色域(CIE1931)=ABS(RC[-6]*RC[-3]+RC[-4]*RC[-1]+RC[-2]*RC[-5]-RC[-6]*RC[-1]-RC[-4]*RC[-5]-RC[-2]*RC[-3])/2

使用FineReport报表软在进行排序的时,很多时候您可能想实现根据点击的次数进行升降序排序,也就是说点击第一次点击标题升序排序,再次点击就降序,以此类推,而不是通过选择升序进行升序排列,选择降序进行降序排列. 由扩展后排序可知,可以根据参数值的不同来决定升序还是降序,这里也可以此思路进行实现,定义一个参数,如果参数值为1的时候,就升序,参数值为0的时候,按照数据列的负数进行升序排序,即数据列降序. 本文所提供的方法,只适用于排序数据列数据类型为数字型的字段.数据类型为字符型,我们下节再介绍.

目录: 数学函数 统计函数 应用示例 控制流 数学函数 ceiling(x):  大于等于 x  的最小整数, 如:  ceiling(3.213)  --> 4 floor(x):     小于等于 x 的最大整数,如:  floor(3.6534) --> 3 trunc(x):    取x的整数部分,          如:  trunc(5.999)  --> 5 round(x,digits=n):   将x舍入为指定的小数,                       如:

一.LDA的基本思想 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的.线性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离,即模式在该空间中有最佳的可分离性. 如

离上次写博客又隔了很久,心中有愧.在我不断使用Java的过程中,几乎都是拿来就用,就Java并发这块我还没有系统的梳理过,趁着国庆有空余时间,把它梳理一遍.以下部分内容参考相关书籍,以作学习之用,特此说明. 概述 并行定律 随着科技的发展,集成电路上的晶体管数量也达到了物理极限,摩尔定律也随之不再那么有效,例如Amdahl定律和Gustafson定律代替它成为计算机性能发展的源动力.从这个演变也可以看出,计算机的性能发展也不得不从追求处理器频率到多核并行处理的发展过程. 定义 所谓阿姆达尔(Am

深度学习笔记 目标函数的总结与整理   目标函数,或称损失函数,是网络中的性能函数,也是编译一个模型必须的两个参数之一.由于损失函数种类众多,下面以keras官网手册的为例. 在官方keras.io里面,有如下资料: mean_squared_error或mse mean_absolute_error或mae mean_absolute_percentage_error或mape mean_squared_logarithmic_error或msle squared_hinge hinge bi

快考试了,把我以前写过的题回顾一下.Noip2007 树网的核:floyd,推出性质,暴力.Noip2008 笨小猴:模拟Noip2008 火柴棒等式:枚举Noip2008 传纸条:棋盘dpNoip2008 双栈排序:将复杂条件转化为简单约束,二分图染色判断可行性,模拟.Noi2010 能量采集:常见套路,求:ΣΣgcd(i,j),设t = gcd(i,j),能算出gcd=t的点对有(n/t) * (m/t)个,然后利用容斥原理减去2t,3t,……,kt的,倒序枚举.Noip2009 潜伏者:模

概述 量化中,我们经常会遇到各种量化指标的计算,对于zipline来说,也会对这部分计算进行处理,由于指标计算的通用性比较强,所以,zipline单独封装了 empyrical 这个模块,可以处理类似的计算,由于这个模块并不依赖其它zipline模块,我们可以在我么的项目中单独使用它. 安装 pip install empyrical 它会依赖安装 numpy, scipy, pandas 等模块 使用 导入 from empyrical import ( alpha, beta, alpha_

在单元格的数据设置这一选项中,有分组,列表,汇总三个选项.分组显示,即将相同的项合并,列表则将每一行的数据逐一的展示,不会合并相同的值,每一行的是完整的一条记录,而汇总则是将数字型数据进行汇总. 分组: 列表: 条件属性: 1.如果单元格为空,则显示新值,,通过设置条件属性——>新值——>输入需要显示的值——>设置条件 2.隔行显示不同颜色:添加背景,设置背景颜色,选择当前行,,输入判断条件 3.红色预警:即当值为某一特殊值时,用高亮颜色显示,,与隔行显示方法相似,只是在选择时为“当前格

目录 一. 前言 1.1 本文动机 1.2 PBR知识体系 1.3 本文内容及特点 二. 初阶:PBR基本认知和应用 2.1 PBR的基本介绍 2.1.1 PBR概念 2.1.2 与物理渲染的差别 2.1.3 PBR的特征 2.2 PBR的衍变历史 2.2.1 Lambert(1760年) 2.2.2 Smith(1967年) 2.2.3 Phong(1973年) 2.2.4 Cook-Torrance(1982年) 2.2.5 Oren Nayarh(1994年) 2.2.6 Schlick(

熵:可以表示一个事件A的自信息量,也就是A包含多少信息. KL散度:可以用来表示从事件A的角度来看,事件B有多大不同. 交叉熵:可以用来表示从事件A的角度来看,如何描述事件B. 一种信息论的解释是: 熵的意义是对A事件中的随机变量进行编码所需的最小字节数. KL散度的意义是“额外所需的编码长度”如果我们用B的编码来表示A. 交叉熵指的是当你用B作为密码本来表示A时所需要的“平均的编码长度”. 一.熵 1.定义 衡量一个事件所包含的信息量 $$S(A)=-\sum_i P_A(x_i)logP_A

损失函数 1. 损失函数概念 损失函数:衡量模型输出与真实标签的差异 \[损失函数(Loss Function): Loss = f(\hat y,y) \] \[代价函数(Cost Function): Cost =\frac{1}{N} \sum^{N}_{i}f(\hat y_i ,y_i) \] \[目标函数(Objective Function): Obj = Cost+Regularization \] 损失函数:计算一个样本的一个差异 代价函数:计算整个样本的loss的平均值 目标

T1 skip 普通$dp$很好打: $f[i]=max(f[j]-\sum_{k=1}^{K}k+a_i)$ 就是要注意边界问题很烦人. 1 #include<bits/stdc++.h> 2 #define int long long 3 using namespace std; 4 namespace AE86{ 5 inline int read(){ 6 int x=0,f=1;char ch=getchar(); 7 while(ch<'0'||ch>'9'){if(c

1 前言 自然界的颜色千变万化,为了给颜色一个量化的衡量标准,就需要建立色彩空间模型来描述各种各样的颜色,由于人对色彩的感知是一个复杂的生理和心理联合作用的过程,所以在不同的应用领域中为了更好更准确的满足各自的需求,就出现了各种各样的色彩空间模型来量化的描述颜色.我们比较常接触到的就包括 RGB / CMYK / YIQ / YUV / HSI等等. 对于数字电子多媒体领域来说,我们经常接触到的色彩空间的概念,主要是RGB , YUV这两种(实际上,这两种体系包含了许多种具体的颜色表达方式和模型

马三最近在一直负责Unity中的物理引擎这一块,众所周知,Unity内置了NVIDIA公司PhysX物理引擎.然而,马三一直觉得只会使用引擎而不去了解原理的程序猿不是一位老司机.所以对一些常用的物理学公式我们还是要了解一下的.下面就是Unity开发中常用的一些物理学公式. 一.直线运动 1.匀变速直线运动 1.平均速度V＝s/t(定义式) 2.有用推论Vt^2-Vo^2＝2as 3.中间时刻速度Vt/2＝V平＝(Vt+Vo)/2 4.末速度Vt＝Vo+at 5.中间位置速度Vs/2＝[(Vo^2

服务器监听时,在每次处理一个客户端的连接时是需要一定时间的,这个时间非常的短(也许只有1ms 或者还不到),但这个时间还是存在的.而这个backlog 存在的意义就是:在这段时间里面除了第一个连接请求是正在进行处理以外,其他的连接请求都在请求队列中等待,而如果超过了队列的最大等待个数时,其他的请求将被忽略或者将不会被处理. 这个backlog 的值就是影响这个队列的大小的.但是这个backlog 值的大小并非直接等于队列的个数,队列的实际大小根据操作系统的不同而不同.也许有的是这个值,有的是2 

PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一．系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联.单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高. 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆) 理

来源:学步园 FFT(Fast Fourier Transform,快速傅立叶变换)是离散傅立叶变换的快速算法,也是我们在数字信号处理技术中经常会提到的一个概念.在大学的理工科课程中,在完成高等数学的课程后,数字信号处理一般会作为通信电子类专业的专业基础课程进行学习,原因是其中涉及了大量的高等数学的理论推导,同时又是各类应用技术的理论基础. 关于傅立叶变换的经典著作和文章非常多,但是看到满篇的复杂公式推导和罗列,我们还是很难从直观上去理解这一复杂的概念,我想对于普通的测试工程师来说,掌握FFT的

基于Extjs的web表单设计器 基于Extjs的web表单设计器 第一节 基于Extjs的web表单设计器 第二节——表单控件设计 基于Extjs的web表单设计器 第三节——控件拖放 基于Extjs的web表单设计器 第四节——控件拖放 基于Extjs的web表单设计器 第五节——数据库设计 基于Extjs的web表单设计器 第六节——界面框架设计 基于Extjs的web表单设计器 第七节——取数公式设计之取数公式定义 基于Extjs的web表单设计器 第七节——取数公式设计之取数公式的使用

经常有人问配置mysql时该如何估算内存的消耗.那么该使用什么公式来计算呢? 关心内存怎么使用的原因是可以理解的.如果配置mysql服务器使用太少的内存会导致性能不是最优的;如果配置了太多的内存则会导致崩溃,无法执行查询或者导致交换操作严重变慢.在现在的32位平台下,仍有可能把所有的地址空间都用完了,因此需要监视着. 话虽如此,但我并不觉得找到什么可以计算内存使用的秘诀公式就能很好地解决这个问题.原因有--如今这个公式已经很复杂了,更重要的是,通过它计算得到的值只是"理论可能"并不是真