<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Tron_future的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Tron_future]]></copyright><item><title><![CDATA[解决umi.js或dva.js中effect函数发生错误dispatch失效的问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/132362037</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/132362037</guid><author>Tron_future</author><pubDate>Fri, 18 Aug 2023 16:08:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[在项目的model文件中，通常在effect中进行网络请求等异步操作，当网络错误或者请求结果错误时，以及代码语法错误时，无论是否主动使用`throw`语句抛出错误，下一次再调用`dispatch`访问effect中的函数时，均会失效。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[科研常用网站汇总]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/127712565</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/127712565</guid><author>Tron_future</author><pubDate>Sun, 06 Nov 2022 16:06:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[一些对科研学习有帮助的网站整理，包括论坛、检索、下载，以及如何论文编写入门的一些心得]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Vue项目中使用Mapbox完成GIS可视化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/123806812</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/123806812</guid><author>Tron_future</author><pubDate>Fri, 22 Apr 2022 09:27:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.项目准备
首先准备好Vue项目，然后安装mapbox依赖：
npm install --save mapbox-gl

项目结构：

首先需要引用mapbox的css样式，虽然在index.html里面直接引用cdn也有效果，但是不建议直接修改index.html，后面会出现很多路径问题
推荐的方法是：首先将css样式下载到本地，然后再需要使用mapbox的组件里import样式：
@import "assets/css/mapboxgl.css";
@import "assets/css/mapbox]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用overleaf编辑latex踩坑]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/118766121</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/118766121</guid><author>Tron_future</author><pubDate>Sun, 08 Aug 2021 20:21:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用overleaf编辑latex踩坑
创建项目/直接导入模板
常用快捷键：
加粗：ctrl+b
斜体： ctrl+i

\xxx 表示latex命令{}里面添加参数
\section{} ：新小节\一级小节
\subsection ：子小节\二级小节
\subsubsection: 三级小节

使用列表，首先在文档头部加入\usepackage{enumerate}引用：
\begin{enumerate}[自定义序号样式]
\item[这里面加参数] 文字
.......
\end{enumerate}]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[百度地图api实现渐变色轨迹线]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/112832289</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/112832289</guid><author>Tron_future</author><pubDate>Tue, 19 Jan 2021 15:18:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用百度地图api实现的渐变色轨迹线，效果如下：

实现方法：
1.百度地图api使用
首先引入百度地图api的依赖文件
    &lt;script type="text/javascript" src="http://apps.bdimg.com/libs/jquery/2.1.1/jquery.min.js"&gt;&lt;/script&gt;
    &lt;script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/api?v=2.0&]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[vue使用better-scroll踩坑]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/108431091</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/108431091</guid><author>Tron_future</author><pubDate>Sun, 06 Sep 2020 15:43:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[用vue写手机端页面的时候使用到了better-scroll来替换原生的scroll，不过在封装插件的时候发现滚动不了，检查官方api和代码都没有发现问题
以下是源代码Scroll.vue：
&lt;template&gt;
  &lt;div class="wrapper" ref="wrapper"&gt;
    &lt;div class="scrollcontent"&gt;
      &lt;slot&gt;&lt;/slot&gt;
    &lt;/div&gt;
  &lt;/div&g]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[让本地的静态html页面在node上跑起来]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/106908962</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/106908962</guid><author>Tron_future</author><pubDate>Mon, 22 Jun 2020 20:11:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[让本地的静态html页面在node上跑起来
由于想要ajax请求数据，可是这种Ajax传输，不支持file:///C:/Users/admin/XX.html这样的文件传输方式，它需要http/https传输方式，才可以，所以，对于前端来说，那就要搭建一个服务平台，可是tomcat这些都太复杂，也米有太大必要。
好咯，开始
首先，安装node.js
命令走起
npm -v
node -v
都成功显示后
输入 npm init , 然后根据提示输入项目名称（随便给项目取个名字就行），敲回车键，文件夹下会生成一]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[学生信息管理系统]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/51861441</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/51861441</guid><author>Tron_future</author><pubDate>Thu, 22 Aug 2019 10:50:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[用c语言制作的一个微型学生管理系统]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python3 使用PIL/Pillow库将图片转换为txt文字云]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/80974065</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/80974065</guid><author>Tron_future</author><pubDate>Mon, 09 Jul 2018 17:03:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 安装PIL库或者Pillow

PIL(Python Imaging Library)是Python一个强大方便的图像处理库，名气也比较大。不过只支持到Python 2.7。Pillow是PIL的一个派生分支，但如今已经发展成为比PIL本身更具活力的图像处理库

命令行pip安装：

pip install Pillow

在当前文件下快速打开控制台方法：



shift + 鼠标右键

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[K-Means算法原理理解以及上手实例]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/80631816</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/80631816</guid><author>Tron_future</author><pubDate>Sat, 09 Jun 2018 15:34:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文将大致梳理K-Means算法的流程， 并且使用python3实现kmeans算法对简单欧式空间数据集的聚类问题，以及结果评价算法—轮廓系数的实现，最后将提供本次示例的详细注释代码

1.算法原理：

K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[VSM（向量空间模型）构建流程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/80535206</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/80535206</guid><author>Tron_future</author><pubDate>Fri, 01 Jun 2018 11:13:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[VSM是一个比较经典的机器学习模型，有很多比较好的文章已经对这个模型进行了详细的介绍，在此就不在赘述相关的背景及其原理，个人将一些写的比较好的文章整理放在了以下的链接中：

https://blog.youkuaiyun.com/quicmous/article/details/71263844

https://blog.youkuaiyun.com/flying_all/article/details/7715240...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用Libsvm自动分类训练数据详细入门流程（二）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/80422529</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/80422529</guid><author>Tron_future</author><pubDate>Wed, 23 May 2018 16:54:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[上一篇我们讲到了函数的自动参数寻优问题，官方提供的 grid.py 以及 easy.py 两种文件都可以实现对训练数据的参数寻优，不过在使用方法和具体效果上有些不同，下面我将依次介绍这两种文件的相关配置及使用方法

grid.py

文件grid.py是对C-SVC的参数c和γ做优选的，原理是网格遍历。在使用grid.py 之前请确保你安装了gnuplot工具。

1、 首先用python编译器打...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用Libsvm自动分类训练数据详细入门流程（一）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/80420436</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/80420436</guid><author>Tron_future</author><pubDate>Wed, 23 May 2018 15:16:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[注：本文只讲解了在 windows 平台下使用python语言和libsvm工具包进行数据分类训练的入门级流程，本文不涉及相关知识点和算法的讲解，所涉及的资料是博主这段时间学习查阅以及亲自动手实践后整理得来，转载请注明来源

准备工作：

1、下载libsvm压缩包及gnuplot 
下载地址： 
libsvm：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/cgi-bin/l...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matlab C++ 实现对手机拍摄的机读卡结果识别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/77506255</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/77506255</guid><author>Tron_future</author><pubDate>Fri, 23 Feb 2018 21:45:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[基本步骤：

1.图像二值化
2.ROI区域提取
3.图像矫正
4.选择题区域识别
5.数字区识别


原图： 
  
二值化后： 
 
ROI区域： 
 
角点： 
 
图像校正： 
 
选题区域处理： 
 
数值部分分割： 




matlab源代码下载

matlab源代码下载



C++ 改良版

c++改良版地址...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python 学习心得]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/79337438</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/79337438</guid><author>Tron_future</author><pubDate>Mon, 19 Feb 2018 16:57:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[按时间 排序  ：http://blog.youkuaiyun.com/stan_pcf/article/details/51969878 
关键词重要性排序 ：keydict = sorted(词典名.iteritems(), key=lambda d: d[1], reverse=True)         #d[0]：按key排序 d[1]：按value排序



加载json文件



json文件一...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[由四个点求两条线段交点代码实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/77828665</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/77828665</guid><author>Tron_future</author><pubDate>Sun, 03 Sep 2017 22:57:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[设已知的一条线段的起点和终点为(x1,y1),(x2,y2)，另一条为 (x3,y3),(x4,y4)；首先求出两条线段的一次函数，再联立求出交点坐标交点公式： 
x=(y3x4x2-y4x3x2-y3x4x1+y4x3x1-y1x2x4+y2x1x4+y1x2x3-y2x1x3)/x4y2-x4y1-x3y2+x3y1-x2y4+x2y3+x1y4-x1y3y=(-y3x4y2+y4x3y2+y3]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[快包算法理解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/53120920</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/53120920</guid><author>Tron_future</author><pubDate>Thu, 10 Nov 2016 20:34:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[快包]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[同时求数组的最大值和最小值的分治算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/52814374</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/52814374</guid><author>Tron_future</author><pubDate>Fri, 14 Oct 2016 11:18:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[效率最高的算法是分治算法，思路如下：FindMaxMin(A[0...n-1])
//递归调用findmaxmin来查找数组的最大值和最小值
//输入：一个数组A[0...n-1]
//输出：数组最大值和最小值
if left=right+1
max <- A[left];min <- A[right]
   if max<min
       min <- A[left];max <- A[rig]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[哈弗曼编码]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/51337118</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/51337118</guid><author>Tron_future</author><pubDate>Sat, 07 May 2016 11:50:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[它是由n个带权叶子结点构成的所有二叉树中带权路径长度最短的二叉树。因为这种树最早由哈夫曼（Huffman）研究，所以称为哈夫曼树，又叫最优二叉树。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[简单贪吃蛇]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/51290693</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tron_future/article/details/51290693</guid><author>Tron_future</author><pubDate>Sun, 01 May 2016 15:58:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[C语言写简易的贪吃蛇]]></description><category></category></item></channel></rss>