转载:  https://www.cnblogs.com/shushen/p/5251070.html 下图描述了细分的基本思想,每次细分都是在每条边上插入一个新的顶点,可以看到随着细分次数的增加,折线逐渐变成一条光滑的曲线.曲面细分需要有几何规则和拓扑规则,几何规则用于计算新顶点的位置,拓扑规则用于确定新顶点的连接关系.下面介绍两种网格细分方法:Catmull-Clark细分和Loop细分. Catmull-Clark subdivision: Catmull-Clark细分是一种四边形网格的

[计算机网络]-传输层-Internet传输协议-TCP TCP介绍 在不可靠的互联网上提供一个可靠的端到端字节流 面向连接的.可靠的.端到端的.基于字节流的传输协议 TCP位置 TCP服务模型 应用程序访问TCP服务 通过在收发双方创建套接字来实现的 套接字的地址 用(IP地址,端口号)来表示的 知名端口 1024以下的端口号,如FTP:21,TELNET:23,SMTP:23 每条连接用(套接字1,套接字2)来表示,是点到点的全双工通道 TCP不支持 多播(multicast)和广播(bro

equal和mismatch算法的功能是比较容器中的两个区间内的元素.这两个算法各有3个参数first1,last1和first2.如果对 于区间[first1,last1)内所有的first1+i,first1+i和first2所在位置处的元素都相等,则equal算法返回真,否则返 回假.mismatch算法的返回值是由两个迭代器first1+i和first2+i组成的一个pair,表示第1对不相等的元素的位置.如果没有找到 不相等的元素,则返回last1和first2+(last1-firs

迭代器是类似指针的对象,分为5种,输入,输出,前向,双向和随机访问 输入迭代器(InputIterator) 输入迭代器并不是指某种类型,而是指一系列类型 举例 template<class InputIterator, class T> InputIterator find (InputIterator first, InputIterator last, const T& val) { while (first!=last) { if (*first==val) return fi

第一章:数据结构和算法 Python 提供了大量的内置数据结构,包括列表,集合以及字典.大多数情况下使用这些数据结构是很简单的. 但是,我们也会经常碰到到诸如查询,排序和过滤等等这些普遍存在的问题. 因此,这一章的目的就是讨论这些比较常见的问题和算法. 另外,我们也会给出在集合模块 collections 当中操作这些数据结构的方法. 1.1 解压序列赋值给多个变量关键:变量数量=元素数量:适用:任何可迭代对象(列表.元组.字符串.文件.迭代器.生成器):若想丢弃一部分,可使用任意占位符去占位

数据结构和算法 Python 提供了大量的内置数据结构,包括列表,集合以及字典.大多数情况下使用这些数据结构是很简单的. 但是,我们也会经常碰到到诸如查询,排序和过滤等等这些普遍存在的问题. 因此,这一章的目的就是讨论这些比较常见的问题和算法. 另外,我们也会给出在集合模块 collections 当中操作这些数据结构的方法. 1.1 解压序列赋值给多个变量 问题 现在有一个包含 N 个元素的元组或者是序列,怎样将它里面的值解压后同时赋值给 N 个变量? 解决方案 任何的序列(或者是可迭代对象)

1.Z缓冲区(Z-Buffer)算法 1973年,犹他大学学生艾德·卡姆尔(Edwin Catmull)独 立开发出了能跟踪屏幕上每个像素深度的算法 Z-buffer Z-buffer让计算机生成复杂图形成为可能.Ed Catmull目 前担任迪士尼动画和皮克斯动画工作室的总裁 Z缓冲器算法也叫深度缓冲器算法,属于图像空间消隐算法 该算法有帧缓冲器和深度缓冲器.对应两个数组: intensity(x,y)——属性数组(帧缓冲器) 存储图像空间每个可见像素的光强或颜色 depth(x,y)——深度

什么是LOD LOD也称为层次细节模型,是一种实时三维计算机图形技术,最先由Clark于1976年提出,其工作原理是: 视点离物体近时,能观察到的模型细节丰富:视点远离模型时,观察到的细节逐渐模糊.系统绘图程序根据一定的判断条件,选择相应的细节进行显示,从而避免了因绘制那些意义相对不大的细节而造成的时间浪费,同时有效地协调了画面连续性与模型分辨率的关系. 示例图: 地形LOD模型算法 地形里面的LOD算法可以分为:非连续LOD模型.连续LOD模型以及节点LOD模型. 非连续LOD模型:它实质上保

文章目录 前言 程序 头文件 clark 变换 C实现 park c 变换实现 仿真 前言 仿真简单,可以参考仿真的结果,但是实际中将代码移植到MCU,会出现一些新的问题,所以需要对坐标变换部分算法进行测试,最终可以将结果同仿真进行对比,从而验证坐标变换算法的正确性.本文通过程序中模拟ABC三相信号,最终采集Clark/Park变换之后的数据,通过串口示波软件显示,最终与仿真进行对比. 程序 头文件 正弦余弦查表函数: /** * @brief Trigonometrical functions

文章目录 基于STM32的有感FOC算法学习与实现总结 1 前言 2 FOC算法架构 3 坐标变换 3.1 Clark变换 3.2 Park变换 3.3 Park反变换 4 SVPWM 5 反馈部分 5.1 相电流 5.2 电角度和转速 6 闭环控制 6.1 电流环 6.2 速度环 6.3 位置环 写在最后 基于STM32的有感FOC算法学习与实现总结 1 前言 Field Oriented Control 磁场定向控制 (FOC),FOC是有效换向的公认方法.FOC的核心是估计转子电场的方向.

转载自: http://www.cnhalo.net/2016/08/13/linux-tcp-nagle-cork/ http://abcdxyzk.github.io/blog/2018/07/08/kernel-nodelay_cork/ 糊涂窗口综合症(Silly Windw Syndrome) 发送方: 应用程序产生数据的速度很慢发送1字节需要40B(TCP头和IP头), 发送大量的小包会造成网络拥塞,发送窗口抖动,网络利用率低等特性.当年OTT(over the top)类应用(如微

B树 1. 简介 在之前我们学习了红黑树,今天再学习一种树--B树.它与红黑树有许多类似的地方,比如都是平衡搜索树,但它们在功能和结构上却有较大的差别. 从功能上看,B树是为磁盘或其他存储设备设计的,能够有效的降低磁盘的I/O操作数,因此我们经常看到有许多数据库系统使用B树或B树的变种来储存数据结构:从结构上看,B树的结点可以有很多孩子,从数个到数千个,这通常依赖于所使用的磁盘的单元特性. 如下图,给出了一棵简单的B树. 从图中我们可以发现,如果一个内部结点包含n个关键字,那么结点就有n+1个孩

Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的面纱. Paxos是什么 Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

1. 什么是红黑树 (1) 简介     上一篇我们介绍了基本动态集合操作时间复杂度均为O(h)的二叉搜索树.但遗憾的是,只有当二叉搜索树高度较低时,这些集合操作才会较快:即当树的高度较高(甚至一种极端情况是树变成了1条链)时,这些集合操作并不比在链表上执行的快.     于是我们需要构建出一种"平衡"的二叉搜索树.     红黑树(red-black tree)正是其中的一种.它可以保证在最坏的情况下,基本集合操作的时间复杂度是O(lgn). (2) 性质     与普通二叉搜索树不

1. 引言 许多应用都需要动态集合结构,它至少需要支持Insert,search和delete字典操作.散列表(hash table)是实现字典操作的一种有效的数据结构. 2. 直接寻址表 在介绍散列表之前,我们先介绍直接寻址表. 当关键字的全域U(关键字的范围)比较小时,直接寻址是一种简单而有效的技术.我们假设某应用要用到一个动态集合,其中每个元素的关键字都是取自于全域U={0,1,…,m-1},其中m不是一个很大的数.另外,假设每个元素的关键字都不同. 为表示动态集合,我们用一个数组,或称为

好文集合: 深入浅出React(四):虚拟DOM Diff算法解析 全面理解虚拟DOM,实现虚拟DOM

以前看过kmp算法,当时接触后总感觉好深奥啊,抱着数据结构的数啃了一中午,最终才大致看懂,后来提起kmp也只剩下“奥,它是做模式匹配的”这点干货.最近有空,翻出来算法导论看看,原来就是这么简单(先不说程序实现,思想很简单). 模式匹配的经典应用:从一个字符串中找到模式字串的位置.如“abcdef”中“cde”出现在原串第三个位置.从基础看起 朴素的模式匹配算法 A:abcdefg  B:cde 首先B从A的第一位开始比较,B++==A++,如果全部成立,返回即可:如果不成立,跳出,从A的第二位开

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网

本PPT从JVM体系结构概述.GC算法.Hotspot内存管理.Hotspot垃圾回收器.调优和监控工具六大方面进行讲述.(内嵌iframe,建议使用电脑浏览) 好东西当然要分享,PPT已上传可供下载(点此下载),另外良心推荐阅读<深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践.pdf>(点此下载).

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(