B-spline Basis Functions: Computation Examples 本博客转自前人的博客的翻译版本,前几章节是原来博主的翻译内容,但是后续章节博主不在提供翻译,后续章节我在完成相关的翻译学习. (原来博客网址:http://blog.csdn.net/tuqu/article/details/4749586) 原来的博主翻译还是很好的,所以前几章节直接借鉴参考原博主的内容. 1. 简单节点(Simple Knots ) 假设节点向量是U = { 0, 0.25, 0.5…

B-spline Basis Functions 本博客转自前人的博客的翻译版本,前几章节是原来博主的翻译内容,但是后续章节博主不在提供翻译,后续章节我在完成相关的翻译学习. (原来博客网址:http://blog.csdn.net/tuqu/article/details/4749586) 原来的博主翻译还是很好的,所以前几章节直接借鉴参考原博主的内容. B-spline Basis Functions:Definition 贝塞尔基函数用作权重.B-样条基函数也一样:但更复杂.但是它有两条贝…

B样条基函数用作权重 reference http://blog.csdn.net/tuqu…

B-spline Curves: Definition 本博客转自前人的博客的翻译版本,前几章节是原来博主的翻译内容,但是后续章节博主不在提供翻译,后续章节我在完成相关的翻译学习. (原来博客网址:http://blog.csdn.net/tuqu/article/details/4749586) 原来的博主翻译还是很好的,所以前几章节直接借鉴参考原博主的内容. 给定 n + 1个控制点P0, P1, ..., Pn 和一个节点向量U = { u0, u1, ..., um },  p 次B-样…

定义:令U={u0,u1,…,um}是一个单调不减的实数序列,即ui≤ui+1,i=0,1,…,m-1.其中,ui称为节点,U称为节点矢量,用Ni,p(u)表示第i个p次(p+1阶)B样条基函数,其定义为 由此可知: (1)Ni,0(u)是一个阶梯函数,它在半开区间u∈[ui,ui+1)外都为零: (2)当p>0时,Ni,p(u)是两个p-1次基函数的线性组合: (3)计算一组基函数时需要事先制定节点矢量U和次数p: (4)定义式中可能出现0/0,我们规定0/0=0: (5)Ni,p(u)是定义…

原文链接:http://blog.csdn.net/tuqu/article/details/5177405 贝塞尔基函数用作权重.B-样条基函数也一样:但更复杂.但是它有两条贝塞尔基函数所没有的特性,即(1)定义域被节点细分(subdivided): (2) 基函数不是在整个区间非零.实际上,每个B样条基函数在附近一个子区间非零,因此,B-样条基函数相当“局部”. 设U 是m + 1个非递减数的集合,u0 <= u2 <= u3 <= ... <= um.ui称为节点(knots…

B-spline Curves 学习之前言 本博客转自前人的博客的翻译版本,前几章节是原来博主的翻译内容,但是后续章节博主不在提供翻译,后续章节我在完成相关的翻译学习. (原来博客网址:http://blog.csdn.net/tuqu/article/details/4749586) 原来的博主翻译还是很好的,所以前几章节直接借鉴参考原博主的内容. B-spline Curves Notes 本 教程是关于B-样条曲线(B-spline Curves)的教程.B-样条曲线在计算机视觉(comp…

python3.4学习笔记(十四) 网络爬虫实例代码,抓取新浪爱彩双色球开奖数据实例 新浪爱彩双色球开奖数据URL:http://zst.aicai.com/ssq/openInfo/ 最终输出结果格式如:2015075期开奖号码:6,11,13,19,21,32, 蓝球:4 直接用python源码写的抓取双色球最新开奖数据的代码,没使用框架,直接用字符串截取的方式写的,经过测试速度还是很快的 使用pyspider可以轻松分析出需要的内容,不过需要部署框架对只抓取特定内容的小应用来说也没多大必要…

OGG学习笔记02-单向复制配置实例 实验环境: 源端:192.168.1.30,Oracle 10.2.0.5 单实例 目标端:192.168.1.31,Oracle 10.2.0.5 单实例 1.模拟源数据库业务持续运行 2.配置OGG前期准备 3.配置OGG单向复制 1.模拟源数据库业务持续运行 OGG的单向配置比较简单,但实际生产过程很多业务要求不间断运行, 所以我创建了2张模拟业务表,简单模拟在业务不间断运行场景下OGG的配置. 1.1 创建模拟的业务用户 首先我创建业务用户jy,并指…

学习MQ(三) 一个实例. 现在有两台机器A和B,分别安装了MQ6.0,我要通过MQ进行A和B之间的双向通信. 我打算分两步,第一步:实现A到B的数据传输. 在A上: 1.创建队列管理器 QM_1001. 2.创建本地队列 LQ_1001 3.创建传输队列 XQ_1001 4.创建远程队列 RQ_1002 5.创建发送方通道 1001.1002 在B上: 1.创建队列管理器 QM_1002 2.创建本地队列 LQ_1002 3.创建接收方通道 1001.1002,名字必须与发送方通道相同. 4.…

python3.4学习笔记(十一) 列表.数组实例 #python列表,数组类型要相同,python不需要指定数据类型,可以把各种类型打包进去#python列表可以包含整数,浮点数,字符串,对象#创建列表三种方式:1.member = ["zdz","liufeng","hots"],2.number = [1,2,3],#3.混合型 mix = [1,'zdz',3.12,[1,2,3]] 4.空列表 empty = []#向列表添加使用app…

网络协议栈学习(一)socket通信实例 该实例摘自<linux网络编程>(宋敬彬,孙海滨等著). 例子分为服务器端和客户端,客户端连接服务器后从标准输入读取输入的字符串,发送给服务器:服务器接收到字符串后,发送给服务器:服务器接收到字符串后统计字符串的长度,然后将该值传给客户端:客户端将接收到的信息打印到标准输出. 一.服务器端代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #in…

感谢各位亲们的大力支持,免费的HTML5学习课程<HTML5网页开发实例具体解释>连载已经结束了.  有兴趣的读者能够看我的博客,也能够看以下的链接逐个学习: 当里个当.免费的HTML5连载来了<HTML5网页开发实例具体解释>连载(一) 免费的HTML5连载来了<HTML5网页开发实例具体解释>连载(二)内容交互 免费的HTML5连载来了<HTML5网页开发实例具体解释>连载(三)DOCTYPE和字符集 免费的HTML5连载来了<HTML5网页开发实…

Vue学习之路之登录注册实例代码:https://www.jb51.net/article/118003.htm vue项目中路由验证和相应拦截的使用:https://blog.csdn.net/wang1006008051/article/details/77962942/ vue登录路由验证的实现:https://www.jb51.net/article/130487.htm [vue+axios]一个项目学会前端实现登录拦截:https://blog.csdn.net/qq67331852…

Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例1 0. PyTorch Seq2Seq项目介绍 1. 使用神经网络训练Seq2Seq 1.1 简介,对论文中公式的解读 1.2 数据预处理 我们将在PyTorch中编写模型并使用TorchText帮助我们完成所需的所有预处理.我们还将使用spaCy来协助数据的标记化. # 引入相关库 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torcht…

本文是通过例子学习C++的第五篇,通过这个例子可以快速入门c++相关的语法. 1.上篇回顾 在上一篇中,我们通过字符数组计算264次方: 通过例子进阶学习C++(四)计算2的64次方 带着这个问题:为什么用字符数组,不用整数数组,开始本文. 2.先计算1+2+3+...100的和并总结规律 本题目直接实现,有点复杂,我们先计算1+2+3+...100的和,总结规律后再来计算. 这个是一个经典的循环问题,可以用for.while.do-while求和. #include<iostream> us…

[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(2)--- 计算分区 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(2)--- 计算分区 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 Profile文件 1.2 总体思路 0x02 图相关 2.1 Graph 2.2 构建图 2.3 反链 0x03 构建反链 3.1 main函数入口 3.2 增强反链 3.3 后续反链 3.4 总体构建 3.5 拓扑排序 3.6 总结 0x04 计算分区 4.1 main函数的逻辑 4.2 动态规划…

B-spline Curves: Moving Control Points 本博客转自前人的博客的翻译版本,前几章节是原来博主的翻译内容,但是后续章节博主不在提供翻译,后续章节我在完成相关的翻译学习. (原来博客网址:http://blog.csdn.net/tuqu/article/details/4749586) 原来的博主翻译还是很好的,所以前几章节直接借鉴参考原博主的内容. B-样条曲线:移动控制点 移动控制点是改变B-样条曲线形状的最明显的方法.在前面页讨论的局部修改方案说明了修改控…

B-spline Curves: Computing the Coefficients 本博客转自前人的博客的翻译版本,前几章节是原来博主的翻译内容,但是后续章节博主不在提供翻译,后续章节我在完成相关的翻译学习. (原来博客网址:http://blog.csdn.net/tuqu/article/details/4749586) 原来的博主翻译还是很好的,所以前几章节直接借鉴参考原博主的内容. 尽管de Boor算法是一个计算对应于给定u的B-样条曲线上的点的标准方法, 我们许多情况下(例如,曲…

B-spline Curves: Important Properties 本博客转自前人的博客的翻译版本,前几章节是原来博主的翻译内容,但是后续章节博主不在提供翻译,后续章节我在完成相关的翻译学习. (原来博客网址:http://blog.csdn.net/tuqu/article/details/4749586) 原来的博主翻译还是很好的,所以前几章节直接借鉴参考原博主的内容. B-样条曲线有很多与贝塞尔曲线一样的重要性质,因为前者是后者的推广.而且,B-样条曲线有比贝塞尔曲线更渴望的性质.…

Derivatives of a B-spline Curve 本博客转自前人的博客的翻译版本,前几章节是原来博主的翻译内容,但是后续章节博主不在提供翻译,后续章节我在完成相关的翻译学习. (原来博客网址:http://blog.csdn.net/tuqu/article/details/4749586) 原来的博主翻译还是很好的,所以前几章节直接借鉴参考原博主的内容. 尽管B-样条曲线比贝塞尔曲线复杂得多,它们的导数很相似.假设一个B-样条曲线定义如下: 每个基函数的导数可计算如下: 将这些导…

深度学习的第一个实例一般都是mnist,只要这个例子完全弄懂了,其它的就是举一反三的事了.由于篇幅原因,本文不具体介绍配置文件里面每个参数的具体函义,如果想弄明白的,请参看我以前的博文: 数据层及参数 视觉层及参数 solver配置文件及参数 一.数据准备 官网提供的mnist数据并不是图片,但我们以后做的实际项目可能是图片.因此有些人并不知道该怎么办.在此我将mnist数据进行了转化,变成了一张张的图片,我们练习就从图片开始.mnist图片数据我放在了百度云盘. mnist图片数据下载:htt…

以静态缓存为例. 修改 file.php line:11 去掉 path 参数(方便),加上缓存时间参数: public function cacheData($k,$v = '',$cacheTime = 0){ //文件名 $filename = $this->_dir.$k.'.'.self::EXT; ..... line:25 把缓存时间设置为 11 位的数字,如果不满 11 位,则在时间前面补 0.再把缓存时间和缓存内容进行拼接: $cacheTime = sprintf('%011…

    实例化(instancing)或者多实例渲染(instancd rendering)是一种连续运行多条同样渲染命令的方法.而且每一个命令的所产生的渲染结果都会有轻微的差异. 是一种很有效的.有用少量api调用来渲染大量几何体的方法.OpenGL提供多种机制,同意着色器对不同渲染实例赋予不同的顶点属性. 几个简单的多实例渲染命令:     1.void glDrawArraysInstanced( GLenum mode, GLint first, GLsizei count, GLsiz…

原作:面包包包包包包 改动:寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年2月 出处:http://blog.csdn.net/Breada/article/details/50697030 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50697074 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50697105 声明:版权全部.转载请联系作者并注明出处 1. 引言 提笔写这篇博客,…

原作:面包包包包包包 修改:寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年1月 出处: http://blog.csdn.net/breada/article/details/50572914 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50580423 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50580647 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言 提笔写这篇博客…

一.前述 DCGAN就是Deep Concolutions应用到GAN上,但是和传统的卷积应用还有一些区别,最大的区别就是没有池化层.本文将详细分析卷积在GAN上的应用. 二.具体 1.DCGAN和传统GAN区别 1.将pooling层convolutions替代(对于判别模型:容许网络学习自己的空间下采样 ,因为没有池化层,所以让判别网络自习学习.对于生成模型:容许它学习自己的空间上采样,即改变原先卷积策略,通过图片提取特征,而生成模型通过特征生成图片.)    2.在generator和di…

先给个内存池的实现代码,里面带有个应用小例子和画的流程图,方便了解运行原理,代码 GCC 编译可用.可以自己上网下APR源码,参考代码下载链接: http://pan.baidu.com/s/1hq6A20G 贴两个之前学习的时候参考的文章地址,大家可以参考: http://www.cnblogs.com/bangerlee/archive/2011/09/01/2161437.html http://blog.csdn.net/flyingfalcon/article/details/2627…

HMM算法想必大家已经听说了好多次了,完全看公式一头雾水.但是HMM的基本理论其实很简单.因为HMM是马尔科夫链中的一种,只是它的状态不能直接被观察到,但是可以通过观察向量间接的反映出来,即每一个观察向量由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生,又由于每一个状态也是随机分布的,所以HMM是一个双重随机过程. HMM是语音识别,人体行为识别,文字识别等领域应用非常广泛. 一个HMM模型可以用5个元素来描述,包过2个状态集合和3个概率矩阵.其分别为 隐含状态S,可观测状态O,初始状态概率矩阵π,隐含…

上一节玩了 exbot 在RViz里的仿真控制,这里我们用urdf文件写个自己的小车模型,ref: http://blog.csdn.net/hcx25909/article/details/8904292 (待修正) 1.  创建一个package: smartcar_description 创建一个package: smartcar_description  urdf  ,依赖:urdf $ catkin_create_pkg smartcar_description urdf 2. Sma…