元素可以保存在多个维度的对象中,数组存储的是多维数据元素,矩阵的是数组的特殊情况,它具有两维. 创建数组的几种方法. 1. > m<-c(45,23,66,77,33,44,56,12,78,23) > dim(m)<-c(2,5) > m      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,]   45   66   33   56   78 [2,]   23   77   44   12   23 2. > m<-matrix(c(45,23,

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-29339876-id-4042245.html 利用V4L2读取UVC摄像头数据并保存成视频文件,主要参考http://linuxtv.org/downloads/v4l-dvb-apis/index.html中的示例Appendix D. Video Capture Example,将读取的文件保存在当前目录下的file.yuv中,修改后的完成代码如下: 点击(此处)折叠或打开 /* * V4L2 video capture

springboot mybatis保存数据中文保存成??? 解决方法: 数据库存连接配置后面加characterEncoding=UTF-8 如下例: spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/your-database-name?serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=UTF-8重启服务中文保存成功

我这里使用是jQuery,和jquery.qrcode.js,需要的可以自己找链接下载.示例代码仅做参考 html代码: <a id="downloadLink"></a> <button type="button" onclick="downloadClick()">下载</button> js代码: $(function(){ var qrcode = $('#qrcode').qrcode({

生成二维码,需要依赖jquery,先引入一个jquery,然后需要一个插件改变过了jquery-qrcode.js 插件代码(需要的自己打开看): /*! jquery-qrcode v0.14.0 - https://larsjung.de/jquery-qrcode/ */ (function (vendor_qrcode) { 'use strict'; var jq = window.jQuery; // Check if canvas is available in the brows

最近做了一些东西,项目到了收尾的工作.不过这次我没有参与到控件机器的功能的那一部分,都是主管自己写的.不过,所有的控件重写都是由我来做的.还有数据库这一方面是我和主管共同完成的.不过还不错,主管写一部分就叫我过去给我讲一部分,由于时间的原因,他写了四个页面控件机械的功能,我写了查询,登陆,还有权限,操作数据这一方面.大大小小页面有八人页面.里面有一些功能是主管帮我完成的. 在这次项目中收获不少.由于项目要去德国参展,带了许多bug的一个项目到了收尾阶段.现在就差几个界面没有往里面合啦.主管最近也

import numpy as np # 将二维数据降成1维 num = [(2.5, 2.4), (0.5, 0.7), (2.2, 2.9), (1.9, 2.2), (3.1, 3.0), (2.3, 2.7), (2, 1.6), (1, 1.1), (1.5, 1.6), (1.1, 0.9)] num_array = np.array(num) n1_avg, n2_avg = np.mean(num_array[:, 0]), np.mean(num_array[:, 1]) #

# coding=gbk from PIL import Image import numpy as np # import scipy def loadImage(): # 读取图片 im = Image.open("lena.jpg") # 显示图片 im.show() im = im.convert("L") data = im.getdata() data = np.matrix(data) # print data # 变换成512*512 data =

将matlab中数据输出保存为txt或dat格式 总结网上各大论坛,主要有三种方法. 第一种方法:save(最简单基本的) 具体的命令是:用save *.txt -ascii x x为变量 *.txt为文件名,该文件存储于当前工作目录下,再打开就可以 打开后,数据有可能是以指数形式保存的. 例子: a =[17 24 1 8 15;23 5 7 14 16 ;4 6 13 20 22 ;10 12 19 21 3 ;11 18 25 2 9 ]: save afile.txt -ascii a

与业务系统类似,商业智能的基础是数据.但是,因为关注的重点不同,业务系统的数据使用方式和商业智能系统有较大差别.本文主要介绍的就是如何理解商业智能所需的多维数据模型和多维数据分析. 数据立方体 多维数据模型是为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和分析的需要而建立起来的基于事实和维的数据库模型,其基本的应用是为了实现OLAP(Online Analytical Processing). 其中,每个维对应于模式中的一个或一组属性,而每个单元存放某种聚集度量值,如count或sum.数据立方体提供数

1:dlmwrite()函数保存成txt文件 使用方法:      dlmwrite('filename', M)      使用默认分隔符“,”将矩阵M写入文本文件filename中:      dlmwrite('filename', M, 'D')      使用分隔符D分割数据,“\t”表示tab分割,“,”为默认分割符:      dlmwrite('filename', M, 'D', R, C)      从矩阵M的第R行.第C列开始,作为要写矩阵块的左上角,将数据用D分割写入文件

一.第二章 科学计算器 要检查两个数字是否一样,要使用 all.equal() ,不要使用 == ,== 符号仅用于比较两个整型数是否存在相同 . > all.equal(sqrt(2)^2,2) [1] TRUE > all.equal(sqrt(2) ^ 2,3) [1] "Mean relative difference: 0.5" > isTRUE(all.equal(sqrt(2) ^ 2,2)) [1] TRUE > isTRUE(all.equal

求数据前n个主成分并进行高维数据映射为低维数据的操作 求数据前n个主成分 先前的将多个样本映射到一个轴上以求使其降维的操作,其中的样本点本身是二维的样本点,将其映射到新的轴上以后,还不是一维的数据,对于n维数据来说,他应该有n个轴,第一个轴是方差最大的,第二个轴次之,以此类推,可以将主成分分析法看做是将数据从一个坐标系转换到另一个坐标系中 那么在求出第一主成分以后,如何求出下一个主成分呢?我们可以对数据进行改变来达到这个效果,即将数据在第一主成分上的分量给去掉 先前的Xi点乘上w以后是等于Xpr

工作需要在MATLAB中绘制质点轨迹并保存成GIF以便展示. 绘制质点轨迹动图可用comet和comet3命令,使用例子如下: t = 0:.01:2*pi;x = cos(2*t).*(cos(t).^2);y = sin(2*t).*(sin(t).^2);z = t;comet(x,y,0.1); %绘制二维%comet3(x,y,z,0.1); %绘制三维 这有一个问题在于comet或comet3无法控制绘制的动画的速度,为了实现这一点,一个可行的方法是重写comet和comet3,在每

程序运行时,我们最好对数据保存到什么地方做到心中有数.特别要注意的是内存的分配.有六个地方都可以保存数据: 寄存器 这是最快的保存区域,因为它位于和其他所有保存方式不同的地方:处理器内部.然而,寄存器的数量十分有限,所以寄存器是根据需要由编译器分配.我们对此没有直接的控制权,也不可能在自己的程序里找到寄存器存在的任何踪迹. 堆栈 驻留于常规RAM(随机访问存储器)区域,但可通过它的"堆栈指针"获得处理的直接支持.堆栈指针若向下移,会创建新的内存:若向上移,则会释放那些内存.这是一种特别

说明:将mysql的管理节点和数据节点配置成windows服务是为了防止有人手误关闭管理节点或数据节点的dos命令窗口,管理节点或数据节点的命令窗口误关闭可能会造成mysql某台或某几台mysql不能被访问,注册成windows服务自动启动更安全可靠. 目录 操作系统:Windows Server 2008 R2 Enterprise VM1:192.168.220.103 管理节点(MGM), VM2:192.168.220.104数据节点(NDBD1),SQL节点(SQL1) VM3:192

在网上搜了很久相关的问题,但是好像没有一个在linux下跑得比较完整的例子,不过经过自己一番搜索和总结,终于做出来了,哈哈,看下面的代码吧. 这个例子可以保存成bmp或者jpeg格式的图片. 下面的结构是保存bmp图片是用到的结构: [cpp] view plaincopy //把内存对齐定义为2个字节, //这个可以避免BITMAPFILEHEADER //出现4字节的对齐而使bmp位图的头出错 #pragma pack(2) //下面两个结构是位图的结构 typedef struct BIT

如果解决ios怎样实现快速将显卡中数据读出压缩成视频在cocos2dx扩展开发中 手机平台性能是个关键问题. 压缩视频分成3个步骤: 读取显卡数据, 使用编码器压缩,保存文件. 使用libav 压缩的时候,软件编码器效率不够,在itouch5上面只能做到5-6 fps. 因此使用ios平台自带的AVFoundtion库来做,硬件加速编码,具体做法参考 http://stackoverflow.com/questions/9661259/record-the-drawing-as-a-m4v-vi

1.深度 所谓深度,就是在openGL坐标系中,像素点Z坐标距离摄像机的距离.摄像机可能放在坐标系的任何位置,那么,就不能简单的说Z数值越大或越小,就是越靠近摄像机. 2.深度缓冲区 深度缓冲区原理就是把一个距离观察平面(近裁剪面)的深度值(或距离)与窗口中的每个像素相关联.      首先,使用glClear(GL_DEPTH_BUFFER_BIT),把所有像素的深度值设置为最大值(一般是远裁剪面).      然后,在场景中以任意次序绘制所有物体.硬件或者软件所执行的图形计算把每一个绘制表面

首选介绍一下tcpdump的常用参数 tcpdump采用命令行方式,它的命令格式为: tcpdump [ -adeflnNOpqStvx ] [ -c 数量 ] [ -F 文件名 ] [ -i 网络接口 ] [ -r 文件名] [ -s snaplen ] [ -T 类型 ] [ -w 文件名 ] [表达式 ] 1. tcpdump的选项介绍 -a 将网络地址和广播地址转变成名字: -d 将匹配信息包的代码以人们能够理解的汇编格式给出: -dd 将匹配信息包的代码以c语言程序段的格式给出: -d

原文:SSAS系列——[04]多维数据(物理体系结构) 1.本地多维数据集 本地多维数据集和本地挖掘模型允许在客户端工作站与网络的连接断开时对该工作站进行分析.在与本地多维数据集进行交互时,ADMOD.NET 和 Analysis Management Objects (AMO) 也将加载本地多维数据集引擎.只有一个进程可以访问本地多维数据集文件,这是因为本地多维数据集引擎建立到本地多维数据集的连接时将以独占方式锁定本地多维数据集文件.对于一个进程,最多允许同时有五个连接.一个 .cub 文件可