参考资料: https://www.zhihu.com/question/39823283?sort=created https://www.zhihu.com/question/288946037/answer/649328934 一维正态分布样本可以使用numpy.random.normal函数很轻松的产生.那么二维正态分布应该怎么生成呢?以上的参考资料写的很详细,有时间copy过来研究研究.

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.

array_sum(array_column($arr, 'num')); //计算二维数组指定元素的和 $arr = [ [ 'id'=>1, 'num'=>3, ], [ 'id'=>2, 'num'=>4, ], [ 'id'=>3, 'num'=>1, ], ]; //计算二维数组指定元素的和 $arr = array_sum(array_column($arr, 'num'));//输出8 var_dump($arr);

虽然numpy数组中有argmax的函数可以获得数组的最大值的索引,但该函数获得的是numpy数组平铺后的索引,也就是一维索引.那么要怎样才能获得二维索引呢?实现很简单,比如我下面的代码: import numpy as np import math a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) m, n = a.shape index = int(a.argmax()) x = int(index / n) y = index % n print(x, y) >>

题目链接 二维莫队,按x,y坐标一起分块.(x,y)的所属的块为 x/sq(n)*sq(m) + y/sq(m) 排序时按照(左下点所在块,右上点的标号)排序 排序后 先得出一个询问的答案,然后利用上一个询问的矩形与当前矩形位置关系更新答案 转移真的麻烦..为了避免算重 一定要加个vis[][] //4432kb 13600ms #include <cmath> #include <cstdio> #include <cctype> #include <algor

303一维数组的升级版,方法就是用二维数组res存下从(0,0)到当前位置的sum,存的方法是动态规划,看着二维数组画圈比较好搞清楚其中的加减法 算子数组的sum的时候也是和存差不多的逻辑,就是某一部分加上另一部分,然后减去某一部分,逻辑画画圈就能看出来 比价重要的是动态规划存数的过程,以后二维数组问题应该会经常用 package com.DynamicProgramming; import java.util.HashMap; import java.util.Map; /** * Given

[0] => array(5) { ["id"] => string(2) "11" ["name"] => string(5) "1.jpg" ["suffix"] => string(3) "jpg" ["url"] => string(29) "./Uploads/1/5292f55d208e8.jpg" [&q

在图像处理以及图像特效中,经常会用到一种成高斯分布的蒙版,蒙版可以用来做图像融合,将不同内容的两张图像结合蒙版,可以营造不同的艺术效果. I=M∗F+(1−M)∗B 这里I 表示合成后的图像,F 表示前景图,B 表示背景图,M 表示蒙版,或者直接用 蒙版与图像相乘, 形成一种渐变映射的效果.如下所示. I=M∗F 这里介绍一下高斯分布蒙版的特性,并且用Python实现. 高斯分布的蒙版,简单来说,就是一个从中心扩散的亮度分布图,如下所示: 亮度的范围从 1 到 0, 从中心到边缘逐渐减弱,中心的

同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27343585 本文完整代码地址:Generative Adversarial Networks (GANs) with 2D Samples 50行GAN代码的问题 Dev Nag写的50行代码的GAN,大概是网上流传最广的,关于GAN最简单的小例子.这是一份用一维均匀样本作为特征空间(latent space)样本,经过生成网络变换后,生成高斯分布样本的代码.结构非常清晰,却有一个奇怪的问题,就是判别器(Disc

Android jni 编程 对于整型二维数组操作: 类型一:传入二维整型数组,返回一个整型值 类型二:传入二维整型数组,返回一个二维整型数组 声明方法: private native int SumArray2D(int [][]ar2d);//传一个二维数组,返回一个长度 private native int [][] ModifyArray2d(int [][]ar2d);//传入一个二维数组,更改后返回一个二维数组 C语言实现 对于类型一: /** * 要点:演示对传入二维数组的访问 *

"索引超出了数组界限"也有可能确实是因为你选择的二维码Version对应的容量不足以存储你所放的内容,如果你确定使用的版本容量二维码能存储你的内容,但还是报错,那么再考虑此解决方法 这两天忙着做一个客户标签打印程序,因为二维码里面存在控制符,使用ZPL指令存在一些问题,因此决定使用生成二维码图片然后转换成ZPL格式图片来打印.途中找了很多类库,很多都无法自定义QR的version而放弃,转而找到ThoughtWorks.QRCode.dll,效果很满意,但是测试的时候发现经常会提示&q

由于word里的样式在csdn上调太麻烦了,所以我再次贴图了,后面二维数组那里是文字的,大家将就看吧. 二维数组常见的操作: 1.遍历二维数组 2.对二维数组求和 class Demo { // 定义一个遍历二维数组的功能函数 public static void printArr2( int [][] a ){ // 1. 拆开二维数组 for ( int i = 0 ; i < a.length ; i++ ) { // 2. 拆开一维数组获取数据 for ( int j = 0 ; j <

本文知识点(目录): 一维数组(一维数组的概念.优点.格式.定义.初始化.遍历.常见异常.内存分析以及常见操作(找最大值.选择排序.冒泡排序等等))    二维数组(二维数组的遍历.排序.查找.定义.初始化以及常见操作等等) 一.一维数组 1.前言 如果需要存储大量的数据,例如如果需要读取100个数,那么就需要定义100个变量,显然重复写100次代码,是没有太大意义的.如何解决这个问题,Java语言提供了数组(array)的数据结构,是一个容器可以存储相同数据类型的元素,可以将100个数存储到数

一.什么是QR码 QR码属于矩阵式二维码中的一个种类,由DENSO(日本电装)公司开发,由JIS和ISO将其标准化.QR码的样子其实在很多场合已经能够被看到了,我这还是贴个图展示一下: 这个图如果被正确解码,应该看到我的名字和邮箱. 二.QR码的特点 说到QR码的特点,一是高速读取(QR就是取自“Quick Response”的首字母),对读取速度的体验源自于我手机上的一个软件,象上面贴出的码图,通过摄像头从拍摄到解码到显示内容也就三秒左右,对摄像的角度也没有什么要求: 二是高容量.高密度:理论

1 函数 1.1  数的概述 发现不断进行加法运算,为了提高代码的复用性,就把该功能独立封装成一段独立的小程序,当下次需要执行加法运算的时候,就可以直接调用这个段小程序即可,那么这种封装形形式的具体表现形式则称作函数. 练习:把两个整数相加: public class FunctionDemo1{ public static void main(String[] args){ /* int a = 4+5; System.out.println("a="+a); int b = 3+9

本文编译工具:VC++ UDF Studio 该插件可以直接在Visual Studio中一键编译.加载.调试UDF源码,极大提高编写排错效率,且支持C++,MFC,Windows API和第三方库,大大拓展UDF功能.插件的官方网站:https://vcudfstudio.bitbucket.io/.注:我不是这款插件的作者 Boost.Geometry库里面内置了大量与计算几何相关的方法,我们可以将其引入udf当中,帮助我们方便的解决与二维网格相关的一些操作(比如计算二维网格单元的面积.判断

6.3 二维数组的声明和引用 声明:数据类型 标识符[常量表达式1][常量表达式2]:int a[3][4]; 表示a为整型二维数组,其中第一维有3个下标(0~2),第二维有4个下标(0~3),数组元素12个,可以用来存放3行4列的整型数据表格.可以理解为: a[0]——a 00 a01 a02 a03 a[1]——a10 a11 a12 a13a[2]——a20 a21 a22 a23存储顺序是按行存储a00 a01 a02 a03 a10 a11 a12 a13 a20 a21 a22 a2

本文是学习慕课网课程<Java生成二维码>(http://www.imooc.com/learn/531)的笔记. 一.二维码的分类 线性堆叠式二维码.矩阵式二维码.邮政码. 二.二维码的优缺点 优点:1. 高密度编码,信息容量大:2.编码范围广:3.容错能力强:4.译码可靠性高:5.可引入加密措施:6.成本低,易制作,持久耐用. 缺点:1.二维码技术成为手机病毒.钓鱼网站传播的新渠道:2.信息容易泄露. 三.三大国际标准 1.PDF417:不支持中文: 2.DM:专利未公开,需要支付专利费用

1 图像二维熵 ​图像二维熵作为一种特征评价尺度能够反映出整个图像所含平均信息量的高低,熵值(H)越大则代表图像所包含的信息越多,反之熵值(H)越小,则图像包含的信息越少.对于图像信息量,可以简单地认为图像的边缘信息越多则图像的信息量越大. 2 信号丢失检测 2.1 画面对比 ​由于信号丢失所产生的画面大部分均由简单的纯色或少色的人造图像,再加上"信号丢失"提示信息所构成,因此信号丢失画面的信息量与正常图像相比较低.例如: 上图所示的信号丢失画面由黑色屏幕加上信号丢失提示组成,画面简单

1 图像二维熵 图像二维熵作为一种特征评价尺度能够反映出整个图像所含平均信息量的高低,熵值(H)越大则代表图像所包含的信息越多,反之熵值(H)越小,则图像包含的信息越少.对于图像信息量,可以简单地认为图像的边缘信息越多则图像的信息量越大.二维熵公式如下所示: 2 信号丢失检测 2.1 画面对比 由于信号丢失所产生的画面大部分均由简单的纯色或少色的人造图像,再加上"信号丢失"提示信息所构成,因此信号丢失画面的信息量与正常图像相比较低,因此其对应的二维熵值更小.例如: 上图所示的信号丢失画