在进行多线程编程时,我们总会遇到全局变量和数据结构的问题,这是多线程之间进行通信的问题.如果多个线程同时读写一个全局变量,那么会造成竞争或者出错.为了解决这一问题,我们需要对全局数据进行,使用互斥量实现锁的机制,当某个线程在某个操作前进行了加锁,那么某个操作只能在这个线程进行,直至将锁去除,相当于在这里将多线程的并行变成了串行.本文重点学习如何使用互斥量进行全局数据的同步,分为三个部分,第一部分给出代码示例,第二部分对代码进行讲解,第三部分给出运行结果. 一.代码示例 该程序使用4个线程实现两个

NX9+VS2012 #include <uf.h> #include <uf_ui.h> #include <uf_vec.h> #include <uf_curve.h> UF_initialize(); //创建直线1 UF_CURVE_line_t LineCoords1; LineCoords1.start_point[] = 0.0; LineCoords1.start_point[] = 0.0; LineCoords1.start_point

NX9+VS2012 #include <uf.h> #include <uf_ui.h> #include <uf_vec.h> #include <uf_curve.h> UF_initialize(); //创建直线1 UF_CURVE_line_t LineCoords1; LineCoords1.start_point[] = 0.0; LineCoords1.start_point[] = 0.0; LineCoords1.start_point

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/12115244.html 知道旋转前后矩阵向量值 如何去求旋转矩阵R 的c++/c#代码??? 因为需要用到矩阵处理库所以需要先配置 一.Eigen库的配置(VS2017) Eigen库下载: http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page 下载文件并解压: 然后在自己的VS工程属性中的这个附加包含进去 注意看清楚了 是D:\Depen

import numpy as np from astropy.units import Ybarn import math from statsmodels.graphics.tukeyplot import results def computeCorrelation(X, Y): xBar = np.mean(X) yBar = np.mean(Y) SSR = 0 varX = 0 varY = 0 for i in range(0 , len(X)): diffXXBar = X[i]

#include <functional> template <class T1, class T2, class T3>void outer_product(std::vector<T1> &inst1, std::vector<T2> &inst2, std::vector<std::vector<T3> > &out) {    std::vector<T3> temp_row(inst2.s

template <class DataType1, class DataType2>double EuclideanDistance(std::vector<DataType1> &inst1, std::vector<DataType2> &inst2) { if(inst1.size() != inst2.size()) { std::cout<<"the size of the vectors is not the same

DSP(Digital Signal Processing,数字信号处理)中会使用大量的数学运算.Cortex-M4中,配置了一些强大的部件,以提高DSP能力.同时CMSIS提供了一个DSP库,提供了许多数学函数的高效实现. 这次就先做一个简单的尝试,求两个向量的数量积. 一. 硬件 MAC单元 MAC(Multiply-ACcumulate,乘积累加),是DSP中常用的一种运算.Cortex-M4配置了一个32位的MAC单元,它能在1个周期里实现最高难度为32位乘32位再加64位的运算,或是两

09:向量点积计算 总时间限制:  1000ms 内存限制:  65536kB 描述 在线性代数.计算几何中,向量点积是一种十分重要的运算. 给定两个n维向量a=(a1,a2,...,an)和b=(b1,b2,...,bn),求点积a·b=a1b1+a2b2+...+anbn. 输入 第一行是一个整数n.1 <= n <= 1000.第二行包含n个整数a1,a2,...,an.第三行包含n个整数b1,b2,...,bn.相邻整数之间用单个空格隔开.每个整数的绝对值都不超过1000. 输出 一个

向量基础知识 向量有且仅有的两个属性:方向长度(注意:向量性情中不包含位置信息) 向量相等就是其两个属性相等 向量处理标记位置:当向量的起始点与坐标原点重合,这样我们就可以用向量的终点坐标来描述一个处于标准位置的向量 零向量:所有分量都为0 = (0,0,0) 三个特殊向量称为R3的标准基向量:这些向量分别称为i,j,k向量,方向分别与坐标系的x,y,z轴一致,且长度均为1 向量相等 向量相等即方向和长度相等. 计算向量的长度 几何学中,向量的模就是有向线段的长度.我们可以通过代数的方法计算该向

1.信息检索中的重要发明TF-IDF TF-IDF是一种统计方法,TF-IDF的主要思想是,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数.IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)的主要思想是:如果包含词条的文档越少,IDF越大,则说明词条具有很好的类别区分能力. 1.1TF Term frequenc

本文参考dx11龙书 Chapter1 vector algebra(向量代数) 要想学好游戏编程,扎实的数学知识是尤为重要的,下面将对dx11龙书中有关向量的数学知识做一下总结. 在数学中,几何向量(也称为欧几里得向量,通常简称向量.矢量),指具有大小(magnitude)和方向(direction)的几何对象,可以形象化地表示为带箭头的线段,箭头所指:代表向量的方向.线段长度:代表向量的大小. 向量的表示方式一般有3种: 1.代数表示:一般印刷用黑体小写字母α.β.γ…或a.b.c… 等来表

二维向量都包含两个值:方向(direction)及大小(magnitude)   这两个值可以表达出各种各样的物理特性来,比如力和运动.如两个物体间的碰撞检测.   向量的大小   虽说二维向量是对大小和方向这两个数值进行建模.不过通常情况下,根据某个给定向量的 x 与 y 值来计算其中一个.也是很有用的.   毕达哥拉斯定理(既勾股定理)说:任何直角三角形的斜边,等于另外两边平方和的平方根.

一.定义 这里不讨论向量严格的数学定义.在Madlib中,可以把向量简单理解为矩阵.矩阵是Madlib中数据的基本格式,当矩阵只有一维时,就是向量,1行n列的矩阵称为行向量,m行1列的矩阵称为列向量,1行1列的矩阵称为标量. 二.线性代数函数 Madlib的线性代数模块(linalg module)包括基本的线性代数操作的实用函数.利用线性代数函数可以很方便地实现新算法.这些函数操作向量(1维FLOAT8数组)和矩阵(2维FLOAT8数组).注意,这类函数只接受FLOAT8数组参数,因此在调用函

1. 词向量上的操作(Operations on word vectors) 因为词嵌入的训练是非常耗资源的,所以ML从业者通常 都是 选择加载训练好 的 词嵌入(Embedding)数据集.(不用自己训练啦~~~) 任务: 导入 预训练词向量,使用余弦相似性(cosine similarity)计算相似度 使用词嵌入来解决 "Man is to Woman as King is to __." 之类的 词语类比问题 修改词嵌入 来减少它们的性别歧视 import numpy as n

================================== 前言:值的个数: cvCrossProduct:计算两个三维向量的向量积(叉积): cvCvtColor:将数组的通道从一个颜色空间转换另外一个颜色空间: cvDet:计算方阵的行列式: cvDiv:用另外一个数组对一个数组进行元素级的除法运算: cvDotProduct:计算两个向量的点积: cvEigenVV:计算方阵的特征值和特征向量: cvFlip:围绕选定轴翻转: cvGEMM:矩阵乘法: cvGetCol:从一个数

一个好的接口是尽可能让更多实用的方法进行整理封装,要记住的是不常用的方法和类最好不好封装到接口中,因为那样会造成本身的困惑.基础模块中并没有太多封装,甚至连一个类的封装也没有,而是一些很常用的工具方法,而这些工具方法在整个客户端的设计中是必须的,所以才进入了基础模块.那么,就让我们看看客户端基础的一些方法都有哪些吧. CODE 文件util.h /** * PAP Engine ( -- ) * $Id util.h * @link -- for the canonical source rep

  cvAbs 计算数组中所有元素的绝对值 cvAbsDiff 计算两个数组差值的绝对值 cvAbsDiffs 计算数组和标量差值的绝对值 cvAdd 两个数组的元素级的加运算 cvAdds 一个数组和一个标量的元素级的相加运算 cvAddWeighted 两个数组的元素的加权相加运算(alpha融合) cvAvg 计算数组所有元素的平均值 cvAvgSdv 计算数组中所有元素的绝对值和标准差 cvCalcCovarMatrix 计算一组n维空间向量的协方差 cvCmp 对两个数组中的所有元素运

本课内容: 1.线性回归 2.梯度下降 3.正规方程组   监督学习:告诉算法每个样本的正确答案,学习后的算法对新的输入也能输入正确的答案   1.线性回归 问题引入:假设有一房屋销售的数据如下: 引入通用符号: m =训练样本数 x =输入变量(特征) y =输出变量(目标变量) (x,y)—一个样本 ith—第i个训练样本=(x(i),y(i)) 本例中:m:数据个数,x:房屋大小,y:价格   监督学习过程: 1) 将训练样本提供给学习算法 2) 算法生成一个输出函数(一般用h表示,成为假

猫都能学会的Unity3D Shader入门指南(二) 关于本系列 这是Unity3D Shader入门指南系列的第二篇,本系列面向的对象是新接触Shader开发的Unity3D使用者,因为我本身自己也是Shader初学者,因此可能会存在错误或者疏漏,如果您在Shader开发上有所心得,很欢迎并恳请您指出文中纰漏,我会尽快改正.在之前的开篇中介绍了一些Shader的基本知识,包括ShaderLab的基本结构和语法,以及简单逐句地讲解了一个基本的shader.在具有这些基础知识后,阅读简单的sha