定义:令U={u0,u1,…,um}是一个单调不减的实数序列,即ui≤ui+1,i=0,1,…,m-1.其中,ui称为节点,U称为节点矢量,用Ni,p(u)表示第i个p次(p+1阶)B样条基函数,其定义为 由此可知: (1)Ni,0(u)是一个阶梯函数,它在半开区间u∈[ui,ui+1)外都为零: (2)当p>0时,Ni,p(u)是两个p-1次基函数的线性组合: (3)计算一组基函数时需要事先制定节点矢量U和次数p: (4)定义式中可能出现0/0,我们规定0/0=0: (5)Ni,p(u)是定义

这是使用拉格朗日插值函数生成的样条曲线.在数值分析中,拉格朗日插值法是以法国十八世纪数学家约瑟夫·拉格朗日命名的一种多项式插值方法.许多实际问题中都用函数来表示某种内在联系或规律,而不少函数都只能通过实验和观测来了解.如对实践中的某个物理量进行观测,在若干个不同的地方得到相应的观测值,拉格朗日插值法可以找到一个多项式,其恰好在各个观测的点取到观测到的值.这样的多项式称为拉格朗日(插值)多项式.数学上来说,拉格朗日插值法可以给出一个恰好穿过二维平面上若干个已知点的多项式函数. 关于插值与样条的介绍

集群部署 JDG的缓存模式包含本地(Local)模式和集群(Clustered)模式.本项目採用多节点的Clustered模式部署.数据在多个节点的子集间进行复制.而不是同步拷贝到全部的节点. 使用子集复制能够提升容错的效率但对可伸缩性不会造成太大影响.在使用Clustered模式部署之前,应该配置JGroup. 1.       使用UDP方式广播. l  适用于大的集群(超过100节点). l  适用于Invalidation和Replication模式. l  提高socket通信的效率.

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此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). MIA] Image matching as a diffusion process[

(哥廷根大学) 摘要 文章提出了一种表示空间扩展物体轮廓的新方法,该方法适用于采用激光雷达跟踪未知尺寸和方向的车辆.我们在笛卡尔坐标系中使用二次均匀周期的B-Splines直接表示目标的星 - 凸形状近似.与之前在极坐标下工作的方法相比,我们引入了一个新的步行参数来模拟物体的轮廓功能,使得形状参数很好地被定义,并且与测量值位于同一空间内.该方法的主要优点是可以通过缩放样条的基点来独立地执行长度和宽度的缩放. 一.引言 对于汽车领域,特别是高级驾驶辅助系统(ADAS)功能,扩展目标跟踪(EOT)的

/////转自http://blog.csdn.net/suxinpingtao51/article/details/8015147#userconsent# 微软亚洲技术中心的面试题!!! 1．进程和线程的差别. 线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体.与进程的区别:(1)调度:线程作为调度和分配的基本单位,进程作为拥有资源的基本单位(2)并发性:不仅进程之间可以并发执行,同一个进程的多个线程之间也可并发执行(3)拥有资源:进程是拥有资源的独立单位,线程不拥有系统资源,但可以访问

  在开发IOS应用的时候,我们会经常遇到一个常见的问题:在不过分耦合的前提下,controllers[B]怎么进行通信.在IOS应用不断的出现三种模式来实现这种通信:1委托delegation2通知中心Notification Center3键值观察key value observing,KVO因此,那为什么我们需要这些模式以及什么时候用它以及什么时候不用它.    下面完全根据我的开发经验来讨论这三中模式.我将讨论为什么我觉得某种模式要好于另外一种模式以及为什么我觉得在一定的环境下某中模式比

例3.2给予我们继续往下面做的动力.很明显的我们对于g(t)的逼近还是太粗糙了.很自然的,我们会想到,如果继续细分我们的短点,比如每1/2取一个值,甚至每1/4取一个值,那么就会有更好的逼近效果. 不同分辨率的分段常函数 有没有一种能在“半整数”点和整数点间断的常整数分段函数?我们可以采用与这个类似的处于V0空间里的函数进行描述.对从门函数引出的Φ(t)进行缩放便可以达到我们的目的 可以看出,这个函数的支撑集是[0,1/2),那么对它进行尺度变换之后的函数是什么样子呢?由于.从高中的平移知识不难

1.KVC,即是指 NSKeyValueCoding,一个非正式的Protocol,提供一种机制来间接访问对象的属性.而不是通过调用Setter.Getter方法访问.KVO 就是基于 KVC 实现的关键技术之一. Demo: @interface myPerson : NSObject { NSString*_name; int      _age; int      _height; int      _weight; } @end @interface testViewController

转载自:http://blog.csdn.net/dqjyong/article/details/7685933 在开发IOS应用的时候,我们会经常遇到一个常见的问题:在不过分耦合的前提下,controllers[B]怎么进行通信.在IOS应用不断的出现三种模式来实现这种通信:1委托delegation2通知中心Notification Center3键值观察key value observing,KVO因此,那为什么我们需要这些模式以及什么时候用它以及什么时候不用它.    下面完全根据我的开

23333 QT一坨,求一门面向傻瓜的语言. QT中 quit(),exit()以及close():常用的三个槽   对主程序的退出,可以调用成员函数exit(),同时也可以调用槽quit(),二者此时都能起到关闭应用程序的作用.只是应注意二者调用的方式不同.如下程序示例: { QApplication* app; app->exit(); } 或者: { QApplication* app; app->quit(); } 此时二者是等价的,即void QApplication::quit (

child_of  此操作符,从代码来看,等价于: [('x','child_of',id)] ==>  x.prarent_left >=id.parent_left && x.parent_left <= id.parent_right , 求x(的集合). 为了形象的说明,我们一步步来: 首先,模型定义里面必需要有parent_left / parent_right ,才支持在这个模型上执行 child_of 操作(odoo硬编码,不要问我为什么),如下: mode

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  牛的大扫除 题目大意:农夫有N只牛,这些牛要帮助打扫农舍,这些牛只能打扫固定位置(千万要注意这个位置不是连续的),每一段区间必须至少有一只牛打扫,问你至少需要多少只牛?(如果区间不能完全被覆盖,则输出-1). 这一题有点像上次的萨鲁曼军队,就是一个区间贪婪算法,我们尽可能的由一个方向往前找到最大的区间就可以了(如果与本位置的endT的间隔相同,找最远的,贪婪的最基本的思想). 这一题本身不难,但是特判很恶心,一不小心就要出错了,比如1 5 3 1这样的输入,就直接输出-1就可以了(一定要有牛

题意:一个天平上有C个挂钩,第i个挂钩的位置为C[i],C[i] < 0表示该挂钩在原点的左边,C[i] > 0表示该挂钩在原点的右边:然后给出G个钩码的重量,问有多少种挂法使得天平保持平衡. /* 首先定义一个平衡度j的概念:当平衡度j=0时,说明天枰达到平衡, j>0,说明天枰倾向右边(x轴右半轴),j<0则相反 f[i][j]表示钩码挂到第i个时,平衡度为j的方案数 由于距离c[i]的范围是-15~15,钩码重量的范围是1~25,钩码数量 最大是20,因此最极端的平衡度是所有

题目传送门 题意:从一条马路(线段)看对面的房子(线段),问连续的能看到房子全部的最长区间 分析:自己的思路WA了:先对障碍物根据坐标排序,然后在相邻的障碍物的间隔找到区间,这样还要判断是否被其他障碍物遮挡住(哇 网上有很好的思路,先对每条线段找到阴影的端点,然后根据坐标排序,求和左端点的距离的最大值,这样省去线段相交的判断. trick点应该就是障碍物的位置随意,可能在房子和马路的外面. /************************************************ * A

文章来源:http://www.matlabsky.com/thread-12379-1-1.html 这篇文章的讲解的真的是言简意赅,很简单的例子就把这个入门的门槛降低了不少,目前的情况是,我都晓得这个原理了(稍微嘚瑟一下),但是还是情不自禁的把faruto这位svm大神请出来,让初学者好好膜拜一番,哈哈! 这帖子就是初步教教刚接触libsvm(svm)的同学如何利用libsvm进行分类预测,关于参数寻优的问题在这里姑且不谈,另有帖子详述. 其实使用libsvm进行分类很简单,只需要有属性矩阵

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dennis gabor 题目:从傅里叶(Fourier)变换到伽柏(Gabor)变换再到小波(Wavelet)变换 本文是边学习边总结和摘抄各参考文献内容而成的,是一篇综述性入门文档,重点在于梳理傅里叶变换到伽柏变换再到小波变换的前因后果,对于一些概念但求多而全,所以可能会有些理解的不准确,后续计划分别再展开学习研究.通过本文可以了解到: 1)傅里叶变换的缺点:2)Gabor变换的概念及优缺点:3)什么是小波:4)小波变换的概念及优点. 一.前言         首先,我必须说一下,在此之前,