原文:WPF中的MatrixTransform WPF中的MatrixTransform                                                                              周银辉虽然在WPF中可以使用TranslateTransform.RotateTransform.ScaleTransform等进行几何变换,但我们也可以使用更底层的MatrixTransform(矩阵变换)来进行更复杂的复合变换.首先我们矩阵如何影响几何

原文:WPF 3D 模型旋转 WPF 是 Microsoft 在 Framework3.0 中支持的一种技术,它能作出很绚丽的界面,同时它也支持3D的操作.在3D操作主要包括平移(Translate).旋转(Rotation).缩放(Scale). 本文中主要是讨论3D 模型的旋转.对于旋转操作可以采用旋转模型,通过模型的Transform属性来完成:也可以通过第一人称的摄像机通过旋转摄像机来完成旋转.当然处于对性能的考虑本文选择第二种方法的方式来旋转模型. 完成摄像机的旋转需要通过以下几个步骤

由于前面的博文中忽略了点内容,所以在这里补上,下面内容就是解决拍照或者选择图片显示的时候图片旋转了90度或者其他度数问题,以便照片可以正面显示:具体如下: 首先直接看上面博文下的拍完照或者选完图后处理部分: @Override protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) { switch (resultCode) { case 1: if (data != null) { // 取得返

linux环境下,没有首先安装python_Levenshtein,用法如下: 重点介绍几个该包中的几个计算字串相似度的几个函数实现. 1. Levenshtein.hamming(str1, str2) 计算汉明距离.要求str1和str2必须长度一致.是描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数.如 2. Levenshtein.distance(str1, str2) 计算编辑距离(也成Levenshtein距离).是描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数,在其中的操作包括插入.删

torchnet+VGG16计算patch之间相似度 torch VGG16 similarity 本来打算使用VGG实现siamese CNN的,但是没想明白怎么使用torchnet对模型进行微调...所以只好把VGG的卷积层单独做一个数据预处理模块,后面跟一个网络,将两个VGG输出的结果输入该网络中,仅训练这个浅层网络. 数据:使用了MOTChallenge数据库MOT16-02中的pedestrian 代码: -- -------------------------------------

原文:WPF中3D旋转的实现 关于3D旋转的原理,请看Daniel Lehenbauer的文章 <Rotating the Camera with the Mouse> http://viewport3d.com/trackball.htm   里面非常清楚的讲解了原理和方法,很受用.   相关代码:   2.1 Finding the Point on the Sphere private Vector3D ProjectToTrackball(Double width, Double he

原文:C#图片处理之:旋转图片90度的整数倍 旋转图片90的整数倍那真是太简单了.         public static Bitmap KiRotate90(Bitmap img)        ...{            try            ...{                                img.RotateFlip(RotateFlipType.Rotate90FlipNone);                return img;       

原文:WPF 精修篇 旋转 RotateTransForm 旋转 RotateTransform Angle 角度 CenterY ,CenterX  中心点位置 和缩小一样 左侧 和右侧 做了对比 <StackPanel Orientation="Horizontal"> <Image Source="Image/Dog.jpg" Width="200" Height="200"> <Image

问题描述: 无意中在检视面板上对游戏物体的tansform进行旋转,结果发现旋转超过180度成负数的离奇bug 解决方案: 创建个新的unity工程,进行如上操作,一切正常…… 怀疑问题根源是配置出现问题,比对二个工程配置完全匹配…… 经过漫长的研究,发现根源出在NGUI上,项目中并没有使用NGUI,只是添加了NGUI的文件夹…… 从asseet文件夹中删除NGUI,重新打开工程,一切恢复正常..

http://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%BA%E6%A8%A1 LDA主题模型评估方法--Perplexity http://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%BA%E6%A8%A1 LDA-math-LDA 文本建模 http://www.iyunv.com/thread-59890-1-1.html 用python计算lda语言模型的困惑度并作图 h

题目描述: 对于不同的字符串,我们希望能有办法判断相似程度,我们定义了一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法如下: 1 修改一个字符,如把“a”替换为“b”. 2 增加一个字符,如把“abdd”变为“aebdd”. 3 删除一个字符,如把“travelling”变为“traveling”. 比如,对于“abcdefg”和“abcdef”两个字符串来说,我们认为可以通过增加和减少一个“g”的方式来达到目的.上面的两种方案,都只需要一次操作.把这个操作所需要的次数定义为两个字符串

static void Main(string[] args) { Levenshtein(@"今天天气不错", @"今天的天气不错啊"); Console.Read(); } /// <summary> /// 字符串相似度计算 /// </summary> /// <param name="str1"></param> /// <param name="str2">

目录 更改elasticsearch的score评分 插件源码解读 脚步一 脚本二(fast-vector-distance) 部署 测试 创建索引 查询 版本说明 项目详细见github 参考文献 更改elasticsearch的score评分 在某些情况下,我们需要自定义score的分值,从而达到个性化搜索的目的.例如我们通过机器学习可以得到每个用户的特征向量.同时知道每个商品的特征向量,如何计算这两个特征向量的相似度?这个两个特征向量越高,评分越高,从而把那些与用户相似度高的商品优先推荐给

Levenshtein Distance莱文斯坦距离定义: 数学上,两个字符串a.b之间的莱文斯坦距离表示为levab(|a|, |b|). levab(i, j) = max(i, j)  如果min(i, j) = 0; =  min(levab(i - 1, j) + 1, levab(i, j-1) + 1, levab(i - 1, j - 1) + 1)     (ai != bj) 否则其中ai != bj 是指示函数,当ai != bj 时为1, 否则为0. 核心公式就是下面:

背景知识: (1)tf-idf 按照词TF-IDF值来衡量该词在该文档中的重要性的指导思想:如果某个词比较少见,但是它在这篇文章中多次出现,那么它很可能就反映了这篇文章的特性,正是我们所需要的关键词. tf–idf is the product of two statistics, term frequency and inverse document frequency.      //Various ways for determining the exact values of both

题目描述: 汇编语言中有一种移位指令叫做循环左移(ROL),现在有个简单的任务,就是用字符串模拟这个指令的运算结果.对于一个给定的字符序列S,请你把其循环左移K位后的序列输出.例如,字符序列S="abcXYZdef",要求输出循环左移3位后的结果,即"XYZdefabc".是不是很简单?OK,搞定它! 输入: 多组测试数据,每个测试数据包含一个字符序列S和非负整数K.其中S的长度不超过1000. 输出: 对应每个测试案例,输出新序列. 样例输入: UDBOJ 4 a

打开视频转换专家   添加视频后点击编辑,然后在旋转的地方设置旋转,应用   输出可以正常播放  

N*N矩阵旋转 Description 给你一个n*n的矩阵,你的任务是将它逆时针旋转角度d. [输入] 输入的第一个数为T,表示接下来有T组数据. 每组数据的格式如下: 第一行为两个整数n,d.1<=n<=100,d是90的倍数. 接下来有n行.每行n个整数,每个数之间由一个空格隔开,表示这个矩阵的元素. [输出] 输出旋转后的矩阵,注意行末不要输出多余的空格. [样例输入] 2 3 90 1 2 3 4 5 6 7 8 9 4 270 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

def get_ord_list(str): return [ord(i) for i in str] def calcu_approx(str1,str2): def dot(A,B): return (sum(a*b for a,b in zip(A,B))) def cosine_similarity(a,b): return dot(a,b) / ( (dot(a,a) **.5) * (dot(b,b) ** .5) ) ord_list1 = get_ord_list(str1) o

原文:WPF中使用AxisAngleRotation3D实现CAD的2D旋转功能       对于CAD图形来说,3D旋转比较常用,具体实现方法在上篇文章<WPF中3D旋转的实现 >中做了讲解,可以参考Daniel.       今天说一下CAD的2D旋转,2D旋转虽然不如3D那么常用,但也是CAD操作的基本功能需要实现.刚开始的做法是觉得用AxisAngleRotation3D没法实现2D旋转,所以用RotateTransform去实现.但是用它遇到的问题是旋转的transform没有考虑在