https://blog.csdn.net/xlinsist/article/details/50920479 Overview 由于我们用手来画三维图像很困难,我们可以用等高线图来描述图像会更加简单.等高线图用于描述两维输入和一维输出的函数,例如:f(x,y)=x5−x3+y3f(x,y)=x5−x3+y3 如何画等高线图 选择一系列等间隔的输出值,例如:{0.7, 0.4, 0.1, -0.2} 对于上面的每个输出值,找到所有的输入值(x,y),使得f(x,y)等于那个输出值. 下面的例子可

容器的成员函数 vs 算法 容器中同名的函数 List: void remove(const T); template<class Comp> void remove_if(Comp); void unique(); template<class Comp> void unique(Comp); void sort(); template<class Comp> void sort(Comp); void merge(list&); template<cl

看机器学习看到了回归函数,看了一半看不下去了,看到能用方差进行函数回归,又手痒痒了,自己推公式写代码验证: 常见的最小二乘法是一阶函数回归回归方法就是寻找方差的最小值y = kx + bxi, yiy-yi = kxi+b-yi方差为∑(kxi + b - yi )^2f = k^2∑xi^2 + b^2 + ∑yi^2 +2kb∑xi - 2k∑xi*yi - 2yib求极值需要对其求微分,因为是二元函数,因此使用全微分公式,其极值点应该在两个元的偏微分都为0处δf/δk = 2k∑(xi^2

  在这里首先先简单把我对函数的功能的理解阐述一下,方便后面的分析:Glib_Line函数实现的功能是通过参数给定(x1,y1,x2,y2,color),来确定起点(x1,y1)和终点(x2,y2)两点之间的一条直线,并通过color参数来确定这条直线的颜色.这里这条语句的算法重点在于如何给像素点填充对应的颜色来画出任意直线,至于颜色具体值的确定会在后续的配色原理中阐述.首先先来看两幅图片: 他们是相同的一个图片,图片2是图片1放大后的情况. 我们平时在LCD上画直线还无所谓,但是如果画斜线,由

一.多层语法糖本质 """ 语法糖会将紧挨着的被装饰对象名字当参数自动传入装饰器函数中""" def outter(func_name): print('加载outter') def wrapper(*args, **kwargs): print('执行了wrapper') res = func_n

函数作为参数,相当于C++的函数指针, C#的委托 for_each函数参数: #include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> #include "FuncParamTest.h" #include "../../Core/ContainerUtil.h" using namespace std; void print(int elem) { cout <

在设计机器学习系统时,一些建议与指导,让我们能明白怎么选择一条最合适,最正确的道路. 当我们要开发或者要改进一个机器学习系统时,我们应该接下来做些什么? try smaller sets of features--是为了防止overfitting. 当你发现你的预测方法不能成功预测时,接下来你该尝试些什么方法,如上图所示,你可以尝试这些方法.但是我们选取这些方法的依据是什么呢?很多人是随意的选取一个尝试,然后花费很多时间来做这件事情,但是接下来却发现这个尝试并不管用.我们会有一些方法(机器学习诊

例子: static void Main(string[] args) { int[] a1 = { 1, 2, 3, 4, 5 }; int[] a2 = { 1, 2, 3, 4, 5 }; double[] a3 = { 1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5 }; double[] a4 = { 1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5 }; var result = Zip(a1, a2); Console.WriteLine(string.Join(",",

K,K线,Candle蜡烛图. T,技术分析,工具平台 L,公式Language语言使用c++14,Lite小巧简易. 项目仓库:https://github.com/bbqz007/KTL 国内仓库:https://gitee.com/bbqz007/KTL CoreAnimation for Windows: https://github.com/bbqz007/xw zqt5 一个超简单的Qt5窗口语法: https://github.com/bbqz007/zhelper-qt5Widg

[什么是upper_bound 和 lower_bound] 简单来说lower_bound就是你给他一个非递减数列[first,last)和x,它给你返回非递减序列[first, last)中的第一个大于等于值x的位置. 而upper_bound就是你给他一个非递减数列[first,last)和x,它给你返回非递减序列[first, last)中的第一个大于值x的位置. STL中实现这两种函数的算法就是二分...... [upper_bound 和 lower_bound代码] //STl中的

有一个字符组成的等式:WWWDOT – GOOGLE = DOTCOM,每个字符代表一个0-9之间的数字,WWWDOT.GOOGLE和DOTCOM都是合法的数字,不能以0开头.请找出一组字符和数字的对应关系,使它们互相替换,并且替换后的数字能够满足等式.这个字符等式是Google公司能力倾向测试实验室的一道题目,这种题目主要考察人的逻辑推导能力和短期记忆能力,通常棋下的好的人解决这类问题会更得心应手一些(飞行棋例外).此类型的题目有很多变种,各种编程比赛中常常能见到它们的身影.比如2005年的G

写在前面 宗旨:把话说清楚,把道理讲透彻. 约定:所有代码均来自Linux内核2.6.24版. 建议:本文介绍得十分详细,但也略显繁琐,读者可以先看“Ⅴ.总结”部分带注释的源码,如果哪里不清楚,再回头看详细解释. 正文 预备知识 位图: 在Linux下,从数据结构上看,位图本质上是一个数组,数组的每个元素都是long型的(即32bit或64bit). 假设在32位系统下,某long型数组有128个元素,那么,从逻辑上看,这个数组就是一个128行×32列的bit阵列,就是所谓的位图,见下面的示意图

产生随机数在程序中很有用,这篇文章简单介绍一下产生随机数的方法. 伪随机数 使用标准库<cstdlib>中的rand()函数产生随机数. #include<iostream> #include<cstdlib> using namespace std; int main() { ; i < ; i++) cout << rand()% << endl;//pesudo radom ; } 表面上看,这段程序会产生三个随机数,但一个有趣的事情

python基础——sorted()函数 排序算法 排序也是在程序中经常用到的算法.无论使用冒泡排序还是快速排序,排序的核心是比较两个元素的大小.如果是数字,我们可以直接比较,但如果是字符串或者两个dict呢?直接比较数学上的大小是没有意义的,因此,比较的过程必须通过函数抽象出来. Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序: >>> sorted([36, 5, -12, 9, -21]) [-21, -12, 5, 9, 36] 此外,sorted()函数也是一个

STL算法,容器,迭代器的设计理念1.STL容器通过 类模板 技术,实现 数据类型 和 容器模型的分离:2.迭代器技术 实现了 遍历和操作容器的统一方法3.STL算法设计理念:通过预定义的函数对象和函数对象实现了数据类型与算法的分离:预定义函数对象处理基本数据类型,函数对象实现了自定义数据类型与算法的分离:核心思想:函数对象本质是回调函数:回调函数的思想:实现任务的编写者 和 任务的调用者有效解耦合. 一.STL算法的设计理念 函数对象 一元函数对象.一元谓词 二元函数对象.二元谓词 预定义函数

<C++ Primer 4th>读书笔记 标准容器(the standard container)定义了很少的操作.标准库并没有为每种容器类型都定义实现这些操作的成员函数,而是定义了一组泛型算法:因为它们实现共同的操作,所以称之为“算法”:而“泛型”指的是它们可以操作在多种容器类型上——不但可作用于 vector 或 list 这些标准库类型,还可用在内置数组类型.甚至其他类型的序列上. 标准算法固有地独立于类型,与容器的类型无关:在前面的描述中,没有任何内容依赖于容器类型.这种算法只在一点上

在三维网格形变算法中,个人比较喜欢下面两个算法,算法的效果都比较不错, 不同的是文章[Lipman et al. 2005]算法对控制点平移不太敏感.下面分别介绍这两个算法: 文章[Lipman et al. 2005]提出的网格形变算法需要求解两次稀疏线性方程组:第一个方程定义了网格上离散坐标系之间的关系,通过求解该方程可以重组每个顶点的坐标系:第二个方程记录了顶点在局部坐标系的位置信息,通过求解该方程可以得到每个顶点的几何坐标. 在网格顶点建立局部坐标系(b1i,b2i,Ni),i∈V.对于

介绍 我 们在衡量一个函数运行时间,或者判断一个算法的时间效率,或者在程序中我们需要一个定时器,定时执行一个特定的操作,比如在多媒体中,比如在游戏中等,都 会用到时间函数.还比如我们通过记录函数或者算法开始和截至的时间,然后利用两者之差得出函数或者算法的运行时间.编译器和操作系统为我们提供了很多时间 函数,这些时间函数的精度也是各不相同的,所以,如果我们想得到准确的结果,必须使用合适的时间函数.现在我就介绍windows下的几种常用时间函数. 1:Sleep函数 使用:sleep(1000),在

A*算法思想容易理解,但要想设计出好的A*算法,则必需要全面深入了解它.在本文章中接下来的内容中,将全面深入探讨该话题.如果对该算法还没有理解的话,则请先查阅上篇文章<A*算法入门>,然后再看该文章. 一:理论篇 探讨:估值函数 A*算法之所以效率高是因为它是启发式的搜索算法.它是在Dijkstra算法的基础上,增加了书籍网路信息的评估,也就是增加了约束条件,从而改变算法的走向 -------- 即:是带有目的性的往目标节点逼近,而不是你Dijkstra算法那样盲目搜索.因此,A*算法的执行效

前面已经可以优美地解决两个参数的函数给算法for_each调用了,但是又会遇到这样的一种情况,当需要三个参数或者三个以上的参数给算法for_each调用呢?从STL里的绑定器bind1st,显然是不行了,因为它最多只支持两个参数,那还有什么办法呢?这时就需要使用boost库里强大的绑定器bind了.它不仅适用的情况比STL库里的多,还更加方便,更加人性化.下面就来看看怎么样绑定三个参数的类成员函数的例子,如下: //调用类的成员函数,但参数两个以上. //软件开发人员: 蔡军生  2013-02

六.堆排序 ​堆排序是一种树形选择排序,是对直接选择排序的有效改进. ​堆的定义下:具有n个元素的序列 (h1,h2,...,hn),当且仅当满足(hi>=h2i,hi>=2i+1)或(hi<=h2i,hi<=2i+1) (i=1,2,...,n/2)时称之为堆.在这里只讨论满足前者条件的堆.由堆的定义可以看出,堆顶元素(即第一个元素)必为最大项(大顶堆).完全二 叉树可以很直观地表示堆的结构.堆顶为根,其它为左子树.右子树. ​基本思想:初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储