Dim pGeo As IGeometrySet pGeo = [Shape]Dim pPolyline As IPolylineSet pPolyline = pGeoDim pCurve As IPolycurveSet pCurve = pPolylinedim pt as IPointset pt = new Pointcall pCurve.QueryPoint(esriNoExtension,0.5,True,pt)dim x as doublex = round(pt.X,5) C

  读了阮一峰的蒙特卡罗方法入门,用概率统计的方式求解棘手的数学问题还挺有意思的,尤其是利用正方形和它的内切圆之间的面积关系来建模求解圆周率的方法精巧又简单,比投针实验好理解也好实现多了.建模可不是Matlab或者MAST/VHDL语言的专利,既然tcl/tk脚本也有内置的随机数产成函数rand(),那么我用tcl/tk建模计算圆周率也应该不在话下. 建模思想 正方形内部有一个相切的圆,它们的面积之比是π/4. 在这个正方形内部,随机产生足够多的点,计算它们与中心点的距离,从而判断是否落在圆的内

一.要求: 1.计算到圆周率后面越多位越好. 2.用进度条显示计算的进度. 3.要求给出圆周率Π的具体计算方法和解释. 二.算法: 1.拉马努金公式: 2.高斯-勒让德公式: 设置初始值: 反复执行以下步骤直到    与   之间的误差到达所需精度: 则π的近似值为: 下面给出前三个迭代结果(近似值精确到第一个错误的位数): 3.140... 3.14159264... 3.1415926535897932382... 该算法具有二阶收敛性,本质上说就是算法每执行一步正确位数就会加倍. 3.波尔

计算Pan手势到指定点的角度 效果图: 源码: // // RootViewController.m // Circle // // Copyright (c) 2014年 Y.X. All rights reserved. // #import "RootViewController.h" #import "Radian.h" #import "FrameAccessor.h" @interface RootViewController ()

概要 ODPS GRAPH是一套面向迭代的图计算处理框架.图计算作业使用图进行建模,图由点(Vertex)和边(Edge)组成,点和边包含权值(Value),ODPS GRAPH支持下述图编辑操作: 修改点或边的权值: 增加/删除点: 增加/删除边: 备注: 编辑点和边时,点与边的关系需要用户维护. 通过迭代对图进行编辑.演化,最终求解出结果,典型应用:PageRank,单源最短距离算法 ,K-均值聚类算法 等等.用户可以使用 ODPS GRAPH 提供的接口Java SDK编写图计算程序. G

问题 WebGL浮点数精度最大的问题是就是因为js是64位精度的,js往着色器里面穿的时候只能是32位浮点数,有效数是8位,精度丢失比较严重. 这篇文章里讲了一些处理方式,但是视坐标这种方式放在我们的场景里不适用 http://www.yanglajiao.com/article/baidumap2018/80270150     分析 在基础底图中,所有的要素拿到的都是瓦片里面的相对坐标,坐标范围在0-256之间.在每次渲染时都会重新实时计算瓦片相对中心点的一个偏移来计算瓦片自己的矩阵,这种情

原文地址:https://cesiumjs.org/tutorials/Cesium-Workshop/ 概述 我们很高兴欢迎你加入Cesium社区!为了让你能基于Cesium开发自己的3d 地图项目,这个教程将从头到尾讲解一个基础的Cesium程序的开发过程.这个教程将用到很多重要的CesiumAPI,但是并不是所有的(CesiumJS有很多很多功能).我们目标是教会你基于Cesium做开发的基本原则和工具,在你的项目里能举一反三,解决其他问题. 我们创建一个简单的程序去可视化纽约市的一些地理

本文要介绍的是一个参照手机支付宝app里面记账本功能里的"饼状图"实现的控件.通常app中可能的数据展示控件有柱状图,折线图,饼状图等,如果需要一个包含多种View控件的库,那么 MPAndroidChart 是不错的选择,如果只是需要一个简单的独立的饼状图控件,希望PieGraphView满足你的要求. 控件介绍 效果图如下: 目前实现的饼状图的效果如下所示,和支付宝app记账本中的功能基本一样: 控件功能: 展示的数据 可以展示多组数据(ItemGroup),每次展示一组数据,一组

用c语言写了kmeans算法的串行程序,再用mpi来写并行版的,貌似参照着串行版来写并行版,效果不是很赏心悦目~ 并行化思路: 使用主从模式.由一个节点充当主节点负责数据的划分与分配,其他节点完成本地数据的计算,并将结果返回给主节点.大致过程如下: 1.进程0为主节点,先从文件中读取数据集,然后将数据集划分并传给其他进程: 2.进程0选择每个聚类的中心点,并发送给其他进程: 3.其他进程计算数据块中每个点到中心点的距离,然后标出每个点所属的聚类,并计算每个聚类所有点到其中心点的距离之和,最后将这

现在这个社会发展的太快,到处都充斥着各种各样的资源,各种开源的平台,如github,codeproject,pudn等等,加上一些大型的官方的开源软件,基本上能找到各个类型的代码.很多初创业的老板可能都曾经说过基本上我的程序员不需要自己写算法,但是他们要学会搜索,强有力的搜索能力基本能解决可能会遇到的一切问题,比如前一段时间流行的prisma滤镜,现在你在github上能找到一大堆了. 可我想表达的并不是这个,上述这个情况确实是正确的.但是,我相信这个世界上90%的开源代码是垃圾代码,还有9%的

一.序言   陆陆续续的如果累计起来,我估计至少有二十来位左右的朋友加我QQ,向我咨询有关抠图方面的算法,可惜的是,我对这方面之前一直是没有研究过的.除了利用和Photoshop中的魔棒一样的技术或者Photoshop中的选区菜单中的色彩范围类似的算法(这两个我有何PS至少90%一致的代码)是实现简单的抠图外,现在一些state of art 方面的算法我都不了解.因此,也浪费了不少的将知识转换为资产的机会.年30那天,偶然的一个机会,有位朋友推荐我看了一篇关于抠图的文章,并有配套的实现代码,于

现在都知道,在初始化UICollectionView的时候,必须要传入一Layout对象,进行布局管理.这也是collectionview和tableview的明显区别,通过collectionviewLayout,可以对collectionview进行更加强有力的控制. 自定义个UICollectionViewFlowLayout,重新里面的几个方法. 方法一: 每次滑动collectionview都会调用此方法,询问是否重新layout.如果returen Yes:则会调用方法二和方法三.

K-均值聚类算法 聚类是一种无监督的学习算法,它将相似的数据归纳到同一簇中.K-均值是因为它可以按照k个不同的簇来分类,并且不同的簇中心采用簇中所含的均值计算而成. K-均值算法 算法思想 K-均值是把数据集按照k个簇分类,其中k是用户给定的,其中每个簇是通过质心来计算簇的中心点. 主要步骤: 随机确定k个初始点作为质心 对数据集中的每个数据点找到距离最近的簇 对于每一个簇,计算簇中所有点的均值并将均值作为质心 重复步骤2,直到任意一个点的簇分配结果不变 具体实现 from numpy impo

Android 高清加载巨图方案 拒绝压缩图片 转载请标明出处: http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/49300989: 本文出自:[张鸿洋的博客] 一.概述 距离上一篇博客有段时间没更新了,主要是最近有些私事导致的,那么就先来一篇简单一点的博客脉动回来. 对于加载图片,大家都不陌生,一般为了尽可能避免OOM都会按照如下做法: 对于图片显示:根据需要显示图片控件的大小对图片进行压缩显示. 如果图片数量非常多:则会使用LruCache

之前看到过的一篇文章 对collectionView的使用总结的非常好:“iOS6新特征:UICollectionView介绍” 流水布局在现在的应用中很常见了,简单的研究了下,实现下面的功能 那我这里就简单介绍下 UICollectionViewFlowLayout 常用的几个方法,通过这几个方法就能办到上面的效果了 1.布局 /** * 用来做布局的初始化操作(不建议在init方法中进行布局的初始化操作) */ - (void)prepareLayout { [super prepareLa

1.任意选取K个对象作为初始聚类中心(O1,O2,…Oi…Ok). 2)将余下的对象分到各个类中去(该对象与哪一个聚类中心最近就被分配到哪一个聚类簇中): 3)对于每个类(Oi)中,顺序选取一个Or,重复步骤2,计算用Or代替Oi后的误差E=各个点到其对应的中心点欧式距离之和.选择E最小的那个Or来代替Oi.4)重复步骤3,直到K个medoids固定下来. using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; usi

将 apiCloud 开发app的图片上传流程,完整封装成了一个页面,页面处理一些必备的处理库外和css外 ,还需要依赖jquery 库,不过可以不管,页面默认使用cnd引用. 页面使用接口如下:pageParam:{toPX:200,toPY:150,toNm:'imgName'},这是传入页面的参数,用于定义裁剪框的大小(单位px),裁剪框自动屏幕居中.toNm指定保存到服务器上图片的名字,格式为jpg,不用指定. 返回结果通过事件的形式传递.页面处理成功后会触发一个名为 "imcp_out

https://www.vive.com/cn/forum/1706?extra=page%3D1 也许你是一位开发者,想为自己的HTC Vive游戏制作酷炫的宣传片:或者你是游戏主播,想为观众带来高质量的VR直播体验:甚至你是一位VR的爱好者.无论如何,如果你对Mixed Reality(混合现实)感兴趣,请继续看下去.本文将介绍如何用HTC Vive拍摄高质量MR视频. ======================================================== 什么是M

源地址:http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/49300989 一.概述 距离上一篇博客有段时间没更新了,主要是最近有些私事导致的,那么就先来一篇简单一点的博客脉动回来. 对于加载图片,大家都不陌生,一般为了尽可能避免OOM都会按照如下做法: 对于图片显示:根据需要显示图片控件的大小对图片进行压缩显示. 如果图片数量非常多:则会使用LruCache等缓存机制,将所有图片占据的内容维持在一个范围内. 其实对于图片加载还有种情况,就是单个

faster r-cnn 1.问题 在fast r-cnn中,proposals已经成为速度提高的瓶颈.在本文中,使用深度网络来计算proposals, 使得与检测网络的计算量相比,proposals的计算量可忽略不计.为此,本文提出了RPN网络(Region Proposal Network), 与目标检测网络共享卷积层,大大减少了计算proposals的时间. 2.方案 在fast r-cnn中,region-based detectors可以使用卷积特征图,那么这些特征图也可以用来生成re