数字积分法DDA(DDA(Digital Differential Analyzer)    数字积分法又称数字微分分析法DDA(Digital differential Analyzer),是在数字积分器的基础上建立起来的一种插补算法.数字积分法的优点是,易于实现多坐标联动,较容易地实现二次曲线.高次曲线的插补,并具有运算速度快,应用广泛. 1.直线插补 基本原理(自己去看,不在赘述) 原理图: 实例:设有直线OE,起点在原点,终点E(xe=5,ye=4),寄存器均为三位二进制寄存器,用DDA

上一篇的逐点比较法显然是无法画一条有倾角的直线的.因为X轴和Y轴永远都不同步,也就是像打台球一样,你打一个,我打一个,如果我进了球,我再接着打一个. 也就是说,如果直线为45度,也是没有办法画出来的,只能是锯齿形状. 如何实现X和Y同时动?也就是说,如果要画一条45度的线,X和Y同时动不就行了么? 比如起点为0,0,终点为5,5,如果采用逐点比较法,则需要运动10次,如果两轴同时运动,则5步就可以实现了.实现的途径如下: 初始值为0,0,然后下一步,我们每个坐标增加5,则结果为5,5,这样会溢出

传送门:http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1833 省选之前来切一道裸的数位dp.. 题意 统计[a,b]中0~9每个数字出现的次数(不算前导零). 我的做法 首先把询问的[a,b]拆成[0,b]减去[0,a-1]的个数. 我们考虑算前导零的情况.此时可以逐位确定数字:如果某一位的数字<给定的数在那位的数字,那么显然后面的数字可以随便取,于是把所有后面随便取的10^k个数字之中的0~9的出现次数统计一下(这个稍微推一推就出来了嘛...

看这篇文章之前,对这个问题一直没深入研究,导致有时候遇到一些问题会很麻烦,看到这篇文章让我茅塞顿开,转帖回来保存一下以便今后复习. 发现很多朋友对 CSS 的优先权不甚了解,规则很简单.需要说明的一点,如果你的样式管理需要深层判断 CSS 的优先权,更应反思自己的 CSS 代码,是否合理?是否优化? CSS2.1 中规定了关于 CSS 规则 Specificity(特异性)的计算方式,用一个四位的数字串(注:CSS2 中是用三位)来表示,最后以 Specificity 的高低判断 CSS 的优先

转自:http://www.planabc.net/2008/05/06/css_specificity/ CSS2.1 中规定了关于 CSS 规则 Specificity(特异性)的计算方式,用一个四位的数字串(注:CSS2 中是用三位)来表示,最后以 Specificity 的高低判断 CSS 的优先权. Specificity 具体的计算规则: 元素的 style 样式属性,加 1,0,0,0. 每个 ID 选择符(#id),加 0,1,0,0. 每个 class 选择符(.class).

本文将会简单讲讲 requestAnimationFrame 函数的用法,与 setTimeout/setInterval 的区别和联系,以及当标签页隐藏时 requestAnimationFrame.setTimeout 各自的后续渲染. requestAnimationFrame 说到 requestAnimationFrame,不得不提到 canvas 动画,而说到 canvas 动画,又不得不说到 setTimeout/setInterval. canvas 动画是基于逐帧重绘的,我们可

题目取自:<数据结构与算法分析:C语言描述_原书第二版>——Mark Allen Weiss   练习1.3 如题. 补充说明:假设仅有的I/O例程只处理单个数字并将其输出到终端,我们将这个例程命名为PrintDigit:例如"PrintDigit(4)" 将输出一个"4"到终端. 思路:根据先简后繁的原则,程序各版本完成的功能依次为:处理正整数—>处理所有整数—>处理double—>double舍入. 版本一: // 正整数版(更大的

数字识别和其他的所有计算机视觉相关的应用都会分为两个步骤:ROI抽取和识别. 1. ROI抽取即将感兴趣的区域从原始图像中分离初来,这个步骤包括二值化,噪点的消除等2. 识别即通过一些分类器将第一步中的结果进行分类,事实上属于机器学习的一个典型应用 数字识别步骤: 1.先处理图像: 转换为灰度值(灰度图较之原始图片,将三个维度的矩阵变成了一个维度) 转换为二值图(二值图即将灰度图转换成黑白图,每个点只有两种可能:非黑即白) Mat srcImage = imread("number.png&qu

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码系列的Part6,辑录该书第281至第374页之代码,供有须要读者下载研究使用.代码运行结果请參见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码公布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/40987807 P338 i=double(imread('vase.tif'));[C,S]=wavedec2(i,2,

 北京时间2014年7月24日消息: 上海逐一软件科技公司长下三款软件通过中国知识产权局登记,当中包含全新的CMS2 x2.0主产品.移动门户管理系统.云台管理系统. 除主产品CMS2 x2.0(软件登记号:V6.0)将在近日大幅更新公布外,两个新产品线将进一步丰富我们的研发与服务能力. 移动门户管理系统:基于移动门户管理,高速生成支持web app和微信门户,并支持安卓.windows  phone.ios等移动client浏览以及移动商务应用.当中包含:前端完美支持响应式浏览,从而使手机

数字图像处理方法的重要性源于两个主要应用领域: 改善图像信息以便解释. 为存储.传输和表示而对图像数据进行处理,以便于机器自动理解. 图像处理(image processing): 用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术.又称影像处理.一般指数字图像处理.数字图像是指用工业相机.摄像机.扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值.图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配.描述和识别3个部分. 常用方法: 图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中

0.引言 介绍了如何生成数据,提取特征,利用sklearn的几种机器学习模型建模,进行手写体数字1-9识别. 用到的四种模型: 1. LR回归模型,Logistic Regression 2. SGD随机梯度下降模型,Stochastic Gradient Descent 3. SVC支持向量分类模型,Support Vector Classification 4. MLP多层神经网络模型,Multi-Layer Perceptron 主要内容:生成手写体随机数1-9,生成单个png分类存入指定

人工神经网络,借鉴生物神经网络工作原理数学模型. 由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果,训练隐藏层得到意想不到信息.信息检索领域,模型训练合理排序模型,输入特征,文档质量.文档点击历史.文档前链数目.文档锚文本信息,为找特征隐藏信息,隐藏层神经元数目设置少于输入特征数目,经大量样本训练能还原原始特征模型,相当用少于输入特征数目信息还原全部特征,压缩,可发现某些特征之间存在隐含相关性,或者有某种特殊关系.让隐藏层神经元数目多余输入特征数目,训练模型可展示特征之间某种细节关联.输出输入一致

这篇文章主要介绍了c#实现识别图片上的验证码数字的方法,本文给大家汇总了2种方法,有需要的小伙伴可以参考下. ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 6

为了使数字最大,首先要最大化其位数. 设$f[i][j][k]$表示从低到高考虑了$i$位,手头火柴棍个数为$j$,第$i$位是不是$0$时,最少移动多少根火柴. 若$f[i][0][非0]\leq k$,则存在一个长度为$i$的数,由此可以求出最大长度. 确定长度之后,再从高到低逐位贪心确定每一位即可. 时间复杂度$O(nk)$. #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespac

1:字母数字组合的验证码 HTML代码: 验证码:<input type="text" name="code"> <img onclick="this.src='./gd.php?aa='+Math.random()" src="./gd.php"/> PHP代码: //产生随机验证码字符 $str="abcdefghigklmnopqrstuvwxyz0123456789ABCDEFGHIG

上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动InteractiveSession(比session更灵活) [3]: 定义两个初始化w和b的函数,方便后续操作 [4]: 定义卷积和池化函数,这里卷积采用padding,使得 输入输出图像一样大,池化采取2x2,那么就是4格变一格 [5]

一 感知器 感知器学习笔记:https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/51622695 感知器(Perceptron)是二分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1.这种算法的局限性很大: 只能将数据分为 2 类; 数据必须是线性可分的; 虽然有这些局限,但是感知器是 ANN 和 SVM 的基础,理解了感知器的原理,对学习ANN 和 SVM 会有帮助,所以还是值得花些时间的. 感知器可以表示为 f:Rn ->

那么第一题首先非常水的一道题…… 看一下题 数字(number) Time Limit:1000ms   Memory Limit:128MB 题目描述 LYK拥有n个数,这n个数分别是a1,a2,…,an. 有一天它做了一个梦,在梦里它的这n个数有部分被小偷偷走了,只剩下了m个数b1,b2,…,bm.它想知道有哪些数字被小偷偷走了! LYK告诉你a和b的值,你需要从小到大的告诉LYK,哪些数字不见了! 输入格式(number.in) 第一行一个数n,第二行n个数ai,表示一开始的数字. 第三行

题目大意:请找到第$k$大的数,满足各位数字之和等于各位数字之积.其中$k≤10^{18}$. 首先我们要确定这个第$k$大的数有多大 我们用$f[i][j][he][ji]$表示我们要搜索一个$i$位的数字,还有$j$位没有确定,且确定的位总和为$i$,积为$j$的方案数. 我们发现:若$he+j<ji$,则$f[i][j][he][ji]=0$(假设后面大量地补$1$,即只增加各位数字之和而不增加各位数字之积,如果积过大,那么显然这种方法并不奏效) 若$he+j=ji$,则$f[i][j][