- Python 数据插值:NumPy 实现多种插值方法
Python数据插值:用NumPy解锁缺失数据的秘密拼图关键词数据插值、NumPy、线性插值、多项式插值、缺失值处理、数据平滑、数值分析摘要在数据分析和科学计算中,我们经常遇到离散或缺失的观测数据——比如气象站每小时记录的温度值有缺失,或者实验中只采集了稀疏的采样点。这时候,数据插值(Interpolation)就像“数据修复师”,能根据已知点推断出未知点的数值,让离散数据变成连续的“故事”。本文
- 【I3D 2024】Deblur-GS: 3D Gaussian Splatting from Camera Motion Blurred Images
__星辰大海__
论文阅读计算机视觉算法人工智能
文章目录1.李群与李代数2.相机运动模糊建模3.相机运动轨迹近似3.1.线性插值3.2.三次样条插值3.3.K阶贝塞尔曲线插值1.李群与李代数参考博客:视觉SLAM十四讲-李群与李代数。2.相机运动模糊建模运动模糊产生的原因是:相机在曝光期间捕捉到了移动的物体或自身发生了移动,导致场景中某些像素在成像过程中不是来自单一点,而是多个位置的光线的混合。假设在时间[t0,t0+T][t_0,t_0+T]
- GO语言中二次插值算法 实现预测
基础介绍:给定给定区间,函数连续且,那么根据介值定理,函数必然在区间内有根。二分法:将区间不断二分,使端点不断逼近零点。下一次迭代的区间为或,其中。割线法(线性插值):基本思想是用弦的斜率近似代替目标函数的切线斜率,并用割线与横轴交点的横坐标作为方程式的根的近似。即给定两个点,。其割线方程为,那么令,x的值即为下一次迭代的结果。逆二次插值法:为割线法的进化版本。使用三个点确定一个二次函数,二次函数
- OpenCV CUDA模块设备层-----线性插值函数log()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述该函数用于创建线性插值访问器,支持对GPU内存中的图像数据进行双线性插值采样。主要应用于图像缩放、旋转等几何变换中需要亚像素级精度的场景。为输入图像构造一个基于“双线性插值”的访问器对象LinearInterPtrSz,可以在CUDA核函数中按需访问缩放后的像素值
- Unity中的Mathf.Lerp
巨龙之路
Unityunity游戏引擎
2025年6月9日,周一晚上Mathf.Lerp是Unity中的一个核心数学函数,用于在两个值之间进行线性插值(LinearInterpolation)。它的作用是:根据给定的比例t,在起始值a和结束值b之间计算一个中间值。以下是详细解析:函数定义publicstaticfloatLerp(floata,floatb,floatt);参数:a:起始值(t=0时返回的值)。b:目标值(t=1时返回的
- Unity动画导演:Animator解密
你一身傲骨怎能输
游戏引擎unity游戏引擎
文章摘要Unity动画系统核心技术解析本文深入剖析Unity动画系统的三大核心技术:一、动画混合原理数学实现:位置混合:线性插值(Lerp)旋转混合:四元数球面插值(Slerp)多动画混合:加权平均公式混合类型:过渡混合、BlendTree混合、动画层混合伪代码展示骨骼变换的混合计算二、动画事件机制功能:在指定动画帧触发预设函数应用场景:伤害判定、音效触发实现方式:AnimationClip内嵌事
- OpenCVSharp中的图像的几何变换
0仰望星空007
opencv计算机视觉人工智能1024程序员节
文章目录简介一、平移1.平移向量的定义和计算2.平移操作的矩阵表示二、旋转1.旋转角度的表示和计算2.旋转中心的选择3.旋转矩阵的推导和应用三、缩放1.缩放因子的确定2.缩放操作的数学模型3.缩放过程中的图像插值方法(如最近邻插值、双线性插值、双三次插值)四、仿射变换1.仿射变换的矩阵形式2.求解仿射变换矩阵的方法(如通过对应点)3.仿射变换在图像矫正和对齐中的应用五、透视变换1.透视变换的原理和
- 图像处理中的“内插”是什么?插值、图像内插值、图像间插值、重取样(用已知数据来估计未知位置的数值的处理)(最近邻内插法、双线性内插)
Dontla
数字图像处理
图像插值是在基于模型框架下,从低分辨率图像生成高分辨率图像的过程,用以恢复图像中所丢失的信息。图象插值方法有:最近邻插值,双线性插值,双平方插值,双立方插值以及其他高阶方法。在很多情况下,人们需要对数字图像进行进一步的处理比如,为了做广告宣传,需要将拍摄的艺术照片做成巨幅海报;为了分析深层地质结构,需要对仪器采集的图像做局部细化;为了分析外星球的大气和地面状况,需要使遥感卫星图片模糊细节变得有意义
- Untiy入门学习(一)3D数学(1)之数学计算公共类Mathf
FAREWELL00075
学习3dunityC#游戏引擎数学Mathf
目录一、UnityMathf类的主要方法和属性1、常用静态属性2、重要静态方法基础数学工具方法取整与舍入方法极值与数值逼近周期与噪声生成柏林噪声vs随机数插值与平滑:(1)Mathf.Lerp(线性插值)(2)Mathf.LerpUnclamped(无限制线性插值)(3)Mathf.SmoothStep(平滑过渡)作用:生成一个S形平滑曲线过渡,起始和结束时的速度较慢,中间较快,适合自然缓动效果。
- Lerp函数-详解
HELLOMILI
Function函数信息可视化游戏引擎着色器图形渲染unity
Lerp函数1.Lerp函数的原理及语法数学公式原理语法2.Lerp函数的介绍用法功能计算领域适用范围优势劣势功能介绍3.代码案例代码案例(HLSL)代码案例(Cg)4.应用场景案例颜色渐变纹理混合材质属性过渡5.在Shader中问题与限制性能开销数据类型匹配边界条件精度问题可微性Lerp函数Lerp即线性插值(LinearInterpolation),在数学和计算机编程领域广泛应用。它基于线性关
- 平面坐标系中判断点P是否在线段上AB上的常用方法总结
yuanpan
平面python开发语言点线关系
在平面坐标系中,判断点P是否在线段AB上,可以通过以下5种常用算法实现,涵盖数学原理、实现步骤和代码示例:1.参数化方程法(推荐)原理将点P表示为线段AB的线性插值,检查参数t是否在[0,1]范围内且满足共线性。步骤共线性检验:计算向量AP和AB的叉积(二维叉积为标量):Cross=(xP−xA)(yB−yA)−(yP−yA)(xB−xA)若∣Cross∣>ϵ(微小阈值,如10−6),则点不共线。
- ViT中的Postion Embedding(位置编码)详解:数据从一维到二维的变化
程序员非鱼
transformerembedding人工智能深度学习transformer计算机视觉
文章目录位置编码方法二维插值方法目的方法最近邻插值双线性插值手动输入归纳偏置局部相关性假设输入归纳偏置举例说明Transformer在自然语言处理(NLP)领域取得了重大的成果。它的主流方法是在大型文本语料库上进行预训练,然后在较小的特定任务数据集上进行微调,得益于它的计算效率和可扩展性等优点,它可以训练前所未有的规模,并且随着模型和数据集的增长,仍然没有出现性能饱和的迹象。基于以上优势,有研究人
- 【WRF理论第十六期】静态地理数据的插值处理(interp_option)
WW、forever
WRF模型原理及应用WPSWRF
静态地理数据的插值处理(interp_option)一、插值方法的设置方式二、常见插值方法类型及原理最近邻插值法(nearest_neighbor)四点双线性插值(four_pt)三、不同静态数据推荐插值方法(示例)参考在WRF(WeatherResearchandForecasting)模式中,静态地理数据的处理是通过geogrid.exe程序完成的,它从静态地理数据集中读取地形、高程、土地利用
- 【学Rust写CAD】36 颜色插值函数(alpha256.rs补充方法)
Source.Liu
学Rust写CADrustCAD
源码pubfnalpha_lerp(self,src:Argb,dst:Argb,clip:u32)->Argb{self.alpha_mul_256(clip).lerp(src,dst)}这个函数alpha_lerp是一个颜色插值(线性插值,lerp)函数,它结合了透明度混合(alpha_mul_256)和颜色插值(lerp),用于计算两个颜色src和dst的混合结果,其中混合比例由self(
- python线性插值_Python坐标线性插值应用实现
weixin_39643189
python线性插值
一、背景在野外布设700米的测线,点距为10米,用GPS每隔50米测量一个坐标,再把测线的头和为测量一个坐标。现在需使用线性插值的方法求取每两个坐标之间的其他4个点的值。二、插值原理使用等比插值的方法起始值为a终止值为b步长值为(a-b)/5后面的数分别为a+n,a+2n,a+3n,a+4n三、代码实习对x插值interx.pyimportnumpyasnpf=np.loadtxt('datax.
- 【学Rust写CAD】27 双线性插值函数(bilinear_interpolation.rs)
Source.Liu
学Rust写CADrust后端CAD
源码usesuper::constant::BILINEAR_INTERPOLATION_BITS;//InspiredbyFilter_32_opaquefromSkia.fnbilinear_interpolation(tl:u32,tr:u32,bl:u32,br:u32,mutdistx:u32,mutdisty:u32,)->u32{letdistxy;letdistxiy;letdis
- 【学Rust写CAD】28 带 Alpha 通道的双线性插值函数(bilinear_interpolation_alpha.rs)
Source.Liu
学Rust写CADrust
源码usesuper::constant::BILINEAR_INTERPOLATION_BITS;//InspiredbyFilter_32_alphafromSkia.fnbilinear_interpolation_alpha(tl:u32,tr:u32,bl:u32,br:u32,mutdistx:u32,mutdisty:u32,alpha:Alpha256)->u32{letdistx
- 【学Rust写CAD】15 定点数实现(fixed.rs)
Source.Liu
学Rust写CADrustCAD
源代码fixed.rs文件实现了一个定点数(FixedPoint)类型Fixed,用于在整数运算中模拟小数运算。代码如下://小数位数constFIXED_FRACTION_BITS:u32=16;//用于双线性插值(BilinearInterpolation)的计算,它决定了插值权重(weight)的精度位数。一般为4或8constBILINEAR_INTERPOLATION_BITS:u32=
- Unity光线追踪移动端降级适配技术指南
Clank的游戏栈
unity游戏引擎
一、移动端光追的技术挑战与适配思路1.硬件限制与性能瓶颈算力限制:移动端GPU的并行计算能力仅为桌面端的1/10-1/2010带宽压力:光线追踪需要频繁访问几何数据,移动端显存带宽不足发热控制:连续高负载运算易触发设备温控降频2.降级适配核心策略优化维度高配方案低配方案光线数量每像素4-8条每像素1-2条反射/折射深度3-4次反弹1次反弹采样精度时间抗锯齿(TAA)双线性插值数据结构BVH动态构建
- 地理数据中的分辨率转换
木叶清风666
地理信息数据处理matlabpython开发语言
数据分辨率问题气象海洋数据在实际应用中,常常涉及到重采样,即分辨率的提高或降低等操作。本文提供了matlab以及python的样例程序,以降低(网格平均)或提高(线性插值)数据的分辨率。1.高分辨率——>低分辨率可以使用循环逐个网格进行操作,但循环次数过多,存在效率低下的问题。%---需要的分辨率0.25°,以及经纬度网格点deg=0.25;lat_era=16:deg:47.75;lon_era
- unity3d————Mathf.Lerp() 函数详解
无敌最俊朗@
Unity四部曲之基础篇unityc#学习开发语言游戏引擎
Mathf.Lerp()是Unity中的一个非常有用的数学函数。它的名字来自于“LinearInterpolation”的缩写,意思是“线性插值”。想象一下,你有两个点,一个点叫A,另一个点叫B。现在,你想在A和B之间找到一个新的点,这个点不是随便找的,而是根据一定的比例来确定的。这个比例我们称之为t,t的范围是从0到1。当t=0时,新点就是A点。当t=1时,新点就是B点。当t在0和1之间时,新点
- PSPNet在图像超分辨率中的应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
PSPNet在图像超分辨率中的应用1.背景介绍图像超分辨率(ImageSuper-Resolution,ISR)是计算机视觉领域的一个重要研究方向,旨在从低分辨率图像中重建高分辨率图像。传统的ISR方法主要基于插值算法,如双线性插值、双三次插值等,但这些方法往往无法恢复图像的高频细节信息。近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的
- 在OpenCV中放大后,Python会捕捉图像的特定部分
潮易
opencvpython人工智能
在OpenCV中放大后,Python会捕捉图像的特定部分在使用OpenCV进行图像处理时,你可以通过不同的方法放大图像。以下是一些常见的方法以及Python代码示例:1.使用`cv2.resize()`函数:这是一个常用的函数,可以用来调整图像的大小。它接受三个参数:原始图像、新的尺寸以及插值方式。默认的插值方式为线性插值,但还可以选择其他如最近邻插值、双线性插值等。```pythonimport
- F.interpolate函数
dringlestry
深度学习图片分辨率改变
F.interpolate是PyTorch中用于对张量(通常是图像数据)进行插值操作的函数,常用于调整张量的大小,例如改变图像的分辨率。它支持多种插值方法,包括最近邻插值、双线性插值和三次插值等。语法torch.nn.functional.interpolate(input,size=None,scale_factor=None,mode='nearest',align_corners=None)
- 数学建模与MATLAB实现:插值技术详解
青橘MATLAB学习
#数学建模Matlab编程实验数学建模matlab开发语言
引言插值是数学建模与数据分析中的核心技术,广泛应用于信号处理、图像重建、地理信息系统等领域。本文基于一维插值与二维插值的理论框架,结合MATLAB代码实战,系统讲解拉格朗日插值、分段线性插值、三次样条插值等方法,并通过温度预测、地貌分析等案例,帮助读者掌握插值技术的核心原理与实现技巧。一、插值基础理论1.一维插值定义:已知函数在有限点x0,x1,…,xnx_0,x_1,\dots,x_nx0,x1
- Aitken 逐次线性插值
F_D_Z
数理数值分析Aitken逐次线性插值
Aitken逐次线性插值用Lagrange插值多项式Ln(x)L_n(x)Ln(x)计算函数近似值时,如需增加插值节点,那么原来算出的数据均不能利用,必须重新计算。为克服这个缺点,可用逐次线性插值方法求得高次插值。令Ii1,i2,...,in(x)I_{{i_1},{i_2},...,i_n(x)}Ii1,i2,...,in(x)表示函数f(x)f(x)f(x)关于节点xi1,xi2,⋅⋅⋅,xi
- 【Halcon】插值算法通俗讲解
熊猫袋鼠骆驼
机器视觉halcon机器视觉数字图像图像处理
目录一、灰度值插值的概念二、最近邻插值法三、双线性插值法四、等权双线性插值法五、高斯加权双线性插值法六、双三次插值法七、五种插值算比较一、灰度值插值的概念回到目录灰度值插值是图像变换所必需的方法,因为图像不是连续的函数,而是数字化的,即由与(离散的)灰度值相关联的像素组成。下图中,输出图像的结果像素不再完全对应于输入图像的一个像素。插值就是解决这种情况,用已知的数据来估计结果像素的灰度值应该为多少
- [Halcon] 灰度值插值介绍
F-Halcon
HalconT图像处理人工智能halcon
目录1、前言2、插值⽅法2.1概述2.1.1图像变换的插值方法2.1.2测量对象的插值方法及特定位置灰度值的确定2.2最近邻插值(’nearest_neighbor’)2.3双线性插值(’bilinear’)2.4集成平滑的双线性插值2.4.1等权双线性插值(“constant”)2.4.2高斯加权双线性插值(“weighted”)2.5双三次插值(“bicubic”和“bicubic_clipp
- 【OpenCV插值算法比较】
0010000100
opencv算法人工智能
OpenCV插值算法OpenCV插值算法比较1.最近邻插值(INTER_NEAREST)2.双线性插值(INTER_LINEAR)3.双三次插值(INTER_CUBIC)4.区域插值(INTER_AREA)5.兰索斯插值(INTER_LANCZOS4)OpenCV插值算法比较在OpenCV中,插值算法常用于图像缩放、旋转、仿射变换等几何操作。不同的插值方法在计算速度、精度和视觉效果上有显著差异。以
- 【Numpy核心编程攻略:Python数据处理、分析详解与科学计算】3.1 NumPy图像大小调整实战
精通代码大仙
numpypythonnumpypython开发语言
3.1NumPy图像大小调整实战目录NumPy图像大小调整实战图像大小调整的基本概念为什么需要调整图像大小使用NumPy调整图像大小的技术代码实现:详细原理和源码注释实际应用案例:图像缩放在机器学习中的应用目录图像大小调整的基本概念为什么需要调整图像大小使用NumPy调整图像大小的技术3.1线性插值3.2最近邻插值3.3双线性插值3.4双三次插值代码实现:详细原理和源码注释4.1线性插值代码实现4
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号