测试结果:这个是按0.1,0.1,0.1,0.3,0.4的比例划分的. 插件描述:这个插件主要是选择一个多段线poly,设置poly的close属性为true,在poly任意一侧画一条长线line(line画的时候不能与poly相交),找到line的垂直向量p'yXl,这个pyXl是要往与poly能相交的方向.在找到这个line与poly相切的时候.然后取每次平移的步进值bujin,因为这个poly的总面积有大有小,所以我是取总面积totaArea/2000在开方,如果这个bujin<=1,则直

d3理解 标签(空格分隔): 未分类 1.绑定数据 [x] 定义:通过循环的方式将数据绑定在dom元素上,每个数据对应一个元素,所以这个数据的值就能来设定dom元素的width,height,x,y坐标等,这就表现了数据驱动的思想,同时也是d3的精华所在. [x] 我们绑定的数据通过匿名函数function(d,i)来调用,数据的值就能设置dom元素的属性. 所有的标签都可以进行绑定,对rect,circle,text,我们想要数据来驱动任何元素,那么就用数据绑定该元素,通过attr()设置x,

我们这节来学习几何图形,即怎样使用Cocos2d-x绘制各种图形.已经贝塞尔曲线 我们查看CCNode中有个draw函数,我们须要将绘制的代码所有写在这个函数里面.写在init函数里是画不出线来的, draw是有Cocos2d-x内部调用的.详细什么机制我也不知道.初期我们学习的是怎么使用.等以后做出来游戏赚钱了,闲的蛋疼的时候再回过头来钻研吧.学习不论什么东西追求的是高速的做出有用的东西 . OK   我们在头文件里重写draw #ifndef __HELLOWORLD_SCENE_H__ #

来源:官网,自己整理 数据可视化是 数据 到 视觉元素 的映射过程(这个过程也可称为视觉编码,视觉元素也可称为视觉通道). ECharts 的每种图表本身就内置了这种映射过程,比如折线图把数据映射到『线』,柱状图把数据映射到『长度』.一些更复杂的图表,如 graph.事件河流图.treemap也都会做出他们内置的映射. 此外,ECharts 还提供了 visualMap 组件 来提供通用的视觉映射.visualMap 组件中可以使用的视觉元素有:图形类别(symbol).图形大小(symbolS

作者:凌逆战 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12071748.html 题目:带后置滤波的双通道广义旁瓣相消器(GSC)的分析 作者:Israel Cohen, Senior Member, IEEE 摘要 本文分析了非平稳噪声环境下带有后置滤波的双通道广义旁瓣相消器.后置滤波包括:检测 波束形成器的输出和参考信号处的瞬变,比较他们的瞬变功率,估计信号存在概率,估计噪声频谱以及频谱增强,以使他们对数谱的均方误差最小化.基于局部非平稳性的测量方法来检

一.概要 解决问题--ChartControl不等距x轴显示 二.CS代码 用过ChartControl的开发者们应该都知道,ChartControl中设置x轴间距间隔都是固定的数值. 比如(间隔1000)数值为: 0 1000 2000 3000 4000 <dxc:AxisY2D.WholeRange> <dxc:Range MaxValue="0" MinValue="4000" SideMarginsValue="0"

原题链接 Lcm(a,b)表示a和b的最小公倍数,A(n)表示Lcm(n,i)的平均数(1 <= i <= n), 例如:A(4) = (Lcm(1,4) + Lcm(2,4) + Lcm(3,4) + Lcm(4,4)) / 4 = (4 + 4 + 12 + 4) / 4 = 6.   F(a, b) = A(a) + A(a + 1) + ...... A(b).(F(a,b) = ∑A(k), a <= k <= b) 例如:F(2, 4) = A(2) + A(3) +

tensorflow中学习率.过拟合.滑动平均的学习 tensorflow中常用学习率更新策略 TensorFlow学习--学习率衰减/learning rate decay 分段常数衰减 分段常数衰减是在事先定义好的训练次数区间上,设置不同的学习率常数.刚开始学习率大一些,之后越来越小,区间的设置需要根据样本量调整,一般样本量越大区间间隔应该越小.tf中定义了tf.train.piecewise_constant 函数,实现了学习率的分段常数衰减功能. 指数衰减 指数衰减是比较常用的衰减方法,

小结: 1. 页:磁盘和内存间传输数据的最小单位: MySQL: What is a page? https://stackoverflow.com/questions/4401910/mysql-what-is-a-page https://baike.baidu.com/item/分页 分页(英语:Paging),是一种操作系统里存储器管理的一种技术,可以使电脑的主存可以使用存储在辅助存储器中的数据.操作系统会将辅助存储器(通常是磁盘)中的数据分区成固定大小的区块,称为“页”(pages).

前言 本文涉及的硬件平台是X86,如果是其他平台的话,如ARM,是会使用到MMU,但是没有使用到分段机制: 最近在学习Linux内核,读到<深入理解Linux内核>的内存寻址一章.原本以为自己对分段分页机制已经理解了,结果发现其实是一知半解.于是,查找了很多资料,最终理顺了内存寻址的知识.现在把我的理解记录下来,希望对内核学习者有一定帮助,也希望大家指出错误之处. 分段到底是怎么回事 相信学过操作系统课程的人都知道分段分页,但是奇怪的是书上基本没提分段分页是怎么产生的,这就导致我们知其然不知其

异色弧 Time Limit: 20 Sec  Memory Limit: 256 MB Description Input Output 仅一行一个整数表示答案. Sample Input 8 1 2 3 1 2 3 2 1 Sample Output 8 HINT Main idea 给定若干个点,每个点有一个颜色,颜色一样的可以组成一个区间,询问有几个交. Solution BearChild只会70分的做法,记录N表示区间个数,效率为O(Nlog(N)).这里介绍一下. 我们基于将所有区

Problem Description Our geometry princess XMM has stoped her study in computational geometry to concentrate on her newly opened factory. Her factory has introduced M new machines in order to process the coming N tasks. For the i-th task, the factory

|| 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 一.前言     在<操作系统篇-浅谈实模式与保护模式>中提到了两种模式,我们说在操作系统中,其实大部分时间是待在保护模式中的.因此若想理解操作系统程序中的启动相关的部分,必须要理解保护模式下的编程,而分段机制是保护模式编程下的基础.而且,由于实模式与保护模式的不同,对保护模式下的分段机制更需要注意. 二.线性地址 在保护模式下编程,访问内存时,需要在程序中给出段地址和偏移量,因为分段是保护模式的基本特征之一.传统上,段地址和偏移地址

事实上在实际使用中,高次插值显然是很不适合的,高次插值将所有样点包涵进一个插值函数中,这是次幂高的原因.高次计算复杂,而且刚开始的一点误差会被方的很大.因此将整个区间分为若干个小区间,在每一个小区间进行插值这样更好,实现容易,也方便在一些嵌入式设备上使用.有不少需要插值方法的场景是在嵌入式的应用中. 我以等距节点的二次插值为例,以每三个节点为一个子区间. 等距节点二次插值很好写,由于每个区间只有三个插值节点,计算差商也不必使用拉格朗日插值中使用的递归,直接列表达式也很简单(实际上等距节点二次插值

iOS系列 基础篇 09 开关.滑块和分段控件 目录: 案例说明 开关控件Switch 滑块控件Slider 分段控件Segmented Control 1. 案例说明 开关控件(Switch).滑块控件(Slider)和分段控件(Segmented Control)都是UIControl的子类,本篇我们将通过一个案例和大家一起学习这三个控件的使用. 如下图所示,本案例包括两个开关控件Switch.一个分段控件(Segmented Control).两个标签(Label)和一个滑块控件(Slid

转自:http://blog.csdn.net/jewes/article/details/42970799 引言 Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的,不同的topic之间是相互独立的.每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的),每个partition存储一部分Message.借用官方的一张图,可以直观地看到topic和partition的关系. partition是以文件的形式存储在文件系统中

题目描述 对于给定的一个长度为N的正整数数列A[i],现要将其分成M(M≤N)段,并要求每段连续,且每段和的最大值最小. 关于最大值最小: 例如一数列4 2 4 5 1要分成3段 将其如下分段: [4 2][4 5][1] 第一段和为6,第2段和为9,第3段和为1,和最大值为9. 将其如下分段: [4][2 4][5 1] 第一段和为4,第2段和为6,第3段和为6,和最大值为6. 并且无论如何分段,最大值不会小于6. 所以可以得到要将数列4 2 4 5 1要分成3段,每段和的最大值最小为6. 输

一.初始化 二.常见的属性 1.segmentedControlStyle属性:设置基本的样式 2.momentary属性:设置在点击后是否恢复原样 . 3.numberOfSegments属性:只读,获取总选项数. 4.apportionsSegmentWidthsByContent属性:设置是否根据segment的内容改变segment的宽度,默认为NO,宽度相同. 5.selectedSegmentIndex属性:设置选中第几个segment,一般用于初始化时选中. 6.tintColor

package cn.study.concurrency.ch11; /** * 锁分段 * @author xiaof * */ public class StripedMap { //同步策略:就是对数组进行分段上锁,n个节点用n%LOCKS锁保护 private static final int N_LOCKS = 16; private final Node[] buckets; private final Object[] locks; private static class Nod

本篇懒得排版,直接在网页html编辑器编辑 在图像处理时,我们常常需要求出图像的直方图.灰度平均值.灰度的方差,这里给出一个opencv2+自带程序,实现这些功能. 直方图 对于直方图,使用cv::calcHist函数可以求出. 原型 void calcHist(const Mat* arrays, int narrays, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int* histSize,

在网上找到了一个比较形象的比喻   打个比方,比如说你去听课,带了一个纸质笔记本做笔记.笔记本有100张纸,课程有语文.数学.英语三门,对于这个笔记本的使用,为了便于以后复习方便,你可以有两种选择. 第一种是,你从本子的第一张纸开始用,并且事先在本子上做划分:第2张到第30张纸记语文笔记,第31到60张纸记数学笔记,第61到100张纸记英语笔记,最后在第一张纸做个列表,记录着三门笔记各自的范围.这就是分段管理,第一张纸叫段表. 第二种是,你从第二张纸开始做笔记,各种课的笔记是连在一起的:第2张纸