python求极值点主要用到scipy库. 1. 首先可先选择一个函数或者拟合一个函数,这里选择拟合数据:np.polyfit import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal #滤波等 xxx = np.arange(0, 1000) yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) z1 = np.polyfit(xxx, yyy, 7) # 用

public static void main(String args[]) { try{ float point[]=new float[3]; Location loc = new Location(); //获得坐标 point[0] = 0; point[1] = 0; point[2] = (float) 0.5; loc.set_point(point,1); point[0] = 0; point[1] = -1; point[2] = 2; loc.set_point(point

/** *求两个已知经纬度之间的距离,单位为千米 *@param lng1,lng2 经度 *@param lat1,lat2 纬度 *@return float 距离,单位千米 **/ private function _distance($lng1,$lat1,$lng2,$lat2)//根据经纬度计算距离 { //将角度转为弧度 $radLat1=deg2rad($lat1); $radLat2=deg2rad($lat2); $radLng1=deg2rad($lng1); $radLn

昨天,上司问我:..,你会在Excel中计算年龄吗?当时,一下促住了.说真的,还真不会.今天研究了一下,写下来,方便日后查看. 首先,得有一张已知姓名和相应身份证号的原表吧. 在这张表上再加上三列:出生年份.现在年份.年龄 现在年份当然是2017啦,这个很好解决.那么出生年份呢?可以很清楚的知道,在身份证上,从第7位开始之后4位是出生年份,所以来第一个函数:=MID(B2,7,4) 可以得到: 下拉一下,所有的出身年份就都出来了 现在计算年龄,来一个很简单的公式:=D2-C2 enter后下拉一

事实上,地球上任意两个坐标点在地平线上的距离并不是直线,而是球面的弧线. 下面介绍如何利用正矢公式计算已知经纬度数据的两个坐标点之间的距离.半正矢公式也成为Haversine公式,它最早时航海学中的重要公式,其原理是将地球看作圆形,利用公式来计算圆形表面上任意两个点之间的弧线距离. Haversine公式中与本项目有关的公式为: 相关符号解释如下: d : 两点之间的弧线总距离 r : 球体的半径 Q1,Q2: 第一个和第二个坐标点的纬度(需要将角度转换为弧度表示) y1,y2 : 第一个和第二

php代码:转载 http://www.cnblogs.com/caichenghui/p/5977431.html /** * 求两个已知经纬度之间的距离,单位为米 * * @param lng1 $ ,lng2 经度 * @param lat1 $ ,lat2 纬度 * @return float 距离,单位米 * @author www.Alixixi.com */ function getdistance($lng1, $lat1, $lng2, $lat2) { // 将角度转为狐度

有时候在缩放后,需要知道该次缩放是在哪个坐标开始缩放的.如上篇已知缩放的点,然后在该点对其缩放.本篇其实是逆运算 (x,y)就是当初在该点进行缩放 化简之后很简单,代码如下: func getZoomPoint(fromRect:CGRect,toRect:CGRect)->CGPoint{ var scale = toRect.width / fromRect.width var x = (toRect.origin.x - scale * fromRect.origin.x) / (1.0

词云图是根据词出现的频率生成词云,词的字体大小表现了其频率大小. 写在前面: 用wc.generate(text)直接生成词频的方法使用很多,所以不再赘述. 但是对于根据generate_from_frequencies()给定词频如何画词云图的资料找了很久,下面只讲这种方法. generate_from_frequencies适用于我已知词及其对应的词频是多少(已有数据库),不需要分词的情况下. 官方文档说generate_from_frequencies函数的参数是array of tupl

转自:http://www.cnblogs.com/ranranblog/p/5845010.html 风口之下,猪都能飞.当今中国股市牛市,真可谓“错过等七年”. 给你一个回顾历史的机会,已知一支股票连续n天的价格走势,以长度为n的整数数组表示,数组中第i个元素(prices[i])代表该股票第i天的股价. 假设你一开始没有股票,但有至多两次买入1股而后卖出1股的机会,并且买入前一定要先保证手上没有股票.若两次交易机会都放弃,收益为0. 设计算法,计算你能获得的最大收益. 输入数值范围:2<=

注意点: 和上一篇的DS Tree 已知先序.中序 => 建树 => 求后序差不多,注意的地方是在aftorder中找根节点的时候,是从右往左找,因此递归的时候注意参数,最好是拿纸和笔模拟一遍. 代码(主体部分): /* FindRoot函数:根据后序.中序建树 */ Node* FindRoot(int aft_l, int aft_r, int mid_l, int mid_r) { if (aft_r - aft_l < 0) return NULL; Node *root = n

已知ip地址为10.130.89.95,其子网掩码为255.255.255.224,求其网络号.子网号和主机号. 要看子网掩码变长在第几节,255.255.255.224是在第四节借了位 把224转换为2进制,windows的计算器科学型能帮你计算.是11100000,借了三位 借了三位,子网个数为2的三次方等于8 即八个子网 其实书上说得挺复杂,我感觉,计算网络号最简单的方法就是 256(这是个固定的数字)除以8(子网个数),等于32 那么,八个子网号就分别是 10.130.89.0 10.1

import java.util.Scanner; /** * @author:(LiberHome) * @date:Created in 2019/3/6 21:04 * @description: * @version:$ */ /*已知一个字符串S 以及长度为n的字符数组a,编写一个函数,统计a中每个字符在字符串中的出现次数 * 要求函数用s,a,n为参数,返回值为一维整形数组*/ public class CountTimes { public static void main(Str

题目: 已知一个函数rand7()能够生成1-7的随机数,请给出一个函数,该函数能够生成1-10的随机数. 思路: 假如已知一个函数能够生成1-49的随机数,那么如何以此生成1-10的随机数呢? 解法: 该解法基于一种叫做拒绝采样的方法.主要思想是只要产生一个目标范围内的随机数,则直接返回.如果产生的随机数不在目标范围内,则丢弃该值,重新取样.由于目标范围内的数字被选中的概率相等,这样一个均匀的分布生成了. 显然rand7至少需要执行2次,否则产生不了1-10的数字.通过运行rand7两次,可以

(1)首先计算已知信号序列(采样之后得到的信号)的平均功率.该序列在第n个点处的功率为: 如果已知的信号序列中的总共的点数为N个,则该序列的平均功率为: 在MATLAB中求平均功率的方法是: Pav=sum(x.^2)/length(x); (2)第二步是求单个符号的能量.能量的定义是功率乘以时间.对于单个符号来说,因为已经被采样了,每个符号可能对应多个采样点.因此,此处需要已知符号速率. 每个符号的能量为: 在MATLAB中求单位符号能量的方法是: Eb=sum(x.^2)/(length(x

javascript 解决默认取整的坑(目前已知的最佳解决方案) 复现该问题 js在数字操作时总会取更高精度的结果,例如1234/10结果就是123.4,但是在c或者java中整数除以10的结果还是整数,小数部分被舍去,不仅如此 *,%等运算符也会出现这种结果,但我们有时候更希望舍去取整 使用Math标准库 Math标准库提供了Math.floor():向下取整Math.ceil():向上取整Math.round():四舍五入这三种取整方法,效率也不错,但是在进行一些操作时,总感觉别扭,而且效率

https://www.researchgate.net/post/How_to_determine_unknown_class_using_neural_network 里面有讨论,说是用rbf神经网络,O-SVM可以搞定 https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/7t3xei/d_detecting_unknown_classes/ reddit上的讨论,有人专门提到svm是最适合解决这个问题的模型. I've spent lots

title author date CreateTime categories C# 已知点和向量,求距离的点 lindexi 2019-08-31 16:55:58 +0800 2018-05-08 14:54:30 +0800 C# 已知一个点 P 和向量 v ,求在这个点P按照向量 v 运行距离 d 的点 B . 已经知道了一个点 P 和他运动方向 v ,就可以通过这个求出距离点 P 为 d 的点 B. 首先把 v 规范化,规范化的意识是向量的摸变为1 画一张图来就是把图片灰色向量修改为黑

已知一个点 P 和向量 v ,求在这个点P按照向量 v 运行距离 d 的点 B . 已经知道了一个点 P 和他运动方向 v ,就可以通过这个求出距离点 P 为 d 的点 B. 首先把 v 规范化,规范化的意识是向量的摸变为1 画一张图来就是把图片灰色向量修改为黑色向量 那么 B 的计算可以转换为求 B 的向量 这时的 B 向量可以使用下面的公式 因为 B 的坐标和 B 向量是相同,所以 B 的坐标就是 B=(Ax,Ay)+(L⋅Vx′,L⋅Vy′)=(Ax+L⋅Vx′,Ay+L⋅Vy′) B=(

1.预编码技术的概念 对于空间复用,LTE既支持开环方式的空间复用(发端未知CSI),也支持闭环方式的空间复用(发端已知CSI) 对于LTE中闭环方式的空间复用(即预编码系统)中,发射机可以根据信道条件,对发送信号的空间特性进行优化,使发送信号的空间分布特性与信道条件相匹配,因此可以有效地降低对接收机算法的依赖程度.即使采用简单的ZF或MMSE等线性处理算法,也能够获得较好的性能. 2.预编码技术的分类 预编码可以分为线性预编码和非线性预编码两种. 非线性预编码设计复杂,常见的有污纸编码,通常需

一. 数学基础: 已知三角形的三边,计算三角形面积,需要用到海伦公式: 即p=(a+b+c)/2 二. 算法: 输入三个边长,套用海伦公式计算面积,并输出. 可以先判断是否可以构成三角形,即任意两边之和大于第三边,可以构成三角形情况下再计算,可以增加严谨性. 三. 代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 #include <stdio.h> #include <math.h> int main() {  printf("请依次输入三

已知空间两点组成的直线求线上某点的Z值,为什么会有这种看起来比较奇怪的求值需求呢?因为真正三维空间的几何计算是比较麻烦的,很多时候需要投影到二维,再反推到三维空间上去. 复习下空间直线方程:已知空间上一点\(M0(x0,y0,z0)\)和方向向量\(S(m,n,p)\),则直线方程的点向式为: \[ \frac{X-x0}{m}=\frac{Y-y0}{n}=\frac{Z-z0}{p} \] 根据该公式可以解决该计算几何问题,具体实现代码如下: #include<iostream> usin