际须要拓展了相关方法(Fly()方法.Swim()方法.Run()方法). [相应代码]: //Animal类(父类): class Animal { pub

源码下载地址:http://download.csdn.net/detail/huhui_bj/5645641 opencsv下载地址:http://download.csdn.net/detail/huhui_bj/5645661 地震数据下载地址:http://download.csdn.net/detail/huhui_bj/5645685 1 项目说明 本文实现的是用Hadoop的MapReduce计算框架,对国内2013年1月至6月这半年以来的地震数据进行了统计和分析.分别按照地震时间

一.点与轮廓的距离及位置关系 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; void main() { //计算点到轮廓的距离与位置关系 Mat srcImg = imread("E://00.png"); imshow("src", srcImg); Mat dstImg = srcImg.clon

题面:[USACO 2001 OPEN]地震 题目描述: 一场地震把约翰家的牧场摧毁了, 坚强的约翰决心重建家园. 约翰已经重建了N个牧场,现在他希望能修建一些道路把它们连接起来.研究地形之后,约翰发现可供修建的道路有M条.碰巧的是,奶牛们最近也成立一个工程队,专门从事修复道路.而然,奶牛们很有经济头脑,如果无利可图,它们是不会干的. 奶牛们关注的是挣钱速度,即总利润和总施工时间的比值.约翰和奶牛达成了协议,奶牛负责修建道路,将所有牧场连通,而约翰需要支付F元.每条道路都有自己的施工时间和建造成

何为GBK,何为GB2312,与区位码有何渊源? 区位码是早些年(1980)中国制定的一个编码标准,如果有玩过小霸王学习机的话,应该会记得有个叫做“区位”的输入法(没记错的话是按F4选择).就是打四个数字然后就出来汉字了,什么原理呢.请看下面的区位码表,每一个字符都有对应一个编号.其中前两位为“区”,后两位为“位”,中文汉字的编号区号是从16开始的,位号从1开始.前面的区号有一些符号.数字.字母.注音符号(台).制表符.日文等等. 而GB2312编码就是基于区位码的,用双字节编码表示中文和中文符

1009: [HNOI2008]GT考试 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 3679  Solved: 2254[Submit][Status][Discuss] Description 阿申准备报名参加GT考试,准考证号为N位数X1X2....Xn(0<=Xi<=9),他不希望准考证号上出现不吉利的数字. 他的不吉利数学A1A2...Am(0<=Ai<=9)有M位,不出现是指X1X2...Xn中没有恰好一段等于A1A2.

  人物关系图: https://www.cnblogs.com/images/cnblogs_com/elesos/1120632/o_2033091006.jpg 红楼梦 (古典名著普及文库) (曹雪芹) - 您在位置 #125-125的标注 | 添加于 2018年8月2日星期四 下午2:01:25 觉其行止见识,皆出于我之上. ========== 红楼梦 (古典名著普及文库) (曹雪芹) - 您在位置 #166-166的标注 | 添加于 2018年8月2日星期四 下午2:16:32 消

题目链接 BZOJ5058 题解 可以发现任意两个位置\(A,B\)最终位置关系的概率是相等的 如果数列是这样: CCCCACCCCBCCCC 那么最终有\(7\)种位置关系 \((A,B)\) \((A,C)\) \((B,A)\) \((B,C)\) \((C,A)\) \((C,B)\) \((C,C)\) 手玩出\(7 \times 7\)的转移矩阵,矩乘后即可得到各种位置关系的概率 然后枚举\(B\),用树状数组维护与\(A\)有关的量组合计算即可 写得极烦 放开我我没疯 我只是计数时

http://blog.csdn.net/abc8730866/article/details/69219992 轮廓特征属性及应用(七)—位置关系及轮廓匹配 1.计算点与轮廓的距离及位置关系——pointPolygonTest() 2.矩的计算——moments() 3.形状匹配(比较两个形状或轮廓间的相似度)——matchShapes() 先上ppt: 代码:1.计算点到轮廓的距离与位置关系 ///计算点到轮廓的距离与位置关系 #include "opencv2/opencv.hpp&quo

一.关系型数据库 关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库.    关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出的,在之后的几十年中,关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为主流数据库结构的主流模型.    简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织.关系模型中常用的概念:    关系:可以理解为一张二维表,每个关系都具有一个关系名,就是通常说的表名    元组:可以理解为二维表中的一行,在数据库中经常

悼念512汶川大地震遇难同胞——珍惜现在,感恩生活 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 22442    Accepted Submission(s): 9470 Problem Description 急!灾区的食物依然短缺! 为了挽救灾区同胞的生命,心系灾区同胞的你准备自己采购一些粮食支援灾区,现在假设你一共有资金n元,

更多有趣项目及代码见于:DesertsX/gulius-projects 前言 本文将带你用 neo4j 快速实现一个明星关系图谱,因为拖延的缘故,正好赶上又一年的4月1日,于是将文中的几个例子顺势改成了"哥哥"张国荣.正所谓"巧妇难为无米之炊",本次爬取娱乐圈_专业的娱乐综合门户网站下属"明星"页的"更多明星"里所有9141条数据. 筛选出个人主页中含"明星关系"的数据,进一步爬取并解析出后续关系图谱所需