题目描述 明明做作业的时候遇到了n  个二次函数s_i(x)=ax^2+bx+c ,他突发奇想设计了一个新的函数 f(x)=max{s_i(x)},i=1,2,...,n. 明明现在想求这个函数在 [0,1000] 的最小值,要求精确到小数点后四位,四舍五入. 输入格式 输入包含 t 组数据,每组第一行一个整数n : 接下来 n 行,每行 3 个整数 a,b,c  ,用来表示每个二次函数的 3 个系数.注意:二次函数有可能退化成一次. 输出格式 每组数据输出一行,表示新函数 f(x) 的在区间…

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac…

在论文的结果分析中,ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图. 1.ROC曲线 ROC曲线(receiver operating characteristic)是一种对于灵敏度进行描述的功能图像.ROC曲线可以通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实现.由于是通过比较两个操作特征(TPR和FPR)作为标准,ROC曲线也叫做相关操作特征曲线. ROC分析给选择最好的模型和在上下文或者类分布中抛弃一些较差的模型提供了工具.ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,他们是用…

贝塞尔曲线 Bézier curve(贝塞尔曲线)是应用于二维图形应用程序的数学曲线. 曲线定义:起始点.终止点.控制点.通过调整控制点,贝塞尔曲线的形状会发生变化. 1962年,法国数学家Pierre Bézier第一个研究了这种矢量绘制曲线的方法,并给出了详细的计算公式,因此按照这样的公式绘制出来的曲线就用他的姓氏来命名,称为贝塞尔曲线. 这里我们不介绍计算公式,只要知道贝塞尔曲线是一条由起始点.终止点和控制点所确定的曲线就行了.而n阶贝塞尔曲线就有n-1个控制点.用过Photoshop等绘…

override func draw(_ rect: CGRect) { let path = UIBezierPath() // 起点 path.move(to: CGPoint(x: , y: )) // 完善曲线:两个控制点 // path.addCurve(to: <#T##CGPoint#>, controlPoint1: <#T##CGPoint#>, controlPoint2: <#T##CGPoint#>) // 完善曲线:一个控制点 path.add…

UIBezierPath主要用来绘制矢量图形,它是基于Core Graphics对CGPathRef数据类型和path绘图属性的一个封装,所以是需要图形上下文的(CGContextRef),所以一般UIBezierPath在drawRect中使用. UIBezierPath的属性介绍: 1.CGPath:将UIBezierPath类转换成CGPath,类似于UIColor的CGColor 2.empty:只读类型,路径上是否有有效的元素 3.bounds:和view的bounds是不一样的,它获…

功能:图片的拖动.曲线的拖放和绘制 一. 准备工作 1. 点击此下载相关的文档 二. 在浏览器中运行 dragDrop.html 文件,即可看到效果 三. 效果图…

一.数字.公式.函数.变量,哦,NO! 又又一次说起贝塞尔曲线(英语:Bézier curve,维基百科详尽中文释义戳这里),我最近在尝试实现复杂的矢量图形动画,发现对贝塞尔曲线的理解馒头那么厚,是完全不能承受富有创意的创作的,至少得有我当年追我老婆的脸皮厚才行. 然而,瞅瞅维基百科上的释义,或者其他一些相关的技术文章,总是离不开各种公式,一大堆变量……例如下面维基截图缩略图: 完全是数学爱好者的菜啊!我想,要是让UI设计师们去学习这些东西,估计还不如一刀来个痛快的! 这就是爱好领域与能力掌握的…

对于css3的Transitions,网上很多介绍,相信大家都比较了解,这里用最简单的方式介绍下: transition语法:transition:<transition-property> <transition-duration> <transition-timing-function> <transition-delay>; 例如 transition:all 2.5s linear 0.2s; 表示全部属性变化,持续2.5秒,缓冲效果为linear,…

在机器学习的算法评估中,尤其是分类算法评估中,我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall),RoC曲线与PR曲线这些概念,那这些概念到底有什么用处呢? 首先,我们需要搞清楚几个拗口的概念: 1. TP, FP, TN, FN True Positives,TP:预测为正样本,实际也为正样本的特征数 False Positives,FP:预测为正样本,实际为负样本的特征数 True Negatives,TN:预测为负样本,实际也为负样本的特征数 False Negatives,…