龙形曲线(Dragon Curve)又叫分形龙,是一种自相似碎形曲线的统称,因形似龙的蜿蜒盘曲而得名. 一种简单的生成分形龙的方式是:拿着一条细长的纸带,把它朝下的一头拿上来,与上面的一头并到一起.用一句简单的话说,就是将纸带对折.接着,把对折后的纸带再对折,又再对折,重复这样的对折几十次……这就生成了分形龙的图形. 上一节讲的是分形之列维(levy)曲线,它是将一条线段不停地分形成两条长度相等且相互垂直的线段,而生成的.分形龙的生成方式与列维曲线相似,也是将线段不停地分形成两条长度相等且相互垂

目录 QuantLib 金融计算--收益率曲线之构建曲线(5) 概述 Nelson-Siegel 模型家族的成员 Nelson-Siegel 模型 Svensson 模型 修正 Svensson 模型 Bjork-Christensen 模型 Bliss 模型 Diebold Li 模型 实现 测试 测试数据 正则化条件 代码 拟合结果 后续话题 参考文献 如果未做特别说明,文中的程序都是 C++11 代码. QuantLib 金融计算--收益率曲线之构建曲线(5) 本文代码对应的 QuantL

这里提供18个几何线段分形的GIF动画图像.图形颜色是白色,背景色为黑色,使用最基本的黑与白以表现分形图形. (1)科赫(Koch)雪花   (2)列维(levy)曲线   (3)龙形曲线(Dragon Curve)   (4)C折线   (5)谢尔宾斯基(Sierpinski)三角形   (6)谢尔宾斯基(Sierpinski)地毯   (7)谢尔宾斯基(Sierpinski)四面体   (8)拆分三角形   (9)分形树(Tree)   (10)分形二叉树(Binary Tree)    (

OpenCASCADE Root-Finding Algorithm eryar@163.com Abstract. A root-finding algorithm is a numerical method, or algorithm, for finding a value x such that f(x)=0, for a given function f. Such an x is called a root of the function f. In OpenCASCADE math

1.2 基本概念和常微分方程的发展史 自变量.未知函数均为实值的微分方程称为实值微分方程:未知函数取复值或变量及未知函数均取复值时称为复值微分方程.若无特别声明,以下均指实变量的实值微分方程. 1.2.1 常微分方程基本概念 (1) 常微分方程和偏微分方程 微分方程就是联系自变量 .未知函数及其的关系式.如果在微分方程中,自变量的个数只有一个,则称这种微分方程为常微分方程:自变量的个数为两个或两个以上的微分方程为偏微分方程.一般的n阶常微分方程具有形式: \[F\left( {x,y,\frac

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7797502 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine

题目 //数学题//直线 y = k * x + b//直线 ax+by+c=0; 点 (x0,y0); 点到直线距离 d = (ax0+by0+c)/sqrt(a^2+b^2) /******************************************************************关于直线对称公式如下: 1.点(a,b)关于直线 y=kx+m (k=1或-1)的对称点为:(b/k-m/k,ka+m),实际上是将表达式中的x,y的值互换,因为直线方程 y=kx+m

定积分一个广泛的应用就是在求解一些“看似不规则”的几何体的体积,之所以说看似不规则,是因为不规则之下还是有一定的“规则性”可言的,我们就是需要抓住这些线索进行积分运算得到体积. 方法1:切片法. 这里由于处理的方法思想和典型的离散的黎曼和到连续的积分的过程类似,因此这里不再重复推导,直接给出如何应用以及实例. 基于这条定理,我们能够直接介绍一下卡瓦列里原理.卡瓦列里原理表明,高度相同并且在每个高度上的横截面积相同的几何体的体积相同,直观的理解,就像下面这两堆“叠硬币”图. 下面我们看一些实例.

在利用基本的概率论模型解决实际问题的时候,我们很容易发现一些随机变量的连续分布的,例如火车进站的时间.台灯的寿命等一些和时间相关的随机变量,此时我们发现我们难以求出某个点的概率了,因为随机变量是连续的,基本事件空间是一个无穷的空间,而与无限.连续这些字眼相关,很自然的想到,这里我们要借助积分的工具. 现在我们面临的问题是,如何用上积分这个工具呢?我们假想一条曲线f(x)和连续随机变量的取值区间[a,b]围成了一个面积为1的曲边梯形,(之所以控制面积为1,是为了满足分布列的基本性质),那么对于P(

定义: 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可 以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达. 最小二乘法原理:在我们研究两个变量(x,y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1,y1.x2,y2... xm,ym):将这些数据描绘在x -y直角坐标系中,若发现这些点在一条直线附近,可以

牛顿迭代法: 设定x*是方程f(x)=0的根,选取x0作为x*的近似值,过点(x0, f(x0))做曲线f(x)=0的切线L,L的方程y=f(x0)+f'(x0)(x-x0),求出L与x轴焦点的横坐标x1=x0-f(x0)/f'(x0),称x1为x*的一次近似值,然后设置x0=x1,重复上面的过程,反复迭代,就可以得到一个比较精确的近似值. 代码实现: #include <iostream> #include <list> using namespace std; /* 定义一个l

假期结束,你的状态有没有回归?那么,放空脑袋后,先来学习学习,欢迎大家继续关注腾讯云技术社区. 作者:李帅 导语 借项目的开发周期,把思考了一段时间的场景化性能测试框架搭建起来,包括 耗电性能测试.内存泄漏测试.UI流畅度性能测试.后台接口性能测试.app启动速度测试等.方案应用于项目的测试,也发现了产品中的不少问题. 接下来将用七八个篇幅详细记录一下心路历程.为分享轮子或为回忆总结. 简述 性能测试,在通信设备测试界,是一个非常成熟的领域,IETF组织在这个范畴制定了诸多RFC以规范测试行为.

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49686913 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 相似项的发现:局部敏感哈希(LSH, Locality-Sensitive Hashing) {博客内容:More about Locality-Sensitive Hashing:在海量数据挖掘MMDS week2: 局部敏感哈希Locality-Sensit

Learning to Promote Saliency Detectors 原本放在了思否上, 但是公式支持不好, csdn广告太多, 在博客园/掘金上发一下 https://github.com/lartpang/Machine-Deep-Learning 缩写标注: SD: Saliency Detection ZSL: Zero-Shot Learning 关键内容: 没有训练直接将图像映射到标签中的DNN.相反,将DNN拟合为一个嵌入函数,以将像素和显著/背景区域的属性映射到度量空间.

1. “二分法解方程” 在二分法中,从区间[a,b]开始,用函数值f(a)与f(b)拥有相反的符号.如果f在这个区间连续,则f的图像至少在x=a,x=b之间穿越x轴一次,因此方程f(x)=0在[a,b]之间至少有一个解,通过逐步对[a,b]区间进行二分处理,选取在那一部分改变了符号,逐步缩小方程解的更小区域. /************************************************************************/ /*二分法 解方程 */ /*****

link 题目大意:给定你 n 个点的一棵树 (边有边权,边权有正负) 你需要移除 k 条边,并连接 k 条权值为 0 的边,使得连接之后树的直径最大 题解: 根据 [POI2015]MOD 那道题,显然我们应该找 k+1 条树上不相交的链,求这些链的长度之和最大值 k = 0 部分分:直接求树的直径 k = 1 部分分:把 MOD 那道题 或者点头网那个第一题粘过来就行了 k <= 100 部分分:我们也考虑树形dp 由于我们只需要把长度累加,我们考虑设 f[i][j][0/1/2] 代表以

特点 矢量图 属性:形状的参数(都没有单位) 添加事件跟html一样 修改样式跟html一样 属性操作: setAttribute/getAttribute 图形 <svg width="800" height="800"></svg> <line x1 y1 x2 y2> </line> 线 <rect x y width height rx ry></rect> 填充的图形 rx 是圆角半径

传送门 题目描述 Kiana 最近沉迷于一款神奇的游戏无法自拔. 简单来说,这款游戏是在一个平面上进行的. 有一架弹弓位于 (0,0)(0,0) 处,每次 Kiana 可以用它向第一象限发射一只红色的小鸟,小鸟们的飞行轨迹均为形如 y=ax2+bxy=ax2+bx 的曲线,其中 a,ba,b 是 Kiana 指定的参数,且必须满足 a<0a<0,a,ba,b 都是实数. 当小鸟落回地面(即 xx 轴)时,它就会瞬间消失. 在游戏的某个关卡里,平面的第一象限中有 nn 只绿色的小猪,其中第 ii

目录 一.前言 二.色彩知识 2.1 色彩理论 2.1.1 成像原理 2.1.2 色彩模型和色彩空间 2.1.3 色彩属性 2.1.4 直方图 2.1.5 色调曲线 2.1.6 线性空间与Gamma空间 2.1.7 HDR和色调映射 2.2 颜色操作 2.2.1 基础操作 2.2.2 颜色插值 2.2.3 颜色混合 2.3 常用曲线 2.3.1 线性曲线 2.3.2 指数曲线 2.3.3 三角函数 2.3.4 贝塞尔曲线 2.3.5 Catmull–Rom曲线 2.3.6 其它曲线 特别说明 参

Logist从概率角度认识 可以咱学校教材大二版的<> - 山大版, 来整一波, 为了简化推导形式呢, 这里就假设2个样本空间的形式来展开, 基于(条件概率) 全概率与贝叶斯 作为核心. 栗子: 全概率与贝叶斯 举个我们学校概率论教材的栗子, 这里就不展开概念说明, 自行百度吧, 这只想通过栗子直观感受一波. 设某厂有甲, 乙,丙 三个车间都生产 A 产品. 已知(先验概率): 各车间产量分别占全厂的 25%, 35%, 40%, 且各车间的次品率分别为 5%, 4%, 2%. 需求1: 现随