1890年,意大利数学家皮亚诺(Peano G)发明能填满一个正方形的曲线,叫做皮亚诺曲线.后来,由希尔伯特作出了这条曲线,又名希尔伯特曲线.Hilbert-Peano曲线是一种分形图形,它可以画得无限复杂.它的初始图元是正方形,在迭代生成的过程中,不断细化出小的正方形,图中的线段其实是用于连接各正方形的连线.它的特点是蜿蜒曲折.一气呵成,能经过平面上某一正方形区域内所有的点.希尔伯特曲线是一种奇妙的曲线,只要恰当选择函数,画出一条连续的参数曲线,当参数t在0,1区间取值时,曲线将遍历单位正方形

引言 我们可能会有这样的一种需求,像是打车软件中呼叫附近的车来接送自己,或者是在qq中查看附近的人.我们都需要知道距离自己一定范围内的其它目标的集合.如果将上面举例的功能抽象出来,就是要实现以某个点为中心,以一定的距离为半径,在空间中查找其它点所构成的集合.诚然,当空间中点的数目较少时,我们可以采用遍历所有点的方式来计算出当前点与其它点之间的距离的方式来得到对应的结果集,但是空间中的点数目较多(假如达到千万级别),且存在多个点要计算出距离当前点一定范围内的点所构成的集合时,这个计算的时间复杂度便

这是讲义里比较精华的几个题目,今晚翻看也是想到了,总结出来(处理k/n2形式). 推广式子如下: 例题如下:

原文地址:https://www.jianshu.com/p/7332dcb978b2   引子 每天我们晚上加班回家,可能都会用到滴滴或者共享单车.打开 app 会看到如下的界面:     app 界面上会显示出自己附近一个范围内可用的出租车或者共享单车.假设地图上会显示以自己为圆心,5公里为半径,这个范围内的车.如何实现呢?最直观的想法就是去数据库里面查表,计算并查询车距离用户小于等于5公里的,筛选出来,把数据返回给客户端. 这种做法比较笨,一般也不会这么做.为什么呢?因为这种做法需要对整个

今天这个专题接着上一篇 Redis 的基本数据类型 继续讲解剩下的高阶数据类型:BitMap.HyperLogLog 和 GEO hash.这些数据结构的底层也都是基于我们前面说的 5 种 基本类型,但是实现上有很多 Redis 自己的创意.下面我们一起进入高阶数据结构的世界. BitMap BitMap 从字面意义上能看出是一个字节组成的集合.由于一个比特位只有 0 和 1 两种状态,所以 BitMap 能应用的场景是有限的,只能对这种二值的场景进行使用.BitMap 底层是怎么实现的呢? R

转自:http://www.math.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=14819&extra=&page=1 原作者: wcboy 现在的论坛质量比以前差了,大部分都是来解题问答的,而且层次较低.以前论坛中,Qullien很令人印象深刻,但愿他能在国外闯出一片天空.现在 基础数学版代数&数论子版中那几个讨论代数几何的还不错.不期望目前论坛出现很多高层次高手,高层次高手应该站在好课题上高观点讨论数学,出 现这样的网友,看他们的言论非常过

这里提供18个几何线段分形的GIF动画图像.图形颜色是白色,背景色为黑色,使用最基本的黑与白以表现分形图形. (1)科赫(Koch)雪花   (2)列维(levy)曲线   (3)龙形曲线(Dragon Curve)   (4)C折线   (5)谢尔宾斯基(Sierpinski)三角形   (6)谢尔宾斯基(Sierpinski)地毯   (7)谢尔宾斯基(Sierpinski)四面体   (8)拆分三角形   (9)分形树(Tree)   (10)分形二叉树(Binary Tree)    (

如果要得到pose视图,除非有精密的测量方法,否则进行大量的样本采集时很耗时耗力的.可以采取一些取巧的方法,正如A Survey on Partial of 3d shapes,描述的,可以利用已得到的3D模型,利用投影的方法 (page10-透视投影或者正射投影),自动得到精确的3D单向视图. 其中的遇到了好几个难题:透视投影的视角问题:单侧面的曲面补全问题(曲面插值问题):pose特征的描述性问题. 一篇文章看完视觉及相关通略. 先普及一下基础知识: 一:图像处理.计算机图形学.计算机视觉和

室内设计原理 第一章 室内设计的含义和基本观点 人的一生,绝大部分时间是在室内度过的,因此,人们设计创造的室内环境,必然会直接关系到室内生活.生产活动的质量,关系到人们的安全.健康.效率.舒适等等.室内环境的创造,应该把保障安全和有利于人们的身心健康作为室内设计的首要前提.人们对于室内环境除了有使用安排.冷暖光照等物质功能方面的要求之外,还常有与建筑物的类型.性格相适应的室内环境氛围.风格文脉等精神功能方面的要求. 由于人们长时间生活活动于室内,因此现代室内设计,或称室内环境设计,相对地是环境设

(清华2017.4.29标准学术能力测试24) 设$x,y\in\mathbb{R}$,函数$f(x,y)=x^2+6y^2-2xy-14x-6y+72$的值域为$M$,则______ A.$1\in M$ B.$2\in M$ C.$3\in M$ D.$4\in M$ 答案:C和D. 提示:原式=$(x-y-7)^2+5(y-2)^2+3$ 练习1: 已知 $9a^2+8ab+7b^2\leq 6$,求 $7a+5b+12ab$ 的最大值. 提示: \begin{align*} 6-(7a+

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

超计算(Hyper computation)模型 作者:Xyan Xcllet链接:https://www.zhihu.com/question/21579465/answer/106995708来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 超计算,是一个研究比图灵机计算能力更强的计算能力的计算机器的理论计算机科学分支. 主要有以下部分模型: A.谕示机.带“黑箱”的图灵机.由图灵本人亲自提出,“黑箱”就是一个谕示,经过一个谕示就可以得到一个问题的判定结果.所有

关键词:牛顿法.牛顿迭代法.牛顿切线法.牛顿-拉弗森方法 参考:牛顿迭代法-百度百科.牛顿切线法-百度文库数学学院.牛顿切线法数值分析.非线性方程(组)的数值解法.Latex入门 https://blog.csdn.net/ccnt_2012/article/details/81837154 一.牛顿切线法基本思想 背景 多数方程不存在求根公式(参考:伽罗瓦理论.一元五次方程求根公式),因此求精确根非常困难,甚至不可能,从而寻找方程的近似根就显得特别重要.方法使用函数的泰勒级数的前面几项来寻找方

http://www.58pic.com/newpic/27882296.html http://www.58pic.com/newpic/27893137.html http://699pic.com/tupian-400070944.html http://www.58pic.com/newpic/27909372.html http://www.58pic.com/newpic/27911361.html http://www.58pic.com/newpic/27916775.html

某帖子笔记1 主要还是从三体吧某精品贴里看来的... 集合论 集合就是一堆东西...满足 1) 集合中的元素互异(即每种只有一个) 2) 集合中的元素无序(不是一个数组,集合中的元素没有显然的排序法则) 3) 集合是确定的(包括满足条件的所有东西,比如'一个集合包含有所有可能存在的集合'是不正确的) 组 组是一类数学对象.组是有序的.多元的. 组的表示方法:$(val1[,val_k]*)$ 笛卡尔积 定义两个集合的笛卡尔积 \[S\times M=\\{(a,b)\mid a\in S,b\i

在看计算理论相关的书的时候,偶然看到这个blog,http://skibinsky.com/godel-turing-and-cantor-the-math/,写的很好.我觉得用自动机的方式讲计算理论的话,从DFA,正则,到图灵机,都是很直观而且容易理解的,但是从Halt, Reducibility开始,再用图灵机的语言来描述就是一件可怕而且容易令人迷惑的方式了.这个时候通常不得不退回去,尝试从Lambda Calculus的角度去理解计算理论.不过 Recursion 的符号确实也很讨厌.如果

>> 皮亚诺(Peano)公理 定义自然数 公理2.1   0是一个自然数. 公理2.2   若n是自然数, 则n++也是自然数. 公理2.3   0不是任何自然数的后继, 即对于每个自然数n , 都有n++ ≠ 0. 公理2.4   不同的自然数必有不同的后继者; 也就是说, 若n, m是自然数且n≠m, 则n++ ≠ m++. 等价地说, 若n++ = m++, 则必有n = m. 公理2.5(数学归纳原理)   设P(n)是关于自然数的一个性质, 假设P(0)是真的 , 并假设只要P(n

换个角度看AI:研究历史和哲学逻辑 正如题图所示,仿生人会梦见电子羊吗?(注:Do Androids Dream of Electric Sheep?是Philip K. Dick所著的一本科幻小说,讲述人类在一个崩坏的环境中复制自己并奴役这些仿生人的故事.) 人工智能发展迅速且应用广泛.现实生活中AI技术的发展听起来像科幻电影,而科幻电影则更像是另一种画面感十足的现实场景.经过几十年的探索,AI技术可以说已趋于成熟,然而人们依旧固执己见,业内人士乃至全世界都对其可行性仍持怀疑态度. 类似的情形

Rust 阴阳谜题,及纯基于代码的分析与化简 雾雨魔法店专栏 https://zhuanlan.zhihu.com/marisa 来源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/52249705 0. 前(请务必跳过) 之前用 Haskell 通过 Cont Monad 模拟过 call/cc (实际上在阴阳谜题中用作 get-current-continuation,这里我们只讨论 get/cc),但似乎确实是搞个 DSL 再模拟. 但我是觉得这和动态类型其实关系不大,只是通常

致BCD6 CEC0 C3F4 转一轮肩胛骨 倒一杯铁观音 白驹过隙,倏忽两秋 远方有希望和梦想 有火车.微信美颜视频聊天和碧根果 有你的支持 如果身旁没有你 生活无趣失去动力 就像python失去类 java失去虚拟机 c中少了指针 马云没了猫宝 刘强东没了狗东 马化腾失去了小学生 没有了就像是 海洋少了海 狗子少了狗 左成不叫敏洪 天震只剩狗震 不知何时开始,到哪结束 有你在我身旁 才使我进入激发态 奋斗的导数从y = arctanx变为y = tanx 早7.30——晚22.30 让电动生