转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_9de422500102v9by.html 截取线所在的面Data.Extract .slice from Plane,显示如下窗口,调节面的位置,点击Extract: 转到二维图形显示界面 调整坐标轴,显示出截取的面.Plot.Assign xy- 接着就是如何提取平面上的某条线了,例如要提取z=0.01这条线.在Contour窗口中显示Z的level,将默认的level值全部删除,并将0.01添加进去,如图. 在Zone

hdu3594 Cactus Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1131    Accepted Submission(s): 542 Problem Description 1. It is a Strongly Connected graph. 2. Each edge of the graph belongs to

目录 数据的图示 不同类型的基于图的特征 节点属性 局部结构特征 节点嵌入 DeepWalk简介 在Python中实施DeepWalk以查找相似的Wikipedia页面 数据的图示 当你想到"网络"时,会想到什么?通常是诸如社交网络,互联网,已连接的IoT设备,铁路网络或电信网络之类的事物.在图论中,这些网络称为图. 网络是互连节点的集合.节点表示实体,它们之间的连接是某种关系. 例如,我们可以用图的形式表示一组社交媒体帐户: 节点是用户的数字档案,连接表示他们之间的关系,例如谁跟随谁

很多时候我们需要PDF文档中的插图,直接用pdf中的复制或者截屏软件只能提取位图格式的图片,放大缩小难免失真. 本文教大家一种一种从pdf中提取矢量图的方法. 工具软件: 1 adobe acrobat (可以选用福昕阅读器替代) 2 inkscape (选取该矢量作图软件因为安装包小,提供的常用功能住够应付日常办公,高端功能请选用adobe illustrator) 步骤: 1.使用adobe acrobat软件提取感兴趣区域 备注:若工具栏没有该按钮请参看下图设置 1.2从单页的pdf文档中

去年因为太low没有做出来校赛的最后一题,遂今年校赛做了这个题,下面我做详细描述. 原题链接 本题大意:给定一个无向图G,每个边的权值为1,图中L表示起点,C表示终点,#表示未通路,给定时间k,让你判断是否能在给定时间k内走到C,并回答路径最短的路径有多少条? 本题思路:裸的搜索问题,由于图过大,所以直接dfs搜会超时,需要先bfs求解答案如果k步内能走到则再进行下一步的求解... 参考代码: #include <cstdio> #include <iostream> #inclu

简介 一个用于提取简体中文字符串中省,市和区并能够进行映射,检验和简单绘图的python模块. 举个例子: ["徐汇区虹漕路461号58号楼5楼", "泉州市洛江区万安塘西工业区"] ↓ 转换 |省 |市 |区 |地址 | |上海市|上海市|徐汇区|虹漕路461号58号楼5楼 | |福建省|泉州市|洛江区|万安塘西工业区 | 注:“地址”列代表去除了省市区之后的具体地址 安装说明 代码目前仅仅支持python3 pip install cpca 注:cpca是chi

MySQL中一条SQL的加锁分析 id主键 + RC id唯一索引 + RC id非唯一索引 + RC id无索引 + RC id主键 + RR id唯一索引 + RR id非唯一索引 + RR id无索引 + RR Serializable 一条复杂的SQL 死锁原理与分析 SQL1:select * from t1 where id = 10;(不加锁.因为MySQL是使用多版本并发控制的,读不加锁.) SQL2:delete from t1 where id = 10;(需根据多种情况进行

摘要:本篇文章结合灰度三维图像讲解图像顶帽运算和图像黑猫运算,通过Python调用OpenCV函数实现. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十三.基于灰度三维图的图像顶帽运算和黑帽运算>,作者: eastmount. 本篇文章继续深入,结合灰度三维图像讲解图像顶帽运算和图像黑猫运算,通过Python调用OpenCV函数实现. 一.图像顶帽运算 图像顶帽运算(top-hat transformation)又称为图像礼帽运算,它是用原始图像减去图像开运算后的结果,常用于解决由于光照不

有向无环图 一个无环的有向图称做有向无环图(directed acycline praph).简称DAG 图.DAG 图是一类较有向树更一般的特殊有向图, dijistra算法 摘自 http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/31/2615833.html 1.定义概览 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径.主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止.Dijk

1.Dijkstra 1)      适用条件&范围: a)   单源最短路径(从源点s到其它所有顶点v); b)   有向图&无向图(无向图可以看作(u,v),(v,u)同属于边集E的有向图) c)   所有边权非负(任取(i,j)∈E都有Wij≥0); 2)      算法描述: 在带权图中最常遇到的问题就是,寻找两点间的最短路径问题. 解决最短路径问题最著名的算法是Djikstra算法.这个算法的实现基于图的邻接矩阵表示法,它不仅能够找到任意两点的最短路径,还可以找到某个指定点到其他

本来先打算上个图来说明一下这条线的,可是我的画图工具还没有安装好,我先把跟TestClient.java相关的几个文件代码贴上来,但是由于代码行数还是不少的,所以请大家阅读文章的时候先不要展开代码,等读到有关代码解释的时候再返回去查看.代码源自FastDFS老大鱼大大的. TestClient.java: /** * Copyright (C) 2008 Happy Fish / YuQing * * FastDFS Java Client may be copied only under th

Starting with an undirected graph (the "original graph") with nodes from 0 to N-1, subdivisions are made to some of the edges. The graph is given as follows: edges[k] is a list of integer pairs (i, j, n) such that (i, j) is an edge of the origin

阅读UML图最常见到的类与类之间的关系有如下几种: 1.依赖关系 依赖关系是指一个类在计算时,应用了“另一个类”类型的参数,这种关系是偶然.临时.弱的. UML类图中,依赖关系用带单箭头的虚线表示,即A类---------->B类,表示A类中的某个方法,引用了B类类型的值作为参数,但是B类的变化会影响到A类 2.关联关系:包含单向关联关系.双向关联关系.自关联关系 是类之前最常见的一种关系,是一种结构化的关系,表示两个类的对象之间存在某种联系,是一种长期的联系,比如老师-学生,司机-车等.二者的

第一部分:UML类图(class diagram) 类图用来展现一组类.类的特性以及其类相互之间的关系,一个类图由一组类以及它们之间的关系构成,类图用来对系统的领域概念以及静态结构进行建模. 在软件模型中,类图是最基本.也最重要的一种图. 类图中的元素有类.接口.协作.关系.注释.约束和包. 类的关系主要有关联.组成.泛化.依赖和接口的实现. 类图的作用主要有以下三点: 在软件空间中建立对问题空间抽象的结构映像. 用例分析和设计的逻辑结构建模. 数据库结构建模. 第二部分:PlantUML类图语

1.把图看成以起点为根节点的树 2.使用深度遍历算法遍历路径 3.遍历到节点为目标节点时,保存这条路径 find2PointsPath(sourceId, targetId) { const { nodesKV } = this.chart.getStore(); // 节点集合 let pathArr = []; // 保存找到的所有路径 const findPath = (sourceId, targetId, pathNodes = []) => { pathNodes = [...pat

package org.xiu68.exp.exp10; import java.util.ArrayDeque; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; public class Exp10_2 { //实现Ford-Fulkerson算法,求出给定图中从源点s到汇点t的最大流,并输出最小割. public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated meth

RCNN是从图像中检测物体位置的方法,严格来讲不属于三维计算机视觉.但是这种方法却又非常非常重要,对三维物体的检测非常有启发,所以在这里做个总结. 1.RCNN - the original idea —— <Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation> 这篇文章提出了用CNN网络来对物体进行检测的思路. Q: a. CNN网络中存在卷积层和池化层,每次池化都会弱化物体的位置信

机器人视觉中有一项重要人物就是从场景中提取物体的位置,姿态.图像处理算法借助Deep Learning 的东风已经在图像的物体标记领域耍的飞起了.而从三维场景中提取物体还有待研究.目前已有的思路是先提取关键点,再使用各种局部特征描述子对关键点进行描述,最后与待检测物体进行比对,得到点-点的匹配.个别文章在之后还采取了ICP对匹配结果进行优化. 对于缺乏表面纹理信息,或局部曲率变化很小,或点云本身就非常稀疏的物体,采用局部特征描述子很难有效的提取到匹配对.所以就有了所谓基于Point Pair 的

题目链接: https://cn.vjudge.net/problem/POJ-1860 Several currency exchange points are working in our city. Let us suppose that each point specializes in two particular currencies and performs exchange operations only with these currencies. There can be s

(a)首先对有向无环图进行拓扑排序,再按拓扑排序的逆序依次计算每个顶点的cost值,每个顶点的cost值为自身的price值与相邻顶点间的cost值得最小值 (b)求出图中的每一个强连通分量,并把所有得强连通分量看成是一个有向无环图,设每一个强连通分量的price值为该强连通分量中顶点的最小的price值.然后再按(a)中的步骤处理DAG package org.xiu68.ch03.ex11; import java.util.ArrayDeque; import java.util.Arra