在Unity3D中,有时候我们需要计算二维向量的夹角.二维向量夹角一般在0~180度之前,可以直接调用Vector2.Angle(Vector2 from, Vector2 to)来计算. 但是在有些场景,我们需要-180~180度的夹角,此时可以用下面的脚本进行计算: float VectorAngle(Vector2 from, Vector2 to) { float angle; Vector3 cross=Vector3.Cross(from, to); angle = Vector2.

前言 在数学中,几何向量指具有大小(Magnitude)和方向的几何对象,它在线性代数中经由抽象化有着更一般的概念.向量在编程中也有着及其广泛的应用,其作用在图形编程和游戏物理引擎方面尤为突出. 基于面向对象编程语言,我们通过创建一个二维向量的类,就能够在轻松实现向量的表示及其运算. 第一节 构造函数 1.这里,将类命名为“Vector2D” 2.添加两个属性 X 和 Y ,分别表示二维向量的两个分量 3.实现构造函数,实例化时即初始化 X,Y 的值 Public Class Vector2D

Implement an iterator to flatten a 2d vector. For example,Given 2d vector = [ [1,2], [3], [4,5,6] ] By calling next repeatedly until hasNext returns false, the order of elements returned by next should be: [1,2,3,4,5,6]. Hint: How many variables do y

首先说说自相关和互相关的概念.  自相关 在统计学中的定义,自相关函数就是将一个有序的随机变量系列与其自身作比较.每个不存在相位差的系列,都与其都与其自身相似,即在此情况下,自相关函数值最大. 在信号分析当中通常将自相关函数称之为自协方差方程. 用来描述信息在不同时间的,信息函数值的相关性.     互相关 在统计学中,互相关有时用来表示两个随机矢量 X 和 Y 之间的协方差 cov(X, Y),以与矢量 X 的“协方差”概念相区分,矢量 X 的“协方差”是 X 的各标量成分之间的协方差矩阵.

如果一个向量的每一个元素是一个向量,则称为二维向量,例如 vector<vector<int> >vv(3, vector<int>(4));//这里,两个“>”间的空格是不可少的 将构造一个二维向量vv,它含有三个元素,每个元素含有4个int型元素的向量.编译器两次调用vector的构造函数构造对象vv,第一次调用构造函数构造了一个无名的含有4个0的vector<int>对象: [0] [1] [2] [3] 0 0 0 0 第二次调用构造函数,以这

欧式距离定义: 欧式距离公式有如下几种表示方法: MATLAB 求两个矩阵的 欧氏距离 : 如果定义两个矩阵分别为a,b则定义c=(a-b).^2所求距离d=sqrt(sum(c(:)))

Implement an iterator to flatten a 2d vector. For example,Given 2d vector = [ [1,2], [3], [4,5,6] ] By calling next repeatedly until hasNext returns false, the order of elements returned by next should be: [1,2,3,4,5,6]. Hint: How many variables do y

二维向量 接下来,你将使用向量来存储矩阵.就像 Python 使用列表列表来存储矩阵一样,C++ 使用的是向量的向量.用于声明二维向量的语法有点复杂. 假设你正在使用 Python,并且想存储一个 3 乘 5 的矩阵.你可以这么写: matrixexample = [[2,1,5], [7,9,2], [16,5,9], [5,2,1], [1,2,4]] 在 C++ 中,你可以将矢量附加到矢量来创建一个类似的结构.下面是 Python 和 C++ 代码的比较.我们来看看:     代码解释 首

//编写一个函数:tt指向一个M行N列的二维数组,求出二维数组每列中最小的元素,并依次放入pp所指的一维数组中.二维数组中的数在主函数中赋予. //重难点:求出的是每一列的最小值,这里要注意,学会简化代码,省去一些多余定义的变量. #include <stdio.h> #define M 3 #define N 4 void fun ( int tt[M][N], int pp[N] ) { //简化代码 int i, j;//不定义变量n,使用i即可.不定义min直接赋值给pp即可. ; i

文末源代码 部分源代码 %% 基本绘图操作 x=:*pi; y=sin(x); plot(x,y); % 第二个参数为矩阵 y1=sin(x); y2=cos(x); y3=0.002*exp(x); y4=x; y5=0.002*tan(x); z=[y1;y2;y3;y4;y5]; plot(x,z); % 两个参数都是矩阵 x1=:*pi; x2=-pi:0.01:pi; x=[x1;x2]'; y1=cos(x1); y2=sin(x2); y=[y1;y2]'; plot(x,y);

http://poj.org/problem?id=2185   大概算是我学KMP简单题以来最废脑子的KMP题目了 , 当然细节并不是那么多 , 还是码起来很舒服的 , 题目中描写的平铺是那种瓷砖一样上下对齐的平铺 , 刚开始以为像地砖一样可以交错着铺 . . .  需要两次kmp..我用的是题解的方法写第一次kmp...这样找起来似乎更清晰. http://blog.sina.com.cn/s/blog_69c3f0410100tyjl.html 下面是代码 #include<cstdio>

文末源代码 部分源代码   % x=0:0.1:2*pi; % y=sin(x); % plot(x,y); % line对象 % h = line([-pi:0.01:pi],sin([-pi:0.01:pi])); % hp = plot([-pi:0.01:pi],sin([-pi:0.01:pi])); h1= line('XData',[-pi:0.1:pi],'YData',sin([-pi:0.1:pi]), ... 'LineWidth',1,'LineStyle',':','C

Array ( [0] => Array ( [PosNum] => 27025008 [start_time] => 20180328164929 [type] => 0 ) [1] => Array ( [PosNum] => 27065075 [start_time] => 20180328164939 [type] => 1 ) [2] => Array ( [PosNum] => 27065684 [start_time] =>

$a = array(0 => Array(id => 66,class_name => math),1 => Array(id => 67,class_name => linux )); $b = array(0 => Array(class_count=> 8),1 => Array(class_count => 2)); $arr = array(); foreach($a as $k=>$r){ $arr[] = array_mer

<?php $array1=array(1, 2);//数组1 $array2=array(2, 3);//数组2 $array3=array_merge($array1, $array2);//合并数组; $array3=array_unique($array3);//移除数组中重复的值 ?>

前言 上周我们数学老师给了我们一道题,大意就是两个向量a和b,一个点M=$x*a+y*b$,x,y有范围,然后所有M组成的面积是一个定值,求x+y的最小值.当然这是道小水题,但我在想,如果把两个向量变成多个向量,二维变成高维的话,那会怎么样呢. 分析 众所周知,两个二维向量可围成平行四边形.如果再多一个就相当于将该平行四边形沿该向量平移,如下图,总面积就相当于如图蓝色框出的面积(即平移时扫过的体积). 它可以分解成下图三个平行四边形 所以$S=a \times b +a \times c +b

本文主要总结一下MATLAB的一些常用二维绘图指令. 文章目录 一.plot绘图指令 1.离散数据点形设置值 2.连续线型设置值 3.颜色设置值 4.常用属性和属性值 5.例题 二.subplot绘图指令 三.其他常用绘图指令 四.坐标控制和图形标识 1.坐标轴控制 2.分格线和坐标框 3.图形标识 4.多次叠绘 5.例题 一.plot绘图指令 我们经常使用的就是plot绘图指令了,其基本调用格式为:plot(x,y,'s'),其的一些性质如下: (x,y,'s')称为平面绘线的三元组,(x,y

引言 最近专业课在学信息隐藏与数字水印,上到了变换域隐藏技术,提到了其中的DCT变换,遂布置了一个巨烦人的作业,让手动给两个\(8\times8\)的矩阵做二维DCT变换,在苦逼的算了一小时后,我决定放弃,转而决定写脚本来解决,\((๑•̀ㅂ•́)و✧\),正好看网上好像只有matlab的脚本,好像没人用Python来写这个,遂打算搞一个(你就是纯粹为了偷懒不做作业\((*￣rǒ￣))\) 二维DCT变换原理 还是要普及一下的嘛,毕竟让我头疼了一下午的东西,当然也要好好给你们分享一下啦ԅ(¯﹃¯

MATLAB求马氏距离(Mahalanobis distance) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.马氏距离计算公式 d2(xi, xj)=(xi-xj)TS-1(xi-xj) 其中,S是总体的协方差矩阵,而不是样本的协方差矩阵. 2.matlab中现有的函数 >> x=[155 66;180 71;190 73;160 60;190 68;150 58;170 75] x = 155 66 180 71 190 73 160

题目链接: I. Special Squares There are some points and lines parellel to x-axis or y-axis on the plane. If arbitrary chosen two lines parallel to x-axis and two lines parallel to y-axis, one rectangle, or sometimes a square, will be formed. If a square i