精度比acos , asin 什么的高些. Parameters y Value representing the proportion of the y-coordinate. x Value representing the proportion of the x-coordinate. If both arguments passed are zero, a domain error occurs. 所以使用前只需排除x=y=0的情况 例子: /* atan2 example */ #in

var dt:Number=1/30; var y0:Number=_body.GetPosition().y; var y:Number=y0+_body.GetLinearVelocity().y*dt+_world.GetGravity().y*dt*dt; trace(y0, "y:"+y); b2Island中的实现: var l_gravity:b2Vec2=b.m_customGravity?b.m_customGravity:gravity; //===========

本博文主要内容: 1.再次思考pipeline 2.窄依赖物理执行内幕 3.宽依赖物理执行内幕 4.Job提交流程 一:再次思考pipeline 即使采用pipeline的方式,函数f对依赖的RDD中的数据的操作也会有2种方式: 1:f(record), f作用于集合的每一条记录,每次只作用于一条记录. 2.f(redord), f一次性作用于集合的全部数据. Spark采用的是第一种方式,原因: 1.spark无需等待,可以最大化的使用集群计算资源. 2.减少OOM的发生 3.最大化的有利于开

描述: 对于图(有向无向都适用),求某一点到其他任一点的最短路径(不能有负权边). 操作: 1. 初始化: 一个节点大小的数组dist[n] 源点的距离初始化为0,与源点直接相连的初始化为其权重,其他为无穷大(INT32_MAX等). 标记源点,其到自身距离是0,已经是最小了. 2. 计算 对于dist,每次选取未标记的最小值(将其标记,表示已经得到最小值),更新与其相连的未标记的点: 如果此点加上权值,小于与其相连的点,则更新之. 代码: 代码并未优化,理解思路即可. #include <st

//Math类的数学计算功能 public class MathTest { public static void main(String[] args) { /*----------下面是三角运算----------*/ //将弧度转换成角度 System.out.println("Math.toDegrees(1.57):" + Math.toDegrees(1.57)); //将角度转换为弧度 System.out.println("Math.toRadians(90)

本博文主要内容:  1.再次思考pipeline 2.窄依赖物理执行内幕 3.宽依赖物理执行内幕 4.Job提交流程 一:再次思考pipeline 即使采用pipeline的方式,函数f对依赖的RDD中的数据的操作也会有2种方式: 1:f(record), f作用于集合的每一条记录,每次只作用于一条记录. 2.f(redord), f一次性作用于集合的全部数据. Spark采用的是第一种方式,原因: 1.spark无需等待,可以最大化的使用集群计算资源. 2.减少OOM的发生 3.最大化的有利于

softmax计算公式:                        Softmax是机器学习中一个非常重要的工具,他可以兼容 logistics 算法.可以独立作为机器学习的模型进行建模训练.还可以作为深度                 学习的激励函数.          softmax的作用简单的说就计算一组数值中每个值的占比,公式一般性描述为:              设一共有个用数值表示的分类,其中表示分类的个数.那么softmax               公式softmax的

1.MATLAB自编绘图函数 function [] = signal_write(X,w,flag) % X:数据 % w:频率向量 magX=abs(X);angX=angle(X); realX=real(X);imagX=imag(X); ) figure(); magX=abs(X);angX=angle(X); realX=real(X);imagX=imag(X); subplot(,,);plot(w/pi,magX);grid xlabel('以pi为单位的频率');title

Ricequant米筐金工--因子分析 作者:戴宇.小湖 上一篇介绍了单因子检验是因子分析前重要的一个步骤,是构建因子库.建立因子模型的基础,这篇报告首先对常见估值因子进行初步的检验. 第一篇．估值因子的分析 估值因子是一类具有特色的风格因子,本报告选取了PE,PB,PCF,PS,PEG五个常见的估值因子进行因子分析,测试区间是2014年1月1日~2017年8月1日,测试数据是全市场股票的月数据,主要从有效性和稳定性两个角度分析因子. 通过此次报告可以初步得出以下结论: 1.  此次选择的五个估

[原文]    浅析 Hinton 最近提出的 Capsule 计划     关于最新的 Hinton 的论文 Dynamic Routing Between Capsules,参见 https://www.zhihu.com/question/67287444/answer/251241736. 最近一次更新 17-10-11 11:00 (UTC+8).改善了一些表述,在无监督学习部分加入了'Tufas' 相关内容,以及视觉皮层的结构. 上一次更新 17-09-22 15:00 (按中国时间

今天一天8h 写了两道斜率优化的题(别问我效率为什么这么低 代码bug太多了) 关键是思考的不周全 估计是写的题少手生 以后就会熟练起来了吧. 这道题显然有一个n^2的dp方程 设f[i]表示前i件物品放好的最小费用   f[i]=min(f[i],f[j]+((i-j-1)*(Ci-Cj)-L)^2); 那么这样我们可以愉快的得到了30分但我的常数比较大 是20分. 针对上述式子我们可以将其变形 把和i相关的都放到一边 因为此时和i相关的除了f[i]都是定值 //对上述式子进行变形 可得: /

Hinton“深度学习之父”和“神经网络先驱”,新论文Capsule将推翻自己积累了30年的学术成果时 在论文中,Capsule被Hinton大神定义为这样一组神经元:其活动向量所表示的是特定实体类型的实例化参数.他的实验表明,鉴别式训练的多层Capsule系统,在MNIST手写数据集上表现出目前最先进的性能,并且在识别高度重叠数字的效果要远好于CNN. 该论文无疑将是今年12月初NIPS大会的重头戏. 一个月前,在多伦多接受媒体采访时,Hinton大神断然宣称要放弃反向传播,让整个人工智能从头

首先这应该是一个老生常谈的设计了,但是毕竟身为小白的自己都没动手做过,不动手怎么提高自己呢,所以在这梅林沉船闲暇之际,我就把我的设计流程与思路记录下来.首先来看看效果图吧: 如上图就是一个简单并没有美化过的时钟,接下来我就来讲讲我的设计流程与思路. 一.首先继承view重写里面的onDraw方法. 我们要搭建好了画布才能开始在里面画画,而onDraw方法中的canvas当然就是起到画布的作用. public class MyClockView extends View { public MyCl

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记 分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整    理 | Leo 出    品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计

AI面试必备/深度学习100问1-50题答案解析 2018年09月04日 15:42:07 刀客123 阅读数 2020更多 分类专栏: 机器学习   转载:https://blog.csdn.net/T7SFOKzorD1JAYMSFk4/article/details/80972658 1.梯度下降算法的正确步骤,(正确步骤dcaeb)(梯度下降法其实是根据函数的梯度来确定函数的极小值),这里的问题与其说是梯度下降算法的步骤不如说类似图图像分类训练的整个流程:网络初始化-输入to输出-期望输

前言 三维场景时常需要一个导航标识,用来确定场景所处的方位. 一般有两种表现形式:指南针.小方盒(方位魔方). 参考一下百度百科中的 maya 界面,可以看到右上角有一个标识方位的小盒子,说的就是它: Hightopo 的 HT for Web 产品可以很方便地构造轻量化的 3D 可视化场景,在 web 端 我们可以利用 HT 2D 引擎 和 3D 渲染引擎 来实现这个功能,搭建一个简易的类 maya 操作界面. 预览地址: https://www.hightopo.com/demo/compa

一.概述 1.1选题背景 随着时代的发展,人们的生活节奏越来越快,生活质量也越来越高,但却在繁忙之中忽略或者忘记了关心自己成长时代最重要或者最正确的事情和道理.虽然现在有很多社交平台,如微博,微信,facebook等,这些都是人们在表达自己的看法和感受,却没有人告诉你这个年龄你应该懂得道理,很多父母可能知道这些事情,但是却不善于对孩子们表达.也有很多住校生,留守儿童,他们见到父母或者长辈的次数可能很少,就缺少了最直接的关心和陪伴.也有很多孩子小时候可能会犯一些错误,做一些错的事情,等到长大后就会

最近在学习HTML5,发现canvas真的很棒,canvas元素是一种可供绘图的平面,我们用JavaScript对它进行配置和操作.我这里说一下arc方法绘制圆弧,顺便提一下涉及到的基础知识. 首先看这段代码: var ctx=document.getElementById("canvas").getContext("2d"); /*这是调用HTMLCanvasElement对象的getContex方法,为画布返回绘图上下文,这里是采用2d上下文 ctx.fillS

一.HDR简介 HDR(High Dynamic Range,高动态范围)是一种图像后处理技术,是一种表达超过了显示器所能表现的亮度范围的图像映射技术.高动态范围技术能够很好地再现现实生活中丰富的亮度级别,产生逼真的效果.HDR已成为目前游戏应用不可或缺的一部分.通常,显示器能够显示R.G.B分量在[0,255]之间的像素值.而256个不同的亮度级别显然不能表示自然界中光线的亮度情况.比如,太阳的亮度可能是一个白炽灯亮度的几千倍,是一个被白炽灯照亮的桌面的亮度的几十万倍,这远远超出了显示器的亮度

Hinton课程第11课 这部分的课程算是个知识背景,讲述RBM的来源吧,毕竟是按照hopfield--BM-RBM的路线过来的. 因为水平有限,都是直译,如果纠结某句话,肯定看不懂,所以这些课程只需要1.看ppt内容:2.通读下面的说明:3.自己进行理解即可.直译导致的就是感觉词不达意,而且对于水平有限的我来说,虽然直译让人看不懂,但是好歹不会因为添加自己的理解而形成误导. 这部分有个课外读物:http://www.scholarpedia.org/article/Boltzmann_mach

众所周知,对一个$n$阶方阵求取特征值需要解一个一元$n$次方程,当$n$很大时,这是很难实现的.但是,在有些涉及矩阵的实际问题中,我们并不需要知道矩阵特征值的准确值,而只需要知道其大概范围就行了,例如判定一个线性系统最终是否会趋于稳定时,只需要看其特征方程的所有特征根是否均有负实部,即所有的特征根是否均落在$x$轴负半轴上就行了:判定一个$n$阶方阵是否半正定,只需要考察其所有特征值是否均非负,类似的例子还有很多,就不一一赘述了.那么对于这类问题,我们迫切地需要这样一个工具,相比于解$n$次的